مدل‌‏سازی زﻣﺎن ﺧﺮوج سرمایه‌‌گذار خطرپذیر با اﺳﺘﻔﺎده از مدل پارامتری زمان شکست تسریع‌شده

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد، گروه مهندسی مالی، دانشکدۀ مهندسی صنایع و سیستم‌ها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.

2 استادیار، گروه مهندسی مالی، دانشکدۀ مهندسی صنایع و سیستم‌ها، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.

10.22059/frj.2025.366656.1007524

چکیده

هدف: سرمایه‌گذاران خطرپذیر، پس از سرمایه‌گذاری روی کسب‌وکارهای نوپا، به مدیریت سبد سرمایه‌گذاری می‌پردازند و در زمانی که عواید پیش‌بینی‌شده برای آن‌ها تأمین شده باشد با در نظر گرفتن استراتژی خاصی، از کسب‌وکار نوپا خارج می‌شوند. خروج برای سرمایه‌گذاران خطرپذیر مهم‌ترین مرحلۀ سرمایه‌گذاری است و این مسئله که سرمایه‌گذار در چه زمانی و با چه استراتژی‌ای از کسب‌وکار نوپا خروج کند، سود سرمایه‌گذار را تعیین می‌کند و همچنین در موفقیت یا شکست کسب‌وکار نیز تأثیر می‌گذارد. به‌دلیل نوپا بودن سرمایه‌گذاری خطرپذیر و تجربۀ خروج محدود در ایران، تصمیم دربارۀ خروج، دغدغۀ مهمی برای سرمایه‌گذاران خطرپذیر ایرانی محسوب می‌شود. از این رو با توجه به اهمیت خروج، پژوهش حاضر به‌کمک عواملی که سرمایه‌گذار خطرپذیر در زمان تصمیم به خروج از کسب‌وکار نوپا، بر اساس استراتژی خروج خود در نظر می‌گیرد، به مدل‌سازی زمان خروج پرداخته است.
روش: در پژوهش حاضر به‌منظور شناسایی عوامل مؤثر در زمان تصمیم به خروج از کسب‌وکار نوپا و استراتژی خروج سرمایه‌گذار، از طریق روش نمونه‌گیری در دسترس، مصاحبۀ نیمه‌ساختاریافته‌ای با خبرگان حوزۀ ﺳﺮﻣﺎﯾﻪ‌ﮔﺬاری ﺧﻄﺮﭘﺬﯾﺮ صورت پذیرفت. طی مصاحبه‌های انجام شده، ۲۴ عامل مؤثر در زمان تصمیم به خروج و ۷ استراتژی خروج که سرمایه‌گذاران خطرپذیر از طریق آن از کسب‌وکار خارج شده بودند، شناسایی شدند. سپس با هدف سنجش تأثیر این عوامل بر زمان خروج سرمایه‌گذار خطرپذیر ایرانی، از طریق تهیۀ پرسش‌نامه و توزیع آن در ﺑﯿﻦ ﺗﻤﺎﻣﯽ اﻋﻀﺎی نمونۀ آماری، به جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای مدل پژوهش، بر مبنای عوامل شناسایی شده، پرداخته شد. در انت‌ها نیز داده‌های جمع‌آوری شده با هدف مدل‌سازی هم‌زمان زمان و استراتژی خروج با روش آنالیز بقا مدل ریسک رقابتی تجزیه‌وتحلیل واقع شدند. در مدل‌سازی مذکور ۲۴ عامل مؤثر بر زمان خروج، به‌عنوان متغیرهای کمکی مدل معرفی مدل شد. به‌منظور حذف عواملی که تأثیر کمی بر زمان خروج دارند؛ این ۲۴ عامل با تحلیل هم‌بستگی و تحلیل تک متغیره به ۱۶ عامل کاهش یافت و سپس مدل‌سازی چند متغیره صورت پذیرفت. برای مدل‌سازی چند متغیره نیز از مدل‌های رگرسیونی زمان شکست تسریع شده استفاده شد.
یافته‌ها: تحلیل تأثیر متغیرهای کمکی بر زمان بقا و خطر خروج با کمک مدل پارامتری زمان شکست تسریع شده، بیانگر آن است که در استراتژی‌های بازخرید مدیریت، واگذاری سهام به سرمایه‌گذار خصوصی، ادغام و تملیک، واگذاری سهام به ذی‌نفعان و انحلال، متغیر بازده سرمایه‌گذاری که از نگاه محققان پژوهش‌های پیشین مهم است، به کاهش نرخ خطر خروج و افزایش مدت زمان سرمایه‌گذاری منجر می‌شود. همچنین متغیر وجود چشم‌انداز خوب برای آیندۀ استارتاپ که از دید سرمایه‌گذاران خطرپذیر ایرانی اهمیت دارد، در استراتژی‌های بازخرید مدیریت، واگذاری سهام به شرکا، واگذاری سهام به VC دیگر و واگذاری سهام به ذی‌نفعان، میزان خطر خروج را کاهش و به‌تبع، مدت زمان سرمایه‌گذاری را افزایش می‌دهد. همچنین نتایج مدل‌سازی بیان کرد که در ایران، سرمایه‌گذاری در صنعت فناوری اطلاعات و محصولات مصرفی در تمام استراتژی‌ها، سرعت خروج بیشتری دارد. همچنین سرمایه‌گذاری‌های مرحله بذری نیز، سرعت خروج بیشتری را نشان داده‌اند. دریافت پیشنهادهای ناخواسته، سرعت خروج بازخرید مدیریت را کاهش داده و به‌طور شایان توجهی به کاهش سرعت خروج از استراتژی ادغام و تملیک منجر شده است.
نتیجه‌گیری: این پژوهش در زمینه مدل‌سازی زمان خروج سرمایه‌گذار خطرپذیر ایرانی، بر مبنای مدل ریسک رقابتی است که با هدف بررسی و مدل‌سازی رابطۀ احتمالی بین عوامل خطر و مدت زمان سرمایه‌گذاری (بقا) انجام شد. بدین منظور پس از معرفی پارامترهای مؤثر (عوامل خطر) در زمان تصمیم به خروج سرمایه‌گذاران خطرپذیر، اثرگذاری هر یک از عوامل خطر بر زمان خروج سرمایه‌گذاران خطرپذیر با کمک مدل زمان شکست تسریع شده، سنجیده شد. نتایج مدل بیان کرد که سرمایه‌گذاری در صنعت فناوری اطلاعات، سلامت، بیوتکنولوژی‌وکشاورزی، برق‌وانرژی، محصولات مصرفی و حمل‌ونقل، در تمام استراتژی‌ها به‌جز استراتژی بازخرید مدیریت، میزان خطر خروج را افزایش و به‌تبع آن، مدت زمان سرمایه‌گذاری را کاهش می‌دهند. همچنین سرمایه‌گذاری در مرحلۀ بذری در تمام استراتژی‌ها سرعت خروج را افزایش داده است و سرمایه‌گذاری در مرحله رشد، به افزایش سرکت خروج در تمام استراتژی‌ها به‌جز انحلال شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Modeling Venture Capital Exit Time Using a Parametric Accelerated Failure Time Model

نویسندگان [English]

  • Parnian Bijary 1
  • Parastoo Mohammadi 2
1 MSc., Department of Financial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
2 Assistant Prof., Department of Financial Engineering, Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Objective
Venture capitalists (VCs) are not long-term investors and generally exit a startup with a specific strategy, once their anticipated returns are secured. The timing and strategy of venture capital (VC) exit are critical factors that determine investors’ returns and significantly influence the success or failure of the new venture. Given the nascent nature of venture capital and the limited exit experience in Iran, the decision regarding the optimal exit time is a significant concern for Iranian VCs. Therefore, recognizing the importance of this decision, the present study aims to model the VC exit time by considering the factors that VCs use to determine their exit strategy from a startup.
 
Methods
To identify the factors influencing the timing and strategy of exit decisions, semi‑structured interviews were conducted with experts in the Iranian venture capital sector using convenience sampling. Subsequently, to assess the impact of these factors on the exit time of Iranian VCs, data were collected based on the identified variables. A questionnaire, developed based on existing venture capital studies, was distributed among all members of the statistical sample. The collected data were analyzed using the Competing Risks Survival Analysis method to simultaneously model the exit time and strategy.
 
Results
The interviews identified 24 factors influencing the exit decision time and 7 exit strategies VCs had employed. In the subsequent modeling, all 24 factors were initially included as covariates. To eliminate factors with minimal impact, correlation and univariate analyses reduced the set to 16 factors, upon which a multivariate model was built. For multivariate modeling, Accelerated Failure Time (AFT) regression models were used. The results indicate that the AFT model based on the Weibull distribution is suitable for the survival data. The impact of each factor on the exit time was then assessed using this model.
 
Conclusion
The results suggest that, across the exit strategies of Management Buyout (MBO), divestiture to a private investor, merger and acquisition (M&A), divestiture to stakeholders, and liquidation, the variable of Return on Investment (ROI)—a key factor highlighted in prior research—leads to a decrease in the exit hazard rate and consequently an increase in the investment duration. Furthermore, the variable “existence of a positive outlook for the startup’s future,” identified as a critical factor by Iranian VCs, reduces the exit hazard rate. This, in turn, prolongs the investment duration for strategies such as management buyout (MBO), divestiture to partners, divestiture to another VC, and divestiture to stakeholders.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Survival analysis
  • Exit strategy
  • Exit time
  • Accelerated failure Time
  • Venture capital
امیری، حسین و قلیچ، وهاب (1398). رهیافتی ریاضی بر استراتژی خروج در الگوی سرمایه‌گذاری خطرپذیر اسلامی. نشریه اقتصاد اسلامی، 19(74)، 179- 209.
دباغیان، سیدحسین؛ استیری، روح اله؛ کشاورزترک، عین الله و مرشدی، عبدالمجید (1385). مدل‌‏سازی فرایند سرمایه‌گذاری خطرپذیر در مشارکت مبتنی بر خروج انگیزشی (تجربه یک خروج)، دومین کنفرانس ملی سرمایه‌گذاری مخاطره‌پذیر، (2)، 346-364.
کنعانی، مهدی و ایمانی‌پور، نرگس (1388). ﺷﻨﺎﺳﺎیی ﻋﻮاﻣﻞ ﻣﺆﺛﺮ ﺑﺮ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﺑﻪ ﺧﺮوج ﺳﺮﻣﺎﻳﻪگذاران ﻣﺨﺎﻃﺮه‌ﭘﺬﻳﺮ. ﺗﻮﺳﻌﻪ ﻛﺎرآﻓﺮﻳﻨی، 1(4)، 67- 83.
ﻣﺸﻬﺪی، رضا؛ ﺧﺪاﺑﺨﺶ، ﺷﻬﺎب‌اﻟﺪﯾﻦ (1399). اراﺋﻪ اﻟﮕﻮی ﺧﺮوج در روش ﺗﺄﻣﯿﻦ ﻣﺎﻟﯽ از ﻃﺮﯾﻖ ﺻﻨﺪوق‌ﻫﺎی ﺳﺮﻣﺎﯾﻪ‌ﮔﺬاری ﺧﻄﺮﭘﺬﯾﺮ در ﮐﺴﺐ‌وﮐﺎرﻫﺎی داﻧﺶ‌ﺑﻨﯿﺎن دﻓﺎﻋﯽ. فصلنامه اقتصاد دفاع، 5(18)، 57- 79.
 
 
References
Amiri, H. & Qalich, V. (2018). A mathematical approach to the exit strategy in the Islamic venture capital model, Islamic Economy Journal, 19(74), 179-209. (in Persian)
Ben Amor, S. & Kooli, M. (2020). Do M&A exits have the same effect on venture capital reputation than IPO exits. Journal of Banking and Finance, 111, 1-15.
Bergemann, D. & Hege, U. (1998). Venture capital financing, moral hazard, and learning. Journal of Banking & Finance, 22(6-8), 703-735.
Chemmanur, T. J., He, S. & Nandy, D. K. (2010). The going-public decision and the product market. The Review of Financial Studies, 23(5), 1855-1908.
Cumming, D. & MacIntosh, J. (2001). Venture Capital Investment Duration in Canada and the United States, Journal of Multinational Financial Management, 11(4), 445-463.
Dabaghian, S.H., Stiri, R., Keshavarzterek, A., Morshidi, A. (2016). Modeling the process of venture capital investment in participation based on incentive exit (an exit experience), The Second National Venture Capital Conference, 2, 346-364. (in Persian)
Darian M.I. (2012). The New Exit in Venture Capital. Vanderbilt Law Review, 65 (2), 1-49.
Ebrahimi, V., Khademian, M. H., Masoumi, S. J., Morvaridi, M. R. & Ezzatzadegan Jahromi, S. (2019). Factors influencing survival time of hemodialysis patients; time to event analysis using parametric models: a cohort study. BMC nephrology, 20(1), 215.
Emmanuel, O., Douglas, D. & Gary. S. (2016). Adequate sample size for developing prediction models is not simply related to events per variable, Journal of Clinical Epidemiology, 76(3), 175-182.
Félix, E., Pires, C. & Gulamhussen, M. (2014). The Exit Decision in the European Venture Capital Market, Quantitative Finance, 14(6), 1115-1130.
Giot, P. & Schwienbacher, A. (2007). IPOs, trade sales and liquidations: Modelling venture capital exits using survival analysis, Journal of Banking & Finance, 31(3), 679–702.
Gompers, P. (1995). Optimal Investment, Monitoring, and the Staging of Venture Capital, Journal of Finance, 50(5), 1461-1489.
Jackson, C. (2016). Flexsurv: a platform for parametric survival modeling in R. Journal of statistical software, 70, 1-33.
Kanani, M. & Imanipour, N. (2018). Identification of factors influencing the exit decision of risky investors, Entrepreneurial Development, 1(4), 67-83. (in Persian)
Khan, T. & Binjalili, B.D. (2003). Modeling an exit strategy for Islamic venture capital finance, International Journal of Islamic Financial Services, 4(2), 15-30.
Kim, H.T. (2007). Cumulative incidence in competing risks data and competing risks regression analysis, Clinical cancer research, 3 (2) 559-565.
Lee, E.T. & Wenyuwng, J. (2003). Statistical Methods for Survival Data Analysis (3th edn), Canada: Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
Majeed, A.F. (2020). Accelerated Failure Time Models: An Application in Insurance Attrition, Journal of Risk Management and Insurance, 24(2), 12-35.
Mashhadi, R., Khedabakhsh, Sh. (2019). Presenting the exit pattern in the method of financing through risky investment funds in defense academic businesses. Defense Economics Quarterly, 5(18), 57-79. (in Persian)
Moore D.F. (2016). Applied Survival Analysis Using R, Switzerland: Springer International Publishing.
Schwienbacher, A. (2005). An empirical analysis of venture capital exits in Europe and the United States. In EFA 2002 Berlin Meetings Discussion Paper.
Schwienbacher, A.(2009). Venture Capital Exits, Venture Capital exits, Companion to Venture Capital, Wiley/Blackwell, 18(4), 68-82.
Vasilescu, L. (2009). Business angels: potential financial engines for startups, Ekonomska istraživanja, 22(3), 86-97.
Wei, T., Simko, V., Levy, M., Xie, Y., Jin, Y. & Zemla, J. (2017). Package ‘corrplot’. Statistician, 56(316), e24.
Zhang, Zh. (2016). Parametric regression model for survival data: Weibull regression model as an example, Annals of Translational Medicine, 4 (24), 484-484.