獎(jiǎng)勵(lì)眾籌融資績(jī)效的影響因素及動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法研究
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類(lèi)號(hào)】:F724.6;F832.2
【圖文】:
圖 1-1 技術(shù)路線圖1.3 本研究創(chuàng)新之處(1) 本文研究了獎(jiǎng)勵(lì)眾籌融資績(jī)效的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,為了檢驗(yàn)規(guī)律是否具有穩(wěn)定性,分析了每一個(gè)月間隔下已眾籌成功項(xiàng)目和正在眾籌項(xiàng)目的特征相似性,基于該相似性構(gòu)建了投資者投資和考慮時(shí)滯影響的特征綜合得分模型,對(duì)投資者活動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化提供了量化的方法。(2) 提供了眾籌項(xiàng)目績(jī)效的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型,使得投資者能夠基于該模型更好的進(jìn)行投資決策。此外,該模型為項(xiàng)目發(fā)起人提供了融資結(jié)果的預(yù)判,使得項(xiàng)目發(fā)起人能夠及時(shí)了解他們是否需要增強(qiáng)與投資者的互動(dòng)以及更新項(xiàng)目動(dòng)態(tài)來(lái)吸引更多的項(xiàng)目投資,以更好的達(dá)到項(xiàng)目的融資目標(biāo)。(3) 本文將 FPCA-GRNN 應(yīng)用在眾籌領(lǐng)域,充分將 GRNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的較好容錯(cuò)性、強(qiáng)逼近能力、訓(xùn)練速度快的特性與 FPCA 能夠刻畫(huà)投資者活動(dòng)變化軌跡以及速率軌跡的特點(diǎn)進(jìn)行結(jié)合,有效解決項(xiàng)目早期數(shù)據(jù)量較少情況下模型預(yù)測(cè)精度較低的問(wèn)題,使
圖 2-1 獎(jiǎng)勵(lì)眾籌項(xiàng)目發(fā)起流程圖盈燦咨詢(xún)?nèi)谫Y影響因素的研究平臺(tái)自其興起就在全世界獲得了高速的發(fā)展,盡管每年獎(jiǎng)勵(lì),并不是每個(gè)在平臺(tái)上籌資的項(xiàng)目都能最終籌資成功。He示,除了新興的 Sonicangel 平臺(tái)擁有高達(dá) 92%的成功率外Kickstarter 等自稱(chēng)擁有較高成功率的平臺(tái),其成功率約在 從平臺(tái)上提交的項(xiàng)目來(lái)看,Kickstarter 21 個(gè)月內(nèi)成功籌資 12000 個(gè)項(xiàng)目相比,成功率達(dá)到 33%,為研究樣本中成Ulule 的成功率約為 25%,緊接其后。其余獎(jiǎng)勵(lì)眾籌平臺(tái)的ajorCompany 不到 1%[11]。認(rèn)為,項(xiàng)目本身的特點(diǎn),如融資期限、圖片個(gè)數(shù)、融資規(guī)模成功。Cordova 等(2015)研究表明,項(xiàng)目的籌款期限對(duì)集
圖 3-1 研究框架圖籌融資績(jī)效影響因素分析與假設(shè)理論研究框架,本文圍繞項(xiàng)目質(zhì)量信號(hào)、投資者參與情況以下七個(gè)假設(shè)。量信號(hào)度量與假設(shè)信號(hào)是指投資者接收到的信息質(zhì)量,也就是項(xiàng)目發(fā)起人在對(duì)否準(zhǔn)確、詳實(shí)、完整的向投資者進(jìn)行介紹。已有的研究表明目質(zhì)量信息(如項(xiàng)目文字說(shuō)明長(zhǎng)度、圖片或視頻介紹以及項(xiàng)策的信息)以及個(gè)人信譽(yù)特征(如個(gè)人基本信息、社交網(wǎng)絡(luò)]。項(xiàng)目質(zhì)量的可識(shí)別信號(hào)可以預(yù)測(cè)項(xiàng)目的成功,通常質(zhì)量越而低質(zhì)量的項(xiàng)目通常擁有較少或缺乏支持者。這是由于質(zhì)量應(yīng)進(jìn)一步放大,使得項(xiàng)目質(zhì)量的影響倍增。高質(zhì)量的項(xiàng)目為
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本文編號(hào):2773009
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