In the context of the studies concerning the exit valuation given to startups, the topic of exit strategy pursued and exit valuation determinants have gained more and more importance. The main clusters of determinants that appear to have an impact can be referred to as: (a) exit strategic decisions (through the different impact of M&A or IPO exit decision, and according to the percentage of shares sold in the process); (b) investors presence (presence in the investing pool of BAs and/or VCs, their different type and their combined effects); (c) human capital characteristics (evaluated in terms of founding team previous studies and working experience, and in terms of gender diversity). Therefore, scholars are studying in detail each variable of these clusters in order to understand their impact. The objective of this dissertation is to fill the knowledge gaps related to the lack of analysis that studies and tests variables of different clusters together, allowing to understand not only the impact of each specific determinant, but also an overall relation for exit valuation which includes all of them. The hypotheses built according to existing literature have been tested through a multivariate linear regression, with OLS methodology, on a novel dataset made of 312 observation of startups exited through M&A or IPO. The results allow to confirm part of the existing literature, but also highlight some fields where further and deeper studies are required, and represent the basis for a stream of research on the joint testing of all exit value determinants.

Nell'ambito degli studi relativi alla valutazione all'uscita data alle startup, i temi della strategia di uscita perseguita e dei determinanti della valutazione all'uscita hanno acquisito maggiore importanza. I principali gruppi di determinanti che sembrano avere un impatto sono: (a) decisioni strategiche di uscita (attraverso il diverso impatto della decisione di uscita attraverso M&A o IPO e in base alla percentuale di azioni vendute nel processo); (b) presenza di investitori (presenza nel pool di investimento di BAs e/o VC, la loro diversa tipologia e i loro effetti combinati); (c) caratteristiche del capitale umano (valutate in termini di studi ed esperienze lavorative precedenti del team di fondatori e in termini di diversità di genere). Pertanto, gli studiosi stanno studiando in dettaglio ogni variabile di questi cluster al fine di comprenderne l'impatto. L'obiettivo di questa tesi è quello di colmare le lacune legate alla mancanza di analisi che studiano e testano le variabili dei diversi cluster congiuntamente, consentendo di comprendere non solo l'impatto di ogni specifico determinante, ma anche una relazione complessiva per la valutazione all'uscita che li includa tutti. Le ipotesi, costruite secondo la letteratura esistente, sono state testate attraverso una regressione lineare multivariata con metodologia OLS, su un nuovo dataset costituito da 312 osservazioni di startup uscite attraverso M&A o IPO. I risultati consentono di confermare parte della letteratura esistente, ma anche di evidenziare alcuni ambiti in cui sono necessari ulteriori e più approfonditi studi, e rappresentano la base per una ricerca sulla valutazione congiunta di tutti i determinanti del valore all'uscita.

The determinants of exit value in the high-tech startup market

De CASTRO, LEONARDO;CIAMPOLI, PAOLO
2018/2019

Abstract

In the context of the studies concerning the exit valuation given to startups, the topic of exit strategy pursued and exit valuation determinants have gained more and more importance. The main clusters of determinants that appear to have an impact can be referred to as: (a) exit strategic decisions (through the different impact of M&A or IPO exit decision, and according to the percentage of shares sold in the process); (b) investors presence (presence in the investing pool of BAs and/or VCs, their different type and their combined effects); (c) human capital characteristics (evaluated in terms of founding team previous studies and working experience, and in terms of gender diversity). Therefore, scholars are studying in detail each variable of these clusters in order to understand their impact. The objective of this dissertation is to fill the knowledge gaps related to the lack of analysis that studies and tests variables of different clusters together, allowing to understand not only the impact of each specific determinant, but also an overall relation for exit valuation which includes all of them. The hypotheses built according to existing literature have been tested through a multivariate linear regression, with OLS methodology, on a novel dataset made of 312 observation of startups exited through M&A or IPO. The results allow to confirm part of the existing literature, but also highlight some fields where further and deeper studies are required, and represent the basis for a stream of research on the joint testing of all exit value determinants.
MONTANARO, BENEDETTA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
18-dic-2019
2018/2019
Nell'ambito degli studi relativi alla valutazione all'uscita data alle startup, i temi della strategia di uscita perseguita e dei determinanti della valutazione all'uscita hanno acquisito maggiore importanza. I principali gruppi di determinanti che sembrano avere un impatto sono: (a) decisioni strategiche di uscita (attraverso il diverso impatto della decisione di uscita attraverso M&A o IPO e in base alla percentuale di azioni vendute nel processo); (b) presenza di investitori (presenza nel pool di investimento di BAs e/o VC, la loro diversa tipologia e i loro effetti combinati); (c) caratteristiche del capitale umano (valutate in termini di studi ed esperienze lavorative precedenti del team di fondatori e in termini di diversità di genere). Pertanto, gli studiosi stanno studiando in dettaglio ogni variabile di questi cluster al fine di comprenderne l'impatto. L'obiettivo di questa tesi è quello di colmare le lacune legate alla mancanza di analisi che studiano e testano le variabili dei diversi cluster congiuntamente, consentendo di comprendere non solo l'impatto di ogni specifico determinante, ma anche una relazione complessiva per la valutazione all'uscita che li includa tutti. Le ipotesi, costruite secondo la letteratura esistente, sono state testate attraverso una regressione lineare multivariata con metodologia OLS, su un nuovo dataset costituito da 312 osservazioni di startup uscite attraverso M&A o IPO. I risultati consentono di confermare parte della letteratura esistente, ma anche di evidenziare alcuni ambiti in cui sono necessari ulteriori e più approfonditi studi, e rappresentano la base per una ricerca sulla valutazione congiunta di tutti i determinanti del valore all'uscita.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/150855