Ranking’Private’Companies’...
Transcript of Ranking’Private’Companies’...
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Ranking Private Companies using Predic5ve Indicators
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Overview
• Background on private equity inves5ng in growth stage companies
• Introduc5on to applying machine learning to support investment decisions
• Extrac5ng features, modeling and valida5on
• A Bayesian ranking methodology
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
The Research Goal
To inform investment decisions for growth-‐stage companies
by using quan5ta5ve techniques to learn predic5ve indicators
and paGerns in historical data.
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These indicators and paGerns are then used to
infer the likelihood of successes and failures of companies
for poten5al investments.
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Two Converging Trends: Data and Analysis
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Increasing Amount of Data
Algorithmic Trading Data Mining
Fraud Detec5on
Increasingly Powerful Analy5cs
$165M $100M
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Opportuni5es in Growth Stage Investments
• Quan5ta5ve Analysis – Best assis;ng at the top of the opportunity funnel
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Business Development
Market and Sector Analysis
Deal Projects
Pending Trans.
Port-‐ folio
Value Chain and
Industry Overview
Compe55ve Posi5oning
Financial Standing
Valua5on
and Returns
Deal Process
Over Time
Opportunity Funnel Domains of Concerns for Growth-‐stage Investors
Business Model
Applica'on of Quan'ta've Analy'cs
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
The Analysis Approach
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H T
D
Data A: Labels of successes or failures
B: Quan;fiable company
characteris;cs that can be consistently measured
Hypothesis A: Mine for predic;ve
indicator, then interpret the finding
B: Start with a hypothesis, then quan;ta;vely validate or invalidate it
Techniques A: Supervised Learning
using labeled data set
B: Unsupervised Learning using unlabeled data set
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012 7
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Challenge 1: A Nascent Industry
• Challenge: In Cleantech, only a small number companies have known exits
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3775 clean tech companies iden5fied 100%
3550 clean tech companies with investment history 94.0%
IPO + IPO Registra5on + known acquisi5on success + Bankrupt + Chapter 11 + known acquisi5on failure
10.9%
• Solu5on: – A technique to infer rela;ve successes and failures of companies based on various observed features
10M
1M
100M
1B
10B
100B
Compa
ny Valua
5on in US $
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Challenge 2: Lack of Objec5ve Measures of Success
• Challenge: Limited by poor data quality in public data sets – < 15% of companies have post money valua;on for Cleantech in VentureSource
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• Solu5on: – Use available data, detect when enough is available to be sta;s;cally significant
– Iden;fy missing data points that are most useful to substan;ate paaerns in the data set
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Modeling in a Private Equity Firm
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Investment Thesis
Value chain
Industry size?
Sector landscape
Winners & losers?
Business Model
Unit economics?
Compe;;ve posi;on Valua;on
Form Sta5s5cal Hypothesis
Collect data
Extract Features
Train Model
Evaluate Result Expected Result?
Usable Model
Understand and Adjust
No
Yes
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Extrac5ng Features
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Elementary Features Advanced Features
Number of Companies in a Sector
Number of Companies in a Geography
Company Valua5on Funding Year
Funding Amount Funding Frequency
Number of investors in a Round
Total Number of investors in a Company
Number of Execu;ves
Investor Loca;on Investor Porgolio Size
Sector Size in $ Invested
Sector Size in Number of Companies
Company Density in a Geographic Region
Company Valua;on Growth
Company Valua5on Growth within its Sector
Difficulty of Funding Environment in Funding Years
Investment Amount vs Post-‐Money-‐Valua;on Ra;o
CEO Experience (Prior Execu;ve Roles)
Investor Performance/Return
Sector Growth Over Time
Investor Pres5ge (Based on Syndica;on Paaern)
Investor Pres5ge Over Time
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012 12
Proprietary Data for the Technology, Energy & Resources Sectors: Q1 1996 – Q1 2011
Highly Vola5le Sectors in the Cleantech Industry
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Company Valua5on Growth within its Sector
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• Problem: How to objec;vely assess a company amidst large sector vola;lity?
10M
1M
100M
1B
10B
100B
Compa
ny Valua
5on in US $
• Solu5on: – Peer-‐based analysis on company growth – Use peer-‐average to make company performance “invariant” to sector vola;lity
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Normalized Growth within Sector: by Sharpe Ra5os
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Normalized Growth: Comparison Between Sector
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Assessing the Investor Pres5ge
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1 Applied Venture
2 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management
3 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management, Madrone Capital Partners, Bay Partners
4 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management, Madrone Capital Partners, Bay Partners, KPCB, PCG Asset management LLC
5 IPO
• Problem: How to objec;vely assess an Investor’s pres;ge for investment decisions?
• Solu5on: – Insight: Best evaluator of an investment are peer-‐investors
– Analysis with the Page-‐rank algorithm used in Google Search index
– An investor gets “pres;ge points” when another investor makes a follow-‐on investment
Example: Enphase Energy Inc.
Applied Ventures
RockPort Capital
Third Point Mgmt
Madrone Capital
Bay Partners
KPCB PCG Asset
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Investor Pres5ge is Sector-‐Specific
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Investor Pres5ge Applied to a Company
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Round 1 Applied Venture
Round 2 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management
Round 3 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management, Madrone Capital Partners, Bay Partners
Round 4 Applied Venture, RockPort Capital Partners, Third Point Management, Madrone Capital Partners, Bay Partners, KPCB, PCG Asset management LLC
Round 5 IPO
Example: Enphase Energy Inc.
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Keyword Taxonomy
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• Nodes are keywords: – Size represent # appearance
• Edges are entries in intersec5on matrix – Number represent # of companies sharing the keyword
• Developed a new algorithm to extract hidden structure – Produced a customized spanning-‐tree for inferring parent-‐child rela;onships to produce a taxonomy
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Modeling in a Private Equity Firm
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Investment Thesis
Value chain
Industry size?
Sector landscape
Winners & losers?
Business Model
Unit economics?
Compe;;ve posi;on Valua;on
Form Sta5s5cal Hypothesis
Collect data
Extract Features
Train Model
Evaluate Result Expected Result?
Usable Model
Understand and Adjust
No
Yes
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012 21
Training Models: Exploring the Feature Space
• Feature Space: – A space in which we can explore the rela;onships between data points
– Green: Success – Red: Failure – Grey: Unknown
• Feature space created by different feature sets can have discrimina;ng capability for company successes and failures
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Supervised Learning Infrastructure
• Use SVM classifier for training models provided by the e1071 R package – E1071 is an R interface to the libSVM library – Provides four types of kernels – linear, polynomial, radial and sigmoid – Tuning func;onality for op;mal epsilon, gamma, cost func;on etc – Scales features to have mean zero and standard devia;on of unity
• Use various performance evalua5on approaches – Use 2/3 data for training, 1/3 for tes;ng on out-‐of-‐sample data or 70/15/15 for training, valida;ng and tes;ng – libsvm provides k-‐fold valida;on – No direct support for ensemble methods – implemented bagging
• Use RaGle in R – Provides decision tree (rpart), random forest, ada boos;ng and k-‐svm
• Use the coin package for sta5s5cal tests
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Performance Comparison of Classifiers
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Classifier Recall Specificity Overall Error
Decision Tree (rpart) 37% 34% 29%
Ada Boost 39% 40% 21%
Random Forest 45% 33% 22%
SVM 51% 31% 18%
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Performance Comparison of Various Classifiers
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012 25
Training Model: Analyzing the Feature Space
• Model Training: – Develop a perspec;ve, based on available data, what is the characteris;cs of successes vs failures
• Establishing a Decision Boundary: – Develop a hyperplane to separate successes and failures
– Generalize from a limited set of examples
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Bayesian Probabili5es for Ranking Companies
P(C = S | X > x) = P(X > x | C = S) P(C= S) P(X > x)
• X denotes the shortest Euclidian distance of a point in feature space to the separating hyper-plane
• C denotes the binary class - (S)uccess or (F)ailure
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Likelihood func5on
Prior probability Posterior probability
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Example: Training the model with two features
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Posterior Probabili5es: cleantech sector
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5 10 15
−20
24
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Total Number of Investors
Total
Amou
nt Inv
ested
(US M
M)
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−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
0.70
0.80
0.90
1.00
x
Proba
bility
P( C=S | X > x)P( C=F | X > x)
Nearest distance to the separating hyperplane
Frequ
ency
−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
020
4060
80
Nearest distance to the separating hyperplane
Frequ
ency
−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
010
2030
40
P(C = S | X > x)
P(C = F | X
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Posterior Probabili5es: cleantech
29
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2 4 6 8 10 12 14
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68
Number of Financing Rounds
Total A
moun
t Inves
ted (U
S MM)
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−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
0.65
0.75
0.85
0.95
x
Proba
bility
P( C=S | X > x)P( C=F | X > x)
Nearest distance to the separating hyperplane
Frequ
ency
−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
010
2030
40
Nearest distance to the separating hyperplane
Frequ
ency
−1.0 −0.5 0.0 0.5 1.0
05
1015
20
P(C = S | X > x)
P(C = F | X
-
SLK ANALYTICS | MARCH 2012
High Dimensional Feature Spaces
30
`
Feature Number of Rounds Number of Investors
Cleantech Transac5on Frequency
Total Money In (US MM)
Last Round Investment (US MM)
Last Round PMV (US MM)
Cleantech Pres5ge Label
% Missing 6% 13% 73% 40% 40% 86% 40% 89%
-
SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Sta5s5cal Significance of Features
• Consider the following feature pair – number of investors and total money in (US$M)
• The red/light blue filled circles indicate the company has been successful/failed
• Es;mate the distance of the circles to the separa;ng hyper-‐plane
• How sta;s;cally significant is the inferred classifica;on using these set of distances?
31
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Sta5s5cal Significance of Features
• H0: observed classes of data (i.e. success or failure) are drawn from the same popula;on of feature pairs
• Rejec;on of H0 implies that a sta;s;cally significant classifica;on of feature pairs exists, i.e. the features pairs can be used to infer classes
• Minimum of 5 data points in each class is required for rejec;on of H0 at the 1% significance level
32
3 4 5 6 7 8
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
Number of data points (per class)
p−va
lue
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Agricultural Sector Analysis: Factor models
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SLK ANALYTICS | MARCH 2012
Bayesian Probabili5es : Agricultural sector analysis
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