Catching Gazelles with a Lasso: Big data techniques for the...

Catching Gazelles with a Lasso: Big data techniques for the...

Catching Gazelles with a Lasso: Big data techniques for the prediction of high-growth firms

 

Autor(es): Alex Coad y Stjepan Srhoj

 

Resumen: Muchas personas están interesadas en poder predecir qué empresas serán empresas de alto crecimiento: empresarios, inversores, académicos y también responsables políticos. Sin embargo, hasta ahora, ha sido difícil descubrir cuáles son los factores que predicen ese crecimiento de la empresa. Nuestro procedimiento LASSO identifica una serie de factores predictivos significativos. Los resultados empíricos sugieren que las empresas con menor inventario, mayor crecimiento del empleo anterior, mayor pasivo a corto plazo y mayor crecimiento en términos de exportaciones y activos tienen más probabilidades de convertirse en empresas de alto crecimiento (HGF). Asimismo, el financiamiento interno parece ser más relevante que el financiamiento externo para predecir un crecimiento rápido.

 

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Citado: Coad, A. y Srhoj, S.(2019). Catching Gazelles with a Lasso: Big data techniques for the prediction of high-growth firms. [video]. Recuperado de https://link.springer.com/article/10.1007/s11187-019-00203-3

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