סמינר מאקרו כלכלה. מציגים: רינא רייס 322839796 ג'ורג' פרח 318676012. 

Scene 1

מציגים:  רינא רייס 322839796 ג'ורג' פרח 318676012

Table of contents. 01. 03. 02. 04. Introduction. Data. 

Scene 2

Scene 3

נושא המאמר. המאמר בוחן את עלייתן של חברות חד-קרן בתעשיית ההון סיכון האמריקאית בין השנים 2010 ל-2021.. 

Scene 4

המאמר בוחן את עלייתן של חברות חד-קרן בתעשיית ההון סיכון האמריקאית בין השנים 2010 ל-2021.

שאלות מחקר: 1. מדוע ישנן כה הרבה חברות חד-קרן? 2. מדוע מייסדים מעניקים זכויות יתר למשקיעים כדי להשיג מעמד של חברת חד-קרן?

מידע כללי. מטרת המחקר: הבנת הגורמים לעלייתן של חברות חד-קרן וההשפעה שלהן על תעשיית ההון סיכון תקופת המחקר: 2010 עד 2021 מקורות נתונים: , SDC Platinum, S&P Capital IQ, CB Insights חיפושים אישיים קריטריון חד-קרן: חברות פרטיות עם שווי שוק של לפחות מיליארד דולר. 

Scene 5

מטרת המחקר: הבנת הגורמים לעלייתן של חברות חד-קרן וההשפעה שלהן על תעשיית ההון סיכון תקופת המחקר: 2010 עד 2021 מקורות נתונים: , SDC Platinum, S&P Capital IQ, CB Insights חיפושים אישיים קריטריון חד-קרן: חברות פרטיות עם שווי שוק של לפחות מיליארד דולר

Data and understanding the unicorn phenomenon. 02. 

Scene 6

Data and understanding the unicorn phenomenon

Here are four important ideas. הבנת תופעת החד-קרן. 

Scene 7

חשיבות נכסים בלתי מוחשיים

שינוי איזון יתרונות והעלויות

גורמים נוספים לחד-קרנים

הבנת תופעת החד-קרן. עליית החד-קרנים: חברות פרטיות בשווי של מעל מיליארד דולר התופעה בולטת בעולם העסקים במהלך שנות ה-2010. 

Scene 8

עליית החד-קרנים: חברות פרטיות בשווי של מעל מיליארד דולר התופעה בולטת בעולם העסקים במהלך שנות ה-2010

עלויות הפיכה לחברה ציבורית: הוצאות רגולטוריות פיקוח מוגבר ודרישות גילוי אובדן גמישות בפעילות העסקית סיבות לעלייה: גישה להון לצמיחה או רכישות (מניע המימון) מתן אפשרות למשקיעים פנימיים למכור מניות ולגוון עושרם (מניע הנזילות)

שינוי איזון יתרונות והעלויות. גורמים לצמיחת חד-קרנים: שינוי באיזון בין יתרונות והעלויות של הפיכה לחברה ציבורית צמיחת חברות התלויות בהון ארגוני ואפקטים של רשת יתרונות הישארות פרטית: בניית הון ארגוני יעילה יותרפחות ביקורת ציבורית גמישות רבה יותר במודלים עסקיים. 

Scene 9

גורמים לצמיחת חד-קרנים: שינוי באיזון בין יתרונות והעלויות של הפיכה לחברה ציבורית צמיחת חברות התלויות בהון ארגוני ואפקטים של רשת יתרונות הישארות פרטית: בניית הון ארגוני יעילה יותרפחות ביקורת ציבורית גמישות רבה יותר במודלים עסקיים

חשיבות נכסים בלתי מוחשיים. הון ארגוני: ערך מהוון של הון ארגוני גבוה פי ארבעה ממחקר ופיתוח בחברה ממוצעת הון ארגוני קריטי במיוחד בעסקים מודרניים ובכלכלה הדיגיטלית השוואת יתרונות הטווח: חברות קטנות צריכות לצמוח במהירות כדי להישאר תחרותיות חד-קרנים: צמיחה מהירה דרך רכישות עלולה לשבש התפתחות ההון הארגוני. 

Scene 10

הון ארגוני: ערך מהוון של הון ארגוני גבוה פי ארבעה ממחקר ופיתוח בחברה ממוצעת הון ארגוני קריטי במיוחד בעסקים מודרניים ובכלכלה הדיגיטלית השוואת יתרונות הטווח: חברות קטנות צריכות לצמוח במהירות כדי להישאר תחרותיות חד-קרנים: צמיחה מהירה דרך רכישות עלולה לשבש התפתחות ההון הארגוני

גורמים נוספים לחד-קרנים. זמינות מימון מוגברת: הקלה במגבלות השקעה וצמיחת משקיעים מוסדיים חוק JOBSמשנת 2012: הגדלת סף בעלי המניות לרישום ציבורי חובה גישה למגוון משקיעים: קרנות נאמנות, קרנות גידור, קרנות עושר ריבוניות מוכנות לספק נזילות לעובדים ולמשקיעים מוקדמים. 

Scene 11

זמינות מימון מוגברת: הקלה במגבלות השקעה וצמיחת משקיעים מוסדיים חוק  JOBSמשנת 2012: הגדלת סף בעלי המניות לרישום ציבורי חובה גישה למגוון משקיעים: קרנות נאמנות, קרנות גידור, קרנות עושר ריבוניות מוכנות לספק נזילות לעובדים ולמשקיעים מוקדמים

Scene 12

בניית המדגם. הגדרת חד-קרן: חברה פרטית הנתמכת על ידי הון סיכון עם הערכת שווי של מיליארד דולר או יותר מדגם של CB Insights, בתוספת 72 חברות ממחקר Gornall ו -Strebulaev מקורות נתונים: CB Insights, SDC Platinum, S&P Capital IQ, וחיפושים אישיים סיווג יציאות: רישום ישיר, הנפקה ראשונית לציבור, SPAC, מיזוגים ורכישות (M&A), וכישלונות. 

Scene 13

הגדרת חד-קרן: חברה פרטית הנתמכת על ידי הון סיכון עם הערכת שווי של מיליארד דולר או יותר מדגם של CB Insights, בתוספת 72 חברות ממחקר Gornall ו -Strebulaev מקורות נתונים: CB Insights, SDC Platinum, S&P Capital IQ,  וחיפושים אישיים סיווג יציאות: רישום ישיר, הנפקה ראשונית לציבור, SPAC, מיזוגים ורכישות (M&A), וכישלונות

ניתוח נתוני יציאה. מספר חברות חד-קרן: 639 חברות במדגם 427 נותרו פעילות נכון ל-30 בספטמבר 2021 10 חברות "בירידה" עם סבב מימון אחרון נמוך ממיליארד דולר אירועי יציאה: הנפקה ראשונית לציבור (IPO) מיזוג הפוך באמצעות חברות רכישה למטרות מיוחדות (SPAC) מיזוגים ורכישות (M&A) כישלונות (הכרזה על פשיטת רגל או מיזוג הצלה). 

Scene 14

מספר חברות חד-קרן: 639  חברות במדגם 427  נותרו פעילות נכון ל-30 בספטמבר 2021  10 חברות "בירידה" עם סבב מימון אחרון נמוך ממיליארד דולר אירועי יציאה: הנפקה ראשונית לציבור (IPO)  מיזוג הפוך באמצעות חברות רכישה למטרות מיוחדות (SPAC)     מיזוגים ורכישות (M&A)  כישלונות (הכרזה על פשיטת רגל או מיזוג הצלה)

Scene 15

מודלים ורגרסיות. שיטות ניתוח: רגרסיות פאנל (Panel regressions) רגרסיות ציקלות (Cross sectional regressions) רגרסיות לוג'יט מולטינומיאל (Multinomial logit regressions) משתנים חשובים: סוג המשקיעים וקרבתם הגיאוגרפית מאפייני התעשייה אפקטי רשת (Network effects). 

Scene 16

שיטות ניתוח: רגרסיות פאנל  (Panel regressions)  רגרסיות ציקלות  (Cross sectional regressions)  רגרסיות לוג'יט מולטינומיאל  (Multinomial logit regressions)  משתנים חשובים: סוג המשקיעים וקרבתם הגיאוגרפית מאפייני התעשייה אפקטי רשת  (Network effects)

הרכב ומרחק המשקיעים. שינוי בסוגי המשקיעים: קרנות הון סיכון מפחיתות מעורבתם לאחר הפיכה לחד-קרן. מנהלי נכסים מגדילים מעורבתם. קרבה גיאוגרפית: לפני הפיכה לחד-קרן: קרבה למטה החברה ולסן פרנסיסקו (Silicon valley) לאחר הפיכה לחד-קרן: מרחקים גדלים.. 

Scene 17

שינוי בסוגי המשקיעים:  קרנות הון סיכון מפחיתות מעורבתם לאחר הפיכה לחד-קרן.  מנהלי נכסים מגדילים מעורבתם. קרבה גיאוגרפית:  לפני הפיכה לחד-קרן: קרבה למטה החברה ולסן פרנסיסקו (Silicon valley)  לאחר הפיכה לחד-קרן: מרחקים גדלים.

השוואות ענפי התעשייה. פיזור חברות לפי תעשיות: מוצרים ושירותים עסקיים26.3 % אינטרנט: 17.4% פיננסים: 13.5% בריאות: 11.4% תוצאות: קרבה לסן פרנסיסקו מגדילה משמעותית את הסיכוי להפוך לחד-קרן חברות עם אפקטי רשת וסקטורים כמו מוצרים ושירותים עסקיים, פנאי ואינטרנט בעלי סיכוי גבוה יותר להפוך לחד-קרן. 

Scene 18

פיזור חברות לפי תעשיות:  מוצרים ושירותים עסקיים26.3 %   אינטרנט: 17.4%  פיננסים: 13.5%  בריאות: 11.4% תוצאות:  קרבה לסן פרנסיסקו מגדילה משמעותית את הסיכוי להפוך לחד-קרן  חברות עם אפקטי רשת וסקטורים כמו מוצרים ושירותים עסקיים, פנאי ואינטרנט בעלי סיכוי גבוה יותר להפוך לחד-קרן

Geographic distribution of U.S. unicorns. A map of the united states Description automatically generated. 

Scene 19

A map of the united states

Description automatically generated

הקובעים של מצב חד-קרן. משתנים חשובים: משתני אינדיקטור לסקטור התעשייתי קרבה לסן פרנסיסקו (עד 200 מייל) אפקטי מידה (Scale effects) תוצאות: מוצרים ושירותים עסקיים, בידור ואינטרנט בעלי סיכוי גבוה להפוך לחד-קרן. קרבה לסן פרנסיסקו ו-Scale משפיעים באופן חיובי.. 

Scene 20

משתנים חשובים: משתני אינדיקטור לסקטור התעשייתי קרבה לסן פרנסיסקו (עד 200 מייל) אפקטי מידה (Scale effects) תוצאות: מוצרים ושירותים עסקיים, בידור ואינטרנט בעלי סיכוי גבוה להפוך לחד-קרן. קרבה לסן פרנסיסקו ו-Scale  משפיעים באופן חיובי.

Table 4. Metals & Mining Risk & Security Retail Media Environment Leisure Agriculture Transportation Computer Energy & Utilities Financial Food & Beverages Business Electronics Industrial Consumer Software Mobile Healthcare Internet Total Panel A: Firm counts 0.1 3.5 0.6 1.9 0.2 1.4 1.3 3.8 4.0 9.9 1.3 8.9 2.8 2.9 Unicorns (1) 33 16 18 20 86 168 27 17 16 28 73 111 639 Unicorns (96) (2) 5.2 0.0 2.5 0.6 2.8 0.3 0.9 13.5 0.5 26.3 0.3 2.7 2.5 17.4 100 VC firms (3) 178 32 97 71 37 64 194 205 502 65 449 140 240 146 186 255 1,427 767 5,070 VC firms (96) (4) 5.0 28.1 15.1 100 Public (5) 58 199 256 156 12 213 781 276 1.098 188 394 846 710 216 421 169 907 279 7,224 Public (96) (6) 0.8 0.1 2.8 3.5 0.5 2.2 0.2 2.9 10.8 3.8 15.2 2.6 5.5 11.7 9.8 3.0 5.8 2.3 12.6 3.9 100 IPOs (7) 12 97 167 39 75 401 86 283 42 505 410 485 90 275 30 586 37 3,639 IPO (%) (8) 0.3 0.2 2.7 4.6 0.1 1.1 0.2 2.1 11.0 7.8 1.2 13.9 11.3 13.3 2.5 7.6 0.8 16.1 1.0 100. 

Scene 21

Metals & Mining
Risk & Security
Retail
Media
Environment
Leisure
Agriculture
Transportation
Computer
Energy & Utilities
Financial
Food & Beverages
Business
Electronics
Industrial
Consumer
Software
Mobile
Healthcare
Internet
Total
Panel A: Firm counts
0.1
3.5
0.6
1.9
0.2
1.4
1.3
3.8
4.0
9.9
1.3
8.9
2.8
2.9
Unicorns
(1)
33
16
18
20
86
168
27
17
16
28
73
111
639
Unicorns (96)
(2)
5.2
0.0
2.5
0.6
2.8
0.3
0.9
13.5
0.5
26.3
0.3
2.7
2.5
17.4
100
VC firms
(3)
178
32
97
71
37
64
194
205
502
65
449
140
240
146
186
255
1,427
767
5,070
VC firms (96)
(4)
5.0
28.1
15.1
100
Public
(5)
58
199
256
156
12
213
781
276
1.098
188
394
846
710
216
421
169
907
279
7,224
Public (96)
(6)
0.8
0.1
2.8
3.5
0.5
2.2
0.2
2.9
10.8
3.8
15.2
2.6
5.5
11.7
9.8
3.0
5.8
2.3
12.6
3.9
100
IPOs
(7)
12
97
167
39
75
401
86
283
42
505
410
485
90
275
30
586
37
3,639
IPO (%)
(8)
0.3
0.2
2.7
4.6
0.1
1.1
0.2
2.1
11.0
7.8
1.2
13.9
11.3
13.3
2.5
7.6
0.8
16.1
1.0
100

Table 4. Panel B: N•ledian distances frorn central San Francisco N•letals & N'lining Risk & Security Retail N•ledia Agriculture Transportation Cormmputer Energy & Utilities Financial Food & Beverages B usi ness Electronics In d ustrial Cons urn er So ftvvare Niobile Heal thc are Internet U ni corns (1) 40 188 1 .494 344 2.692 366 214 596 23 341 35 384 344 242 183 606 33 VC Firrns (2) 2,558 608 1-634 527 2.251 915 1 , 504 803 602 1 .578 1 ,645 935 1.504 287 1,167 948 928 949 1 , 729 447 Pub lic (3) 1 .478 2.432 1 .962 2.135 1 -822 1 .578 943 1 .942 1.578 1 .630 2.198 14854 1 .943 1.633 2,063 1.943 2.012 1 .824 2.383 1 581. 

Scene 22

Panel B:
N•ledian distances frorn central San Francisco
N•letals & N'lining
Risk & Security
Retail
N•ledia
Agriculture
Transportation
Cormmputer
Energy & Utilities
Financial
Food & Beverages
B usi ness
Electronics
In d ustrial
Cons urn er
So ftvvare
Niobile
Heal thc are
Internet
U ni corns
(1)
40
188
1 .494
344
2.692
366
214
596
23
341
35
384
344
242
183
606
33
VC Firrns
(2)
2,558
608
1-634
527
2.251
915
1 , 504
803
602
1 .578
1 ,645
935
1.504
287
1,167
948
928
949
1 , 729
447
Pub lic
(3)
1 .478
2.432
1 .962
2.135
1 -822
1 .578
943
1 .942
1.578
1 .630
2.198
14854
1 .943
1.633
2,063
1.943
2.012
1 .824
2.383
1
581

יסודות התעשייה והסבירות להפוך לחד-קרן. רגרסיות OLS +IV: השפעה חיובית של זרימת מימון בתעשייה על הסבירות להפוך לחד-קרן. גורמים חיוביים נוספים: הון תפעולי/סך נכסים, גודל, קרבה לסן פרנסיסקו.. 

Scene 23

יסודות התעשייה והסבירות להפוך לחד-קרן

רגרסיות OLS +IV:  השפעה חיובית של זרימת מימון בתעשייה על הסבירות להפוך לחד-קרן. גורמים חיוביים נוספים: הון תפעולי/סך נכסים, גודל, קרבה לסן פרנסיסקו.

Table 6. A: OLS L n andustry Tobin •s CAPX/tOt C OGS En (Age) rpo EW IPO day E W m•ket 0.022 • (O. 000) 0.010* (0.070) (o. 355) (0.006) 0.001 (0.252) (0.002) -0.001 (O. 106) (0.027) (O.CnV2) o. 020 (0.357) (0.005) .0_001 (0.958) 0.028 • (0.00') 0.054 (o. 000) -0-002 (0.663) (0.031) .0_012 (0.546) 0.013 (O. 1 18) (0.000) 0.023 • (O. Cn»O) (0.039) 77.05 4 0_0'7•• 0.013•• (0.027) 0.003 (0.755) (0-000) 0.003 • • (o_010) .o_ooz•• _0.001 0.005 • • (0.011) _0.024•• (0005) -0.016 (0.597) 0.028- (0.001) 0_054••• 77.054 0.03. 

Scene 24

A: OLS
L n andustry
Tobin •s
CAPX/tOt
C OGS
En (Age)
rpo
EW IPO day
E W m•ket
0.022 •
(O. 000)
0.010*
(0.070)
(o. 355)
(0.006)
0.001
(0.252)
(0.002)
-0.001
(O. 106)
(0.027)
(O.CnV2)
o. 020
(0.357)
(0.005)
.0_001
(0.958)
0.028 •
(0.00')
0.054
(o. 000)
-0-002
(0.663)
(0.031)
.0_012
(0.546)
0.013
(O. 1 18)
(0.000)
0.023 •
(O. Cn»O)
(0.039)
77.05 4
0_0'7••
0.013••
(0.027)
0.003
(0.755)
(0-000)
0.003 • •
(o_010)
.o_ooz••
_0.001
0.005 • •
(0.011)
_0.024••
(0005)
-0.016
(0.597)
0.028-
(0.001)
0_054•••
77.054
0.03

Ex softBmk
EW Ipo day
GDP
-0.205•••
0018•••
0.012•••
@105•••
@049•••
-0.276•••
@573•••
oozs•••
10.935)
0.213•••
-0.764•••
0247•••
0.117•••
0.378•••
0.16.••••
(0.936)
0037•••
0013•••
001.••••
-0.107•••
-0.127•••
-0.287•••
.o.ua•••
0.001
0.019 • • •
(0.222)
-0001 • •
(0.047)
(0.8 g 5)
(0-020)
(0.549)
(0.122)
(0.720
0,026•••
O.OS4••
(0.02 g)
0016
(0.476)
0010
(0.23 n
0010••
0.020•••
(0639)
(0.001 J
0022
-0016
(0909)
0.027•••
O.OS4•••

סטטוס חד-קרן ומאפייני הנפקה. השוואת מאפייני הנפקות: מניות כפולות: חד קרנים 51%, חברות אחרות 8%. שווי הנפקה: חד קרנים 7555 מיליון דולר, חברות אחרות 624 מיליון דולר. מאפיינים חשבונאיים: חד קרנים: נכסים ומכירות גבוהים יותר.. 

Scene 25

סטטוס חד-קרן ומאפייני הנפקה

השוואת מאפייני הנפקות: מניות כפולות: חד קרנים 51%, חברות אחרות 8%. שווי הנפקה: חד קרנים 7555 מיליון דולר, חברות אחרות 624 מיליון דולר. מאפיינים חשבונאיים: חד קרנים: נכסים ומכירות גבוהים יותר.

Table 7. Dual class I ) IPO valuation (Srnillions) Offer spread Offer price below' range Offer price above range Fraction Of proceeds to cornpany Fraction Of proceeds to selling First—day return return Six - 'nonth return Cash and STVtotaI assets Net 0.11 C APX/totaI assets R Dftotal assets COGS/totaI assets Gross pront/total assets Negative net incorne ) 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 110 109 110 110 108 110 110 104 109 110 109 110 0.51 7555.13 27.78 5.76 0.62 864.86 0.07 o. 37 0.19 11392 580.4 0.14 0.37 0.19 Median 3228.05 419.38 0 452.3 273.7 0.11 o. 19 0.34 61 Obs 668 668 667 Mean 624-21 14.77 0_25 127.7 0.61 o. 10 0.18 0_11 Median (7) 0.43*' (o _ 000) 6930.938* 407-8 (o_ooo) 13.01•• (0.000) -1_17• (0 _ 000) (o _ 000) 0.37" 0 (0.000) 746_1•• (0.000) (o _ 060) o (o _ 060) 0.12 • 0.16 (0.002) -0.01 0.21 (0_841) 0.13 (0.289) (0.000) (o_000) .0.11-* (o _ oom 0.01 (0.480) (0_893) 0.31 0.01 (0.981) 0.01 0.01 (0.896) (0_346) 0.25" 0.00 (0.014) (0.601) 0.02 (0_514) medians (0000) (0.000) (0.000) (o_ooo) (0.000) 328_38• (0.000) (O_oo 1) (0.001) 0_17• (0.000) (0.960) (0_118) 396_05••- (0.000) (0.000) (0.000) 0.01 (0.033) (0.307) 0.16•-• (0.001) (0.121) -0.03 (0.358) (0.000) 0_55•• (0.000) (0_629). 

Scene 26

Dual class I )
IPO valuation (Srnillions)
Offer
spread
Offer price below' range
Offer price above range
Fraction Of proceeds to cornpany
Fraction Of proceeds to selling
First—day return
return
Six - 'nonth return
Cash and STVtotaI assets
Net
0.11
C APX/totaI assets
R Dftotal assets
COGS/totaI assets
Gross pront/total assets
Negative net incorne )
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110
109
110
110
108
110
110
104
109
110
109
110
0.51
7555.13
27.78
5.76
0.62
864.86
0.07
o. 37
0.19
11392
580.4
0.14
0.37
0.19
Median
3228.05
419.38
0
452.3
273.7
0.11
o. 19
0.34
61
Obs
668
668
667
Mean
624-21
14.77
0_25
127.7
0.61
o. 10
0.18
0_11
Median
(7)
0.43*'
(o _ 000)
6930.938*
407-8
(o_ooo)
13.01••
(0.000)
-1_17•
(0 _ 000)
(o _ 000)
0.37"
0
(0.000)
746_1••
(0.000)
(o _ 060)
o
(o _ 060)
0.12 •
0.16
(0.002)
-0.01
0.21
(0_841)
0.13
(0.289)
(0.000)
(o_000)
.0.11-*
(o _ oom
0.01
(0.480)
(0_893)
0.31
0.01
(0.981)
0.01
0.01
(0.896)
(0_346)
0.25"
0.00
(0.014)
(0.601)
0.02
(0_514)
medians
(0000)
(0.000)
(0.000)
(o_ooo)
(0.000)
328_38•
(0.000)
(O_oo 1)
(0.001)
0_17•
(0.000)
(0.960)
(0_118)
396_05••-
(0.000)
(0.000)
(0.000)
0.01
(0.033)
(0.307)
0.16•-•
(0.001)
(0.121)
-0.03
(0.358)
(0.000)
0_55••
(0.000)
(0_629)

Table 8. Unicorn status L n (ASS ets) Fixed assets/total assets CAPX/tOtaI assets Cash/total assets COG S/total assets R&D/tota1 assets SG assets Sale/total asse Loss firni Foreign irlCOrne/tOtaI assets L n (Age) Near San Francisco IPO volurne,o EW IPO first day returns..i Real GDP Growth.. market returns.. s Aggregate NIBt„ Credit spread.. Federal funds rater F ixed effects Industry Adi. R2 (1) 0-142* (0.011) -o. 118 (0.140) 0-125 (0.271) 0.002 (0-054) 0.002 (0.014) (0.009) (0.019) 0-001 (0.023) 0.1 • • (0.036) (0.071) 0.015 (0-018) (0.024) 0.061 • (0.023) -0.268 (1.547) 0-208 (0.340) -0.001 (0.013) -0_090 (0.141) 0.019 (0-101) -0.037 (0.119) -0-014 (0_036) No 762 0.365 (2) (0.012) -0.061 (0.139) 0_006 (0.279) 0.033 (0-057) 0.009 (0.014) 0-027* (0_009) (0.018) 7 (0.023) (0-037) (0.073) 0.009 (0_018) 0.054 (0.025) 0.043* (0-024) Yes 762 0.382. 

Scene 27

Unicorn status
L n (ASS ets)
Fixed assets/total assets
CAPX/tOtaI assets
Cash/total assets
COG S/total assets
R&D/tota1 assets
SG assets
Sale/total asse
Loss firni
Foreign irlCOrne/tOtaI assets
L n (Age)
Near San Francisco
IPO volurne,o
EW IPO first day returns..i
Real GDP Growth..
market returns.. s
Aggregate NIBt„
Credit spread..
Federal funds rater
F ixed effects
Industry
Adi. R2
(1)
0-142*
(0.011)
-o. 118
(0.140)
0-125
(0.271)
0.002
(0-054)
0.002
(0.014)
(0.009)
(0.019)
0-001
(0.023)
0.1 • •
(0.036)
(0.071)
0.015
(0-018)
(0.024)
0.061 •
(0.023)
-0.268
(1.547)
0-208
(0.340)
-0.001
(0.013)
-0_090
(0.141)
0.019
(0-101)
-0.037
(0.119)
-0-014
(0_036)
No
762
0.365
(2)
(0.012)
-0.061
(0.139)
0_006
(0.279)
0.033
(0-057)
0.009
(0.014)
0-027*
(0_009)
(0.018)
7
(0.023)
(0-037)
(0.073)
0.009
(0_018)
0.054
(0.025)
0.043*
(0-024)
Yes
762
0.382

גורמי החלטת היציאה. רגרסיות לוגיט מולטינומיאליות ודגמי סיכון פרופורציונליים של קוקס: חברות שהשיגו סטטוס חד קרן מגבירות סיכוי ליציאה דרך הבטאות. גורמים משפיעים על החלטת היציאה: זרימות מימון בתעשייה, גיל החברה, תנאי מקרו-כלכליים. 

Scene 28

רגרסיות לוגיט מולטינומיאליות ודגמי סיכון פרופורציונליים של קוקס: חברות שהשיגו סטטוס חד קרן מגבירות סיכוי ליציאה דרך הבטאות. גורמים משפיעים על החלטת היציאה: זרימות מימון בתעשייה, גיל החברה, תנאי מקרו-כלכליים

Table 9. All VC startups Unicorns only Reached unicorn status Ln(lndustry funding flow)tu Tobin's qt.' Ln (Assets) U Fixed assets/total assets,. CAP X/total assetSe Cash/total assetsv COGS/total assetsn R&D/totaI asq'tst, SG&Ntotal assets'. LOSS firmu Foreign income/total assetsv I—II (Age) Scale Near San Francisco IPO EW IPO first day returns', Real GDP growthri EW rnarket returnstß Aggregate Credit spread. F ederal funds rater Marginal effects Reached unicorn Status Observat ions Pseudo R2 Listing 2.125••. (0.000) 1.119 (0.273) 1.178* (0.058) .345• (0.089) (0.030) 0.940 (0.155) (0.000) 1.011 (0.336) 1.008 (0.902) (0.042) 0.586 (0293) .001 (0.997) (0.001) 1.053 (0.548) .056 (0.530) 1.015 (0.932) 2.332 (0.178) 1.167 (0.923) (0003) 2.015 (0-004) 0.887 (0.536) 0.914 (0.404) (0000) 77.054 0-05 0.256 • (0.000) 1.035 (0.638) 1.003 (0.964) 1.019 (0.871) 0.992* (0.069) 1.007 (0.769) 0.989 (0.261) (0.016) 1.084 • (0_078) 0.999 (0.973) 2_254 (0.002) (0.009) 1819 (0.123) 1.159'* (0.017) 1.212 (0.002) 1200 (0.131) 1.716 (0279) 15.877* (0.066) (0.072) (O _ 002) 1.109 (0.448) 1 _029 (0.706) (0.000) 77.054 0.05 L isting (3) (0.014) 1.154 (0.385) 1.303 (0.464) 1.016 (0.267) 1.079 (0_331) 1.035 (0.235) 0_984 (0.453) 0.975 (0_871) 1.051 (0.429) 0.561 (0.483) 0.833 (0.649) 88.137 (0.000) 1.288 (0.136) 1.179 (0.326) 1 _ 249 (0.554) 0.599 (0_721) 0.103 (0.538) 1 _357 (0.663) 1.403 (0_488) 0.905 (0.825) 0.816 (0.377) 10.1 12 0-06 1.138 (0.709) 1.011 (0.973) 3.712•• (0.017) 0.998 (0.948) 1.196 (O_ 103) 1.001 (0.992) 1 _035 (0.283) 1.260 (0_237) 1.093 (0.422) 0.875 (0.899) 0.510 (0.318) 6.111 (0.296) 1.267 (0.423) 0.826 (0.545) 0.904 (0.856) 0.958 (0.985) 135.417 (0.442) (0.007) 3.692 122) 0.789 (0.726) 0.520* (0.053) 10.1 12 0.06. 

Scene 29

All VC startups
Unicorns only
Reached unicorn status
Ln(lndustry funding flow)tu
Tobin's qt.'
Ln (Assets) U
Fixed assets/total assets,.
CAP X/total assetSe
Cash/total assetsv
COGS/total assetsn
R&D/totaI asq'tst,
SG&Ntotal assets'.
LOSS firmu
Foreign income/total assetsv
I—II (Age)
Scale
Near San Francisco
IPO
EW IPO first day returns',
Real GDP growthri
EW rnarket returnstß
Aggregate
Credit spread.
F ederal funds rater
Marginal effects
Reached unicorn Status
Observat ions
Pseudo R2
Listing
2.125••.
(0.000)
1.119
(0.273)
1.178*
(0.058)
.345•
(0.089)
(0.030)
0.940
(0.155)
(0.000)
1.011
(0.336)
1.008
(0.902)
(0.042)
0.586
(0293)
.001
(0.997)
(0.001)
1.053
(0.548)
.056
(0.530)
1.015
(0.932)
2.332
(0.178)
1.167
(0.923)
(0003)
2.015
(0-004)
0.887
(0.536)
0.914
(0.404)
(0000)
77.054
0-05
0.256 •
(0.000)
1.035
(0.638)
1.003
(0.964)
1.019
(0.871)
0.992*
(0.069)
1.007
(0.769)
0.989
(0.261)
(0.016)
1.084 •
(0_078)
0.999
(0.973)
2_254
(0.002)
(0.009)
1819
(0.123)
1.159'*
(0.017)
1.212
(0.002)
1200
(0.131)
1.716
(0279)
15.877*
(0.066)
(0.072)
(O _ 002)
1.109
(0.448)
1 _029
(0.706)
(0.000)
77.054
0.05
L isting
(3)
(0.014)
1.154
(0.385)
1.303
(0.464)
1.016
(0.267)
1.079
(0_331)
1.035
(0.235)
0_984
(0.453)
0.975
(0_871)
1.051
(0.429)
0.561
(0.483)
0.833
(0.649)
88.137
(0.000)
1.288
(0.136)
1.179
(0.326)
1 _ 249
(0.554)
0.599
(0_721)
0.103
(0.538)
1 _357
(0.663)
1.403
(0_488)
0.905
(0.825)
0.816
(0.377)
10.1 12
0-06
1.138
(0.709)
1.011
(0.973)
3.712••
(0.017)
0.998
(0.948)
1.196
(O_ 103)
1.001
(0.992)
1 _035
(0.283)
1.260
(0_237)
1.093
(0.422)
0.875
(0.899)
0.510
(0.318)
6.111
(0.296)
1.267
(0.423)
0.826
(0.545)
0.904
(0.856)
0.958
(0.985)
135.417
(0.442)
(0.007)
3.692
122)
0.789
(0.726)
0.520*
(0.053)
10.1 12
0.06

Table 10. Unicorn Stat-use Lnandustry funding Tobin•s (Assets).. Fixed CAP assets. COGS/tota1 Sales. - • R & D/total Loss nrrn. Foreign incorne.•stotal assets'. Ln (Age)'. Near San F EW IPO first day returns. Real GDP EW rnarket it spread. Federal funds rater. O t i Ons pseudo R2 All V C startu 0.858* (0.000) 1.105* (0.000) 1.049•. (0.012) 0_867-—. (0_000) 0.991 (0.000) (0.005) 0.997 (0.098) 0.997 (0.182) 0.902* (0.000) 0.978•—. (0.000) (0.000) (0.000) (O. 000) 1.044 (O_ 135) 1-038 (0.199) (0.000) 0.654 1.734 (0.000) 2.079... (0.000) 0.343* (0.000) 0.758 • (0.000) 0.000 77.05 4 0.01 2 0.987 (0.813) 0.991 (0.853) 0.825* (0.004) 0.984 (0.000) 1-026 — (0 _ 030) 0.999 (0.865) .oos (0_391 ) 0.950* (0_052) 0.955 (0.003) (0.006) 1-231 (0.031 .625• (0.052) 1.048 (0 _ 507) 1.015 (0.834) .236 (0_000) 0-398 • (0 _ 000) (0.004) (O _ 000) 0.406. (0_000) 0.781 (0.000) 0.864 o_ooo 10_112 0.01. 

Scene 30

Unicorn Stat-use
Lnandustry funding
Tobin•s
(Assets)..
Fixed
CAP
assets.
COGS/tota1 Sales. - •
R & D/total
Loss nrrn.
Foreign incorne.•stotal
assets'.
Ln (Age)'.
Near San F
EW IPO first day returns.
Real GDP
EW rnarket
it spread.
Federal funds
rater.
O t i Ons
pseudo R2
All V C startu
0.858*
(0.000)
1.105*
(0.000)
1.049•.
(0.012)
0_867-—.
(0_000)
0.991
(0.000)
(0.005)
0.997
(0.098)
0.997
(0.182)
0.902*
(0.000)
0.978•—.
(0.000)
(0.000)
(0.000)
(O. 000)
1.044
(O_ 135)
1-038
(0.199)
(0.000)
0.654
1.734
(0.000)
2.079...
(0.000)
0.343*
(0.000)
0.758 •
(0.000)
0.000
77.05 4
0.01
2
0.987
(0.813)
0.991
(0.853)
0.825*
(0.004)
0.984
(0.000)
1-026 —
(0 _ 030)
0.999
(0.865)
.oos
(0_391 )
0.950*
(0_052)
0.955
(0.003)
(0.006)
1-231
(0.031
.625•
(0.052)
1.048
(0 _ 507)
1.015
(0.834)
.236
(0_000)
0-398 •
(0 _ 000)
(0.004)
(O _ 000)
0.406.
(0_000)
0.781
(0.000)
0.864
o_ooo
10_112
0.01

Scene 31

מעמד החד קרן והחשיבות האסטרטגית שלו. מעמד החד קרן מאפשר לגייס הון בקלות ולמשוך משקיעים שונים. השארת פרטיות מאפשרת לחברות לפתח את הון ארגוני ולהימנע מסיכונים מתחרים. התמקדות בנכסים בלתי מוחשיים כמו רשתות קשר מהווה גורם קריטי להצלחה של חברות טכנולוגיה.. 

Scene 32

מעמד החד קרן והחשיבות האסטרטגית שלו

מעמד החד קרן מאפשר לגייס הון בקלות ולמשוך משקיעים שונים. השארת פרטיות מאפשרת לחברות לפתח את הון ארגוני ולהימנע מסיכונים מתחרים. התמקדות בנכסים בלתי מוחשיים כמו רשתות קשר מהווה גורם קריטי להצלחה של חברות טכנולוגיה.

שינויים בשוק והשפעתם על תופעת החד קרן. הופעת משקיעים פרטיים חדשים תורמת לצמיחת תופעת החד קרן. הצלחתן של חד קרנים ראשונים מגבירה את הנפילה הנפוצה של התופעה.. 

Scene 33

שינויים בשוק והשפעתם על תופעת החד קרן

הופעת משקיעים פרטיים חדשים תורמת לצמיחת תופעת החד קרן. הצלחתן של חד קרנים ראשונים מגבירה את הנפילה הנפוצה של התופעה.

אתגרים ובעיות במעמד החד קרן. יתרונות החד קרן כוללים ערכות חברות משולשות עקב זכויות משקיעים. הערכות גבוהות לא תמיד משקפות את ביצועי החברה והסיכויים להצלחה לטווח הארוך. אתגרים רגולטוריים ומשפטיים של מעמד פרטי מאריכים עשויים להיות בעיה. 

Scene 34

אתגרים ובעיות במעמד החד קרן

יתרונות החד קרן כוללים ערכות חברות משולשות עקב זכויות משקיעים. הערכות גבוהות לא תמיד משקפות את ביצועי החברה והסיכויים להצלחה לטווח הארוך. אתגרים רגולטוריים ומשפטיים של מעמד פרטי מאריכים עשויים להיות בעיה

ניתוח עמוק של תופעת החד קרן. גורמים שמניעים את עליית חד קרנים: יעילות כלכלית והחלטות אסטרטגיות של מייסדי הסטארטאפ. העדפה למעמד חד קרן עקב הון זמין ויכולת לבנות נכסים בלתי מוחשיים ללא סיכונים להנפקה ציבורית.. 

Scene 35

ניתוח עמוק של תופעת החד קרן

גורמים שמניעים את עליית חד קרנים: יעילות כלכלית והחלטות אסטרטגיות של מייסדי הסטארטאפ. העדפה למעמד חד קרן עקב הון זמין ויכולת לבנות נכסים בלתי מוחשיים ללא סיכונים להנפקה ציבורית.

התייחסות לעתיד של חברות חד קרן. קשר שלילי בין השקעה במו"פ למעמד חד קרן מעיד על אתגרים עתידיים לשמירה על יתרונות תחרותיים. יעילות כלכלית ואפקטים רשת קריטיים ליצירה ושמירה על חד קרנים. התכנסות גיאוגרפית, במיוחד בסן פרנסיסקו, משפיעה משמעותית על צמיחת חד קרנים.. 

Scene 36

התייחסות לעתיד של חברות חד קרן

קשר שלילי בין השקעה במו"פ למעמד חד קרן מעיד על אתגרים עתידיים לשמירה על יתרונות תחרותיים. יעילות כלכלית ואפקטים רשת קריטיים ליצירה ושמירה על חד קרנים. התכנסות גיאוגרפית, במיוחד בסן פרנסיסקו, משפיעה משמעותית על צמיחת חד קרנים.

מסקנות וסיכום. העלייה במספר חד קרנים שמאחרים בהפקת IPOעד להגעת לשווי שוק של מיליארד דולר היא שינוי משמעותי מהמגמות ההיסטוריות. הפחתת זמינות המימון עשויה להגביר את קושי החברות ליישם את יתרונות הגודל והאפקטים הרשת המביאים להם ערך מוסף בשוק הציבורי. התמקדות בהון ארגוני מעדיפה על פני מחקר ופיתוח מסורתי מחזקת את המעמד הקסם של החברות.. 

Scene 37

העלייה במספר חד קרנים שמאחרים בהפקת  IPOעד להגעת לשווי שוק של מיליארד דולר היא שינוי משמעותי מהמגמות ההיסטוריות. הפחתת זמינות המימון עשויה להגביר את קושי החברות ליישם את יתרונות הגודל והאפקטים הרשת המביאים להם ערך מוסף בשוק הציבורי. התמקדות בהון ארגוני מעדיפה על פני מחקר ופיתוח מסורתי מחזקת את המעמד הקסם של החברות.