becomes negligible. An uninformed r

becomes negligible. An uninformed regression will
not take this into account, and hence will tend to
bias the estimate toward zero. An informed regression,
however, will overweight the information
associated with firms with positive values (i.e., the
firms that received funding). Applying this technique,
the high-quality firms will more strongly
influence the estimates—in essence, magnifying
the information of the rare events.
Ideally, we would use population-level information
about the propensity of firms to receive VC
funding. Unfortunately, the propensity of technology
firms to receive VC funding is not known generally,
and hence we are unable to correct for this
problem (the rare-events methodology that we use
assumes that the sample is representative). However,
following the logic behind the rare-events
bias, we can state with certainty that this problem
will attenuate our estimates. In this regard, our
hypothesis testing exercise is particularly conservative.
The rare-events logit procedure also allows
us to explore the sensitivity of the results to different
assumptions about the baseline probability
of technology firms to successfully obtain venture
funding. The results are not sensitive to these
assumptions.
DATA
To explore the relationship between the content
of business planning documents and the observed
outcome of the proposed venture, we exploit a
sample of funding requests submitted to a single
VC firm based in the Northeast United States
from April 1999 to February 2002. The requests
in the sample were received during the peak of
the dot-com bubble and its immediate aftermath.
The VC firm that received the requests partnered
with a major Internet portal; over 89 percent of the
requests proposed to create dot-com firms (defined
with reference to the taxonomy of Internet business
models proposed in Afuah and Tucci (2003)).
The potential implications of sampling during this
period are addressed more fully in the discussion
below.
The sample consists of 1,063 requests for first
round VC funding for which the focal venture capitalist
(FVC) maintained paper records.11 These

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นระยะ การถดถอยที่ไม่รู้จะไม่คำนึงถึงนี้ และดังนั้น จะมีแนวโน้มที่ความโน้มเอียงการประเมินไปยังศูนย์ ถดถอยการทราบอย่างไรก็ตาม จะ overweight ข้อมูลเกี่ยวข้องกับบริษัทมีค่าเป็นบวก (เช่น การบริษัทที่ได้รับทุน) ใช้เทคนิคนี้บริษัทมีคุณภาพสูงจะให้แข็งแรงขึ้นมีผลการประเมินซึ่งในสาระสำคัญ แว่นขยายรายละเอียดของเหตุการณ์หายากดาว เราจะใช้ข้อมูลระดับประชากรเกี่ยวกับสิ่งของบริษัทรับ VCทุน อับ สิ่งของเทคโนโลยีบริษัทได้รับเงินทุน VC เป็นรู้จักโดยทั่วไปและเพราะ เราไม่สามารถแก้ไขนี้ปัญหา (หายากเหตุการณ์ระหว่างที่เราใช้สมมติว่า ตัวอย่างที่เป็นตัวแทน) อย่างไรก็ตามตรรกะด้านหลังหายากเหตุการณ์ต่อไปนี้ทแยง เราสามารถระบุ ด้วยแน่นอนซึ่งปัญหานี้จะ attenuate ประเมินของเรา ในการนี้ เราสมมติฐานที่ทดสอบออกกำลังกายโดยเฉพาะอย่างยิ่งหัวเก่าได้ยังช่วยให้ขั้นตอนยากเหตุการณ์ logitเราสำรวจระดับความสำคัญของผลลัพธ์จะแตกต่างกันสมมติฐานเกี่ยวกับความน่าเป็นพื้นฐานของบริษัทเทคโนโลยีประสบความสำเร็จได้รับทุนทุน ไม่มีความสำคัญกับผลลัพธ์สมมติฐานข้อมูลการสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหาธุรกิจการวางแผนเอกสารและการสังเกตเราใช้ผลของกิจการที่นำเสนอ การตัวอย่างของคำขอที่ส่งไปที่เดียวบริษัท VC อยู่ตะวันออกเฉียงเหนือสหรัฐอเมริกาจาก 2542 เมษายนถึง 2545 กุมภาพันธ์ การร้องขอในตัวอย่างได้รับระหว่างการฟองสบู่ดอตคอมและผลพวงของมันทันทีบริษัท VC ที่ได้รับการร้องขอเจ้าไซต์อินเทอร์เน็ตรายใหญ่ กว่าร้อยละ 89 ของการขอนำเสนอการสร้างบริษัทสบู่ดอตคอม (กำหนดมีการอ้างอิงเพื่อจำแนกประเภทของธุรกิจอินเทอร์เน็ตรูปแบบการนำเสนอใน Afuah และทุชชี่ (2003))ผลกระทบอาจเกิดขึ้นของการสุ่มตัวอย่างในช่วงนี้ระยะเวลาระบุเพิ่มเติมเต็มในการอภิปรายด้านล่างตัวอย่างประกอบด้วยคำขอแรก 1,063ปัด VC ทุนที่ capitalist ทุนโฟกัส(FVC) รักษา records.11 กระดาษเหล่านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กลายเป็นกระจอก การถดถอยที่ไม่รู้จะ
ไม่ใช้เวลานี้ในบัญชี และด้วยเหตุนี้จึงมักจะ
อคติประมาณการต่อศูนย์ แบบแจ้งการ

แต่จะอ้วน ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ บริษัท ที่มีค่าเป็นบวก ( I ,
บริษัท ที่ได้รับทุนสนับสนุน ) การใช้เทคนิคนี้ บริษัท ที่มีคุณภาพสูงจะขอมาก

มีอิทธิพลต่อการประเมินในสาระสำคัญ , ขยาย
รายละเอียดของเหตุการณ์ที่หายาก .
ผสม เราใช้ข้อมูลประชากรระดับ
เกี่ยวกับความโน้มเอียงของ บริษัท ที่จะได้รับทุน VC
. ขออภัย ความโน้มเอียงของ บริษัท เทคโนโลยี
รับ VC เงินทุนไม่เป็นที่รู้จักโดยทั่วไป
และด้วยเหตุนี้เราไม่สามารถที่จะแก้ไขปัญหานี้
( หายาก เหตุการณ์ที่วิธีการที่เราใช้
ถือว่าตัวอย่างแทน ) อย่างไรก็ตาม
ตามตรรกะที่อยู่เบื้องหลังเหตุการณ์อคติ
หายาก เรา สามารถ รัฐ แน่นอน ว่าปัญหานี้จะผอมลง
ประมาณการของเรา ทั้งนี้ การทดสอบสมมติฐานของเรา

โดยเฉพาะการออกกำลังกายที่เป็นอนุรักษ์นิยม หายากเหตุการณ์โดยใช้กระบวนการยังช่วยให้
เราสำรวจความไวของผลสมมติฐานที่แตกต่างกันเกี่ยวกับพื้นฐานความน่าจะเป็น

ของ บริษัท เทคโนโลยีเพื่อขอรับทุน
เรียบร้อยแล้วการระดมทุน ผลลัพธ์ที่ไม่ไวต่อสมมติฐานเหล่านี้

.
ข้อมูลความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อหา
เอกสารการวางแผนธุรกิจและสังเกต
ผลเสนอร่วมทุน เราใช้ประโยชน์จากตัวอย่างเดิม ร้องขอส่งให้

เดียว VC บริษัท ที่อยู่ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือสหรัฐอเมริกา
เมษายน 2542 ถึงกุมภาพันธ์ 2545 การร้องขอ
ในตัวอย่างที่ได้รับ ในช่วงพีคของ
dot com ฟองและผลพวงของมันทันที
VC บริษัทที่ได้รับการร้องขอเป็น
กับอินเทอร์เน็ตที่สำคัญกว่าร้อยละ 89 ของ
ขอเสนอที่จะสร้าง บริษัท ดอท คอม ( กำหนด
มีการอ้างอิงถึงอนุกรมวิธานของโมเดลธุรกิจอินเทอร์เน็ตและเสนอ
afuah ทุชชี ( 2546 ) .
ความหมายศักยภาพของคนช่วงเวลานี้
addressed อย่างเต็มที่ในการอภิปราย
ด้านล่าง .
ตัวอย่างประกอบด้วยผู้บริโภคร้องขอเงินทุน VC รอบแรก
ที่โฟกัสนายทุน
( FVC ) รักษา records.11 กระดาษเหล่านี้