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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Valuing startups is a complex task, as these companies often have limited financial history and
uncertain future cash flows. In addition, startups are typically highrisk ventures, requiring
valuation techniques that consider this higher level of risk. In this study, I examine the impact
of some factors in the valuation of Portuguese startups. To do this, I developed a multiple linear
regression model and created nine hypotheses on the effects of each variable on valuations. The
study is based on a Portuguese startup sample and uses multiple regression analysis to test the
hypotheses. The study results provide insights into the factors most important in the valuation
of Portuguese startups and can inform the development of more effective valuation techniques
for these companies. The factors that were found to increase valuations included having a B2B
focus, having a headquarters outside of Portugal, having a SaaS business model, having
registered patents, and being a Fintech company. It was also found that having a female founder
or attending a top university was associated with higher valuations. However, having prior
startup experience or investing in R&D did not positively impact valuations.
A valorização de startups é uma tarefa complexa, uma vez que estas empresas têm frequentemente uma história financeira limitada e fluxos de caixa futuros incertos. Além disso, as startups são tipicamente empreendimentos de alto risco, exigindo técnicas de avaliação que consideram este nível de risco mais elevado. Neste estudo, examino o impacto de alguns fatores na avaliação de startups portuguesas. Para tal, desenvolvi um modelo de regressão linear múltipla e criei nove hipóteses sobre os efeitos de cada variável nas avaliações. O estudo baseia se numa amostra inicial portuguesa e utiliza a análise de regressão múltipla para testar as hipóteses. Os resultados do estudo fornecem informações sobre os fatores mais importantes na avaliação das empresas portuguesas em fase de arranque e podem ajudar no desenvolvimento de técnicas de avaliação mais eficazes para estas empresas. Os fatores que se verificou aumentarem as avaliações incluíram ter um foco B2B, ter uma sede fora de Portugal, ter um modelo de negócio SaaS, ter patentes registadas, e ser uma empresa Fintech. Verificouse também que ter uma fundadora (sexo feminino) ou frequentar uma universidade de topo estava associado a avaliações mais elevadas. Contudo, ter experiência prévia de criação de startup ou investir em I&D não teve um impato positivo nas avaliações.
A valorização de startups é uma tarefa complexa, uma vez que estas empresas têm frequentemente uma história financeira limitada e fluxos de caixa futuros incertos. Além disso, as startups são tipicamente empreendimentos de alto risco, exigindo técnicas de avaliação que consideram este nível de risco mais elevado. Neste estudo, examino o impacto de alguns fatores na avaliação de startups portuguesas. Para tal, desenvolvi um modelo de regressão linear múltipla e criei nove hipóteses sobre os efeitos de cada variável nas avaliações. O estudo baseia se numa amostra inicial portuguesa e utiliza a análise de regressão múltipla para testar as hipóteses. Os resultados do estudo fornecem informações sobre os fatores mais importantes na avaliação das empresas portuguesas em fase de arranque e podem ajudar no desenvolvimento de técnicas de avaliação mais eficazes para estas empresas. Os fatores que se verificou aumentarem as avaliações incluíram ter um foco B2B, ter uma sede fora de Portugal, ter um modelo de negócio SaaS, ter patentes registadas, e ser uma empresa Fintech. Verificouse também que ter uma fundadora (sexo feminino) ou frequentar uma universidade de topo estava associado a avaliações mais elevadas. Contudo, ter experiência prévia de criação de startup ou investir em I&D não teve um impato positivo nas avaliações.
Description
Keywords
Venture capital Valuation Premoney valuation Startup valuation Investment criteria Decisionmaking process Screening criteria Capital de risco Avaliação Avaliação premoney Avaliação de startup Critérios de investimento Processo de tomada de decisão Critérios de triagem