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Predictive performance and interpretability of machine learning models in renewable energy venture capital
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This paper explores whether machine learning (ML) models can provide superior predictive accuracy compared to traditional linear approaches in forecasting the success of venture capital (VC) investments in renewable energy startups. Relying on a unique dataset covering several decades of investments, the study benchmarks a broad range of models, from classical statistical methods to advanced ensemble and gradient boosting algorithms. The analysis shows that modern ML techniques consistently outperform linear baselines, offering more reliable and robust predictions. Ensemble and boosting methods, in particular, demonstrate strong generalization capabilities, while simpler classifiers struggle to capture the complexity and heterogeneity of venture capital data. Interpretability is ensured through SHAP (SHapley Additive exPlanations), which highlights the structural drivers most consistently associated with startup success. Deal characteristics, especially financing structures and stages of investment, emerge as the most influential predictors, together with investee-related attributes. Notably, early-stage equity deals and unstructured venture capital investments are systematically linked to higher risk. The findings contribute to the literature by combining predictive performance with interpretability, demonstrating that ML can uncover consistent structural patterns in renewable energy venture financing. For practitioners, the study provides evidence-based insights to improve capital allocation decisions, reduce uncertainty, and support the scaling of green technologies. By bridging methodological innovation and sustainability challenges, this research emphasizes the growing role of data-driven approaches in advancing the global energy transition.
Este trabalho investiga se modelos de aprendizado de máquina (ML) podem oferecer maior precisão preditiva em comparação com abordagens lineares tradicionais na previsão do sucesso de investimentos de venture capital (VC) em startups de energia renovável. Com base em um conjunto de dados cobrindo várias décadas, o estudo compara desde métodos estatísticos clássicos até algoritmos avançados de ensemble e gradient boosting. A análise mostra que técnicas modernas de ML superam as lineares, oferecendo previsões mais confiáveis e robustas. Métodos de ensemble e boosting apresentam forte capacidade de generalização, enquanto classificadores simples não captam a complexidade e heterogeneidade dos dados de VC. A interpretabilidade é assegurada por meio do SHAP (SHapley Additive exPlanations), que evidencia fatores mais associados ao sucesso das startups. Características dos negócios, sobretudo estruturas de financiamento e estágios de investimento, surgem como preditores centrais, junto com atributos das empresas investidas. Notavelmente, operações de equity em estágio inicial e investimentos de VC não estruturados estão ligados a maior risco. Os resultados contribuem à literatura ao unir desempenho preditivo e interpretabilidade, mostrando que o ML pode revelar padrões estruturais consistentes no financiamento de energia renovável. Para profissionais, o estudo oferece insights para melhorar decisões de capital, reduzir incertezas e apoiar a expansão de tecnologias verdes. Ao integrar inovação metodológica e sustentabilidade, esta pesquisa destaca o papel crescente das abordagens orientadas por dados na transição energética global.
Este trabalho investiga se modelos de aprendizado de máquina (ML) podem oferecer maior precisão preditiva em comparação com abordagens lineares tradicionais na previsão do sucesso de investimentos de venture capital (VC) em startups de energia renovável. Com base em um conjunto de dados cobrindo várias décadas, o estudo compara desde métodos estatísticos clássicos até algoritmos avançados de ensemble e gradient boosting. A análise mostra que técnicas modernas de ML superam as lineares, oferecendo previsões mais confiáveis e robustas. Métodos de ensemble e boosting apresentam forte capacidade de generalização, enquanto classificadores simples não captam a complexidade e heterogeneidade dos dados de VC. A interpretabilidade é assegurada por meio do SHAP (SHapley Additive exPlanations), que evidencia fatores mais associados ao sucesso das startups. Características dos negócios, sobretudo estruturas de financiamento e estágios de investimento, surgem como preditores centrais, junto com atributos das empresas investidas. Notavelmente, operações de equity em estágio inicial e investimentos de VC não estruturados estão ligados a maior risco. Os resultados contribuem à literatura ao unir desempenho preditivo e interpretabilidade, mostrando que o ML pode revelar padrões estruturais consistentes no financiamento de energia renovável. Para profissionais, o estudo oferece insights para melhorar decisões de capital, reduzir incertezas e apoiar a expansão de tecnologias verdes. Ao integrar inovação metodológica e sustentabilidade, esta pesquisa destaca o papel crescente das abordagens orientadas por dados na transição energética global.
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Aprendizado de máquina Energia renovável Machine learning Renewable energy Venture capital
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