지금까지의 투자 의사결정 요인에 관한 연구는 벤처캐피탈 관점에서 이루어져 왔다. 벤처캐피탈이 투자할 만한 가치가 있는 스타트업을 선정하는 요인이 무엇인가 하는 것이 기존의 연구의 핵심이었다. 하지만, 최근 우수한 스타트업의 경우, 많은 벤처캐피탈이 투자를 하기를 원하면서, 오히려 능력 있는 스타트업들은 벤처캐피탈을 선별해서 투자를 받고 있는 현상이 나타나고 있다. 따라서 우수한 스타트업이 벤처캐피탈을 선택하는 결정 요인을 알아봐야 하는 시기가 된 것이다. 본 연구는 창업 초기단계(Series A) 창업가 4명, 중기단계(Series B/C) 창업가 3명을 인터뷰하여 스타트업이 벤처캐피탈을 선정하는 요인을 탐색하고자 한다. 연구 결과, 스타트업이 벤처캐피탈을 선정하는 주요 요인으로는 1) 계약내용, 2) 벤처캐피탈 명성(reputation), 3) 투자 심사역인 것으로 나타났다. 먼저, 초기 및 중기 단계의 스타트업 모두가 중요하게 생각하는 요인은 계약내용으로, 구체적으로는 가치평가 (valuation)와 우호적인 투자조건으로 나타났다. 다음으로, 벤처캐피탈의 명성 (reputation)의 경우, 벤처캐피탈이 지금까지 투자해 왔던 회사들의 면면 (portfolio)과 투자한 후, 후속 투자를 하는 경향 (Follow-on)을 중요시 하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 벤처캐피탈을 선정할 때, 창업 초기 단계에서는 상대적으로 투자심사역의 영향이 컸고, 창업 중기 단계 이후로 갈수록 투자심사역 개인보다는 회사 차원의 벤처캐피탈의 영향력이 커짐을 발견하였다.
본 연구는 벤처캐피탈의 투자평가 시 심사역의 직관과 경험 위주의 투자 행태에서 벗어나 객관적으로 평가할 수 있는 실무 투자 평가 지표를 도출하고 지표별 해석을 통해 벤처기업 투자 평가 효율성 제고를 목적으로 하였다. 연구를 위해 벤처캐피탈 심사역 65명을 대상으로 설문분석과 AHP 분석을 실시하였다. 연구 결과, 벤처캐피탈의 벤처기업 투자결정에 가장 중요한 평가요인은 시장 관련 요인들이었으며, 투자를 희망하는 벤처기업에게는 시장접근성, 경영자 기술/경영 경험 및 추천/평판 등이 중요한 것으로 나타났다.
벤처캐피탈은 유망한 기술력과 우수인력을 갖춘 창업초기단계부터 성장단계의 유망 중소벤처기업에 필요한 자본을 투자하고 경영 및 기술 등을 지원하여 성장 이후 다양한 수단을 통해 투자금을 회수하여 이익을 실현하는 벤처생태계의 핵심주체로서의 역할을 하고 있다. 벤처캐피탈의 업무는 다양한 출자자(LP)를 모집하여 벤처투자조합(펀드)를 결성을 통해 성장성이 있는 중소벤처기업에 투자하고 기업의 성장함에 따라 투자금을 회수하여 출자자들에게 배분과 재투자를 하는 것이다. 벤처투자에 있어 가장 중요한 역할을 담당하고 있는 벤처캐피탈리스트의 업무는 기업발굴, 기업분석 및 평가, 투자심사, 사후관리, 투자회수 등이며 임원급 이상의 경우 펀드레이징(펀드결성)이 중요한 업무이며 투자와 회수 및 펀드결성 등의 업무성과로 연봉, 성과급, 승진 등 보상이 이루어지고 있다. 최근 급격히 성장하는 벤처투자시장에 비해 투자인력은 부족하며 이에 투자성과 제고를 위해 인력양성과 장기근속을 위한 인프라와 시스템을 갖추기 위해 벤처캐피탈은 많은 노력을 하고 있으나 다른 산업에 비해 벤처캐피탈 산업의 연구자체가 부족할 뿐만 아니라 주로 투자수익률 등 계량적인 관점에서 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구는 벤처캐피탈리스트가 소속된 벤처캐피탈의 조직특성 중 권한위임, 직무적합성, 조직신뢰 등이 성과급 등 업무성과에 영향을 미치는 요인을 연구하고 벤처캐피탈의 유형에 따른 조절효과를 중심으로 실증적인 분석하고자 한다.
유망한 벤처기업이 경제혁신에 주요 역할을 담당한다는 것은 잘 알려져 있다. 그러므로 창업기업의 성장에 있어 벤처기업은 필수적인 역할을 담당하고 있다. 벤처캐피탈의 투자성과에 관한 문헌들은 벤처 캐피탈 투자전략이 벤처캐피탈의 특성과 역량에 크게 의존하는 것으로 나타났다. 따라서 벤처캐피탈의 투자역량은 중요하다. 즉, 벤처기업은 투자대상의 결정, 투자방법, 투자 후 사후관리 방법 등 벤처캐피탈은 다양한 투자역할을 담당하고 있다. 본 연구는 벤처캐피털의 투자역량이 투자성과에 미치는 영향을 이해하기 위해 수행되었다. 이를 위해 서울과 경기도 지역의 70개 벤처기업을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 본 논문의 경험적 증거는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 벤처 기업의 재무성과는 벤처캐피탈의 재무역량과 벤처캐피탈의 투자평가에 영향을 받는 것으로 나타났다. 둘째, 벤처기업의 경영성과는 벤처캐피탈의 마케팅지원 컨설팅과 벤처캐피탈의 투자평가에 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 한국의 벤처캐피탈회사들이 투자안이 투자여부를 판단하는데 사용하는 평가모형이 실제의 성과와 비교하여 타당성을 갖는가를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 다음의 두가지 투자모형을 도출하여 그 내용을 비교하였다. 실제심사모형(Current Evaluation Model)은 심사과정을 거친 168개 투자안을 coxorehlse 그룹과 기각된 그룹으로 분류하여 이에 대한 판별분석을 통해 투자여부에 영향을 미친 평가요인의 우선순위를 규명하여 도출하였다. 한편, 성과모형(Performance-based model)은 앞 모형에서 채택된 투자안을 다시 성공과 실패의 두 그룹으로 분류하고 이를 종속변수로 한 판별분석을 통해 성과에 대한 평가요인의 영향도를 파악하여 개발하였다. 이 두 모형을 비교함으로써 본 연구는 우리나라 벤쳐캐피탈이 적용하는 투자평가시스템의 문제점을 파악하고 그 원인을 고찰하였다. 본 연구는 미국 등 선진국과 달리 다양한 투자환경에서 나타날 수 있는 투자평가모형의 타당성을 검증할 수 있는 접근방법을 제시했다는 점에 큰 의의가 있다. 이러한 접근을 통해 현 평가 모형의 문제점을 파악하고 개선방법을 제시할 수 있을 것이다.
본 논문은 1999년 1월부터 2000년 12월까지 코스닥증권시장에 등록한 벤처기업의 IPO를 대상으로 발행시장에서 벤처캐피탈리스트의 역할을 살펴보고 있다. 특히 미국의 발행시장에서는 벤처캐피탈리스트가 투자한 기업이 조기에 공개되는 현상이 나타나는 것으로 보고되고 있는 바, 우리나라에서도 이러한 현상이 존재하는지를 실증적으로 조사하고 있다. 코스닥증권시장에 등록한 벤처기업의 IPO를 대상으로 발행시장에서 벤처캐피탈리스트의 역할에 관한 우리의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 벤처기업과 비벤처기업의 초기 초과수익률의 차이분석에서, 벤처기업은 $AR_1$에서 할인 발행의 정도가 적어 Megginson-Weiss(1991)의 결과와 유사한 것으로 나타났지만, $AR_2$에서 발행가격 결정시 고려하지 못하는 비계수적 환경요인 등 미래기대수익에 대한 일반투자자의 평가가 호의적으로 나타나 발행회사의 입장에서는 할인발행의 정도가 큰 것으로 나타났다. 이는 이기환 임병균 최해술(1998), 장상수 길재욱(2000) 등의 연구와 유사한 결과를 보이고 있다. 둘째, 벤처캐피탈리스트의 명성에 따라 초기 초과수익률에 차이가 있었다. 즉, KTB지원기업의 초기 초과수익률이 낮았다. 셋째, 벤처캐피탈리스트의 보유지분을 변동에 대한 차이는 IPO전 평균보유지분율은 비KTB가 높았으나 공개 후 평균보유지분율은 KTB가 높았다. 이때 보유지분을 변동이 적은 KTB 지원기업의 초기 초과수익률이 낮았다. 특히 업력과 총자산의 규모가 할인발행을 줄이는 역할을 하는 것으로 나타났다. 업력은 Muscarella-Vetsuypens(1989)의 연구와 일치하고 있다. 넷째, 2개 이상의 벤처캐피탈리스트로부터 공동으로 투자받은 벤처기업의 초기 초과수익률이 하나의 벤처캐피탈로부터 단독으로 투자받은 벤처기업의 초기 초과수익률보다 낮았다. 그러나 통계적 유의성은 없었다. 다섯째, IPO까지 소요기간의 차이가 있는지에 대한 분석에서 비KTB지원기업이 보다 빨리 공개되고 있어 조기업적과시현상(grandstanding)을 보였다. 이는 Gompers(1996)의 연구와 일치한다. 여섯째, 등록주선인의 시장점유율에 차이가 있는지를 분석한 결과, KTB가 투자한 벤처기업 등록주선인의 평균시장점유율이 낮았다. 그러나 통계적 유의성은 없었다.
액셀러레이터는 스타트업에게 창업지원시설, 자금, 사업화, 판로확보 등의 다양한 애로사항을 종합적으로 지원하는 민간투자기관이다. 액셀러레이터가 새로운 창업지원 모델로 투자자 역할 외에 집중적인 멘토링을 통해 스타트업의 사업능력 향상에 많은 기여를 하고 있다. 본 연구는 기존 선행연구들이 투자자관점의 투자결정요인에 치중한다는 점을 고려하여, 액셀러레이터 투자자 창업자 간의 스타트업 투자결정 요인에 대한 상대적 중용도를 AHP방법을 통해 비교 분석하였다. 그 결과, 액셀러레이터 투자자는 스타트업의 "경영자 특성"을 스타트업 창업자는 스타트업의 "시장 특성"을 상대적으로 가장 중요하게 평가하였다. 이러한 결과는 투자자 관점에서 스타트업의 성공이 창업자의 역량에 좌우한다는 경험적 판단에 기인한 것이며, 창업자는 투자자가 투자회수기간을 고려하여 스타트업의 시장성을 중요하게 평가한 것으로 보인다. 이러한 결과는 엔젤투자자, 벤처캐피탈의 투자결정요인에 대한 기존 연구결과와 유사하였다. 본 논문은 액셀러레이터가 성장가능성 높은 스타트업을 발굴하고 인큐베이팅과 투자에 더 많은 성과를 내기 위한 투자결정모형의 고도화에 기여할 수 있을 것이다.
창업 생태계 활성화를 위한 국내 대표적인 민관 협력형 사업인 팁스 프로그램(TIPS)은 기술기반 스타트업을 대상으로 다양한 창업지원을 통해 성공적인 사업화를 촉진하는 정부지원정책이다. 본 연구는 팁스 프로그램의 투자의사 결정요인을 분석하고 우선순위를 도출하는데 목적을 두었다. 이를 위하여, 먼저 문헌분석을 통해 투자의사 결정요인을 도출하고 팁스 프로그램의 심사평가에 참여하는 투자자 및 전문가 대상 델파이 설문조사를 수행한 뒤 투자심사역(VCs) 20명을 대상으로 AHP분석을 실시하여 투자의사 결정에 미치는 요인의 우선순위를 실증 분석하였다. 분석 결과, 상위요인의 중요도는 창업가(팀) > 시장 > 제품·서비스 > 재무 > 네트워크의 순서로 확인되었으며, 세부요인의 중요도는 창업가의 신뢰성 및 진정성 > 시장성장 및 확장가능성 > 팀원들의 전문성 및 역량 > 현 시장규모 적정성 > 신시장 창출 가능성의 순서로 나타났다. 본 연구는 투자자 관점에서 투자 의사결정에 영향을 주는 요인을 도출하여 중요도를 비교 분석함으로써 팁스 프로그램 참여를 준비하는 기술기반 스타트업이 갖추어야 할 역량을 제시하였다. 또한 벤처캐피탈, 액셀러레이터, 창업지원기관 등 창업 생태계 이해관계자들에게 민간 투자 주도형 투자의사 결정요인에 관한 기초 자료를 제시하였다는 데 의의가 있다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.139-148
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1999
오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in
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[게시일 2004년 10월 1일]
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