Séminaire Quaresmi jeudi 21 avril “Venture capital investments through the lens of network and functional data analysis”

Jeudi 21 avril 2022 à 14h, nous aurons le plaisir d’assister au prochain séminaire Quaresmi. Lorenzo Testa et Marco Gortan des Universités de Pise et Bocconi (Milan) nous présenteront un exposé intitulé “Venture capital investments through the lens of network and functional data analysis” dont voici un résumé :

By characterizing the performance of venture capital-backed firms based on their ability to attract investment, the aim of our study is to identify relevant predictors of success built from the network structure of firms’ and investors’ relations. Focusing on deal-level data for the health sector, we first create a bipartite network among firms and investors, and then apply functional data analysis (FDA) to derive progressively more refined indicators of success captured by a binary, a scalar and a functional outcome. More specifically, we use different network centrality measures to capture the role of early investments for the success of the firm. Our results, which are robust to different specifications, suggest that success has a strong positive association with centrality measures of the firm and of its large investors, and a weaker but still detectable association with centrality measures of small investors and features describing firms as knowledge bridges.

L’exposé sera suivi via Teams à 14h. Le séminaire est ouvert à tous. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de quaresmi@ichec.be

Au plaisir de vous y voir nombreux !

Séminaire Quaresmi ce 23 mai : Estimation adaptative dans les modèles ARCH semi-paramétriques avec une tendance linéaire

Ce jeudi 23 mai à 14h, le laboratoire Quaresmi aura le plaisir de clôturer sa première année de séminaire avec la présentation de Mohamed Selmouni, chargé de cours à l’ICHEC, intitulée:

Estimation adaptative dans les modèles ARCH semi-paramétriques avec une tendance linéaire

We establish a local asymptotic normality property (LAN) for multivariate linear regression models with errors that follow a stationary multivariate ARCH process. We show that, in a semiparametric setup, all the parameters (in the parametrization chosen) are adaptively estimable. We provide an explicit efficient (and adaptive) estimator. The advantage of the semiparametric approach is that no specific (and unavoidably arbitrary) assumptions are required on the density of the innovations.

The asymptotic relative efficiency of the proposed estimator with respect to the traditional Gaussian one is uniformly larger than one. The models considered have many applications in, e.g., financial statistics/econometrics.

Séminaire ouvert à tous. La présentation aura lieu à l’ICHEC, site Anjou, local E103. Pour faciliter l’organisation, merci de vous inscrire auprès de  celine.engelbeen@ichec.be

Au plaisir de vous y voir nombreux.