Investment Decision-Making and Venture Performance Indicators in the Venture Capital Industry

This dissertation investigates the phenomenon that venture performance and even early indicators for venture performance remain hard to grasp for scholars and practitioners alike. This is driven by a lack of transparency and strong information asymmetries between investors (principals) and entrepreneurs (agents) in the venture capital (VC) industry. Although research investigates venture performance since decades, empirical research based on archival data remains the exception. Therefore, this dissertation contributes to literature through novel insights about investors and entrepreneurs decision-making, derived from unprecedented real-world evidence, including several thousands of actual, recorded, deal screenings and evaluations, data that is usually sealed from scholars. The first article contributes to literature and practice by improving the understanding of how and when VC investment criteria are applied along the investment decision process. Thereby, we expose and proof some common myths of the industry while refuting others, including: the effect of so-called quality deal flow, the importance of teams, the timing of the VC-fund depending on the fund-life cycle, the leapfrogging to VC decision-makers, and the disguising behavior of being an outlier venture case. The second article contributes to literature by using the principal-agent theory to explain the investment decision-making along the multi-staged venture selection process of VCs. Further, it provides an explanation for the inconclusiveness of results on relative criteria importance from prior studies (i.e., which is more important, the jockey or the horse). Finally, it contributes to the VC literature by separating the effect of deal sourcing and deal selection activities, i.e., is VC performance driven by having access to a universe of high-quality deal flow, or by picking the winners from the universe. The third article shows that the entrepreneur-investor relationship has a strong need for transparency in form of formal reporting structures and benchmarks. For this reason, this dissertation provides a useful how-to-guide to early-stage investor on how to design efficient and effective formal venture reporting processes, which (a) manage the tension between unique ventures and generalizable knowledge, and (b) support investors overall decision-making. Further, this dissertation provides to certain ventures (e.g., Software as a Service and eCommerce ventures) useful benchmarks on measurable venture KPIs and their relationships to venture milestones along the life cycle, such as funding events. By that, this dissertation strengthens the not yet sufficiently established link between observable venture KPIs and eventual venture performance.

Venture Performance sowie dessen frühe Indikatoren sind sowohl für die Wissenschaft als auch für die Praxis nach wie vor schwer greifbar. Auf Grund dieses Phänomens widmet sich die vorliegende Dissertation der ursächlichen mangelnden Transparenz und starken Informationsasymmetrie zwischen Investoren (Prinzipals) und Gründern (Agenten), innerhalb der Wagniskapitalbranche. Trotz jahrelanger Forschung in diesem Bereich fehlen weitgehend empirisch-tiefgehende Untersuchungen, welche auf tatsächlichen und dokumentierten Entscheidungsgrundlagen beruhen. Diese Dissertation trägt zur Schließung dieser Forschungslücke bei, indem auf Basis von mehreren Tausend eben solcher aufgezeichneten, Screening und Evaluationsdaten neue Erkenntnisse zu Investmententscheidungen sowie zur Performance von Ventures erlangt werden. Der erste Artikel trägt zu Literatur und Praxis bei, indem er das Verständnis dafür stärkt, wie und wann Investmentkriterien in der Wagniskapital- oder VC-Branche angewandt werden. Dabei werden gängige Mythen beleuchtet, darunter: die Auswirkung des Quality Deal Flow, die Bedeutung von Teams, die Relevanz von Timing in Abhängigkeit vom Investitionszyklus von VC-Fonds, das Umgehen von Hürden im Investmentprozess sowie die Möglichkeit zu suggerieren das nächste, alles verändernde, Venture zu sein. Der zweite Artikel trägt zur Literatur bei, indem mittels der Prinzipal-Agent-Theorie die Investitionsentscheidungen entlang des mehrstufigen Venture-Auswahlprozesses von VCs aufgeschlüsselt und erklärt werden. Ferner liefert der Artikel eine Erklärung für die uneinheitlichen Ergebnisse früherer Studien bezüglich der relativen Relevanz von Investmentkriterien (z.B. was ist wichtiger, 'Jockey' oder 'Pferd'?). Schließlich separiert der Artikel für VCs (a) die Bedeutung vom Zugang zu qualitativen Ventures von (b) der Fähigkeit die Gewinner aus den besagten Ventures auszuwählen. Der dritte Artikel zeigt, dass die VC-Branche ein starkes Bedürfnis nach Transparenz in Form von Reporting-Strukturen und Performance-Benchmarks hat. Diese Dissertation bietet ein Beispiel dafür, wie ein Venture Reporting für VCs effizient und effektiv gestaltet werden kann. Darüber hinaus werden für ausgewählte Ventures (z. B. Software as a Service und E-Commerce Ventures) (a) Benchmarks für messbare und quantifizierbare KPIs bereitgestellt und (b) diese in Beziehung zu wichtigen Meilensteinen entlang des Venture-Lebenszyklus, wie Finanzierungsrunden, gesetzt. Hierdurch trägt die vorliegende Dissertation zur Stärkung der noch nicht hinreichend etablierten Beziehung zwischen beobachtbaren, messbaren, KPIs und schlussletztlicher Performance von Ventures bei.