Secrets of Sand Hill Road: Venture Capital and How to Get It

Вы, вероятно, знакомы с концепцией колоколообразной кривой, которая гласит, что распределение чего-либо - в данном случае мы говорим об инвестиционных доходах - является симметричным (то есть половина точек находится слева от медианы, а половина - справа) и имеет определенные стандартные отклонения от медианы (например, при нормальном распределении 68 процентов точек находятся в пределах одного стандартного отклонения от медианы).

Если бы доходность венчурных компаний соответствовала колоколообразной кривой, то у вас было бы много компаний - а именно 68 процентов - которые были бы сгруппированы в пределах одного стандартного отклонения от медианы. То есть большинство институциональных инвесторов могли бы выбрать менеджера для инвестирования и с большой вероятностью ожидать, что доходность этого менеджера будет находиться в пределах этого распределения.

Напротив, результаты деятельности венчурных компаний, как правило, больше похожи на кривую силового закона. То есть распределение доходов не является нормальным, а скорее сильно асимметричным, так что небольшой процент фирм получает большую долю доходов от отрасли.

КОЛОКОЛЬНЫЙ ИЗГИБ

КРИВАЯ НЕРАВЕНСТВА

 

Поэтому если вы являетесь институциональным инвестором в этой парадигме, вероятность того, что вы инвестируете в одну из немногих компаний, приносящих избыточную прибыль, невелика. А если вы инвестируете в медианную фирму, то результаты, полученные ею, скорее всего, окажутся в длинном хвосте низких доходов.

Кроме того, академические исследования доходности венчурных фондов показывают, что ведущие компании, скорее всего, сохранят свои позиции на протяжении всех циклов финансирования. Таким образом, фирмы, которые приносят избыточную прибыль в одном фонде, с большей вероятностью будут продолжать приносить избыточную прибыль и в последующих фондах. Другими словами, не существует закономерности в том, что разные фирмы выигрывают от одного фонда к другому; как правило, трофеи достаются одним и тем же победителям в течение долгого времени.

Чем объясняется такое распределение доходности венчурных фондов?

Материя позитивного сигнала

Во-первых, сигналы имеют значение. Венчурные фирмы создают себе репутацию компаний, поддерживающих успешные стартапы, и эта положительная реклама бренда позволяет этим фирмам и дальше привлекать лучших новых предпринимателей.

Подумайте: если ABC Ventures (я использую псевдонимы, чтобы защитить невинных) инвестировала в дико успешные компании - Facebook, Amazon, Alibaba, - то предприниматель, который думает, что создает "следующий Facebook", может поверить, что инвестиции ABC Ventures увеличат вероятность его успеха. И если она так думает, то как насчет инженеров, за которых она конкурирует с пятьюдесятью другими компаниями? Не подумают ли они , что клеймо бренда ABC Ventures может повысить вероятность успеха, и не решат ли они работать именно там? А как насчет компании из списка Fortune 500, которая является потенциальным продавцом для этого нового стартапа? Возможно, положительный сигнал об инвестициях ABC Ventures означает, что риск для компании из списка Fortune 500, связанный с инвестированием в ее продукт, снижается.

Суть в том, что - правильно или неправильно - все игроки в экосистеме делают простой расчет: Эти люди из ABC Ventures должны быть умными. В конце концов, они инвестировали в Facebook, Amazon, Alibaba и т. д. По свойству транзитивности, предприниматель, создающий следующий Facebook, должен быть умным, а значит, риск неудачи для этой компании ниже. Следовательно, прошлый успех порождает будущий успех.

Прежде чем вы сочтете это безумием, отметим, что это ничем не отличается от других механизмов сигнализации, которые люди используют в обществе. Почему многие компании набирают сотрудников в университеты Лиги плюща, хотя мы знаем, что есть много умных студентов, которые заканчивают школы, не входящие в Лигу плюща? Потому что они уже имели успех, нанимая выпускников Лиги плюща, и считают, что сам университет проделал хорошую работу в процессе приема, проверив студента на высокий интеллект и хороший характер.

По сути, мы часто используем сигналы в качестве краткого способа обоснования суждений. И, как и в случае с любыми формами обобщения, иногда мы получаем ложноположительные результаты. Это происходит, когда мы перегибаем палку и приписываем успех отдельным людям или компаниям, которые на самом деле могут быть не так хороши, как мы предполагали. Также возможны ложноотрицательные результаты, когда мы недооцениваем кривую и тем самым отсеиваем отличных кандидатов, не оценив в полной мере их набор навыков.