Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140589
Title: A study of crowdfunding, success and behavior of sponsors of African startups : master's thesis
Other Titles: Исследование краудфандинга, успеха и поведения спонсоров африканских стартапов
Authors: Талеб, У. С. А. К.
Taleb, A. K. O. S.
metadata.dc.contributor.advisor: Медведева, М. А.
Агбозо, Э.
Medvedeva, M. A.
Agbozo, E.
Issue Date: 2024
Publisher: б. и.
Citation: Талеб У. С. А. К. A study of crowdfunding, success and behavior of sponsors of African startups : master's thesis / У. С. А. К. Талеб ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа». — Екатеринбург, 2024. — 90 с. — Библиогр.: с. 82-86 (45 назв.).
Abstract: The paper shows how crowdfunding campaigns aimed at African startups depend on the factors of their success and the actions of sponsors. Crowdfunding has emerged as an important financial solution to solve the problems that arise when using conventional financing methods in Africa, such as, for example, high-interest loans. Based on the study of regional, temporal and technological factors, this study suggests practical ways to improve crowdfunding mechanisms using machine learning models such as logistic regression, random forest, support vector machines, XGBoost.
В работе показано, как краудфандинговые кампании, ориентированные на африканские стартапы, зависят от факторов их успеха и действий спонсоров. Краудфандинг появился как важное финансовое решение, позволяющее решать проблемы, возникающие при использовании обычных способов финансирования в Африке, таких как, например, займы под высокие проценты. На основе изучения региональных, временных и технологических факторов это исследование предлагает практические способы улучшения краудфандинговых механизмов с применением моделей машинного обучения, таких как логистическая регрессия, случайный лес, методы опорных векторов, XGBoost.
Keywords: MASTER'S THESIS
CROWDFUNDING
AFRICAN STARTUPS
MACHINE LEARNING MODELS
XGBOOST
CROWDFUNDING PLATFORMS
PREDICTIVE MODELING
INNOVATIONS IN FINANCING
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
КРАУДФАНДИНГ
АФРИКАНСКИЕ СТАРТАПЫ
МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
XGBOOST
КРАУДФАНДИНГОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ
ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИННОВАЦИИ В ФИНАНСИРОВАНИИ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140589
Access: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
License text: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
m_th_a.k.o.s.taleb_2024.pdf1,85 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.