Navigating Uncertainty in Equity Crowdfunding

Flemming Binderup Gammelgaard, Claus Bossen

Aarhus University publications18@aaai.org

Abstract

This conceptual paper focuses on how equity crowdfunding investors navigate uncertainty in their decision-making. We demonstrate shortcomings of prior research focusing on the attributes that are assessed in micro-investment decision- making without considering the heuristic processes by which these attributes are appraised. To overcome these shortcom- ings, we propose the development of a comprehensive model of micro-investment decision-making, the first of its kind to our knowledge.

Introduction

Equity crowdfunding is an online mechanism for attracting financial contributions from large numbers of individual in- vestors through public offerings of unlisted shares (Ahlers et al. 2015; Cholakova and Clarysse 2015; Ley and Weaven 2011). Contributions are typically micro-investments in early-stage entrepreneurial ventures operating in rapidly changing and highly uncertain environments. Consequently, equity crowdfunding is uniquely suited for studying micro- investment decision-making under the conditions of uncer- tainty surrounding early-stage entrepreneurial ventures. The purpose of the current study is therefore to determine how micro-investors make decisions under uncertainty in equity crowdfunding.

To investigate how micro-investors navigate uncertainty in their decision-making, we review the emerging equity crowdfunding literature. Due to limited research on equity crowdfunding, we furthermore turn to the entrepreneurial fi- nance literature for theory on investment decision-making, and to the decision-making literature for insights into deci- sion-making under uncertainty.

To the best of our knowledge, no prior study has system- atically analyzed crowdfunding within the theoretical framework of decision-making under uncertainty. We con- sequently make two contributions to the crowdfunding liter- ature: 1) we provide the to date most comprehensive over- view and classification of the constituent elements of micro-

investment decision-making, and 2) based on this overview and classification, we develop the first comprehensive model of how investors make decisions under uncertainty (both to be included in the full paper).

Crowdfunding

Crowdfunding is a subset of crowdsourcing defined as the act of outsourcing a task to an undefined network of people in the form of an open call that is broadcast online (Afuah and Tucci 2012; Howe 2006; Jeppesen and Lakhani 2010). Like crowdsourcing, crowdfunding too involves an open call, in this case for financial contributions from mostly non- accredited investors participating in offerings online outside traditional financial institutions (Belleflamme, Lambert, and Schwienbacher 2014; Lambert and Schwienbacher 2010; Schwienbacher and Larralde 2010). Thus, crowdfunding can be defined as a mechanism for securing small contribu- tions from a large number of individuals through social net- working sites outside the main financial system (Ley and Weaven 2011).

In recent years, crowdfunding has become an increasingly viable alternative to conventional sources of early-stage capital. The most recent global crowdfunding industry re- port estimated crowdfunding volume in 2015 at $34.4 bil- lion globally, up from $16.2 billion in 2014 and $6.1 billion in 2013 (Massolution 2015). The industry showed continued growth in 2016 to a market volume of $35.2 billion in the Americas alone with more than 218,000 businesses across the Americas raising funds from online alternative finance channels in 2016 (Ziegler et al. 2017).

Research on Crowdfunding

In addition to its significant practical applications, crowd- funding is an emerging research area, which has gained mo- mentum with an increasing number of publications over the

Copyright copy; 2018 for this paper by its authors. Copying permitted for pri- vate and academic purposes.

past decade. This literature is mostly empirical, and over- whelmingly focused on identifying determinants of funding success to further our understanding of the factors that sup- port successful funding outcomes (see e.g. Koch 2016; Kup- puswamy and Bayus 2013; Schwienbacher 2017). However, most crowdfunding studies have failed to go beyond identi- fying the drivers of funding success toward a theoretically grounded understanding of their role in investment decision- making. As a result, the influencing factors of investment decision-making tend to be reduced to determinants of fund- ing success, and the construct of success determinants con- sequently serves as the lowest common denominator of the literature.

The current study seeks to remedy these shortcomings by developing the first comprehensive model of micro-invest- ment decision-making under uncertainty. Based on our re- view of the crowdfunding literature, we argue that as the quality of entrepreneurial ventures is unobservable under uncertainty, micro-investors must base their investment de- cisions on observable quality signals assumed to co-vary with the underlying, but unobservable quality of investment opportunities (Ahlers et al. 2015; Agrawal, Catalini, and Goldfarb 2014; Belleflamme and Lambert 2014; Burtch 2013; Mollick 2014).

Consequently, investment decisions rely on a range of quality signals, which can be observed, and which are there- fore the success factors identified in the literature. However, while previous studies have provided important groundwork on factors influencing the performance of crowdfunding projects, they have stopped short of conceptualizing these in terms of the decision-making process to which they contrib- ute (Kang et al. 2016). To the best of our knowledge, our study is therefore the first to analyze how qualit

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驾驭股权集资的不确定性

Flemming Binderup Gammelgaard，Claus Bossen

奥胡斯大学 出版物18@aaai.org

抽象

这份概念性论文侧重于股权众筹投资者如何在决策过程中应对不确定性。我们证明聚焦于在微投资决策评估的属性之前研究的不足之处，而不考虑启发式方法 这些属性被评估。 为了克服这些缺点， 我们 提出 该 发展 的 一个 全面 微观投资决策模型，是我们的第一个类型 知识。

介绍

股权众筹是一种吸引大量个人财务捐助的在线机制 通过公开发行非上市股票的投资者（Ahlers et 人。 2015年; Cholakova 和 Clarysse 2015年; 莱伊 和 Weaven 2011）。 捐款通常是对快速变化的早期创业企业的微观投资 和 高度 不确定 环境。 因此，股权众筹特别适合于在不确定条件下研究微观投资决策 周围 早期 创业 合资企业。 因此，本研究的目的是确定微观投资者如何在股权众筹中的不确定性下做出决策。

为了研究微观投资者如何在决策过程中应对不确定性，我们回顾了新兴的股权众筹文献。 由于 对股权众筹的研究有限， 我们 此外 转 至 该 创业 关于投资决策理论的融资文献，以及关于决策制定的决策文献的决策文献 不确定。

据我们所知，之前的研究没有在不确定性的决策理论框架内系统地分析众筹。 我们随后 使 二 捐款 至 该 集资 升：1）我们提供迄今为止最全面的概述 和 分类 的 该 组分 分子 的 微

投资决策，2）基于这一概述和分类，我们开发了第一个投资者如何在不确定性下做出决策的综合模型（两者都包括在全文中）。

众筹

众筹是众包的一个子集，定义为将任务外包给未定义的人员网络，以在线广播的公开呼叫形式（Afuah and Tucci 2012; Howe 2006; Jeppesen and Lakhani 2010）。 像众包一样，众筹也涉及公开通话， 在 这个 案件 对于 金融 捐款 从 大多 非认可的 投资者 参与 在 供品 线上 外面的传统 金融 机构 （Belleflamme， 兰伯特 和Schwienbacher 2014; Lambert和Schwienbacher 2010; Schwienbacher和Larralde 2010）。 因此，集资可以被定义为 主要的金融系统外 的大量 通过社会工作的NET-网站 的 个人（莱伊和Weaven 确保小型contribu-称和机制 2011）。

在 最近 年份， 集资 具有 成为 一个 越来越可行的替代传统的早期资本来源。 最新的全球众筹行业报告显示，2015年全球众筹数量为34.4亿美元，高于2014年的162亿美元和6.1美元 十亿美元 2013 （Massolution 2015年）。 该 行业 显示 仅在美洲，2016年就持续增长至 市场 容量352亿美元，美洲各地超过218,000家企业在2016年从在线替代融资渠道筹集资金（Ziegler等。 2017年）。

集资研究

除了其重要的实际应用，众筹是一个新兴研究区域，哪个具有获得随着越来越多的出版物的出现，在上个年代， 这些文献大多是经验性的，并且过于专注于确定资金成功的决定因素，以进一步了解支持的因素。 成功 资金 结果 （看到 例如 科赫 2016年 Kuppuswamy 和 Bayus 2013; Schwienbacher 2017年）。 然而，大多数众筹研究都未能超越认定理论基础的资金成功驱动因素 理解 的 其 角色 在 投资 做决定。 因此，影响投资决策的因素 趋向 至 是 减少 至 决定因素 的 资助成功，成功决定因素的构建因此成为文献的最低共同点。

目前的研究旨在弥补这些缺点 通过开发第一个不确定性下的微观投资决策综合模型。 基于我们对众筹文献的回顾， 我们 认为，由于创业企业的质量在不确定性下是不可观察的，因此微观投资者必须将其投资决策基于可观察到的质量信号，假设这些信号与基础信息共同变化，但不可观察质量 投资机会（Ahlers等人2015; Agrawal，Catalini和Goldfarb 2014; Belleflamme和Lambert 2014; Burtch 2013; Mollick 2014）。

因此，投资决策依赖于一系列质量 信号， 哪一个 能够 是 观测到的， 和 哪一个 是 因此 该 成功 因素 确定 在 该 文献。 然而，虽然 以前 学习 有 提供 重要 关于影响众筹项目绩效的因素的基础， 他们 有 停止 短 的 概念化 这些 在术语上 的 该 做决定 处理 至 哪一个 他们 贡献（Kang et al.2016）。 据我们 所知 ，我们的研究因此，首先要分析的质量信号是如何引发的一种认知捷径在决策过程 通过 代 对于 该 底层， 但 不可观察的投资机会质量，从而减少潜在的不确定性 投资者。

质量信号

如前一节所述，质量信号通常是 概念化 如 资金 成功 因素 在 该 文学。 在他们对众筹文献的回顾中，Belle-flamme和Lambert认为“贡献者对股权众筹中的质量信号做出反应”，并得出结论认为股权众筹是最成功的。 企业家通过发出信号来减少潜在投资者 质量（第4页）。 这一论点部分基于Ahlers及其合着者（2015）的研究，他们实际证明质量信号可能“强烈影响 “资金成功的可能性”，并因此将质量信号分类为“资金成功的决定因素”（第955页） 和（数字 1）.Yet， 他们 停 短 的 分析 该 角色 那 质量信号在投资决策中发挥作用，并最终得出结论：“需要进一步分析才能理解......个人投资者的决策过程”（同上，第7页）。 975）。

最后，在他被高度引用的关于众筹动态的论文中，Mollick（2014）发现潜在投资者对所有形式的众筹中的质量信号做出反应，然后得出的结论是“更高质量水平的项目更有可能被 资助的”（第2页）。 然而，由于信令在集资不太明确的比“传统的新的合资企业设置”，Mollick 中建议的 补钉 进一步 研究 成 “的 做决定 处理 在众筹中了解......信号传递过程。“（同上， 第 14 页 ）。

因此，这些研究都注重质量信号作为 资金成功 的 阻止- minants 同时承认，很少有人知道的是质量信号在投资决策发挥显著作用。 此外，文献中发现的质量信号列表可以说是如此之长，并且类别如此不稳定以至于提供混淆和经常 矛盾 证据 关于其 角色 在 该 做决定的过程。 因此，我们在以下方面的主要贡献是展示微观投资者如何使用启发式方法来评估质量信号，并在不确定的情况下做出决策。 因此，我们不仅要考虑因素 那 通知 该 决定 处理， 但 也 对于 该 这些因素的过程 评价。

众筹启发式

根据启发式和偏见计划，启发式可以被定义为一种高度可行的认知过程 属性 是 取代 对于 一个 减 无障碍 的属性 一个 判断 宾语 至 降低 该 复杂 的 一个 特别的判断 （卡尼曼 2003）。 所以， 一个 判断 当一个人评估一个财产时，它是由启发式调解的 的 一个 判断 宾语 通过 代 另一个 属性 那个对象（Kahneman和Frederick，2002）。 这种启发式 的属性替换控制决策 的 处理中 ，在以下三个条件得到满足：1）目标属性 是 相对 交通不便; 2） 有关 替代 致敬 是 高度 无障碍; 和 3） 该 代换的 目标属性的历史属性直观地发生，并且不被高阶认知所推翻 （同上）。

在股权众筹中，所有三个条件通常都得到满足，因为信息不对称和不确定性使投资目标属性无法访问，迫使微投资者依赖于高度可访问的质量信号。 因此，研究中发现的各种质量信号可以被描述为在信息不对称和不确定性下替代潜在但不可观察的目标属性的启发式属性。

如 微型投资者 不能 或者 采取 所有 可能 考虑到质量信号，他们还使用特定的决策启发法来忽略一些信息，并做出决定（参见Gigerenzer 2008，表2，了解 10 种不同的启发式 概述 ）。 决策制定启发式是有限理性的策略，忽略信息以做出比使用 更多 信息和计算的 策略更准确的判断 ，例如在不确定性下（Gigerenzer和Gaissmaier 2011）。 这些启发式方法决定了搜索提示的位置（搜索 规则）， 什么时候 至 停 搜索 无 计算 最佳停止点（停止规则），以及如何做出决定 后 搜索 是 停止 （决定规则） （Gigerenzer和Gaissmaier 2011; Goldstein和Gigerenzer 2002）。

在 该 集资 设置， 质量 信号 服务 如 提示，而具体线索的相关性及其提示值取决于投资者的决策标准及其选择 决策启发式。 几种启发式方法似乎与众筹背景相关，包括社会启发式，如模仿多数，投资者在根据质量做出投资决策时可以使用 信号提供 通过 首都 积累 在 该 众筹活动的过程（Agrawal，Catalini和Gold-farb 2015年）。

最终， 启发式 从而 启用 微型投资者 至 他们的决定基于质量信号替代不可观察的 属性 的 潜在 投资 目标， 和 至 考虑到大量的投资机会，通过分析防止瘫痪 和 甚至 更大 数 的 质量 信号 相关的 同 这些 机会。 没有 启发式， 微观投资者很难处理可能过多的信息，同时又被信息不对称和不确定性所淹没。

讨论

在发现可以为投资决策提供信息的各种信号时，众筹研究已经在很大程度上得到了反映 该 处理 因此 投资者 使 决定。 所以， 这个 线 的 研究 不 不 守 怎么样 质量信号取代决策制定过程中的投资目标属性，或者这种启发式过程如何 归因替代导致直觉，直觉 决定。

由于信息不对称和不确定性，早期创业企业的质量难以衡量，微观投资者必须根据一系列质量信号做出决策，以替代潜在但不可观察的投资机会质量。 因此，这些质量信号是替代目标的启发式属性 属性 那 是 不可观察 应有 至 不确定， 信息不对称和不可知的质量 早舞台创业企业（Ahlers等人2015; Huang和Pearce 2015）。

我们 因此 断定 那 它 将 不 是 可能 对于 微投资者做出 的不确定性，如果 条件下决定 他们 没有 不 使用 启发式， 如 他们 不能 或者 雇用一个 充分 补偿 做决定 模型 至 平衡 在这些条件下输出大量属性。 相反，他们使用非补偿性决策启发式来减少 该 数 的 投资 机会， 和 通过关注与质量相关的信号来确定他们的投资目标 至 其 决定 标准， 哪一个 在 转 是 派生 从他们的目标和动机。 因此， 重点 heu-里斯蒂奇归属相当于对模拟观察的现象及其关系的第一步。 在 我们即将发表的全文中， 我们 将提出第一个全面 的 微观投资决策 模型 ，其中不仅包括质量信号和启发式，还包括投资者决策标准，动机和目标。

这种影响是多方面的，因为未能充分理解众筹核心的决策过程，并关注质量信号，因为众筹成功因素可能会给 研究人员 带来各种各样 的 问题 和 从业者 内 该 领域。 除非 该 质量信号作为启发式属性的作用被理解， 利用这些质量信号确保众筹成功必将受到重创。 不仅是质量SIG-的NAL列表 发现 在 该 文献 长， 但 也 该 名单 是 不断地 生长， 如 那里 是 没有 自然 限制 至 怎么样 可以发出质量信号，以减少潜在投资者的不确定性。 质量 信号 应该 因此 是 研究 在 其 自己的权利 如 低级别 结构体， 但 更多 重要 是 该 这些结构在决策中的作用 处理。

都 从 一个 理论 和 实际的 透视， 我们 需要转向决策，而不是在文献中了解质量信号是如何 可以 通过匹配微inves-职责范围从他们的目标和动机导出决策标准触发投资决策 产生质量信号的洗衣列表的过程 。 最终，这将加深我们对微观投资者如何做出决策的理解，从而重新阐明他们的决策方式 使用 启发式 至 指南 其 做决定 下 不确定的是，当他们必须经历的是一系列质量信号时，他们认为这些信号与 潜在投资的潜在但不可观察的质量 目标。

最后，这个途径报价丰富机会 对于 进一步的研究。 本文提出的模型是根据经验建立的 至 该 学位 那 它 是 基于 上 以前 实证研究，但模型本身尚未在一个设置中进行经验测试， 其中 决策过程是 该 研究， 和 哪里 该 不同 因素 是 因此，并没有减少到众筹成功的决定因素 众筹的最低共同点 研究。

参考文献

Afuah，A。和Tucci，CL（2012）。 众包作为远程搜索的解决方案。 管理学院评论 37（3）：355- 375。

Agrawal，A。; Catalini，C。; 和Goldfarb，A。2010.众筹地理。 SSRN电子期刊 。 https://doi.org/10.2139/ssrn.1692661

Agrawal，A。; Catalini，C。; 和Goldfarb，A。2014年。一些简单的众筹经济学。 创新政策与经济 14（1）：63-97。 https://doi.org/10.1086/674021

Agrawal，A。; Catalini，C。; 和Goldfarb，A。2016年。是否正在成为股权集资的杀手级应用程序？ 加州管理 评论 58（2）：111-124

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