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Predicting entrepreneurial success is hard: Evidence from a business plan competition in Nigeria

机译：预测创业成功很难：来自尼日利亚的商业计划竞赛的证据

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We compare the absolute and relative performance of three approaches to predicting outcomes for entrants in a business plan competition in Nigeria: Business plan scores from judges, simple ad-hoc prediction models used by researchers, and machine learning approaches. We find that i) business plan scores from judges are uncorrelated with business survival, employment, sales, or profits three years later; ii) a few key characteristics of entrepreneurs such as gender, age, ability, and business sector do have some predictive power for future outcomes; iii) modern machine learning methods do not offer noticeable improvements; iv) the overall predictive power of all approaches is very low, highlighting the fundamental difficulty of picking competition winners.
机译：我们比较三种方法的绝对和相对表现，以预测尼日利亚商业计划竞赛中的进入者的成果：法官的商业计划分数，研究人员使用的简单ad-hoc预测模型以及机器学习方法。 我们发现i）判断的商业计划分数与三年后的商业生存，就业，销售或利润不相关; ii）企业家的一些关键特征，如性别，年龄，能力和商业部门具有一些预测的未来结果的能力; III）现代机器学习方法不提供明显的改进; iv）所有方法的总体预测力量非常低，突出了采摘竞争获奖者的根本困难。

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