Analisando Tendências Globais de Aquisições em Startups

Estudar aquisições ajuda a galera a entender as tendências de startups e a fazer escolhas de investimento melhores. Porém, não tem muitos estudos nessa área, então a gente quer trazer mais informação. Usamos dados do Crunchbase pra olhar como as empresas se adquirem no mundo todo, usando diferentes métodos de análise. A nossa pesquisa mostra que a rede de aquisições é, na maioria, esparsa, com algumas conexões fortes em áreas específicas. Também percebemos que muitas empresas preferem comprar outras no mesmo país e setor. Além disso, nosso estudo indica que, com o tempo, o número de grupos conectados aumentou, e a rede geral ficou menos densa. Calculando métricas de Centralidade, identificamos Nova Iorque, Londres e São Francisco como centros econômicos chave nas aquisições globais. Os Estados Unidos, Reino Unido e Alemanha são os países que mais se destacam em aquisições internacionais.

#Tendências Atuais de Startups

Hoje, muitas startups estão surgindo mais rápido do que no passado. Esse crescimento vem, em parte, dos avanços em tecnologia, levando a mais startups baseadas em TI. Com tantas startups disponíveis, os investidores têm várias opções pra considerar em termos de investimento ou Aquisição. Assim, é vital que essas organizações façam uma pesquisa cuidadosa antes de tomar decisões pra aumentar as chances de sucesso. Pra startups, ser adquirida por uma empresa maior e financeiramente estável é muitas vezes visto como um sucesso e um objetivo importante. Então, entender as aquisições globais é crucial pra negócios em diferentes áreas e locais, desde grandes empresas até startups em várias fases.

Crunchbase, PitchBook e VentureSource são plataformas conhecidas que oferecem conjuntos de dados extensos sobre empresas globais e suas transações, tornando-se essenciais pra avaliar aquisições. Entre elas, o Crunchbase se destaca como o banco de dados mais detalhado, com o maior número de entradas e informações sobre aquisições, incluindo tipo, data e preço. Portanto, usamos esses dados valiosos pra nossa pesquisa pra oferecer uma visão ampla das aquisições de empresas.

#Objetivos da Pesquisa

No nosso estudo, construímos e examinamos a rede de aquisição das organizações, olhando como ela conecta empresas adquirentes e adquiridas, cidades e países usando dados do Crunchbase. Adotamos uma abordagem de ciência de Redes pra entender a estrutura dessas redes e analisar as tendências ao longo do tempo. Nossas principais perguntas são:

1. Quais fatores influenciam as conexões entre empresas na rede de aquisições?
2. Como a estrutura da rede de aquisições mudou ao longo do tempo?
3. Quais cidades ou países são centros econômicos significativos em termos de aquisições?

#Contribuições do Estudo

A gente resume nossas contribuições da seguinte forma:

• Criamos a rede de aquisição de empresas e suas projeções sobre adquirentes e adquiridos, destacando suas características estruturais básicas.
• Analisamos características estruturais como Transitividade, coeficiente médio de agrupamento e o número de comunidades dentro dessas redes.
• Identificamos as empresas mais centrais na rede de aquisições, calculando diferentes métricas de centralidade pra encontrar empresas influentes nas aquisições.
• Avaliamos a tendência das organizações em se conectar com empresas semelhantes, calculando coeficientes de Assortatividade para vários atributos.
• Construímos modelos de grafos aleatórios exponenciais (ERGM) pra identificar características chave que levam a conexões entre organizações nessas redes.
• Observamos mudanças nas características estruturais da rede de aquisições ao longo do tempo pra ilustrar sua evolução.
• Criamos redes de aquisição entre cidades e entre fronteiras e calculamos várias métricas de centralidade pra identificar centros econômicos entre cidades e países.

#Pesquisas Relacionadas

Vários estudos usaram dados do Crunchbase pra examinar interações entre empresas, tendências de mercado e estratégias. Algumas pesquisas focaram em prever o sucesso de negócios usando diferentes métodos. Por exemplo, alguns pesquisadores construíram modelos usando dados demográficos e de empresas pra prever o sucesso de empresas jovens. Outros focaram em entender o comportamento de investidores usando técnicas de análise de redes, mostrando como a proximidade entre investidores e empresas pode influenciar decisões de investimento.

Além disso, alguns estudos analisaram tendências de mercado dentro de indústrias específicas, revelando fatores que impactam o financiamento de capital de risco. Muito poucos estudos olharam especificamente para padrões de fusões e aquisições usando dados do Crunchbase. Nosso trabalho é único porque adota uma abordagem de rede para aquisições e não se limita a um período específico, oferecendo uma visão mais ampla das redes.

#Coleta e Preparação de Dados

Usamos dados do Crunchbase, que contém informações sobre aquisições, investimentos e atividades de financiamento de startups. Nosso foco foi em três tabelas específicas: organizações, aquisições e descrições de organizações. Unimos essas tabelas com base em identificadores únicos.

A tabela de organizações inclui detalhes sobre empresas, como localização geográfica, categorias de indústria e datas de fundação. A tabela de aquisições contém informações sobre transações de aquisição, incluindo detalhes como datas e tipos de aquisições. Por fim, a tabela de descrições de organizações fornece insights das páginas iniciais das empresas no Crunchbase.

#Etapas de Limpeza de Dados

Pra preparar os dados pra análise, primeiro removemos entradas sem datas ou rótulos de aquisição. Depois, eliminamos aquisições duplicadas pra garantir registros únicos pra cada par de adquirente e adquirido. Também excluímos organizações que faltavam detalhes chave, como localização ou categoria. Simplificamos características complexas em valores singulares e normalizamos formatos de data pra consistência. Após essas etapas, mantivemos dados completos sobre 92.788 aquisições envolvendo 119.263 organizações, representando uma redução significativa em relação ao conjunto de dados original.

#Exploração de Dados

Depois de limpar nossos dados, exploramos suas características. Nossa análise mostrou que os Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Alemanha e França têm o maior número de startups, confirmando descobertas anteriores sobre uma maior atividade empreendedora em nações ocidentais. Além disso, notamos que cidades grandes como Londres, Nova Iorque e São Francisco abrigam as startups mais numerosas, consistente com pesquisas anteriores que destacam essas cidades como centros de startups.

Olhando para categorias de indústria, encontramos que Software, Saúde, Manufatura, Serviços Financeiros e Tecnologia da Informação são os setores mais comuns entre as empresas. Nossa análise dos anos de fundação indicou um aumento gradual de startups de 1900 a 1999, com um pico durante a bolha das dot-com, seguido por uma queda. Também rastreamos o número de aquisições ao longo do tempo, mostrando um aumento significativo a partir de 2000 e chegando ao pico em 2021, provavelmente ligado ao período de recuperação após a pandemia de COVID-19.

#Definição de Métricas

Calculamos várias métricas pra avaliar as propriedades estruturais de nossas redes:

• Transitividade: Refere-se à proporção de triângulos potenciais na rede, indicando a força da comunidade.
• Coeficiente Médio de Agrupamento: Mede quão prováveis são os nós em uma rede se agruparem, indicando interconexão.
• Comprimento Médio do Caminho Mais Curto: Representa a distância média entre nós.
• Coeficiente de Assortatividade: Mede com que frequência os nós se conectam com base em atributos específicos.
• Métricas de Centralidade: Incluem intermediação, proximidade, grau ponderado, PageRank e centralidade de vetor próprio pra avaliar a influência dos nós.

#Análise da Rede de Aquisições

Construímos a rede de aquisições com empresas como nós e arestas direcionadas indicando relações de aquisição. Nossa análise revelou que a rede é vasta, com comunidades únicas formadas com base nas atividades das empresas. Usamos o método Louvain pra detectar comunidades e observamos uma infinidade de grupos distintos, enfatizando uma tendência onde as empresas frequentemente adquirem organizações semelhantes.

#Redes Comuns de Adquirentes e Adquiridos

Examinamos a rede comum de adquirentes, que foca nas conexões compartilhadas entre empresas adquiridas. Essa rede não direcionada e ponderada mostrou um número significativo de adquirentes compartilhados entre as organizações, com muitas empresas baseadas principalmente nos Estados Unidos. Identificamos categorias de indústria prevalentes em diferentes comunidades, observando que Saúde e Manufatura estavam entre as mais comuns.

Da mesma forma, construímos a rede comum de adquiridos, focando em alvos de aquisição compartilhados. Essa análise revelou que muitas empresas adquirentes eram da indústria de Serviços Financeiros, com uma forte presença dos EUA e do Reino Unido. Ambas as redes mostraram baixa densidade, indicando que as empresas tendem a formar comunidades menores e mais unidas.

#Propriedades Estruturais

Pra resumir as características estruturais de nossas redes, calculamos várias métricas. A rede de aquisições apresentou baixa densidade, sugerindo muitas comunidades distintas. A rede comum de adquirentes demonstrou alta conectividade, enquanto a rede comum de adquiridos mostrou níveis moderados de conexão.

#Métricas de Centralidade

Ao analisar as métricas de centralidade, identificamos jogadores chave no mercado de aquisições. Notavelmente, empresas como Gallagher e Advent International emergiram como figuras centrais. Nossos achados indicaram que indústrias e afiliações de países influenciam fortemente os comportamentos de aquisição, reforçando a tendência onde as empresas preferem adquirir outras em setores e locais geográficos semelhantes.

#Assortatividade e Relacionamentos

Calculamos coeficientes de assortatividade pra entender melhor os relacionamentos em nossas redes. A rede de aquisições mostrou uma alta preferência por aquisições domésticas e baseadas na indústria. Relacionamentos entre empresas com base nas datas de fundação também revelaram tendências de adquirir organizações de idades semelhantes.

Na rede comum de adquirentes, notamos uma forte tendência de empresas se conectarem com base em atributos compartilhados, como setor e idade. De maneira semelhante, na rede comum de adquiridos, as semelhanças entre organizações eram evidentes, mostrando padrões nas preferências de aquisição.

#Mudanças Temporais

Analisamos a rede de aquisições ao longo do tempo, começando em janeiro de 2000. Nossa análise mostrou que a densidade da rede diminuiu, indicando uma tendência de menos conexões. No entanto, o coeficiente médio de agrupamento demonstrou um aumento, sugerindo que as conexões locais se tornaram mais concentradas mesmo quando a rede geral ficou mais esparsa.

O número de comunidades conectadas aumentou ao longo do tempo, indicando uma complexidade crescente dentro da rede. Além disso, nossas observações apontaram um aumento em componentes fracamente conectados, destacando uma queda na coesão geral da rede.

#Redes entre Cidades e Fronteiras

Construímos redes de aquisição entre cidades e entre fronteiras pra analisar melhor os relacionamentos nos níveis de cidade e país. A rede entre cidades mostrou conexões diretas entre as principais cidades, revelando comunidades distintas. Identificamos Nova Iorque, Londres e São Francisco como as cidades mais centrais, enfatizando sua importância em aquisições globais.

Na rede entre fronteiras, observamos conexões fortes entre países, particularmente os EUA, Reino Unido e Alemanha, indicando seu domínio em aquisições internacionais. Ambas as redes destacaram a importância da proximidade geográfica e das relações da indústria na formação dos comportamentos de aquisição.

#Conclusão

Neste estudo, analisamos aquisições globais usando uma perspectiva de rede pra explorar tendências e dinâmicas. Nossos achados ressaltam uma preferência por aquisições locais e revelam centros econômicos chave. A análise mostra que a rede de aquisições é fragmentada e cada vez mais complexa, com fortes tendências entre as empresas a formar comunidades menores baseadas em atributos compartilhados.

Pesquisas futuras podem construir sobre esses insights pra desenvolver modelos que prevejam futuras aquisições ou pra explorar cidades ou países específicos para tendências de aquisições domésticas. Há também potencial pra examinar redes de fusões e comparar suas características com as das redes de aquisições.

#Disponibilidade dos Dados

Os dados que apoiam nossas conclusões estão disponíveis no Crunchbase, embora restrições específicas se apliquem. Eles podem ser obtidos pelos autores mediante solicitação razoável com permissão do Crunchbase.