天使投资的起源

这里写图片描述
(本文转自36氪)在这篇文章中,作者从历史的视角回顾了天使投资发展,并探讨了人们为什么要做天使投资人以及天使投资对社会的发展产生了怎样的影响。

媒体通常对做早期投资的风投家有更多的报道,而对天使投资人的关注度相对较少。然而,Mason和Harrison在1999年所做的一项研究却表明,天使投资人的回报率相较于风险投资家更加的平稳。十几年过去了,VC和天使投资人的运作方式并没有太大的改变,媒体依然热衷于探讨顶尖VC的辉煌战绩,而对天使投资没有给予同样的关注。

天使投资的蓬勃发展

自上世纪80年代后期起,越来越多富有的个人开始投资早期创业公司。这些人中有牙医,有房地产商也有波音、微软等大公司的中层管理人员。30年中,这些真正拥有财富的投资者一直在为当地的创业公司投资并且不断的成熟和完善。很多小型VC或投资合伙人组织建立起来并在原有天使投资人群体的基础上稳步发展。过去那种类似亲友借钱的天使投资方式已经被摒弃,天使投资现在更加专业,能够为创业公司提供足够的资金帮助他们起航。

天使投资对于社会经济发展的促进作用

历史上,天使投资对当今社会产生了深远的影响。1874年,亚历山大·贝尔利用天使资金创办了贝尔电话公司;1903年,亨利·福特利用来自5位天使投资人的4万美元投资创办了福特汽车公司;1977年,苹果接受了一位天使投资人9.1万美元的天使投资发展起来;甚至旧金山的金门大桥都是建筑设计师花了19年时间寻找资金,最终由天使投资人A. P. Giannini资助的。

实际上,天使投资人对创业公司的支持为经济的发展持续注入着动力。主流媒体和市场特别喜欢谈论就业的问题,但是他们经常忽视了就业结构的问题,什么样规模的公司雇佣了更多的员工才是最重要的。从1979年到1995年,财富500强公司提供的工作岗位减少了400多万个,而创业公司创造出的岗位数量则达到2400万。同一时期,新企业创造的财富增长了200%(同时期人口增长了17%)。这种增长是难以置信的,创业公司对于经济发展起到了巨大的影响,而且这种增长还在不断加快。
这里写图片描述
天使投资和天使投资人已经成为美国经济增长和居民生活水平提高的关键因素。现在,天使投资人对于Airbnb和Uber等共享经济模式的投资依然像过去一样在不断地改变着我们经济运转的方式。

与之对比,在股票市场上对公司的投资并不能达到同样的效果。因为通过股票的方式购买公司所有权是从其他投资人手中买的,这些钱并不会进入公司的账户,也不会帮助公司的增长。直接投资非上市公司则完全不同,这笔钱的大多数都会用来招聘员工、购买设备,用于业务发展所需的一切事物上。

天使投资人是怎样的?

天使投资人并没有一个统一的形象。我曾与数百位天使投资人有过会面和交流,他们各有不同的特点,但其中大部分人有大学学历,很多人有着比较成功的创业经历或者在大公司中层管理岗位上做得非常出色。

在90年代进行的一项调查中,研究人员询问了天使投资人会把财富的多少用于投资。结果显示,46%的人会把自己总净资产的10-24%用于天使投资,26%的人投资的少于10%,而28%的人投资多于24%。这一结果令人非常吃惊,因为一般听人们说投资比例不会有这么高,最多不超过10%。然而,在见过那么多天使投资人后,我发现很多人在一开始投资时比例确实是少于净资产10%的,但是纵观10-20年的投资情况,很多人还是将10-24%的资产投资给了早期创业公司。

天使投资人的回报率如何?

当年投资9.1万美元给苹果的天使投资人最终的回报是1692倍,达到1.54亿美元。Thomas Alberg一开始投资亚马逊10万美元,最终的回报是260倍,达到2600万美元。这些都是天使投资获得巨额回报的案例。因此你就可以理解为什么连续29次失败也是可以接受的,只要第30次投资获得超过30倍的回报你就能赚回来。

此外,不同投资者的潜在回报率相差之大也十分惊人。比如Andrew Filipowski投资Blue Rhino(生产烤炉的公司)获得了48倍的回报,而Ian McGlinn投资Body Shop(化妆品公司)获得了10500倍回报。当然,这几个只是少量获得高额回报的案例,还有大量的投资最终是以失败告终的。

**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排)、双向反馈机制(单位评价与学生反馈)、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代与优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在电磁散射与雷达技术的研究中,涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述: 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法,尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中,采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时,部分能量沿接近入射方向返回,这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型,其电场与磁场分布保持一致的相位关系,常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面,其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布,进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码,通常采用数值计算语言编写,用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真,能够预测各类场景下的散射参数,为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值