This thesis investigates the impact of cognitive biases on startup valuation, particularly during the Initial Public Offering (IPO) process. Traditional valuation methods, such as Discounted Cash Flow (DCF) and Comparable Company Analysis (CCA), often assume rational decision-making, yet frequently fall short in the volatile startup environment due to inherent uncertainties and limited financial history. This research compares these traditional approaches with behavioral-adjusted models by analyzing the IPOs of three high-profile startups: Dropbox, Uber, and WeWork. Using a comparative case study methodology, the study examines financial disclosures, stock price performance (first-day, short-term, long-term), investor sentiment, and specific cognitive biases including overconfidence, optimism, anchoring, herding behavior, and loss aversion. Findings indicate that cognitive biases, particularly overconfidence and herding behavior, significantly influenced valuation outcomes, often leading to initial mispricing, valuation discrepancies, and subsequent market corrections. The study concludes that integrating behavioral finance principles into valuation practices is crucial for improving the accuracy and reliability of startup valuations, offering practical implications for investors, analysts, and founders navigating the complexities of the startup ecosystem.
Tato diplomová práce zkoumá vliv kognitivních zkreslení na oceňování startupů, zejména v procesu vstupu na burzu (Initial Public Offering, IPO). Tradiční metody oceňování, jako je metoda diskontovaných peněžních toků (DCF) a analýza srovnatelných společností (CCA), obvykle předpokládají racionální rozhodování, avšak v nestabilním prostředí startupů často selhávají kvůli vnitřní nejistotě a omezené finanční historii. Tento výzkum porovnává tradiční přístupy s behaviorálně upravenými modely prostřednictvím analýzy IPO tří známých startupů: Dropbox, Uber a WeWork. Pomocí metodologie komparativní případové studie práce zkoumá finanční výkazy, vývoj ceny akcií (první den, krátkodobě, dlouhodobě), investorský sentiment a specifická kognitivní zkreslení, včetně přílišné sebedůvěry, optimismu, zakotvení, stádového chování a averze ke ztrátě. Výsledky naznačují, že kognitivní zkreslení, zejména přílišná sebedůvěra a stádové chování, výrazně ovlivnily výsledky oceňování, což často vedlo k počátečnímu špatnému ocenění, rozdílům v hodnotách a následným korekcím na trhu. Studie dospívá k závěru, že začlenění principů behaviorálních financí do oceňovacích praktik je klíčové pro zvýšení přesnosti a spolehlivosti oceňování startupů a nabízí praktické důsledky pro investory, analytiky a zakladatele, kteří se pohybují v komplexním prostředí startupového ekosystému.