Supervised Learning for Firm Valuation: Bridging Traditional Methods with Modern Predictive Models

No mundo dinâmico dos mercados financeiros, avaliar com precisão o valor das empresas é crucial para tomar decisões informadas de investimento, fusões e avaliação de risco de crédito. Métodos tradicionais de avaliação, como o modelo de Fluxo de Caixa Descontado (DCF), são amplamente utilizados, mas frequentemente enfrentam dificuldades em capturar as complexidades dos ambientes financeiros modernos devido à sua dependência de suposições estáticas e relações lineares. Este artigo explora a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na avaliação de empresas, destacando seu potencial para superar as limitações dos modelos tradicionais. Ao utilizar algoritmos como decision trees, random forests, e gradient boosting models, o aprendizado de máquina permite previsões mais precisas ao identificar padrões não lineares e incorporar uma gama mais ampla de variáveis.
A literatura demonstra que os modelos de ML superam os métodos tradicionais, especialmente quando aplicados a empresas não listadas, conjunto de dados de alta dimensão ou condições de mercado em rápida mudança. Este artigo também aborda os desafios do aprendizado de máquina, como a interpretabilidade dos modelos e a necessidade de grandes conjuntos de dados, ao mesmo tempo que ilustra seu potencial transformador na análise financeira. À medida que o aprendizado de máquina continua a evoluir, ele está se posicionando como uma ferramenta essencial para a avaliação de empresas, fornecendo
abordagens mais adaptáveis, orientadas por dados e objetivas em comparação com os modelos convencionais