PREVISÃO DE VALOR CORPORATIVO EM PERÍODOS DE CRISE: USO DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA EM EMPRESAS DO G20

Autores

  • Ewerton Alex Avelar Universidade Federal de Minas Gerais
  • Octávio Valente Campos Universidade Federal de Minas Gerais
  • Jacqueline Braga Paiva Orefici Centro Universitário Leonardo da Vinci, UNIASSELVI
  • Victor Antunes Leocádio Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Resumo

A pesquisa apresentada neste artigo avaliou a previsibilidade de criação e de destruição de valor corporativo em períodos de crise (pandemia de Covid-19 e invasão russa à Ucrânia) com base em indicadores econômico-financeiros. Nesse sentido, foram empregados algoritmos de aprendizado de máquina (AM) e regressão logística (RL) para realizar essa previsão em empresas de países do G20. A pesquisa quantitativa e descritiva foi realizada com base em dados de 12.282 empresas entre os anos de 2019 e 2022. Foram desenvolvidos modelos empregando os seguintes algoritmos de AM para fins de classificação:  árvores de decisão (decision tree – DT), k-nearest neighbors (KNN) e naive Bayes (NB). O desempenho de cada modelo desenvolvido para cada país anualmente foi avaliado com base em sua acurácia, sendo empregadas as seguintes técnicas de análise: estatística descritiva, teste de Shapiro Wilk e teste t de Student. Os resultados indicaram uma heterogeneidade na criação e na destruição de valor corporativo nas empresas dos diferentes países. Verificou-se que a destruição de valor observada na invasão da russa à Ucrânia foi bem maior que na pandemia de Covid-19 com base nas empresas analisadas. De forma geral, observou-se um desempenho médio bastante similar entre os modelos desenvolvidos com base em AM e a RL, apesar de uma frágil superioridade daqueles baseados no KNN sobre todos os demais. Por fim, observou-se uma ampla dispersão dos valores de desempenho dos modelos entre os países, indicando a necessidade de se compreender as características institucionais específicas para escolha dos melhores modelos de previsão.

Biografia do Autor

Ewerton Alex Avelar, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutorando em Administração

Octávio Valente Campos, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutorado em Controladoria e Contabilidade pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Professor do Departamento de Ciências Contábeis da UFMG

Jacqueline Braga Paiva Orefici, Centro Universitário Leonardo da Vinci, UNIASSELVI

Doutorado em Administração pela Università Politecnica delle Marche, UNIVPM, Itália.

Professora do Centro Universitário Leonardo da Vinci, UNIASSELVI

Victor Antunes Leocádio, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Doutorado em Demografia pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Professor do Departamento de Demografia da UFMG

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Publicado

14/03/2024