Previsão de criação de valor corporativo em empresas do G20 a partir de informações contábeis: análise empregando algoritmos de inteligência artificial - Alex Avelar, Ewerton; Francisco, José Roberto de Souza; Vinícius Dias Jordão, Ricardo; Oliveira Otoni, Vanessa; Miranda da Silva, Andrea (Revista Valore, 2024)
O estudo apresentado neste artigo visou prever o Market Value Added (MVA®) de empresas dos países do G20 com base em algoritmos de inteligência artificial (IA), a partir de variáveis contábeis. Para tanto, foram coletados, por meio da Plataforma Refinitiv® Eikon, dados de 16.452 companhias abertas dos países membros do G20 entre os anos de 2019 e 2022. Foram estimados modelos de previsão com base em regressão linear (RL) múltipla e em dois algoritmos de IA: random forest (RF) e redes neurais artificiais (RNA). Foram empregadas as seguintes técnicas para análise de dados: análise de regressão, estatística descritiva e teste de Mann-Whitney. Em geral, verificou-se que as variáveis contábeis foram relevantes para explicar o valor corporativo mesmo em períodos de crise (pandemia de Covid-19 e invasão da Rússia à Ucrânia). Todos os modelos foram considerados significantes e com alto poder explicativo do MVA®. Em alguns períodos, os modelos baseados em RNA apresentaram resultados estatisticamente superiores aos baseados em RL. Ademais, não se verificaram diferenças significantes entre os modelos estimados para os países desenvolvidos em relação aos emergentes. Diante do exposto, a pesquisa apresentada neste artigo contribui de forma relevante para a literatura sobre Contabilidade e Finanças sob diferentes aspectos: (a) destacou-se a relevância das variáveis contábeis para previsão de valor corporativo, mesmo em períodos de crise; (b) evidenciou-se a importância de emprego de algoritmos de IA para análise desse fenômeno em estudos da área; e (c) os resultados foram corroborados considerando milhares de empresas provenientes dos países mais industrializados do mundo, tanto desenvolvidos quanto emergentes.