Avançando a Avaliação de Empresas com Técnicas de IA

Avaliar empresas, sejam públicas ou privadas, é importante pra tomar decisões de investimento. Uma maneira comum de fazer isso é através da análise de empresas comparáveis, que envolve encontrar empresas similares pra avaliar o valor. Esse método é especialmente útil pra firmas de private equity que querem avaliar o valor de empresas privadas. Tradicionalmente, encontrar empresas comparáveis depende de métodos qualitativos, como classificações de indústria e conhecimento de analistas. Mas novas técnicas quantitativas estão surgindo, incluindo machine learning e processamento de linguagem natural (NLP).

#Fundamentos da Avaliação de Empresas

Avaliação de empresas se refere a estimar o valor de uma empresa em uma moeda específica e em uma data específica. Pra empresas públicas, a avaliação pode ser feita multiplicando o preço das ações pelo número de ações disponíveis. No entanto, os preços das ações podem flutuar frequentemente e ser influenciados por especulação de mercado. Pra empresas privadas, que não têm ações negociadas publicamente, encontrar um preço pode ser mais desafiador.

Existem vários métodos comumente usados pra avaliação de empresas, incluindo:

1. Método das Empresas Comparáveis: Este método analisa os índices financeiros de uma empresa selecionada em comparação com empresas semelhantes. O objetivo é estimar o valor da empresa selecionada com base em como empresas similares são valorizadas.

2. Método das Transações Comparáveis: Este método analisa transações recentes envolvendo empresas similares, como fusões, aquisições ou ofertas públicas. Os índices dessas transações são então aplicados à empresa que está sendo avaliada.

3. Método do Fluxo de Caixa Descontado (DCF): Este método envolve estimar os fluxos de caixa futuros de uma empresa e descontá-los para o valor presente. Isso leva em conta o valor do dinheiro ao longo do tempo.

Na maioria das vezes, analistas de equity reúnem dados manualmente pra fazer avaliações, o que pode levar a erros e inconsistências. A automação está se tornando popular pra agilizar esse processo.

#Importância das Empresas Comparáveis

Identificar empresas comparáveis é crucial por várias razões, incluindo:

• Fusões e aquisições (M&A)
• Compreender o ambiente competitivo de uma empresa
• Realizar pesquisas econômicas sobre redes de negócios

Identificar empresas pares pode ser feito qualitativa ou quantitativamente. Um jeito comum é agrupar empresas por sistemas de classificação de setor, como a Classificação Industrial Padrão (SIC) ou o Sistema de Classificação da Indústria da América do Norte (NAICS). No entanto, estudos sugerem que essas classificações não explicam completamente os movimentos de preço das ações.

#Identificando Empresas Pares

Abordagens recentes usando big data propuseram métodos quantitativos pra seleção de pares com base em buscas comuns por analistas financeiros. Alguns pesquisadores usaram técnicas de NLP pra extrair dados de redes sociais pra definir as redes de empresas com base em produtos e serviços compartilhados.

Usar fundamentos pra definir grupos de pares pode levar a avaliações mais precisas. Enquanto as classificações tradicionais de indústria podem não ser tão úteis, focar nos produtos e serviços reais oferecidos pelas empresas pode gerar resultados melhores.

#O Papel do GPT e NER

Pra encontrar empresas pares adequadas com base em ofertas e descrições de produtos, o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) pode ser uma ferramenta valiosa. O NER identifica e classifica entidades em um texto. Neste estudo, o modelo GPT da OpenAI foi comparado a modelos padrão de NER, como o spaCy, pra ver qual era mais eficaz na extração de informações sobre produtos das descrições das empresas em suas páginas da Wikipedia.

O estudo envolveu analisar 13 empresas listadas publicamente e extrair suas ofertas de produtos de resumos da Wikipedia.

#Coleta de Dados

Os dados usados pra esta pesquisa vieram da Wikipedia, especificamente das seções de resumo das páginas das empresas selecionadas. O objetivo era criar um conjunto de dados que pudesse ser usado consistentemente pra avaliar o desempenho dos diferentes métodos de NER. O processo de Extração de Dados foi automatizado usando linguagens de programação e ferramentas.

O conjunto de dados anotado foi utilizado pra ambos os modelos, garantindo que os resultados pudessem ser comparados com precisão.

#Metodologia

O reconhecimento de entidades nomeadas foi realizado usando tanto o spaCy quanto o modelo GPT. O modelo GPT funciona de forma diferente do NER tradicional. Enquanto o NER padrão depende de aprendizado supervisionado, o GPT usa uma abordagem estatística. Ele prevê as próximas palavras em uma frase com base no contexto sem precisar de dados de treinamento rotulados.

O modelo GPT foi treinado usando exemplos formatados de uma maneira específica pra ajudar a reconhecer entidades consistentemente. O formato de treinamento exigia instruções claras sobre o que deveria ser categorizado como um produto ou serviço.

#Resultados

Os resultados iniciais mostraram que mesmo sem exemplos de treinamento (zero-shot learning), o GPT foi capaz de identificar vários produtos e serviços com precisão com base nas descrições das empresas. Por exemplo, uma empresa previu seus produtos apesar de depender apenas de sua descrição sem nenhum treinamento prévio.

Em outro caso, o GPT identificou corretamente produtos, distinguindo-os dos mercados que atendiam. Isso demonstrou a capacidade do modelo de diferenciar efetivamente entre termos similares.

#Comparação de Desempenho

O desempenho dos dois modelos foi medido usando uma F-score, que fornece um equilíbrio entre precisão e recall. Os resultados indicaram que o modelo GPT superou consistentemente o modelo spaCy em vários cenários.

À medida que o número de exemplos de treinamento aumentou, o desempenho do modelo GPT melhorou significativamente. Mesmo com um pequeno conjunto de exemplos, os resultados foram promissores o suficiente pra sugerir que o GPT poderia ser empregado em aplicações do mundo real pra identificar empresas pares na avaliação de equity.

#Construção de Grupos de Pares

Pra criar grupos de pares, o GPT foi treinado usando o conjunto anotado de 13 empresas e foi testado contra um conjunto de dados maior de aproximadamente 3.890 empresas com páginas na Wikipedia. O objetivo era encontrar empresas que compartilhassem ofertas de produtos similares.

Os resultados preliminares indicaram que o GPT poderia identificar com sucesso empresas de energia como pares de uma empresa de petróleo e gás, por exemplo. No entanto, em casos onde as empresas operavam em mercados de nicho, o número de correspondências relevantes era menor.

#Implicações para Automação

Usar dados disponíveis publicamente, como a Wikipedia, e aplicar modelos avançados como o GPT poderia levar a uma construção de grupos de pares mais eficiente e precisa. Se essa tecnologia fosse integrada com provedores de dados comerciais, poderia automatizar partes significativas do processo de avaliação de equity.

No entanto, enquanto o método mostra promessas, usar o GPT para aplicações em larga escala pode exigir investimento financeiro devido aos custos associados ao processamento de grandes conjuntos de dados.

#Conclusão

Ao usar grandes modelos de linguagem como o GPT, os pesquisadores mostraram que é possível alcançar uma taxa de sucesso mais alta na extração de informações sobre produtos e na identificação de empresas comparáveis do que confiando em métodos tradicionais de NER. A capacidade de automatizar o processo de criação de grupos de pares é um desenvolvimento empolgante no campo da avaliação de empresas.

Trabalhos futuros nessa área podem envolver o aprimoramento ainda mais desses modelos e a integração deles em sistemas existentes pra obter resultados ainda melhores. Ao melhorar a forma como identificamos e analisamos empresas comparáveis, podemos aumentar a precisão e a eficiência das avaliações de empresas na indústria financeira.