MODELAGEM ESTATÍSTICO-FINANCEIRA AVANÇADA NO VALUATION EMPRESARIAL: UMA COMPARAÇÃO ENTRE FCD, DMM E MÚLTIPLOS COM SUPORTE COMPUTACIONAL E BIG DATA ANALYTICS
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Resumo
Esta pesquisa investiga a integração de ferramentas computacionais e Big Data Analytics em métodos tradicionais de avaliação empresarial, abordando como essas tecnologias podem aprimorar a precisão e eficiência do valuation. O estudo contextualiza as mudanças tecnológicas no mercado financeiro e explora a problemática da falta de consenso sobre a eficácia comparativa de diferentes metodologias em cenários complexos. O objetivo principal foi analisar e comparar os métodos Fluxo de Caixa Descontado (FCD), Desconto de Dividendos (DMM) e Múltiplos, avaliando sua aplicabilidade em ambientes marcados por grandes volumes de dados e volatilidade. A pesquisa adotou o paradigma neoperspectivista giftedeano e foi fundamentada em teorias da precificação de ativos, estatística inferencial, aprendizado de máquina, otimização financeira e finanças comportamentais. O método hipotético-dedutivo foi utilizado, aliado a uma Revisão Bibliográfica e Documental Narrativa, baseada em fontes como Scopus, Web of Science e ScienceDirect. Foram analisados 85 trabalhos selecionados a partir de 730 inicialmente encontrados. Os principais achados destacam o impacto positivo do uso de ferramentas computacionais e Big Data na precisão e previsibilidade dos métodos analisados, com limitações relacionadas à qualidade dos dados e acesso a tecnologias avançadas. A pesquisa contribui ao oferecer um framework teórico e metodológico para aprimorar práticas empresariais e fomentar decisões financeiras informadas, agregando valor à área financeira, à ciência e à sociedade ao propor avanços significativos em valuation empresarial.
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Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
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