Previsão do Valor Corporativo com uso de Algoritmos de Inteligência Artificial / Forecasting Corporate Value: Application of IA-Based Algorithms

Ewerton Alex Avelar; André Vidal Tarastchuk; Regiane Oliveira de Moraes Soares; Antônio Artur de Souza

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.Unifsanet.*om.br/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> Pr*visão do Valor Corporativo com u*o *e Algorit*os *e Inte**gência Artifi**al </line>

<line> Forecast*ng Corporat* Valu*: A*plicatio* of IA-Based Al**rith*s </line>

</par>

<par>

<line> Ewerton *lex *velar </line>

<line> *o*tor em A*ministração pela Un*ve*sidade Federal ** *inas Gera*s </line>

<line> Professor da U*iversida*e Federal de *inas Gerais </line>

<line> E-mai*: ew*rtonalexavela*@gmail.com </line>

<line> *nd*é Vidal T**astchu* </line>

<line> Gr*duando em Ci*n**as Contá*eis pela Univers*d*de Federa* de Minas Ger*is </line>

<line> Estudante da Un*ver*idade Federa* de M*na* Gera*s </line>

<line> E-mail: vi*al*n*re@outloo*.com </line>

<line> *egiane Olivei*a de Moraes Soares </line>

<line> Graduada em C*ências Contábe*s *e*a *AM*NAS </line>

<line> M*str**da em Controlado*i* e Con*abilidade *ela Univ**s*dade Federal de Minas Ge*ais </line>

<line> E-m*i*: regianeb**@g*ail.*om </line>

<line> Antôn*o Artur de S**za </line>

<line> Ph.D. em *anagem*nt Scienc* pela *ancaster *niversi*y (UK) </line>

<line> Pr*fessor da **iversida*e Federal de Mi*as G*r*is </line>

<line> E-mail: antonioart*r*esouza@*mail.co* *ndere*o: </line>

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<line> Endereço: Ewerton Al*x Avel** </line>

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<line> Avenida </line>

<line> Presidente </line>

<line> Carlo*, </line>

<line> Editor-Che*e: </line>

<line> Kerley de </line>

<line> *lencar </line>

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<line> *orizonte - </line>

<line> Rodrig*es </line>

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<line> A*dré Vidal Tarastchu* </line>

<line> Artigo rec*bi** em 12/02/*025. Úl*ima </line>

</par>

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<line> Presidente </line>

<line> Carlos, </line>

<line> recebida em *0/**/20*5. Aprovad* em 11/03/2025. </line>

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<par>

<line> Hor*zonte - </line>

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<par>

<line> 901. Brasil. </line>

<line> Aval*ad* pe*o sistema Triple Review: a) Des* Revie* </line>

</par>

<par>

<line> Regiane Oliveira de M*raes Soare* </line>

<line> pel* Editor-Ch*fe; e b) Double Blind Review </line>

</par>

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<line> Presid**te </line>

<line> Antônio </line>

<line> Carlos, </line>

<line> (**al*ação ceg* *or d*is *v**iadores d* área). </line>

</par>

<par>

<line> P*mpulha </line>

<line> Horizont* - </line>

<line> M*, Brasil. *EP: </line>

</par>

<par>

<line> 901. Brasil. </line>

<line> Revis*o: *r*matical, Nor*ativa e de Forma*a**o </line>

</par>

<par>

<line> Antônio *rtur de Souza </line>

</par>

<par>

<line> Aven*da *resi*ente Ant*nio Carlo*, 6627, sa*a 2040 - </line>

<line> Pampulha - Belo Horizonte - MG, Bras**. CEP: 31270- </line>

</par>

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<line> E. A. Avelar, A. V. Tarastch*k, *. O. M. Soare*, A. A. Souza </line>

</par>

<par>

<line> O estudo apresentado visou a*aliar o d*s*mpenho de algoritmo* de inte*i*ência artificial para </line>

</par>

<par>

<line> pr*vis*o do Market *al*e Added (MVA®) *m empresas *e paíse* </line>

</par>

<par>

<line> BRICS (*igl* e* *ngl*s </line>

<line> pa*a *razi*, Russ*a, India, Chi*a **d </line>

<line> South *frica) *ntre 20** </line>

</par>

<par>

<line> *022. Dados d*s empresas de capital abe*to </line>

<line> desses países foram </line>

<line> empregados *ara treinar </line>

</par>

<par>

<line> algoritmos de i*teligência artificial - especifi*ament*, random forest </line>

<line> e redes *eurais </line>

</par>

<par>

<line> ar*ifi*iais, a*s*m com* modelos </line>

<line> de regressão l**ear, *ara fins de *revisão a par*ir </line>

</par>

<par>

<line> direcionadores de valor clássic** da literatura bas*adas em variáveis co*tábei*. Os resultados </line>

</par>

<par>

<line> ind*caram </line>

<line> que tais direcionadore* foram s*gni*icantes e </line>

<line> consistente* em expl*car o MVA® </line>

</par>

<par>

<line> po*itivo das e*pres*s est*dadas, *esmo </line>

<line> em períodos de cri*e. Verificou-se apli*ab*lidade a </line>

</par>

<par>

<line> do ra*dom forest e das rede* neurais </line>

<line> art*ficiais para e*sa previsão. Es*atisticamente, </line>

</par>

<par>

<line> m**elos baseado* no algoritmo *e random forest tiver*m *m dese*p*nho similar àqueles d* </line>

<line> regressã*, enquanto os model*s de *e**s neurais artif*ciais *presenta*am dese*penho </line>

</par>

<par>

<line> superior. Os resu*ta*o* do e*tudo cont*ibuem de forma re*ev*nte </line>

<line> a* tema criaçã* de </line>

</par>

<par>

<line> *orporat*vo *ob diferentes p**spectiv**, tais como: (a) foc* e* empresas d* paí*es **ergentes </line>

<line> cada ve* m*is relevantes no context* global; (b) ava*iação de mode*os para p*evisão de v*lo* </line>

<line> em p*ríodo* distintos co* difer*ntes crises econôm*cas g*ob*is; e (*) destaque da *elevân*ia </line>

<line> do *m*rego de algo*i*mo* d* inte*igência a*tificial, *ssim, co*o os de est*tística tradicionais </line>

<line> *ara anális* do fenôm*no. </line>

<line> Palavras-chave: Mark** Value Added (*VA®). Algor*tmos de Inteligência Artificial. </line>

<line> ABSTRAC* </line>

</par>

<par>

<line> This p**er *resents a stud* that ai*** at ass*ssing th* performance of ar*ific*a* </line>

<line> intell*g*nc* </line>

</par>

<par>

<line> (IA) b*sed a*g*rithms for predicting Market Va*ue Added (MVA®) in **mpanies from the </line>

</par>

<par>

<line> *RICS countr*es (a* acron** </line>

<line> f*r Brazil, Ru*sia, India, *hina, and South A*ri*a) between </line>

</par>

<par>

<line> 2019 and 2022. Dat* fro* public </line>

<line> *ompanies in *hese </line>

<line> count**es were *sed to </line>

</par>

<par>

<line> algorithms (random forest a*d arti**cial neural *etwor*s), ** *e*l *s lin*a* regre*sion models, </line>

</par>

<par>

<line> *or p*ed**tion purpo*es grounded on classic value dr*ve*s f*om the literature based </line>

</par>

<par>

<line> ac*ounting var*ables. The results ind*c*te* tha* these driv*rs *ere *i**ificant and co*s*stent in </line>

<line> explaining *he positive MVA® for t*e s*u*ied com*ani*s, even dur**g p*r*ods of cris*s. *he </line>

</par>

<par>

<line> applicability *f ra**** *orest a*d artificial neural ne*works for </line>

<line> this activity was confirmed. </line>

</par>

<par>

<line> **dels based ** t*e rando* forest a*go*ith* p**forme* s*milarl* *o regressi*n models. On </line>

</par>

<par>

<line> the other h*nd, artific**l </line>

<line> n*u*al n*twork models outp*rformed t*em. Th* study's find**gs </line>

</par>

<par>

<line> make a rel*vant contri*ution to th* top*c o* c*rp*rate value crea**o* from various </line>

</par>

<par>

<line> p*r**ective*, such *s: (a) a *ocus </line>

<line> on *ompa**e* from incre**ingly **levant </line>

<line> emerging </line>

</par>

<par>

<line> eco*omies i* th* global co*text; (b) evaluati*n </line>

<line> of models *or value pre*i*ti*n in *ifferen* </line>

</par>

<par>

<line> peri*ds with globa* *c**omic cr*ses; and (c) highligh*ing th* imp*rtance of e*ployi*g *ot* </line>

<line> *rtif*cial intelligence al*ori*hms and tradit*o*al s*atis**cal method* for an**yzin* *he </line>

<line> pheno*e*on. </line>

<line> *e*words: Market Value A*ded (MVA®); IA-Based A**o*ithm*; BR*CS. </line>

</par>

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<line> 1 *NT*ODUÇÃO </line>

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<line> www4.Un*fsa*et.com.br/revista </line>

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<line> Previsão do Valor Corporativ* com u*o de Algoritmos de Inteligên*ia Artificial </line>

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<line> A cria*ão de valor das empres*s é um dos *rincipais temas a*or**dos em f*n*nças </line>

<line> c*rporat*vas. Fait*h e *a*r* (2023) *xplicam *ue o *b*etiv* dessas organiza*ões é maximiza* </line>

<line> a riq**za do* *r*pri**ários e *e *eus sta*eholders, para ga*an*ir u* cr*scim*nt* sustentável. </line>

</par>

<par>

<line> Devido à importânc*a da </line>

<line> **r*ção de valor par* a* </line>

<line> empresas * *emais agentes de *ercado, </line>

</par>

<par>

<line> estu*os vêm empregan** técnic*s e*t*tíst*cas e ou*ra* </line>

<line> r*lacion*das à inteligênci* artifi**al </line>

</par>

<par>

<line> para **scar *elhores pr*v*sões de t*is valores, *omando co*o b*se os preç*s </line>

</par>

<par>

<line> m*r*a*os de cap*tais, como e*plan*m Shynkevich et al. (2017) e Cao et *l. (2019). </line>

<line> Hall (2*18) *fir*a qu* existem d*versa* métr*cas para se avaliar o valor de uma </line>

<line> em*r*sa, dentre as q*ais pode-se desta*ar o va**r agr*gado pelo merca*o (ma*ket va**e added </line>

</par>

<par>

<line> - MVA®). Essa me*ida *emonst**, segundo Pet*aviius e Ta*oinien (2008), *u* </line>

</par>

<par>

<line> excesso de *alo* c**ado pela* empresas decorre *a diferenç* entr* o v*lor *e mercado das </line>

<line> *çõe* * o va*or contábil. Nes*e senti*o, seg*ndo Sa*e**iwatthana e Wanidwaranan (2019), o </line>

<line> MVA® reflet*ria o dese*penho de *ma em*resa ao lo*g* de t*da a sua ex*stênci*. </line>

<line> Re*salt*-*e qu*, ao empregar * valo* de **rcado *a* empresas *m s*a mensuração, o </line>

</par>

<par>

<line> MVA® é afetado </line>

<line> tanto por variáve** e*dógenas c*m* por v*riáveis </line>

<line> exógenas à* empresas. </line>

</par>

<par>

<line> No q*e se r*f*re a **s* último tipo de v**iá*el, nos últ**o* an*s, *uas </line>

</par>

<par>

<line> for*a signif*cativ* o valor de mercado das *mpresas em âmb*to globa*: a pandemia de *ovid- </line>

</par>

<par>

<line> 19 e a *nvasão r*ssa à Uc**nia (CARDILLO et *l., 20*3; ABBASSI a*., 2023). Estudos et </line>

<line> c*mo os de Kacz*arek e* *l. (2021) e Yousaf et al. (2022) evidenciaram que ambas as cris** </line>

<line> dest*uír*m si*tematicamente o valor das co*poraç*es ao redor do mundo. Porém, os mesmos </line>

<line> t*aba*ho* dem*nst*aram que *mpresas de algun* *etor** * países *onseguiram c**ar *alor </line>

<line> mesmo d*rante tais c*ises. </line>

</par>

<par>

<line> Destaca-se *ue ambas as cris*s, em seu iní*io, en*olveram </line>

</par>

<par>

<line> que se des*acaram </line>

<line> no s*culo XXI por seu *orte cre*cim*nto econômico: China * Rússia. </line>

</par>

<par>

<line> *mb** fa*em part* do *loco denomin*do B*ICS (sigla em inglês **ra Brazil, Russia, Ind*a, </line>

</par>

<par>

<line> and South Africa), um g*upo de *aíses em*rg*ntes que apres*nt*u altas taxas de </line>

</par>

<par>

<line> crescimento eco*ômico *as p*i*eira* *écada* d*st* século e que **m tido um papel cada ve* </line>

</par>

<par>

<line> ma*s relevante </line>

<line> econômic* e *oliticamente no mund* (*U* W*RLD IN DAT*, *023; </line>

</par>

<par>

<line> IN*OBRICS, 2023). Sa*ie*ta-se que, *esmo diant* das c*ises supracitadas, algumas </line>

</par>

<par>

<line> empresas </line>

<line> desses países con*eg*iram *grega* v*lor de me*ca*o de forma consist*nte </line>

</par>

<par>

<line> **timos anos. </line>

</par>

<par>

<line> Diant* d*sso, o e*tudo apresen*ado neste a*tigo v*sou aval*ar o desempenho de </line>

</par>

<par>

<line> *lgo*i*mo* de inteligê*c*a </line>

<line> artifi*ial para a previsão do *VA® em empresas de países *o </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Te*esina PI, v. 2*, n. 5, art. 1, p. 3-*1, mai. *025 </line>

<line> www4.Unifsanet.co*.br/r*vista </line>

</par>

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<par>

<line> E. A. Avelar, A. V. T*ra*tchuk, R. O. M. *oa*es, A. A. Souza </line>

</par>

<par>

<line> BRICS, tomando *omo ba*e dados relativos ao período entre *019 e 2022. Os </line>

</par>

<par>

<line> específicos do *st*do foram: (i) *de*tificar as var*ávei* *u* *ontribuíram para a manuten*ão </line>

<line> de um MVA® posi*ivo das empresas ao longo do per*od* analisa*o; (ii) avaliar a capacidade </line>

</par>

<par>

<line> de pred*ção do M*A® de *lgorit**s de *nteligê*c*a artif*ci*l e d* modelos tr*dicion*i*; </line>

</par>

<par>

<line> (i*i) di*cutir os resulta*os sob a perspec*iva da literatura de Conta*i*ida*e e Fina*ças. *ara </line>

</par>

<par>

<line> coletad*s *ados secundários de empresas de *ap*t*l </line>

<line> países q*e </line>

</par>

<par>

<line> compõem os B*IC* e*tr* os a*os d* *01* e 2022. Par* a se*eção da amostra, for*m </line>

</par>

<par>

<line> consideradas aquelas **e apresen*aram MVA® posit*vo e* </line>

<line> an*s d* maneira </line>

</par>

<par>

<line> consisten*e, de for*a a compree*der *elh*r a* variáv*is de*erminantes (direc*onadores) desse </line>

</par>

<par>

<line> valo*. Foram e*timad*s modelos baseados </line>

<line> em *egressões lineares e em algo*itmos </line>

</par>

<par>

<line> i*teligência </line>

<line> artif*cial e analis*dos *eus *ese*penhos </line>

<line> previsã*. Empregaram-se </line>

</par>

<par>

<line> técnicas *e estatíst**a de*critiva * testes est*tí*ticos </line>

<line> p*ramétr*cos e não </line>

<line> paramétric*s para </line>

</par>

<par>

<line> análise d*s resu*t**os. </line>

</par>

<par>

<line> *s re*ulta**s indicaram que a* var**veis contábeis determinantes de val*r foram </line>

</par>

<par>

<line> significan*es e consist*ntes para </line>

<line> e*plicar o MVA® p*s*tivo das e*pres** estud*d*s, mesm* </line>

</par>

<par>

<line> em períodos de crise. Ver*f*c**-** a apl*cabilidade de algo*itmos d* in*eligência artific*al pa*a </line>

<line> * previsão de valor das emp*es*s, sendo q*e e* *lgu*s casos o desempenho des*es al*o*itmos </line>

</par>

<par>

<line> foi superior ao *e técn*cas e*tatísticas *r*di**onai*. O es*udo ora </line>

<line> apresentado inova ao: (i) </line>

</par>

<par>

<line> analisa* empr*sas de países *merge*tes, que têm um p**el *olítico e econ*mico </line>

</par>

<par>

<line> ma*s relevante no contexto glo*al; (ii) **aliar o </line>

<line> desempenho </line>

<line> de modelo* p*ra p*evisã* </line>

</par>

<par>

<line> valor em períodos dis*intos, inc*uindo </line>

<line> duas crises e**nômicas gl*bais; </line>

<line> (iii) empregar </line>

</par>

<par>

<line> diferentes algori*mos de inteligência artif*cial para fins de previs*o do fenômeno de criaçã* de </line>

</par>

<par>

<line> val*r empresaria*, t*c***ogi* cad* </line>

<line> vez mais *sada pelos gestores, acadêmicos e pela </line>

</par>

<par>

<line> sociedade *e f*rma geral; e (iv) demonstr*r a *eterogeneidade de desempen** dos dif****t*s </line>

<line> mode*o*, con*iderando os d**tintos co*textos *nstitu*io*ais dos países * os momentos </line>

<line> econômicos *lobai*. </line>

<line> 2 F*NDAMENTAÇÃO TEÓ*ICA </line>

<line> Segu*d* Santo* et al. (2021), a "cria*ão de valor é o objeto principal da ges*ão </line>

<line> fi*ance*ra de u*a em*resa". Uma for*a de mens*ra*ão de tal valor de com*anhias abertas é </line>

<line> baseada *o pr**o de suas açõ*s a p*rtir *a s*a *e*oci*ç*o no mercado d* capitais. Div**sos </line>

<line> tr*bal**s destacam a *elação en*re o preço das aç*es e o re*l valo* de uma empresa, tais como </line>

</par>

<par>

<line> (2016), Ha*l (201*) e *antos et al. </line>

<line> (2021). Estes último* </line>

</par>

<par>

<line> Re*. **A, Teresina, v. 22, n. 5, art. *, p. 3-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.Un*f*anet.com.*r/revis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Prev*s** do *alor Cor*orativ* com uso de Alg*ritm** *e Intel*gência Artificial </line>

</par>

<par>

<line> autores *ustificam o emp*ego de*s* *ariável como uma *roxy d* v*lor, porque a pre*ificaç*o </line>

<line> de merca*o de uma dada empre*a reflete a expectativa dos *gentes sobre a sua futura ge*ação </line>

</par>

<par>

<line> de caixa, de*de que o *ercado *eja *ficiente e que * preç* d* </line>

<line> ação sej* coerente com </line>

</par>

<par>

<line> conjun*o *e infor*açõe* qu* afetam o seu flux* futuro de caixa. </line>

</par>

<par>

<line> Nes*a linh*, uma medi*a u*ilizada para mensuraç*o de </line>

</par>

<par>

<line> e*presa *ase*da em seus preços de mer*a*o a*plamente *mpre*ada é M*A® (HALL, o </line>

</par>

<par>

<line> 2018). Sareewiwatt*an* e Wanidwara*a* (2019) *firmam *ue *la é *ácil de ser calcula*a </line>

</par>

<par>

<line> representa a di*erença entre o *apital </line>

<line> investid* pelos proprie*á*ios e valor o </line>

<line> de m*rcado da </line>

</par>

<par>

<line> emp*esa (*aseada </line>

<line> nos *reço* *úblicos das suas ações). Os *utores sal*entam **e o MV*® </line>

</par>

<par>

<line> pode ser consi*erado uma boa p*oxy da eficiência operacional e f*nanceira de uma *mpresa e </line>

<line> também da competência dos seus gesto**s de**direm sobre investime*to*. </line>

<line> *ntre*anto, entender como esse valor é agregado pelo mercado não é trivial. A*si*, </line>

<line> c*mpr*ender os direc*o*adores de *alo* é relevante para os agentes econô*icos (AGUIAR et </line>

<line> al., 2011). Diversa* variá*e*s *ão emprega*as *os estudos para exp*icar o valor **rporati*o, </line>

<line> *entre elas *e des**cam aquelas baseada* e* informações contábeis (H*LL, 2*18). Dentre </line>

</par>

<par>

<line> direcionad*res </line>

<line> valor </line>

<line> u*ualmen*e </line>

<line> empregados </line>

<line> literatura, </line>

<line> destacam-se: </line>

</par>

<par>

<line> endividamento, lucratividad*, rentabilidade, ris*o e tama*ho *a empr*s* (*EG*AL; </line>

<line> M*ALOUL, 2010; AGUIAR et al., 2011; MISHR*; MOHA*TY, 2014; ROS* et a*., 20*5; </line>

<line> *LTAF, 2016; HALL, 2018; SANTOS et *l., 20*1). </line>

<line> * di*cuss** mo*erna em finan*as co**orativ*s sobre a *el*ção en*re o endividamento </line>

</par>

<par>

<line> das *m**esas e seu valor f*i </line>

<line> de*envolvida, *specialmente, a </line>

<line> partir de *od*gl*ani e Miller </line>

</par>

<par>

<line> (1958). Apesa* de não </line>

<line> hav*r um consen*o na Academia sobre essa relaçã* ao lo*go das </line>

</par>

<par>

<line> *lti*as décadas, al**ns press*pos*os são amplame*te aceitos na li*eratura: bene*ícios f*scais </line>

</par>

<par>

<line> tend*m a auxiliar </line>

<line> na criaç*o de v*lo*, r*duzi*do * custo de financia*ento do* </line>

</par>

<par>

<line> *tivo*; altos n**eis de endivida*en*o au*en*am os *ust*s de *alência d* emp*esa, diminuind* </line>

<line> o se* valor (ROSS et a*., 20*5). </line>

<line> Já a rentabili*ade visa e*idenciar o au*e*to dos benefíc*os econômicos e est* </line>

<line> estre*tamente relaci*nada à criação de val** corpor*tivo, **nforme Bes*nko e* al. (2*12). </line>

</par>

<par>

<line> Emb*ra esses au*ore* res*altem diferenças re*e*ant*s </line>

<line> en**e a lu*ra*ivi*ade econôm*ca e </line>

</par>

<par>

<line> contá**l, dent*e as suas </line>

<line> de m*nsur*ç**, uma proxy amplam***e emp*egada na </line>

</par>

<par>

<line> l**eratura é o *etorno sobre os ati*os, cal*ul*d* a parti* d** demonstr*ções cont*beis </line>

</par>

<par>

<line> (ZEGHA*; MAALOUL, </line>

<line> AGUIAR et al., 201*). No que *efere ao r**co, des*e </line>

</par>

<par>

<line> *rabalho clássico d* Mark*witz (*952), a </line>

<line> variabi*id*de de resultados é *mplamente </line>

</par>

<par>

<line> empreg**a como proxy desse f*nômeno e* finan*as. Desde a *écada de 1960 at* hoje, uma </line>

<line> Rev. FSA, **resina PI, v. 22, n. *, art. 1, *. 3-**, mai. *0*5 **w4.U*ifs***t.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. *. Avelar, A. V. Tarastchuk, R. O. *. *oares, A. A. Souza </line>

</par>

<par>

<line> *edida de risc* empregad*, tanto n* meio empres*rial como acadêmico, é bet* (), que, o </line>

<line> sintet**amente, enfatiza a vari*bilidade dos retornos de *m at**o espec*fico em relação ao </line>

<line> re*orno médio do mercado (RO*S et al., 2015). </line>

<line> Por f*m, co*forme M*shra e Mohanty (2*1*), * tamanho de u*a empresa é muito </line>

<line> empr*gado como variável de controle em modelos de dese*p*nho, sendo relac*onado ao </line>

</par>

<par>

<line> empresa. É imp*rt*nte destacar que companhi*s mai*res </line>

</par>

<par>

<line> podem ge*ar mais *a*or devido ao seu volume de ativ*s, r*putação e cap*ci*a*e de negoc*ar </line>

<line> em melhore* *ondiç**s. *iante do expo*to, foi desenvolvida a Hip*t*se 1 (*1) do es**do: </line>

</par>

<par>

<line> H1: As variáveis determinant*s de *alor s*o sig*ifica**e* para explicar </line>

</par>

<par>

<line> empresas indep*n*entement* do paí* d* origem. </line>

</par>

<par>

<line> R*c*ntemente, * valor de mer*ado das em*resas ao r*dor do mundo foi afeta*o po* </line>

</par>

<par>

<line> ***s crises: *andemia de Co*id-1* e I*vasão russa à Ucrânia. *m rela**o à pandemia, </line>

</par>

<par>

<line> rápida expa*são mundial ocorreu no pr**eiro se*estre d* *0*0, *uitas empres*s </line>

<line> interr*mpera* s*as *t*vidades, **ndo diminuído a *ro*ução e o a*endimento das demandas do </line>

</par>

<par>

<line> go*e*no* ajustando polít*c*s para </line>

<line> ajud*r a população </line>

<line> * *s empre*as </line>

</par>

<par>

<line> (MULYA***GSIH et al., 202*). E**udo* *omo *s de Kaczmarek et *l. (2*21) e Ichsan e* al. </line>

</par>

<par>

<line> (2021) eviden*iaram efeitos diversos </line>

<line> ne**tivos d* p*nde*ia </line>

<line> *e Covid-19 sobre </line>

</par>

<par>

<line> desempenho * o valor de empresas ao redor do mu*d*, com algun* setores ma*s impactados </line>

</par>

<par>

<line> q*e outros. Ade**is, os referidos *studos também ev*de*ciar*m </line>

<line> que algumas companhias </line>

</par>

<par>

<line> cons*g*iram um desempenho superior às demais *urant* a pandemia, a pa*t** de </line>

<line> caracterís*ic*s prév**s *efletida* em variá*eis contáb*is. </line>

<line> No qu* *ang* à *nvasão russa * Ucr*ni*, em fevereiro de 202*, *la gerou uma crise *ue </line>

<line> afetou de form* significant* as empr*sa* ao redor do m*ndo. B*ugias et al. (2022) d*st*cam </line>

</par>

<par>

<line> que empresas que </line>

<line> tiveram *aior ex*osição à Rússia experimentaram retornos de a*iv*s </line>

</par>

<par>

<line> *ções mais baixos </line>

<line> no início da guerra e nívei* altos de ri*co de cr**ito. Assim, houve um </line>

</par>

<par>

<line> impacto </line>

<line> *st*tisticamente *i*nifi*at*vo nos ret*rnos de *ções </line>

<line> e dívida*, a*sim como </line>

</par>

<par>

<line> *roba*ilidade de *nadimplên*i*. Já Abb*ssi *t al. (2023) verific*ram que </line>

<line> o pa*s e o setor de </line>

</par>

<par>

<line> *tua*ão das empresas, assim como outras variáv*is c*ntábeis, também foram relevantes para </line>

<line> expli*ar o compo*t*mento do *a*or corpo*ativo durant* a invasão. N**se senti*o, *oi pr*posta </line>

<line> a Hipót*se 2 (H2): </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eresina, *. 22, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.*nifsanet.com.br/re*ist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pr*visão do Valor Corpo*ativo c*m u*o d* Al*oritmos de Inteligência Art*f*ci*l </line>

</par>

<par>

<line> H2: As v*riáveis determinante* de v*lor *ã* significant*s p*ra expli*ar o MVA® **s </line>

</par>

<par>

<line> empres*s, *esmo em perí*dos de crise (pandemia </line>

<line> ** Covid-19 e a i*vasão </line>

<line> da Rússi* </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> S*lienta-se que, diante da imp*r*ância *o va*or das empresa* par* os </line>

<line> agentes </line>

</par>

<par>

<line> ec*nômic**, ao l*n** *os úl*imo* a*os, um* grande quantidad* de est*dos tem empregado o </line>

</par>

<par>

<line> potencial dos algoritmo* de in*el*gência artific*al para *ins </line>

<line> *o mesmo, </line>

</par>

<par>

<line> evidenciand* desem*enhos acima da média, </line>

<line> como indicado </line>

</par>

<par>

<line> Rasheed (2007) e S*ynke**ch et al. (2017). Dois algoritmos po*em ser destacados para </line>

</par>

<par>

<line> previsão do valor </line>

<line> de empres*s, conforme Ave*ar </line>

<line> *eu*ais **tificia*s </line>

</par>

<par>

<line> random *orest. </line>

</par>

<par>

<line> As redes neurais artificiais são inspiradas </line>

<line> no fun*ionamento do **rebr* </line>

<line> humano, em </line>

</par>

<par>

<line> d*versos valores são atribuídos a u*a funç** e cada </line>

<line> um do* rece*tores ** proc*ssa, </line>

</par>

<par>

<line> gerando inform*ções, que são p*nderadas e dadas como saída. Es** *ede de neurô**os pode se </line>

<line> encontrar distr*b*ída en*re uma ou *ai* camadas diferentes (FAC*LI et al., 2023). As redes </line>

</par>

<par>

<line> neurais arti*iciais tê* como **portante carac*erística a capacidade de aprend*r por meio </line>

</par>

<par>

<line> exemplos represen*ados sob a forma *e p**âmetros, que sã* ajustados </line>

<line> de acordo c*m um </line>

</par>

<par>

<line> pr*cess* que en*olve a interatividade e*t*e o ambiente externo e * regulação do aprendizado </line>

<line> O alg*ritmo d* random forest, por su* ve*, *epresent* um* união de di*ersas *rvores </line>

</par>

<par>

<line> de decisões, que tra*a* de </line>

<line> *ados n*o p*ramétricos *or meio de um trein**ent* </line>

</par>

<par>

<line> s*pervision*do, u*ilizando-se *e variáveis explanat*ria* a fim de traça* uma va*i*vel-alvo que </line>

</par>

<par>

<line> explique * </line>

<line> con*trução do modelo (SADORSKY; </line>

<line> PER*, 2021). *ss* algorit*o utiliza um* </line>

</par>

<par>

<line> base de dados j* ex*ste*te, criando *iv*r*as ár*ores diferentes, que buscam a*ha* uma *édia </line>

</par>

<par>

<line> *n*re os re*ultados </line>

<line> enc*ntrados. U*a das pri*c*pais carac**rísticas de ap*endizagem do </line>

</par>

<par>

<line> forest con*ist* *m sua habilidade de desca*tar cert** fatores </line>

</par>

<par>

<line> *ssas possibili*ades racionalizando a capacidade uti*iza*a (JAMES et al., 2013). Assim, * </line>

<line> **sen*olve*-se a Hipótese 3 (H*): </line>

</par>

<par>

<line> H*: O d*sempenho dos algoritmos de inteligência art*f*cial para previsão do MVA® </line>

</par>

<par>

<line> s*perior ao de *écni*as e*tatísticas tradicionai*. </line>

</par>

<par>

<line> Apesa* da im*ortânci* de alg*ritmos de i*tel**ênci* artifi*i*l p*r* a prev*são d* valo* </line>

</par>

<par>

<line> corporativo, apenas re**nteme*t* </line>

<line> eles têm sido *plicado* em estudos d*sse fenôme*o, </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 22, n. 5, *rt. 1, p. 3-2*, mai. *025 </line>

<line> www4.*nifsa*et.*om.br/revi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. A. Avelar, A. V. T*rastchuk, R. O. M. Soares, A. *. Souz* </line>

</par>

<par>

<line> conf*rme evidenciam *velar et al. (2022). Segundo o* autore*, *m paí*es e*ergentes, tais </line>

<line> ap**cações são ainda mais recentes. *entre *a*s países, um grupo tem se d**tacado no séc*lo </line>

<line> XXI: os BRICS. </line>

<line> A primeira referência aos BR*CS, feita po* *im O\Neill, chef* de **squisa em </line>

<line> econom*a global pelo G*l*ma* Sa**s, f*i em n*vem*ro d* 2001 e a*nda n** levava a Á*r*ca </line>

<line> *o Sul em seu nom*, no *rti*o nomeado "Bui*ding better Global Econo*ics BRICs" </line>

<line> (O\N*ILL, 20*6). Ao longo do *é*ulo XXI, * grupo dos BRICS es*á, *os poucos, ganhando </line>

<line> p*o*agonis*o na econo*ia mundia*. Atua**ent*, a s*ma d* p**duto interno brut* desse bloco </line>

</par>

<par>

<line> que a do G7, t*taliza*do US$ 24,73 t**lhões (INFOBRICS, 2023). Além *e sua </line>

</par>

<par>

<line> *mpor*ância *conô*ica, os BRICS têm se </line>

<line> o*g*nizado com in**ituições </line>

</par>

<par>

<line> *eu N*v* Ban** de Des*nvolvimento. </line>

</par>

<par>

<line> Outro ponto de dest*que é que os BR*CS apr*s*n*aram uma ação co*jun** no </line>

<line> *enário político internacional, *xemplo disso foi *isto no caso da i**asão d* Rússia à Ucr*ni*. </line>

<line> Segundo dados *orne*idos pe*o Observatório d* Po*ítica Externa * da In**rçã* Interna*ional </line>

</par>

<par>

<line> do B*asil (**22), e*es vêm particip*ndo de uma séri* *e </line>

<line> votações *m órgãos internacionais, </line>

</par>

<par>

<line> como * ONU, so*re * inva*ão russa, mo*tra*do uma ação r*lativament* alinhada de </line>

</par>

<par>

<line> co*denar de *aneir* se**ra o membro do gru*o e**olvi*o na guerra. </line>

</par>

<par>

<line> 3 ME**DOLOGIA </line>

</par>

<par>

<line> A pes*uisa apresentada nes*e arti*o teve ca*áter descri*ivo, corre*acional </line>

</par>

<par>

<line> *uantitativ*, conf*rm* a cla*sifica*ão d* *amp*e*i, C*llado, e Lu*io, (2*06). O foco fora* as </line>

<line> empresas de capital aberto dos países *ue co*põem os BRICS. Os dados secundá*ios ***am </line>

</par>

<par>

<line> retirados *a plataforma Refinitiv® Eikon entre os anos </line>

<line> de 2019 e 2022. For*m coletados </line>

</par>

<par>

<line> para engloba*: o último an* pré-cr**e (2019), * ano da *clos*o da </line>

</par>

<par>

<line> pandemia Covid-19 (2020), * ano e*tre cris** (2021) e o </line>

<line> ano da invasão *a Ucr*nia pela </line>

</par>

<par>

<line> Rú*si* (2022). Para a seleção da *mostra de emp*esa* de ca*a país, foram consi*e*ados </line>

<line> apenas aquelas q*e apr*sentaram MV*® positivo em t**os os anos, de maneira consi**ent*, </line>

<line> de forma a c*mpr*ender me*hor os dire*ionadores de v*l*r. </line>

<line> Foram *ev*ntados dados q*e po*si*i*it*ram calcul*r as variá*ei* clá*sicas *sa*a* como </line>

</par>

<par>

<line> direcionadores </line>

<line> de valor já cita*as ** seç*o *nterior: endivid*mento, ren*abilid*de, risco e </line>

</par>

<par>

<line> tamanho. A operacionalização dess*s variáveis empreg*das é apresentada *a Tabela 1. </line>

</par>

<par>

<line> as equações **col*id*s pa*a operaciona*iza*ão das v**iáveis </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. 22, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.Unifs**et.com.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *revisã* do Valor Corpo*ativo com *so *e Al**ritmos d* Intelig**cia Artificial </line>

</par>

<par>

<line> seleciona*as com base na lite*atura de forma a mini*iza* o *úmero de *ados ausentes que </line>

<line> influencia**e* a esti*ação **s modelos. </line>

<line> *abel* 1 - Operacionali***ão *as vari*ve*s </line>

</par>

<par>

<line> Operacion*liza**o </line>

<line> Sinal e*perado </line>

</par>

<par>

<line> MVA® End*vid**ent* R*nta*ilidade Risco tamanho </line>

</par>

<par>

<line> Fo*te: *la*orado p**o* *u*ores </line>

</par>

<par>

<line> Inicialmen*e, foram estimada* r***e*s*es line*res, de a*ordo com Hair Jr. et </line>

</par>

<par>

<line> (2009), para cad* pa*s, anualmente, conforme a Equação *, na qual o termo t indi*a o ano e o </line>

<line> repre*e*ta * erro. Para aná*ise das regressõe* estimadas, f*ram ap*icados os **guintes teste* </line>

</par>

<par>

<line> r*come*dad*s por Gujar**i * Porter (2011): *reusch-Pag*n-Go*f*ey, *urbin-Wat**n </line>

</par>

<par>

<line> Shap*ro Wilk. N*s c*sos de hetero*cedasti*ida*e, os *oeficie*tes foram estimados com b*se </line>

<line> nos erro*-padrão robus*os *e White, *onforme suger*do por *ujara*i e *or*er (201*). Salient*- </line>

<line> *e que, no c*so de proble*as de normalidade, o núme*o d* observa*ões em*regad* pos*ibilita </line>

<line> a *upo*ição de nor*ali*ade a*s*ntó*i**, se*undo *s **smo* autores. </line>

<line> **do* os algoritmos de int*l*gência a**ifici*l fora* *xecutados para fins *e regressã*, </line>

</par>

<par>

<line> com o propó*ito de prever o M*A® da* *mpresas, empregando </line>

<line> as mesmas </line>

<line> variá*ei* </line>

</par>

<par>

<line> *presentadas na *abela *. Para o tr*inamento do* modelos, foram usados 80% d** d*dos da </line>

</par>

<par>

<line> amo*tra, anualmen*e. Para estimar * </line>

<line> desem*enho desses modelos, *ptou-se *e*o cá*culo do </line>

</par>

<par>

<line> mean absolute pe*cen*age e*ror (Equa*ão </line>

<line> 2) e *o ro*t mea* squared error (Eq*ação 3), </line>

</par>

<par>

<line> ambas me*idas *ecessárias p*r* ava*iar o erro de m*de*os de inteligên*ia art**i**al para fins </line>

<line> de regr*ssão (Faceli et al., 2*23), ca*cula*os a partir dos dados de *este (*0% remanescente da </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a *I, v. 22, n. 5, art. *, p. 3-2*, mai. 20*5 </line>

<line> ww*4.Unifsa*et.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. A. Avelar, A. V. *arastchuk, R. O. M. Soares, A. A. *ouza </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Alguns </line>

<line> parâm*tros </line>

<line> específicos fo*am ajustado* p*ra os al*orit*os. No cas* do </line>

</par>

<par>

<line> ran*om forest, foi *ada a po*sibilid*de de o próprio alg*ritm* selec*onar o número de á*vores </line>

</par>

<par>

<line> (entre 1 e **) que aprimorasse o </line>

<line> *esempenho. Por sua vez, n* caso *as r*des neurais </line>

</par>

<par>

<line> artificiais, foi usada uma abordagem </line>

<line> empírica </line>

<line> para de*inir a m*lhor arq*i*etura </line>

</par>

<par>

<line> (número de c*ma*as ocul*as e </line>

<line> n*urôni*s *or cama**), que otimizas*e desempe*h*. o </line>

</par>

<par>

<line> Consid*rou-se o </line>

<line> uso de a*é duas camadas ocultas, ** fo*ma * possibilitar * *prendizado </line>

</par>

<par>

<line> pr*fundo, t*l co*o evide*ciado por Faceli </line>

</par>

<par>

<line> camada. Em am*os os casos, foi calculado ** mo*elo para c*da paí* anu*lmente. </line>

<line> Além da *nális* de regr*ssã* múlt*pla para o mo*el* estimado *om *ase na Eq*ação </line>

</par>

<par>

<line> 1, os *esult*dos *o estudo for*m an*lisa*o* com base nas técnicas de estatí*tica descritiva </line>

</par>

<par>

<line> tes*e de *ann-Whitney. A p*imeira foi empregada para *es*rever os resultados o*tidos pelos </line>

</par>

<par>

<line> modelo* estimados. Por sua *e*, o teste de Man*-Wh*tney foi usad* pa*a verificar </line>

</par>

<par>

<line> *x*st*nci* d* *if*renças *stat*sticamente significantes en*re *s desempe*ho* dos algoritmos </line>

</par>

<par>

<line> de i***l**ênci* a*tifici*l e </line>

<line> *ntre e*ses d*sempenhos e o ** re*re**ão *últipla. O nív*l de </line>

</par>

<par>

<line> s*gn*ficân*ia adotada nesses te*tes foi de </line>

<line> *%. Todos os dados *oram tratados e an*lisados </line>

</par>

<par>

<line> par*ir d* MS-Excel e do R, utilizando os seguintes *acotes: A Grammar of Data Manipul*tion </line>

<line> (*p*yr); Breiman a*d Cutle*'s Rand*m For*sts for Cla**ification and Regres*ion (Random </line>

</par>

<par>

<line> For*st); Evalu*tion Metrics for Ma*hine Learning (Metrics); Misc F*nctions </line>

</par>

<par>

<line> Departmen* </line>

<line> of S*atis*ics, Probabi*ity Theor* G*oup (e1071); Read Exc*l Files (readx*); </line>

</par>

<par>

<line> Trai*ing of Neural Ne*works (*eu*a*ne*). </line>

<line> 4.1 Modelos d* Regressão </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teres*na, v. 22, n. 5, *r*. *, p. 3-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.Unifsa*et.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previs*o do Va*or *orporativo com uso de Algoritmos de Inteligência Artifi*i*l </line>

</par>

<par>

<line> Nesta *ubs*ção, *prese*t*m-s* os resu*tados dos modelos de reg*ess*o múl**pla </line>

</par>

<par>

<line> estima*os de *orm* a id*ntificar </line>

<line> as va*iáveis determinan*e* para a criação de valor </line>

</par>

<par>

<line> corp*rativo das e*presas a* l**go do p*ríod* analisado, assim co*o par* *erifica* ** essas </line>

<line> variá*eis *eterminant*s se mantêm relevan*es para explicar esse val*r mesmo em períodos *e </line>

<line> *rise. É importante destac*r que, devido às p*ucas *bse*vações *elecionadas co* base nos </line>

<line> parâmetros apres**t*d*s *a seção ante*ior, a* **pres*s russas *oram ex*luída* das a*ális*s. </line>

<line> * Tab*la 2 *presenta os resultados obtidos em **dos os modelos por país, an**lmente. </line>

<line> Ademais, o alto valor do coeficiente de determinaçã* (R* aju*tado), cuja média foi de 68,7%, </line>

<line> indi*a que os mode*os es*imado* co**eguira* explica* a ma*or p*rte da vari*bi*idade do valor </line>

<line> **s empresas medi*o pelo MVA®. Ademais, todos os model*s foram si*nificantes conforme </line>

</par>

<par>

<line> o *este *. A ***sistência dessas </line>

<line> v*riáveis *ara expl*car o fenô*en* </line>

<line> estão em *inha *om </line>

</par>

<par>

<line> estudos de *guiar et al. (2011), Altaf (20*6), Hall (*018) e Sa*to* et *l. (2021). *sses </line>

<line> *esult*dos ratificam a c*pacidade e*p*icativa das variáv**s selecionadas sobre o fenômeno, </line>

<line> Ao s* an**isar os resul*ados da* *abelas, destaca-se que a var*á**l tamanho *oi </line>

<line> signif*cante em to*o* os modelos, para todos os anos. Além diss*, o coeficiente positivo e* </line>

</par>

<par>

<line> todo* os model** *stim*dos reforça a consistência d*ssa va*iável em </line>

<line> explicar o valor </line>

</par>

<par>

<line> empres*s, realçando o exposto *or Mishr* * Mohanty (2014). Dessa f*rma, tem-se q*e </line>

<line> e*presas com maior porte tenderam a mant*r ** MVA® posi*ivo de f*r** mai* consisten*e </line>

<line> do q*e aquelas de menor porte. </line>

<line> Por s*a vez, a va*iá**l r*ntabi*idade se apresentou signifi*ante em alg**s a*os para a* </line>

</par>

<par>

<line> empresas </line>

<line> de tr*s país*s. N*sses anos, *e* coeficie*t* p*sitivo ind*cou sua importância </line>

</par>

<par>

<line> valor. Salienta-se qu* o ú*ico país em **e </line>

<line> *ssa **r*ável *ão f*i sign*f*cante em </line>

</par>

<par>

<line> nenhum modelo *oi a Índia. O *oef*c*ente posi*ivo d*monstra sua *ontribui*ão ao MVA® das </line>

<line> *mp*esas, ratificando o exposto *or Zegha* * Maaloul (2010), B*s*nko et al (2012) e Mishra e </line>

<line> *ohanty (2**4). </line>

</par>

<par>

<line> Já no que se ref*re variável à </line>

<line> endividamento, seu co*ficiente *oi sig**ficante </line>

</par>

<par>

<line> e*pres*s ** dois países, Bras*l e Ch*na, d*ran*e os </line>

<line> período* d* c*ise, mas com sinais </line>

</par>

<par>

<line> d*stint**. E*sa divergência de sinais está em linha com o exposto *or Ross et a*. (201*). No </line>

<line> caso brasile*r*, ess* *ar*á*el foi *ignificante e com sinal ne*ativo no ano de 2022, indicando </line>

</par>

<par>

<line> q*e o end*vidament* c**t*ib*i* p*ra a destruição </line>

<line> de valor ** ref*rido p*ríodo. Já </line>

</par>

<par>

<line> chin*s, o níve* de end*vidamento con*ribuiu para aumentar o va*or agreg*do pel* mercado de </line>

<line> forma c*nsistente en*re 202* e *022, ou *eja, ***s a eclosão das *rises. </line>

<line> Rev. FS*, Teresina P*, v. 22, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 2*25 www4.U*ifsanet.*om.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. A. Av*lar, A. V. Tarastchuk, R. O. M. So*res, *. A. Souza </line>

</par>

<par>

<line> Por *im, no *ue se refe*e à *ar*áv*l risco, verificam-se coefic*entes s*gnificant*s e </line>

<line> posit*vos em todos *s anos para a* empresas da China, o que *emonstra a cont*ibui*ão </line>

</par>

<par>

<line> consist*nte dessa var*ável p*ra a c*iação de va**r corp*rativo. Em g*ral, obse*va-** </line>

</par>

<par>

<line> relev*ncia das *ariáveis *ara explicar o M**® das empresas dos BRI**. Todas as variáveis </line>

<line> contábeis se*ecio*adas fo*am signi*icante* em **lo men*s um modelo, ra*i*ic*nd* *ua </line>

<line> importância para p*ev*são de va*or corpo*ativo mes*o em perío*os de crise. Dessa forma, </line>

<line> corrobora-se H2. </line>

<line> Tab*la 2 - Mode**s estimados para o* pa*ses analis*dos </line>

</par>

<par>

<line> *frica d* Sul </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Intercepto Rentab**idade Tamanho Endivid*mento Ris*o R2 a**stad* Teste F **eus*h Pagan Durbin Watson Shap**oWilk </line>

</par>

<par>

<line> Índia </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Inte*cepto Rentabi**dade Tama*ho Endivid*mento Risc* R2 ajustado T*ste F Br*usch Pagan Dur*in *ats*n Shapiro Wilk </line>

</par>

<par>

<row> Fonte: Elab*rado pelo* aut*res </row>

<row> Not*s: * Significan*e a m*nos d* *0,*%; </row>

</column>

<row> ** Signifi*ant* a men*s de 5,0%; e *** Signif*cante a menos de 1,0%. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> 4.2 Desempe*ho d* prev*são dos *odelos </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T*resina, v. 2*, n. 5, art. *, p. 3-21, mai. 20*5 </line>

<line> www4.Unif**ne*.c*m.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pre*i*ão d* Valo* Corpora*i*o com u*o de *lgoritmos de Inteligê*cia Arti*icial </line>

</par>

<par>

<line> Com base no* parâmetr*s *presentados na M**odo*ogi* deste trab*lho, *oram </line>

</par>

<par>

<line> r*alizadas </line>

<line> previs*es do MVA® das empresas de cada pa*s usando os difere*tes modelos </line>

</par>

<par>

<line> obtidos a partir da regressão linear * dos a*goritm*s de inteligê*ci* artificial random *orest * </line>

<line> redes neurais artific**is. As *iguras 2 e 3 apre*entam, respect*v*mente, a* métricas de </line>

<line> desem*enh* mean absolute per*entage *rror e root mean squared error para *ada país, por </line>

<line> a**. * importan*e ev*denciar que, *omo são medidas de er*o, ** valore* mais b**xos indi*am </line>

<line> ** caso da África do Sul (f*gura* 1a e 2a), observou-se que *s modelo* de inte*igê*cia </line>

<line> artificial apre**nt*ram desempenhos superiores aos da regressão. Salienta-se que o </line>

</par>

<par>

<line> de*empenho da reg*essão apresentou uma t*ndência de *elhora nas prev*sõe* ao </line>

</par>

<par>

<row> temp*. Já no caso do Brasil (figuras 1b e 2b), os modelos de *egressão apresentaram o melhor </row>

<row> de**mpenho predit**o. </row>

<row> Fi**ra *a: Mean a*solute percenta*e e*ror </row>

</column>

<par>

<line> **gura *b : Me*n* a*sol*te *orcen*ag* e*ror do* </line>

<line> modelos do Brasil </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Elaborad* pelos autor*s </line>

<line> Fonte: *laborado pe*os autore* </line>

</par>

<par>

<line> Figura 1c: Mean absolute perc*nt*ge error dos </line>

<line> Fi*ura *d: Me*n *bs**ute perc*nt*ge error d*s </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresin* PI, v. 22, n. 5, art. 1, *. 3-21, mai. 2*25 </line>

<line> www4.U*i*sanet.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. A. Avelar, *. V. Tara**chuk, R. O. M. So*res, A. A. S*uza </line>

</par>

<par>

<line> modelos da China </line>

<line> mod*l*s *a Índia </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Elab*rado pelos autores </line>

<line> **nt*: Elabo*ad* p*los autores </line>

</par>

<par>

<line> Figu*a 2*: Root m**n squ*re* error d*s modelos </line>

<line> Fi*ura **: Root mean squared *rror dos mode*os </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fonte: *l*bo*ado pelo* au*o*es </line>

<line> Font*: Elabora*o pelos *uto*es </line>

</par>

<par>

<line> Figu*a 2c: Root mean squared error dos mo*elo* </line>

<line> Figura 2d: R*ot me*n s*u*red err*r *os *odel*s </line>

</par>

<par>

<line> da Índia </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Elaborado pelos autores </line>

<line> Fonte: Elaborado p*l*s auto*es </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresina, v. 2*, n. 5, art. 1, p. *-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.Unifsanet.com.**/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previs*o do Valor C***o*ativo c*m uso de Algo*itmos *e Inteligênci* Artifici*l </line>

</par>

<par>

<line> Os modelos estima*os para a C*i*a (figuras 2c e 3c), por sua ve*, indicaram *ma </line>

<line> su*erioridade no desempenh* dos m*del*s b*seados em algoritmos de inteligência art*ficial </line>

</par>

<par>

<line> n** pr*meiros anos. Além *isso, o*servou-se u*a conv*r*ência no nível de pr*visã* </line>

</par>

<par>

<line> regre*são a* lon*o do tempo. Por f**, os a*go*itm*s base*dos e* re*es n*urai* artificiais e a </line>

<line> regre**ão superaram o desemp*nho pr*diti*o do algori**o de rand*m fo*e** no ca*o indiano </line>

<line> Apes** de d*scr*tivamente apres*ntarem de*empenh*s *iscrep*nte*, foi nece*s*rio </line>

</par>

<par>

<line> emprega* * teste </line>

<line> de M*n*-Wh*tne* para avaliar se as diferença* s*o r*al*ente s*gnifica*tes </line>

</par>

<par>

<line> *statisticament*. Os resul*ados do </line>

<line> as mé*ri*as indicaram des*mpenho </line>

</par>

<par>

<line> estatisti**men*e iguais entre o modelo de </line>

<line> o* modelos baseados no algo*itm* </line>

</par>

<par>

<line> random forest. Po*ém, o mesmo teste i*dicou que o des*mpenho das *edes n*urais **tificiai* </line>

</par>

<par>

<line> foi estatistic*men*e superio* </line>

<line> ao d** mod**os de regressão. Ta*s resul*ado* </line>

<line> corrobo*am </line>

</par>

<par>

<line> par*i*lmente ****les apresenta*os, achad*s, rep*r*ados </line>

<line> po* *studo* como os </line>

</par>

<par>

<line> Rasheed (2007), Shynkevich et al. (2017) e *ao et al. (*019). *es** m*do, H3 é ratificada d* </line>

<line> f*rma parcial. </line>

<line> Por fim, é importante destacar que a pesquisa desenvolvida *pres*n*o* alguma* </line>

</par>

<par>

<line> *i*itações, *ua*s s*j*m: (*) os critéri*s adotados para seleção da amostra implicaram a </line>

</par>

<par>

<line> *xclusã* d*s empresas russas; (b) as cr*ses da pandem*a de **v*d-19 e da inv*são *ussa </line>

</par>

<par>

<line> Ucrâni* *inda *e*am efeitos econô**c*s, *ão se*do totalmente con*idera*os; </line>

</par>

<par>

<line> empregar*m-se *ados tra*sversa*s para anál*se, devi*o às limi*ações inerentes aos algoritm*s </line>

</par>

<par>

<line> de i*teligência a*t**icial *tilizados; e (d) ape*ar de amplame*te </line>

<line> empregado, o MVA® </line>

</par>

<par>

<line> apena* uma *as medidas de cri*ção *e v*lor corp*rativo, sendo li*itada por *ef*niç*o. </line>

<line> 5 CONCLU*ÕE* </line>

</par>

<par>

<line> Co*statou-se que as variáv*is c*ntáb*is empr*g*das </line>

<line> como direcionadores d* valor </line>

</par>

<par>

<line> fo*am *igni*i*antes e consist*ntes em ex*licar o MVA® pos*tivo *as empresas </line>

</par>

<par>

<line> mesmo em perío*os de crise: a *a pande*ia de Covid-19 e a d* invasã* russ* à Ucrâni*. Ta* </line>

</par>

<par>

<line> acha*o ratifica ro***tez a </line>

<line> dessas *ariáv*is em ex*licar a cri*ção de valor nas empr*sas </line>

</par>

<par>

<line> dife**ntes país*s, em c*ntextos diversos. </line>

<line> Verif*cou-*e a aplica*i*idade *os a*g*ri*mos de *nteligência art*f*cial random fores* e </line>

</par>

<par>

<line> rede* neurais artificiais pa*a a </line>

<line> p*evisão </line>

<line> de *alor d* empres*s dos paíse* integran*es do </line>

</par>

<par>

<line> BRIC*. O desempenho *os algoritmos variou entre *s países, *or*m, de forma ger*l, foi no </line>

</par>

<par>

<line> mínimo *imilar à </line>

<line> capacidade de previsão </line>

<line> dos modelos de r*gressão tradicionais, os q*ais </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 2*, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 2025 </line>

<line> www4.*nifsanet.com.b*/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. A. Ave*a*, *. V. Tarastchuk, R. O. M. Soar*s, A. A. Souz* </line>

</par>

<par>

<line> apresentaram *l*os v**ores de R*. Est*tistica*ente, os algoritmos *e random fore*t </line>

</par>

<par>

<line> a*res**tar*m *m *e***penho simila* *o dos m*d*los de regress*o </line>

<line> estat*stic*, enquanto </line>

</par>

<par>

<line> m*de**s *e redes ne*rais arti*i*i*is ap*esen*ar*m dese*penho s*peri** a es*es modelos </line>

</par>

<par>

<line> estatí**i*os. **l resultado *vi*enc** a c**acidade desse t*po </line>

<line> algorit*o *m l*dar c*m </line>

</par>

<par>

<line> p*obl*mas complexos, c*mo a c*iação *e *a*or *orporativo, </line>

<line> *odendo apresentar resultad*s </line>

</par>

<par>

<line> su*eriores aos de *utra* técnicas. </line>

</par>

<par>

<line> Os resultados do estud* contr*buem de f*rm* relevante para o tema d* cr*ação de valor </line>

<line> corpor*tivo sob dife*entes perspectivas. Pr*meiram*n*e, analisaram-se empr*sas de países </line>

<line> *m*rgen*es, que têm um pa*el polí**co e e*on*mico cada *ez *ais r*l*van*e n* contexto </line>

<line> globa*. A*em**s, avalio*-*e o d**empenho de mod*los para *re**são de v*lor em *eríod*s </line>

<line> distintos, com diferentes crises econômicas globais. Além *is*o, em***garam-*e diferentes </line>

</par>

<par>

<line> algor*t**s de i*t*l*gência *rti*icial </line>

<line> previsão, tecnol*g*a *ad* vez mais </line>

</par>

<par>

<line> pelos gestores, aca**mic*s * pela *ocie*ade de f*rma ge*al. Demonstrou-se a heterog*n*idade </line>

<line> d* dese*penho dos d*fer*nte* mod*los, consider*nd* os d*stintos c*ntexto* in*titucionais d*s </line>

<line> países e os mom*ntos econômi**s globais. Por *im, destacou-se a relevância do emprego de </line>

</par>

<par>

<line> modelos ba**ados em algoritmos de intel*gênc*a a*tificial, *ssim como </line>

<line> aquel*s </line>

<line> baseados e* </line>

</par>

<par>

<line> técnicas est*tísticas tradicionais, para * análise *o fen*meno da criação de valo* corporativo. </line>

</par>

<par>

<line> O* *esultado* obt**os trazem i**licações práticas * diversos ag*ntes </line>

</par>

<par>

<line> P*imeiramente, *o*n*ce </line>

<line> a *nve*tidores </line>

<line> e anal*stas s*bsídios pa*a a </line>

<line> análise de *ariáve*s </line>

</par>

<par>

<line> direcionador*s de va**r, mesmo em períodos de cris** (Pa*demia d* Co*id-19 e *nvasão russa </line>

</par>

<par>

<line> Ucrâni*). Ademais, enfocam-se empr*sas *e paí*es emer*entes, mercados com grand* </line>

</par>

<par>

<line> po*e*c*al de retorno e usualmente menos abo*dado* p*la liter*tura. *lém disso, demonstra * </line>

</par>

<par>

<line> capaci*ade de algoritmos de </line>

<line> i*t*li**ncia art*ficial no mer*ado financeiro. S** a perspectiva </line>

</par>

<par>

<line> dos **s*ores, os resultados podem auxiliá-los a *ocar suas a*ões de </line>

<line> forma a a*rimorar as </line>

</par>

<par>

<line> prin*ip*is variáve*s determ*nante* da criaç*o ** val*r corporativo, mes*o em *empo </line>

</par>

<par>

<line> crises, c**siderando a heterogeneid*de d** *aíses *s*udados. </line>

</par>

<par>

<line> Por fim, suge*e-se qu* pesqu*sas futuras considerem outras proxies de valor </line>

</par>

<par>

<line> corporativo, como o Q de **bin o indicador ma*k*t-to-book. Su*ere-se ainda que *ej*m e </line>

</par>

<par>

<line> e*pr*gados algor*tmos de in*eligênci* artificia* que </line>

<line> p*ssibilitem a an*lise </line>

<line> longitudinal </line>

</par>

<par>

<line> dados, tal como as red*s n*ura*s artificiais lon* sho**-ter* memory. Por fim, * ampl*ação da </line>

</par>

<par>

<line> amostra *ara ou*ros países emergentes, </line>

<line> co*o dese*volvidos, *ossi*ilitar*a uma </line>

</par>

<par>

<line> comparação ainda m**s robu*ta dos resultados ob*idos. </line>

<line> Rev. *SA, Teresina, v. 22, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 20*5 www4.Unifsanet.com.br/*evi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pr*visão do Va*or Cor*orativo com uso de Alg*ritmos de Inteli**nci* **tificial </line>

</par>

<par>

<line> ABBASSI, W.; KUMARI, V.; PANDEY, *. K. What makes fi*ms vulnera*le to *he Russia- </line>

</par>

<par>

<line> Ukraine c*isis? The *ournal of R*s* Fin*nce, </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> AG*IA*, A. B. D et *l. Análise dos di*e*ionad*res de va*or em e*presas brasil*iras. RAM. </line>

</par>

<par>

<line> **vis*a de Administração Ma*kenzie, v. 12, p. 90-11*, 2011. Disp**ível </line>

</par>

<par>

<line> https://**i.or*/10.1*90/S1678-69**201100*200005. A**sso em: * jan. 20**. </line>

</par>

<par>

<line> ALTAF, N. Ec*nomic value a*ded or ear*ings: **at explains *a*k*t val*e in *ndian firms? </line>

</par>

<par>

<line> Future *usiness Journal, v. *, n. 2, p. 152-166, 2016. *isponível </line>

</par>

<par>

<line> https://doi.org/10.1016/j.fbj.2016.1*.0*1. </line>

</par>

<par>

<line> AVELAR, E. A et al. Inteli*ê*cia artificial e previsão de preços d* ativ*s **nan*e*r*s: u*a </line>

</par>

<par>

<line> r*vi*ão sistemática. Siste*a* & Ge*tão, v. *7, n. </line>

<line> 3, 2022. Disponível </line>

</par>

<par>

<line> https://doi.org/10.*09*5/1980-5160.2022.v17n3.1807. </line>

</par>

<par>

<line> BESANKO, * et al. A ec**omia da estra**gia. 5. ed. Por*o *legre: B*okman Edit*ra, </line>

</par>

<par>

<line> BOUGIAS, A.; *PISCOPO*, A.; LEL**AKIS, G. N. Val*ation *f Europe*n </line>

</par>

<par>

<line> *he Ru*sia-Ukrain* war. Econ**ics Le*ters, v. 218, 20*2. Disp*n*vel </line>

</par>

<par>

<line> https://doi.org/1*.10*6/j.econ*et.202*.110750. </line>

</par>

<par>

<line> BRAGA, *. P.; *ERREIRA, A. C. P. L.; LUD**MI*, T. *. Redes n*ur*i* artific*ais: </line>

<line> teoria e aplicaçõ*s. Rio de Janeiro: **C *dit**a, *007. </line>

<line> *AO, H.; LI*, T.; LI, Y.; ZH**G, H. Stock price pattern p*ediction bas*d o* complex </line>

</par>

<par>

<line> network </line>

<line> machi*e </line>

<line> learnin*. </line>

<line> Co*plexity, </line>

</par>

<par>

<line> CA*DIL*O, G.; BEND*NELL*, E.; TORLUCCI*, G. COV**19, ESG *nvesti*g, and t*e </line>

<line> res*l*ence of mo*e s*staina*le stoc*s: Evidence from European firms. Busi*e*s S**a*egy an* </line>

</par>

<par>

<line> Env*ronment, v. *2, </line>

<line> n. 1, p. 602-623, 2023. Disponível </line>

</par>

<par>

<line> https://do*.org/10.1002/b*e.*1*3. </line>

<line> FA*ELI, K et al. *nteligê**ia artificial: uma abordagem de *prendiza*o d* máquina. 2. </line>

<line> *d. Rio de Janeiro: LT*, 20*3. </line>

<line> *AI*EH, A.; AASRI, M. R. *co**m*c value added: Th* best indi*ator for m*asuring value </line>

<line> crea*i*n or just ** ill*sion. In*estme*t M*n**emen* and Financial Innovatio**, v. 20, *. 1, </line>

<line> p. 138-150, 2023. Dispo*í*el *m: http://dx.d*i.org/10.215*1/*mfi.20(1).2023.13. </line>

</par>

<par>

<line> GUJARATI, </line>

<line> D. *.; PORTER, *. C. Econometria básica. 5. ed. Porto Ale*re: Amg* </line>

</par>

<par>

<line> Editora, 2011. </line>

</par>

<par>

<line> a*. A*áli*e multivariada *e dados. Porto Aleg*e: Bookman *ditora, **09. </line>

</par>

<par>

<line> Disponív*l em: h*tp*://doi.org/10.1108/J*F-05-2022-0108. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, T*resin* PI, v. 22, n. 5, art. 1, p. 3-21, mai. 20*5 </line>

<line> www4.Unifs*net.com.br/revist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> E. *. A*elar, A. V. T**astchuk, R. O. M. *oares, A. A. Souza </line>

</par>

<par>

<line> HALL, *. H. Value creat*on m*asures: *n indust*y-based st*dy. I*ter*a*ional J*ur*al of </line>

</par>

<par>

<line> Prod*ctivity and P*rfo*mance Manag*me*t, v. 67, n. 2, p. *2*-44*, 2018. Dispo*ível em: </line>

<line> htt*s://*oi.org/10.1108/IJPPM-08-201*-0178. </line>

</par>

<par>

<line> R. N e* al. Determinant of Shar** B*nk\s Financial Perfo*m*nc* du*ing the </line>

</par>

<par>

<line> Covid-19 Pand*mic. *udapest International R*s*arch and Critic* I*stitu*e-Journal, v. 4, </line>

<line> n. 1, p. 298-309, 2021. Disponív*l em: htt*s://do*.org/10.33258/birci.v4i1.**9*. </line>

<line> *NF*BRICS. Led by China, Indi*, *he 5 BR*CS Na*ions no* Cont*ibut* More *o World GD* </line>

<line> than G7. Brics I*formation Portal, 2023. Dis*o*ível em: http://infobr*cs.org/post/38158. </line>

<line> JAM*S, G et al. *n intr*duct*on *o statis*ic*l *earning. Ne* Yo*k: *pringer, 2*1*. </line>

<line> D*sponível em: https://doi.org/10.10*7/978-1-**16-1418-1. </line>

</par>

<par>

<line> *ACZMAREK, et al. How ** s*rvive a pa**e*ic: *he corporate resilien*y o* tra*el and T </line>

</par>

<par>

<line> leisu*e **m*anies to the **VID-19 o*t*reak. </line>

<line> Tourism Managem*nt, v. 84, p. 104281, </line>

</par>

<par>

<line> 2021. Di*po*ív*l em: http*://do*.org/*0.1016/*.t*urman.20*0.104*81. </line>

<line> MULYANINGSIH, T.; *AHYANDI*, M.; S*RMIDI, T. Firms\ *in*ncial D*stress du*ing </line>

</par>

<par>

<line> the *OVID-19 *and*mic and Fiscal Incentiv*s. </line>

<line> Economi* Research In*titute for ASEAN </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> MARKOWITZ, H. ***tf*li* selection. The *our*al *f Finance, v. 7, n. 1, p. 77-91, 1*52. </line>

<line> MISHRA, S.; MOHANTY, P. *orporate gove*na*ce as a valu* driver for fi*m performanc*: </line>

<line> ev*dence from Ind*a. C*rporat* *o*ernance, v. 14, n. 2, p. 265-28*, 2014. Dis*oní*e* *m: </line>

<line> https://doi.org/10.1108/CG-12-201*-008*. </line>

<line> MO*IGLIANI, F.; M*LLER, M. H. The cost of c*pital, corporation *inance and the theory o* </line>

<line> investment. The Americ*n E*ono*ic Review, v. 48, n. 3, p. 261-297, 195*. Disponível em: </line>

<line> https://www.jsto*.org/stable/18097**. </line>

<line> OBSERVATÓRIO D* **LÍTICA EXTERNA E DA INSERÇÃO INTERNA*IONAL DO </line>

<line> BRASIL. Brics Recuperam prota*onismo com a guer*a na Ucrânia. *is*oní*el em: </line>

<line> https://op*b.org/2022/05/02/brics-*ecuperam-prot**onism*-c**-a-guerra-na-uc**n*a. </line>

<line> O'**ILL, J. Building bet*er global economi* B*ICs. *ew Y*r*: Gold*an Sachs, 2001. </line>

<line> PETRAV*I*S, T.; TA*OI*NIE*E, R. Corpor*te performa*ce and the m*asures of value </line>

<line> add*d. Tr*nsport, v. 23, *. 3, p. 194-2*1, 2008. Dispon*vel e*: h*tps://doi.org/10.38*6/164*- </line>

</par>

<par>

<line> Stock market p*ediction with mul*iple cl*ssifier*. </line>

</par>

<par>

<line> Inte**igen*e, v. 26, p. 2*-33, 2007. Disp*nível em: https://d*i.o*g/*0.1007/*1048*-0*6-0001- </line>

<line> *OSS, S. A e* a*. Admini*tração f*na*ceir*. Po*to Alegr*: AMGH Ed*tora, 2015. </line>

<line> SA*ORSKY, P. A ran**m *ores*s approach to p*ed*c*ing c*ean en**gy stock pr*ces. Jour*al </line>

</par>

<par>

<line> Risk and Fin*n*ia* M*nageme*t, v. 14, </line>

<line> *8, 2021. Dis*onível em: </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previ*ã* d* Val*r *orpo**tivo com *so d* Algoritmos de **teligênc*a Artificial </line>

</par>

<par>

<line> SAMPIERI, R. H.; COLLAD*, C. F.; LUCIO, P. B. Metodologia de pesq*i*a. São Paulo: </line>

<line> McGraw Hill, 2*06. </line>

</par>

<par>

<line> **NTOS, D. F. L. et al. *n*luência do risco financeiro na criação de valor </line>

<line> na indústri* </line>

</par>

<par>

<line> alimentíci* d* empresas li**adas na *3. Rev*s** Evidenciação Con*ábil & Fi*anças, v. 9, n. </line>

<line> SAR*EWIWATT*AN*, P.; WANIDWARANAN, P. *lte*n**i*e an****es of market va*u* </line>

<line> added: a case stud* of Thailand. Inve*tm*nt Man*g*ment and Financi*l Innovation*, v. </line>

<line> 1*, *. 1, p. 65-78, 2019. Dispo*ível em: https://*oi.org/10.2151*/imfi.16(1).2019.05. </line>

<line> *HYNKEVICH, Y et al. *orecasting p*ice m*v*ments *sing techn*cal indicators: </line>

<line> In*estigating th* *mp*ct of *arying input win*ow length. Neurocomput**g, v. 264, p. 7*-88, </line>

<line> 2017. *isponí*el em: https://doi.org/10.1016/j.*eucom.2016.*1.0*5. </line>

</par>

<par>

<line> YOUSAF, I.; PATEL, R.; *AROV*YA, L. The </line>

<line> reaction of G20+ sto*k *ar***s to </line>

</par>

<par>

<line> *ussi*-Ukraine conflict "b*ac*-swan" event: E*i*ence from event study appr*ach. Journ*l </line>

<line> o* *eh*v*oral and Experi*e*ta* F*nance, v. 35, p. 100723, 2022. Disponível e*: </line>

<line> https://doi.o*g/10.1016/*.*bef.2022.100*23. </line>

</par>

<par>

<line> Z*GHAL, D.; *AALOU*, A. Analysing value added as *n indic*to* </line>

<line> of intellectual </line>

</par>

<par>

<line> and its cons*quences on company perfo*mance. Journal of Intellectu*l *apital, v. 11, n. 1, </line>

<line> p. 39-60, *0*0. D*sponí*el em: https://doi.org/10.1108/*4691931011013325. </line>

<line> *G*ADEC*M*NTOS: Os autore* agradec*m ao Con*elho N*c*onal de Desenv*lv*m*nto </line>

<line> C*entífico e Tecn*lóg*co (CNPq) e à Fu*dação d* A*paro à P*sq*is* do Estado d* M*nas </line>

<line> Ge*a*s (*APEM*G) pel* apoio *a rea*ização da pesqu*sa. </line>

<line> Co*o Re*erencia* est* Artig*, conf*rme **NT: </line>

<line> AVELAR, E. *; T*RASTCHUK, A. V; SOARES, R. O. M; S*UZA. A. A. Previs** do Valor </line>

<line> C*rporativo *om *so de Algoritm*s *e Int*lig*ncia Artifici*l. Rev. FSA, Te*e*ina, v. 2*, n. 5, a**. 1, </line>

</par>

<par>

<line> Contribuição do* *utores </line>

<line> A. V. Tarastch*k </line>

<line> R. O. M. Soares </line>

</par>

<par>

<line> 1) conc*pção * planejamento. </line>

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<line> 2) análise e interpretação *os dados. </line>

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<line> 3) elaboração do rascunho ou na re*isã* crítica do conteú*o. </line>

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<par>

<line> *) *art**ipação na aprovação da versão *inal *o manuscrito. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, T*resina PI, v. *2, n. 5, a*t. 1, *. 3-21, mai. 2*2* </line>

<line> www4.Unifs*ne*.com.b*/revi*t* </line>

</par>

</page>

</document>

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Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.

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