Machine Learning e Previsão de Sobrevivência de Empresas Start-up

Pesquisadores empregaram machine learning para prever o ciclo de vida de negócios na economia digital, aumentando a acurácia das previsões sobre longevidade empresarial e riscos de aquisição.

Contexto da pesquisa

O estudo conduzido por Shulei Yin da Qilu Normal University, localizado em Jinan, Shandong, China, visa oferecer uma análise mais precisa das empresas em um cenário econômico em rápida mudança. As tecnologias digitais, como machine learning, têm transformado o ambiente empresarial, tornando a previsibilidade mais desafiadora.

Método proposto

A pesquisa utilizou um modelo de árvore de regressão com gradiente (GBRT) para lidar com as complexas relações não lineares em grandes conjuntos de dados. A abordagem incorpora ferramentas da análise de sobrevivência: a curva de sobrevivência de Kaplan-Meier e o modelo de tempo de falha acelerada (AFT).

“O modelo GBRT refina a acurácia da previsão. A curva de Kaplan-Meier pode estimar a probabilidade de sobrevivência das empresas ao longo do tempo.”
(“The GBRT model refines prediction accuracy. The Kaplan-Meier curve can estimate the survival probability of firms over time.”)

— Shulei Yin, Pesquisadora, Qilu Normal University

Resultados e impacto

Os resultados indicam que a combinação dessas ferramentas oferece previsões significativamente mais precisas em comparação com modelos anteriores mais simples. Este avanço se torna relevante em um contexto onde o ciclo de vida tradicional de empresas tem se tornado cada vez mais instável devido a inovações rápidas e mudanças na demanda de consumo.

“A volatilidade torna difícil prever como as empresas vão se comportar.”
(“Such volatility makes it more difficult to predict how companies might behave.”)

— Shulei Yin, Pesquisadora, Qilu Normal University

As aplicações potenciais deste estudo incluem a capacidade de orientar estratégias empresariais e decisões de cadeia de suprimentos, baseadas na previsão de longevidade das startups. Com a possibilidade de prever quais empresas têm mais chances de prosperar, outras organizações podem ajustar suas operações de forma mais efetiva.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)