Využití strojového učení v tržním porovnání - Staňková, Veronika (2025)
Tradičně metoda tržního porovnání vyžaduje identifikaci porovnatelné skupiny, což dodnes přináší nevyřešené praktické obtíže. Tato disertační práce se snaží poskytnout cenné poznatky o praktičnosti, efektivitě a přesnosti strojového učení v relativním oceňování. Využívá moderní algoritmus strojového učení, Gradient Boosting Decision Trees (GBDT), k přímé predikci oceňovacího násobitele. Použit byl roční datový soubor veřejně obchodovaných amerických společností za období 1980-2021. Testovány byly nejběžnější násobitele (EV/EBITDA, EV/EBIT, P/E a EV/S). Výkon GBDT byl hodnocen srovnáním s metodou založenou na odvětví. GBDT konzistentně překonával Alternativní metodu s průměrným snížením mediánu absolutní procentní chyby o 30 procentních bodů a zvýšením korelace mezi predikovanými a skutečnými násobiteli v průměru o 40 procentních bodů. Výsledky podporují potenciál GBDT jako doplňkového nástroje v oceňovací praxi.