ABORDAGEM ESTOCÁSTICA NA AVALIAÇÃO ECONÔMICO-FINANCEIRA DO PROCESSO DE FUSÕES & AQUISIÇÕES – F&A: ESTUDO DE CASO DA TOTVS S/A
Bibliographic record
Abstract
O presente estudo objetiva verificar se o processo de fusão ou aquisição gera valor à empresa compradora envolvida por meio da determinação de uma função de distribuição de probabilidade de ocorrência de sinergia em um caso de Fusão e Aquisição (F&A) de uma empresa cujo capital prioritário é intangível, nesse caso a TOTVS S/A. Para tanto, utilizou-se da metodologia de fluxo de caixa descontado, com o intuito de verificar o valor da empresa antes e depois da fusão, e assim calcular o valor da sinergia. Associada a essa técnica foi introduzida a Simulação Monte Carlo, com o objetivo de avaliar o efeito das oscilações da economia no valor da empresa. Como resultado observou-se que houve uma sinergia positiva decorrente da fusão e que as oscilações simuladas na economia, apesar de diminuir o valor da empresa, garantiram com quase 100% de certeza que haveria sinergia positiva no caso da fusão.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".