AI and Machine Learning in M&A: A Quantitative Analysis of Their Impact on Deal Outcomes

Abstract

Questa tesi esplora l'impatto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML) sui processi di fusioni e acquisizioni (M&A). Nel primo capitolo, vengono forniti una panoramica su AI e ML e una spiegazione del loro utilizzo in ambito finanziario. Successivamente, viene introdotto il concetto di M&A e descritto come queste tecnologie stiano rivoluzionando tali operazioni, migliorandone l'efficienza, la previsione dei rischi e l'integrazione post-acquisizione.

Nel secondo capitolo si affronta un'analisi empirica basata su dati reali di M&A, mediante regressioni volte a dimostrare l'importanza di AI e ML nel migliorare i risultati di tali operazioni. Nel terzo capitolo, si applicano simulazioni di Monte Carlo per ampliare il campione e valutare l'effetto di variazioni specifiche di variabili chiave sull'andamento delle acquisizioni, evidenziando l'influenza di AI e ML nel contesto dell'incertezza.

La tesi si conclude con una riflessione sull'importanza dell'etica nell'adozione di AI, sottolineando le sfide e le responsabilità che queste tecnologie comportano nel contesto delle decisioni aziendali e delle operazioni finanziarie.