Analisi sperimentale del settore tecnologico italiano tramite supporto di ChatGPT e Finsheet

Il documento presenta un’analisi sperimentale del settore tecnologico italiano, basata su un campione rappresentativo di società quotate appartenenti all’indice FTSE Italia Tecnologia. L’obiettivo dello studio è esplorare i principali driver di valutazione del settore attraverso l’utilizzo di multipli unlevered, value maps e analisi comparabili. L’analisi è stata sviluppata con il supporto congiunto di ChatGPT e Finsheet. ChatGPT è stato utilizzato per assistere nella definizione della metodologia, nella selezione del campione di imprese e nell’interpretazione dei risultati dell’analisi comparabile. Finsheet è stato impiegato per l’estrazione automatizzata delle metriche finanziarie necessarie alla costruzione del dataset e al calcolo dei multipli di valutazione. Il lavoro include: – costruzione di un campione bilanciato di società tecnologiche italiane quotate, rappresentative dei principali sotto-segmenti del settore (software, IT services, semiconduttori, cybersecurity, IoT e distribuzione ICT);– definizione delle metriche finanziarie necessarie per l’analisi comparabile e per il calcolo del multiplo EV/EBITDA nella versione unlevered, che neutralizza l’effetto della struttura finanziaria delle imprese;– costruzione del dataset finanziario tramite estrazione delle variabili disponibili in Finsheet (Enterprise Value, Net Debt, EBITDA, Tax Rate, Revenue);– sviluppo di value maps che mettono in relazione multipli di mercato e indicatori operativi (in particolare EV/EBITDA vs EBITDA margin);– identificazione e gestione di osservazioni distorsive nel campione attraverso procedure di pulizia dei dati e analisi degli outlier;– stima di una retta di regressione tra redditività operativa e multipli di mercato per valutare la relazione tra margini operativi e valutazioni nel settore tecnologico. I risultati evidenziano come nel settore tecnologico italiano i multipli di mercato siano influenzati non solo dalla redditività operativa, ma anche da fattori quali la scalabilità del modello di business, le aspettative di crescita e le differenze tra sotto-settori tecnologici. In particolare, le imprese software e IT services tendono a presentare multipli più elevati rispetto ai modelli di business caratterizzati da margini più bassi, come la distribuzione ICT. Lo studio rappresenta un esperimento metodologico volto a valutare come l’integrazione tra intelligenza artificiale generativa e strumenti di financial data extraction possa supportare la costruzione di analisi di settore e modelli di valutazione comparabile nel contesto dei mercati azionari.