Predicción de Targets de M&A mediante Machine Learning: Desarrollo de una Herramienta de Screening basada en Datos Financieros Públicos

Abstract

La identificación de targets es una de las fases más intensivas del proceso de M&A. Antes de analizar una operación en detalle, los equipos revisan un universo muy amplio de compañías, filtran sectores, estudian ratios financieros y comparan posibles oportunidades. Este trabajo parte de esa necesidad: convertir una parte del screening inicial en un proceso más sistemático, reproducible y escalable. El foco se sitúa en empresas cotizadas de Estados Unidos porque existe una mayor disponibilidad de información financiera estandarizada y una base histórica amplia de operaciones. La base de datos combina operaciones completadas de PitchBook con estados financieros de Compustat. Con esa información se construye una etiqueta binaria: target cuando una empresa fue adquirida y no target cuando pertenece al grupo de control. A partir de esto, se construye un pipeline completo de machine learning que combina la ingeniería de features, tratamiento del desbalanceo de clases y comparativa de doce modelos de machine learning, culminando en un dashboard web interactivo para la exploración de resultados con informes automatizados.

Target identification is one of the most relevant and least scalable stages of the mergers and acquisitions process. Before valuing a company, negotiating a transaction or analysing synergies, M&A teams must review a broad universe of companies and decide which candidates deserve deeper analysis. This Final Degree Project addresses that practical need by developing a Machine Learning-based screening tool using public financial data. The objective is not to replace the analyst or to predict acquisitions with certainty, but to make the first screening stage more systematic, reproducible and efficient. The project focuses on listed companies in the United States because this market offers broad access to standardised financial information and a large historical base of M&A transactions. The dataset combines completed transactions from PitchBook with annual financial statements from Compustat, accessed through WRDS. From this integration, a binary target variable is built: companies acquired in the selected period are labelled as targets, while companies not acquired form the non-target control group.