Cash Conversion Cycle as an Intelligent Predictor of Persistent Stock Price Dynamics in Artificial Intelligence–Driven Firms : An AI-Based Decision-Making Framework

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Abstract

La investigación demuestra que la gestión eficaz del capital de trabajo, examinada a través del ciclo de conversión en efectivo (CCC), proporciona información económicamente relevante que aún no se refleja en el mercado bursátil. Los investigadores predicen la dinámica de los precios de las acciones del CCC ante la complejidad informativa y la intensidad intangible en estos entornos, centrándose en empresas líderes de gran capitalización en el campo de la inteligencia artificial (IA): Meta, Tesla, Alphabet, Amazon, Microsoft, Apple y Nvidia. El periodo de datos abarca desde diciembre de 2012 hasta septiembre de 2025 con frecuencia mensual, lo que proporciona una visión integral de la interacción entre la eficiencia operativa y la valoración bursátil a lo largo del tiempo. Presentamos evidencia de dependencia de memoria larga y relaciones de equilibrio persistentes entre la eficiencia operativa y la valoración del mercado utilizando modelos ARFIMA y VAR fraccionalmente cointegrado (FCVAR). La continuidad del CCC y de los precios de las acciones es altamente heterogénea entre las empresas, según confirman las pruebas de raíz unitaria e integración fraccionaria. El análisis de causalidad de Granger revela que en algunas empresas el CCC tiene una influencia significativa en los movimientos de los precios de las acciones; en otras empresas, los movimientos de los precios de las acciones influyen en el CCC; y en Tesla no se encuentra tal relación significativa. Los vínculos de equilibrio a largo plazo entre la eficiencia del capital de trabajo y la valoración bursátil se confirman mediante las estimaciones del FCVAR, que presentan valores todos ellos entre muy negativos y moderadamente positivos de los coeficientes de cointegración. Los resultados implican que la información se incorpora lentamente a los precios, lo cual desempeña un papel en las fricciones informativas. Esta investigación aporta valor a estudios previos sobre la relación entre la eficiencia del capital de trabajo y los precios de las acciones. Este estudio sirve como base empírica para un sistema de toma de decisiones basado en IA donde el CCC se ha utilizado como predictor inteligente de la dinámica de los precios de las acciones. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]