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Prosper Lamothe Fernández 
, Manuel González Fernández
La valoración por múltiplos tiene en el PER (Price Earnings Ratio) uno de sus principales exponentes. La comparación del PER de un valor con la media histórica del mercado es un método común para evaluar la sobrevaloración o infravaloración de un activo. Este estudio analiza la relación del PER con variables y ratios obtenidos directamente de los estados financieros de compañías del Eurostoxx 600 y del SP500, empleando técnicas de machine learning. El objetivo del estudio es doble: determinar las variables con mayor impacto sobre el PER e identificar el algoritmo que mejor ajuste el comportamiento del PER, con el ánimo de completar la metodología de valoración de empresas desde la analítica avanzada de datos
The comparison of a stock’s PER with the historical market average is widely used to assess potential overvaluation or undervaluation. Its broad acceptance has led academics to study the variables influencing it, often using multiple regression and panel models. This study analyzes the relationship of the Price Earnings Ratio (PER) with variables and ratios obtained directly from the financial statements of companies in the Eurostoxx 600 and the S&P 500, employing machine learning techniques. The objective of the study is twofold: to determine the variables with the greatest impact on the PER and to identify the algorithm that best fits the behavior of the PER, with the aim of enhancing the methodology for company valuation through advanced data analytics
