Ajustes subjetivos e múltiplos modificados são difíceis de usar quando a relação entre múltiplos e variáveis fundamentais que os determinam torna-se complexa. Para esses casos, há técnicas estatísticas promissoras. Damodaran menciona:

1) regressões setoriais e
2) regressão de mercado.

1) Regressões setoriais

Em uma regressão, tentamos explicar uma variável dependente por meio de variáveis independentes que acreditamos que influenciem a primeira. As regressões apresentam três vantagens em relação à abordagem subjetiva:

1. O resultado da regressão fornece uma medida da força entre o múltiplo e a variável em uso.
2. Se a relação entre um múltiplo e o fundamento que estamos usando para explicá-lo for não-linear, a regressão pode ser modificada para permitir a relação.
3. Diferentemente da abordagem do múltiplo modificado, em que conseguimos controlar as diferenças de apenas uma variável, uma regressão pode ser estendida para permitir mais de uma variável e até efeitos cruzados entre essas variáveis.

Em geral, as regressões parecem particularmente adequadas à nossa tarefa em uma avaliação relativa, que é dar sentido a dados volumosos e, às vezes, contraditórios. Há duas perguntas básicas a responder, ao se executarem regressões setoriais:

• A primeira refere-se a como definir o segmento.

• A segunda envolve as variáveis independentes que usamos na regressão.