Este estudio investiga la relación entre las características del CEO y el rendimiento de la empresa en economías emergentes y desarrolladas utilizando tanto técnicas de regresión en panel como de aprendizaje automático. Basándonos en la Teoría de los Altos Echelones, examinamos si la edad del CEO, la antigüedad, el género, el estatus de fundador y el origen del nombramiento influyen en el Retorno sobre Activos (ROA), el Retorno sobre Patrimonio (ROE) y la relación mercado-libro. Aplicamos modelos de efectos fijos y aleatorios para la inferencia y utilizamos modelos de bosque aleatorio y XGBoost para determinar la importancia de las características de cada rasgo del CEO. Nuestros hallazgos muestran que la antigüedad del CEO predice consistentemente una mejora en el ROE y el ROA, mientras que la edad del CEO y el estatus de fundador afectan negativamente el rendimiento de la empresa. Las CEO mujeres, aunque no son consistentemente significativas en los modelos básicos, influyen positivamente en la valoración del mercado en los mercados emergentes según los modelos de interacción. Las características a nivel de la empresa, como el tamaño y el apalancamiento, dominan los rasgos del CEO en la explicación de los resultados de rendimiento, especialmente en los rankings de aprendizaje automático. Al integrar la importancia de las características del aprendizaje automático, este estudio contribuye con un enfoque original a la evaluación del CEO, permitiendo a las empresas y a los responsables de políticas priorizar los rasgos de liderazgo que más importan. Los hallazgos tienen implicaciones prácticas para la planificación de sucesiones, la política de diversidad y los nombramientos ejecutivos basados en el rendimiento.