Uma análise bibliométrica da pesquisa da inteligência artificial no mercado financeiro

Abstract

A inteligência artificial tem transformado o mercado financeiro, proporcionando aplicações inovadoras e implicando diversas mudanças. Neste contexto, o trabalho visa apresentar os resultados de um estudo cujo propósito foi identificar o perfil das publicações acadêmicas relacionadas à inteligência artificial no mercado financeiro, no período de 2016 a 2022. Para alcançar seus objetivos, foi adotada uma abordagem quantitativa, com foco em uma pesquisa documental que utiliza análise bibliométrica. O estudo analisou um total de 48 artigos, revelando uma tendência de crescimento na produção científica, com 38 artigos (79,17%) publicados nos últimos cinco anos. Dentre as publicações, o artigo A deep learning framework for financial time series using stacked autoencoders and long-short term memory, de Wei Bao, Jun Yue e Yulei Rao, destacou-se como o mais citado entre as publicações analisadas. O periódico Expert Systems with Applications possuiu o maior número de autorias. Em termos de afiliações, a China emergiu como o país com a maior participação no número de autorias, e as instituições mais produtivas foram a Central South University of Forestry & Technology e a Zhejiang University, ambas localizadas na China. O presente trabalho pode ser utilizado em pesquisas futuras sobre o tema inteligência artificial no mercado financeiro, pois proporciona uma visão abrangente da produção acadêmica recente, identificando o impacto, a produtividade, os autores, as instituições, as áreas de pesquisa, as tendências e as inter-relações entre as publicações científicas.