DINÂMICA FINANCEIRA E SÉRIES TEMPORAIS: UM ESTUDO BIBLIOMÉTRICO E SISTEMÁTICO DA PRODUÇÃO ACADÊMICA - Soto, José Andrés Bayona; Claro, Genny Torcoroma Navarro; Dueñas, David Josué Ascanio (ARACÊ, 2025)
Este artigo apresenta um estudo bibliométrico sistemático sobre a aplicação de modelos de séries temporais na análise das finanças corporativas no período de 2010 a 2025. Por meio do exame de 84 artigos científicos indexados em bases de dados acadêmicas, são identificados e sintetizados cinco eixos temáticos principais: evolução teórica dos modelos, abordagens metodológicas, áreas de aplicação, tendências emergentes e integração da inteligência artificial. Os resultados demonstram uma transição dos modelos univariados clássicos, como ARIMA e SARIMA, para arquiteturas híbridas mais robustas e complexas, como LSTM-ARFIMA, que combinam aprendizado profundo com técnicas econométricas tradicionais. Essas metodologias são aplicadas em contextos diversos, incluindo previsão de falências, gestão de risco financeiro, formulação de políticas públicas e avaliação de desempenho corporativo. Além disso, observa-se uma crescente relevância da inteligência artificial e do aprendizado de máquina como ferramentas complementares para lidar com problemas financeiros caracterizados por altos níveis de volatilidade e não linearidade. Esse panorama metodológico e temático permite identificar lacunas de pesquisa e potenciais sinergias entre disciplinas correlatas. O estudo conclui destacando a necessidade de desenvolver modelos mais integrados e adaptativos, capazes de aprimorar a precisão das projeções financeiras e fortalecer a tomada de decisões estratégicas em ambientes dinâmicos e incertos. As implicações teóricas e práticas da análise são relevantes tanto para acadêmicos quanto para profissionais da área financeira interessados em metodologias avançadas para compreender as dinâmicas corporativas contemporâneas.