Mapeamento de ferramentas oriundas da ciência da computação que busquem automatizar, apoiar ou modelar problemas das organizações no segmento financeiro
A globalização bem como a adoção das International Financial Reporting Standards (IFRS) como padrão em diferentes países, auxiliaram a integrar diversos mercados de capitais, distribuídos em bolsas de valores, como a NYSE (New York Stock Exchange) e a BM&FBOVESPA, as quais divulgam demonstrativos que seguem regulamentação em termos da harmonização para facilitar a tomada de decisão dos usuários (investidores). Neste contexto, o presente estudo visa mapear as ferramentas, sistemáticas, modelagens, sistemas, ou outras ferramentas da Ciência da Computação que tenham sido desenvolvidas direcionadas a automatizar, apoiar ou modelar problemas da área financeira de organizações. Para tal, foi realizada uma revisão sistemática na base IEEE Xplore, a partir da palavrachave “Financial” e da utilização de diversos critérios de seleção, como serem oriundos de periódicos, ter pontuação JCR (Journal Citation Reports), a análise do conteúdo dos artigos. Como resultado, foram identificadas diversas técnicas computacionais, como inteligência artificial, utilizando modelo de Monte Carlo e lógica fuzy para modelagem de conhecimento incerto em previsões de risco, redes neurais para aprendizagem de padrões de preço, bem como de técnicas de programação matemática para otimização de problemas de avaliação, planejamento e alocação de recursos. Com destaque a diversos estudos de caso relacionados com a questão de energia.
Mapeamento de ferramentas oriundas da ciência da computação que busquem automatizar, apoiar ou modelar problemas das organizações no segmento financeiro
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DOI: 10.22533/at.ed.00118091211
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Palavras-chave: Finanças, Ciência da Computação, Revisão Sistemática.
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Keywords: Financial, Computer Science, Systematic Review.
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Abstract:
The Globalization and adoption of International Financial Reporting Standards (IFRS) as standard in different countries, to integrate various capital markets, distributed on stock exchanges like NYSE (New York Stock Exchange) and the BM & FBOVESPA, which disclose statements that follow regulations in terms of harmonization to facilitate the decisionmaking of users (investors). In this context, this study aims to map the tools, systematic, modeling systems, or other tools of computer science that have been developed directed to automate, support or modeling problems of finance area. To this end, a systematic review was performed in IEEE Xplore database, from the keyword “Financial” and the use of various selection criteria, as they are from the journals have scoring JCR (Journal Citation Reports), content analysis articles, and so on. As a result, we identified several computational techniques, such as artificial intelligence, using fuzy Monte Carlo model and logic for uncertain knowledge modeling risk forecasting, neural networks for price patterns learning and mathematical programming techniques to optimize evaluation problems, planning and resource allocation. Highlighting several case studies related to the issue of energy.
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Número de páginas: 15
- Wagner Igarashi
