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Este estudo realiza uma análise bibliométrica abrangente e modelagem preditiva da pesquisa em risco financeiro de 2015 a 2024, integrando perspectivas conceituais, de conhecimento e de colaboração. Utilizando a estrutura PRISMA para triagem de literatura, o estudo identifica publicações, áreas de pesquisa e instituições de pesquisa. Uma abordagem de rede de co-citação revela a estrutura intelectual e trabalhos marco, enquanto a detecção de palavras-chave emergentes destaca tópicos de ponta, como incerteza na política econômica, risco climático e inovação verde. Além disso, o estudo propõe um novo modelo de previsão semântica, SEF-ACLSTM (Previsão de Evolução Semântica com LSTM Agrupadas Alinhadas), para prever a evolução dos temas de pesquisa até 2030. Os resultados identificam três principais clusters temáticos: inovação metodológica, gerenciamento de risco tradicional e finanças verdes. A análise preditiva indica uma crescente ênfase em tópicos orientados por metodologias e sustentabilidade, sugerindo uma mudança paradigmática na pesquisa em risco financeiro. As conclusões oferecem insights teóricos e orientação estratégica para futuras investigações acadêmicas e formulação de políticas.
Liu et al. (Ter,) estudaram esta questão.