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AI and Quantum Trading Agents: Cybersecurity, Governance, and Regulatory Challenges in Financial Decision-Making

Este estudo emprega uma revisão de mapeamento sistemático de 96 fontes interdisciplinares para identificar lacunas críticas de governança e propor uma agenda de pesquisa abrangente para regular a convergência de IA e tecnologias quânticas no trading financeiro autônomo, abordando a atual falta de frameworks integrados para cibersegurança, responsabilidade e gestão de risco sistêmico.

Audrey Rah2026-07-07
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Macroeconomic Liquidity Transmission to the Cryptocurrency Market: A Correlation Study of Dxy and Usdt Dominance

Este estudo demonstra empiricamente que a relação entre o Índice do Dólar Americano (DXY) e a Dominância do USDT é uma correlação significativa e dependente de regime, impulsionada por condições de liquidez macroeconômica em vez de causalidade defasada, com sua força e direção variando substancialmente através de diferentes ciclos de mercado em apoio à Hipótese do Mercado Adaptativo.

NAFI AL KAUTSAR PUTRAWAN2026-07-07
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Disentangling the Monetary-Fiscal Nexus in a Developing Economy: A Dual-Model ARDL Analysis of Public Debt Servicing, Short-Term Debt, and Inflation in Ghana

Este estudo analisa os dados de Gana de 1980–2020 utilizando uma abordagem de modelo duplo ARDL para revelar que, embora o serviço da dívida pública reduza significativamente a inflação doméstica ao expulsar os gastos produtivos, a maturidade da dívida de curto prazo não tem impacto estatístico, sugerindo que a estabilização cambial e a gestão da procura são mais críticas para a estabilidade económica do que a alteração dos perfis de dívida.

Isaac Nyame, Gabriel Osei Forkuo2026-07-07
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Heterogeneous Trader Responses to Macroeconomic Surprises: A Simulation of Order-Flow Dynamics

Este artigo apresenta uma estrutura de simulação calibrada que modela quatro arquétipos distintos de traders para demonstrar como preferências de risco e níveis de informação heterogêneos impulsionam respostas variadas do fluxo de ordens a surpresas macroeconômicas, revelando que agentes sofisticados e de baixa aversão ao risco capitalizam choques de forma mais eficaz enquanto a liquidez ambiente amplifica essas dinâmicas.

Haochuan Wang2026-07-07
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The impact of blue finance development on the green total factor productivity of coastal areas

Este artigo demonstra empiricamente que o desenvolvimento das finanças azuis aumenta significativamente a produtividade total de fatores verdes nas cidades costeiras da China, principalmente por meio da atualização da estrutura industrial, da otimização da alocação de recursos verdes e do fortalecimento da regulação ambiental, com efeitos que variam conforme a região e as características financeiras.

Shenglin Zhou, Zhicheng Wan, Yudan Cai, Na Li2026-07-07
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Green Infrastructure Financing in Developing Countries: Trends, Opportunities and Challenges

Este estudo revisa sistematicamente a literatura e analisa um estudo de caso indiano para identificar que, embora os países em desenvolvimento utilizem diversos mecanismos de financiamento, como títulos verdes e parcerias público-privadas para infraestrutura verde, eles enfrentam desafios significativos, como incerteza regulatória e altos custos iniciais, necessitando de governança fortalecida e estratégias de financiamento híbrido para reduzir as lacunas de financiamento.

Bronson Mutanda, Bomi Nomlala2026-07-07
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Asset-Universe Design and Action-Space Granularity in Cointegration-Based Deep Reinforcement Learning for Cryptocurrency Statistical Arbitrage

Este estudo demonstra que o desempenho fora da amostra do aprendizado por reforço profundo baseado em cointegração para arbitragem estatística de criptomoedas é criticamente dependente da construção do universo de ativos e da granularidade do espaço de ações, com designs de universo específicos (como Payment-Coin e Baseline 14) e espaços de ação binários produzindo retornos superiores em comparação com universos mais amplos ou especificações de ação granulares.

Veliota Drakopoulou2026-07-07
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VP-OilEx-STFN: Structural-Gated Mixed-Frequency Nowcasting for Oil Export Prediction in Norway and Thailand

Este artigo apresenta o VP-OilEx-STFN, uma estrutura de aprendizado profundo de portão estrutural que integra dados de frequências mistas com mecanismos econômicos específicos de cada país para superar significativamente os benchmarks tradicionais na previsão imediata (nowcasting) das exportações mensais de petróleo tanto para a Noruega quanto para a Tailândia.

Uparittha Intarasat, Nassamon Bootwisas, Pasin Marupanthorn2026-07-07
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Machine Learning Feature Importance vs. Fixed-Effects Regression: Which Variables Actually Drive CSR–Firm Value Relationships in Africa?

Este estudo demonstra que a combinação da importância de atributos de aprendizado de máquina com regressão de efeitos fixos revela não linearidades críticas e efeitos de interação — tais como limiares na independência do conselho e dualidade do CEO dependente de contexto — que modelos lineares tradicionais negligenciam, oferecendo, assim, um framework de duas etapas superior para compreender os impulsionadores das relações entre RSC e valor da firma em mercados financeiros africanos.

Mutala Zubeiru, Professor Uwuigbe Olubukunola Ranti, Osman Issah2026-07-06