A produção do conhecimento científico sobre hierarchical time series forecasting: uma abordagem bibliométrica

Os estudos sobre as séries temporais hierárquicas (hierarchical time series forecasting) têm despertado a atenção da literatura. Em geral, uma série temporal hierárquica consiste em um conjunto de informações coletadas no tempo, as quais estão organizadas através de agrupamentos como a localização geográfica, o tipo de produto e outros atributos, por exemplo. O presente artigo realizou de maneira pioneira uma pesquisa bibliométrica acerca de todas as publicações indexadas junto à base da Web of Science, sobre as séries temporais hierárquicas, durante o período de 1996 a 2020. Destaca-se que o crescimento anual das publicações sobre esse tema é igual a 13.45% e que os Estados Unidos da América se destacam como o maior polo produtor de conhecimentos sobre as séries hierárquicas, concentrando aproximadamente 30% das pesquisas. Por fim, verificou-se que métodos híbridos para a reconciliação ótima de previsões, baseadas em algoritmos de machine learning tem sido recorrentes em pesquisas atuais.