Gil-Alana, Luis AlberikoLafuente, CarmenBeleña, LeónAndrés Lafuente, Alfonso2026-09-282026-09-282026-11Gil-Alana, L A, Lafuente, C, Beleña, L & Andrés Lafuente, A 2026, 'Comparative analysis of profitability and volatility of AI, QC and mixed companies using fractional integration', Research in International Business and Finance, vol. 91, 103601. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2026.1036010275-5319https://hdl.handle.net/10641/8333Publisher Copyright: © 2026 The Authors.El crecimiento de las empresas de inteligencia artificial (IA) y computación cuántica (CC) ha aumentado el interés por el comportamiento financiero de estos sectores tecnológicos emergentes. Este estudio aplica técnicas de integración fraccionaria para analizar la persistencia de los rendimientos diarios y la volatilidad en empresas especializadas en actividades de IA, CC e híbridas IA–CC. Los resultados indican que las empresas de IA y de CC presentan grados similares de memoria larga y de comportamiento determinista en los rendimientos, mientras que las empresas híbridas muestran patrones menos persistentes. La volatilidad, en cambio, presenta una mayor persistencia en todos los grupos, aunque sin diferencias estructurales significativas. Estos hallazgos aportan evidencia novedosa sobre la dependencia a largo plazo que subyace a las dinámicas financieras diarias en industrias de alta innovación y destacan la utilidad de los modelos fraccionarios para caracterizar la estabilidad y el perfil de riesgo de las empresas que operan en ámbitos tecnológicos transformadores. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]The growth of artificial intelligence (AI) and quantum computing (QC) firms has heightened interest in the financial behavior of these emerging technology sectors. This study applies fractional integration techniques to analyze the persistence of daily returns and volatility in companies specialized in AI, QC, and hybrid AI–QC activities. The results indicate that AI and QC firms exhibit similar degrees of long memory and deterministic behavior in returns, while hybrid companies display less persistent patterns. Volatility, in contrast, shows higher persistence across all groups, yet without significant structural differences. These findings provide novel evidence on the long term dependence underlying daily financial dynamics in high innovation industries, and highlight the usefulness of fractional models for characterizing the stability and risk profile of firms operating in transformative technological domains.1547347enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Artificial IntelligenceQuantum Computingfractional integrationtime seriesBusiness, Management and Accounting (miscellaneous)FinanceYesjournal articleopen access10.1016/j.ribaf.2026.103601https://www.scopus.com/pages/publications/105049557978https://www.scopus.com/pages/publications/105049557978#tab=citedBy