Finanzas conductuales cuantitativas - Quantitative behavioral finance
Las finanzas conductuales cuantitativas es una nueva disciplina que utiliza metodología matemática y estadística para comprender los sesgos conductuales junto con la valoración .
La investigación se puede agrupar en las siguientes áreas:
- Estudios empíricos que demuestran desviaciones significativas de las teorías clásicas.
- Modelado utilizando los conceptos de efectos conductuales junto con el supuesto no clásico de la finitud de los activos.
- Pronóstico basado en estos métodos.
- Estudios de mercados de activos experimentales y uso de modelos para pronosticar experimentos.
Historia
La teoría predominante de los mercados financieros durante la segunda mitad del siglo XX ha sido la hipótesis del mercado eficiente (EMH) que establece que toda la información pública se incorpora a los precios de los activos. Cualquier desviación de este precio real es rápidamente aprovechada por traders informados que intentan optimizar sus retornos y restablece el precio de equilibrio real. Entonces, para todos los propósitos prácticos, los precios de mercado se comportan como si todos los comerciantes persiguieran su propio interés con información completa y racionalidad.
Hacia finales del siglo XX, esta teoría fue cuestionada de varias formas. Primero, hubo una serie de grandes eventos de mercado que arrojaron dudas sobre los supuestos básicos. El 19 de octubre de 1987, el promedio Dow Jones se desplomó más del 20% en un solo día, ya que muchas acciones más pequeñas sufrieron pérdidas más profundas. Las grandes oscilaciones de los días siguientes proporcionaron un gráfico que se parecía al famoso crash de 1929. El crash de 1987 supuso un rompecabezas y un desafío para la mayoría de los economistas que habían creído que tal volatilidad no debería existir en una época en la que la información y los flujos de capital son mucho más elevados. eficientes de lo que eran en la década de 1920.
A medida que avanzaba la década, el mercado japonés se disparó a alturas que estaban lejos de cualquier evaluación realista de las valoraciones. Las relaciones precio-ganancias se dispararon a tres dígitos, ya que Nippon Telephone y Telegraph lograron una valoración de mercado (precio de mercado multiplicado por el número de acciones) que excedió toda la capitalización de mercado de Alemania Occidental. A principios de 1990, el índice Nikkei se situó en 40.000 y casi se duplicó en dos años. En menos de un año, el Nikkei cayó a casi la mitad de su pico.
Mientras tanto, en los EE. UU., El crecimiento de las nuevas tecnologías, en particular Internet, generó una nueva generación de empresas de alta tecnología, algunas de las cuales se cotizaron en bolsa mucho antes de que se obtengan ganancias. Como en la burbuja del mercado de valores japonés una década antes, estas acciones se dispararon a valoraciones de mercado de miles de millones de dólares, a veces incluso antes de que tuvieran ingresos. La burbuja continuó en 2000 y la consiguiente caída redujo muchas de estas acciones a un pequeño porcentaje de su valor de mercado anterior. Incluso algunas empresas de tecnología grandes y rentables perdieron el 80% de su valor durante el período 2000-2003.
Estas grandes burbujas y choques en ausencia de cambios significativos en la valoración arrojan dudas sobre el supuesto de mercados eficientes que incorporen toda la información pública de manera precisa. En su libro, "Irrational Exuberance" , Robert Shiller analiza los excesos que han afectado a los mercados y concluye que los precios de las acciones se mueven por encima de los cambios en la valoración. Esta línea de razonamiento también ha sido confirmada en varios estudios (por ejemplo, Jeffrey Pontiff), de fondos cerrados que se negocian como acciones, pero tienen una valoración precisa que se informa con frecuencia. (Consulte Seth Anderson y Jeffrey Born "Fijación de precios de fondos cerrados" para una revisión de los documentos relacionados con estos temas).
Además de estos desarrollos mundiales, otros desafíos para la economía clásica y la EMH provienen del nuevo campo de la economía experimental iniciado por Vernon L. Smith, quien ganó el Premio Nobel de Economía en 2002 . Estos experimentos (en colaboración con Gerry Suchanek, Arlington Williams y David Porter y otros) muestran a participantes que intercambian un activo definido por los experimentadores en una red de computadoras. Una serie de experimentos involucraron un solo activo que paga un dividendo fijo durante cada uno de los 15 períodos y luego pierde su valor. Contrariamente a las expectativas de la economía clásica, los precios comerciales a menudo se disparan a niveles mucho más altos que el pago esperado. De manera similar, otros experimentos mostraron que muchos de los resultados esperados de la economía clásica y la teoría de juegos no se confirman en los experimentos. Una parte clave de estos experimentos es que los participantes ganan dinero real como consecuencia de sus decisiones comerciales, por lo que el experimento es un mercado real en lugar de una encuesta de opinión.
Las finanzas conductuales (BF) es un campo que ha crecido durante las últimas dos décadas en parte como reacción a los fenómenos descritos anteriormente. Utilizando una variedad de métodos, los investigadores han documentado sesgos sistemáticos (por ejemplo, reacción insuficiente, reacción exagerada, etc.) que ocurren tanto entre inversores profesionales como entre novatos. Los investigadores de finanzas del comportamiento generalmente no se suscriben a EMH como consecuencia de estos sesgos. Sin embargo, los teóricos de la EMH contrarrestan que, si bien la EMH hace una predicción precisa sobre un mercado basada en los datos, BF generalmente no va más allá de decir que la EMH está equivocada.
Investigación en finanzas conductuales cuantitativas
El intento de cuantificar los sesgos básicos y utilizarlos en modelos matemáticos es el tema de las finanzas conductuales cuantitativas. Caginalp y sus colaboradores han utilizado métodos estadísticos y matemáticos tanto en los datos del mercado mundial como en los datos económicos experimentales para hacer predicciones cuantitativas. En una serie de artículos que se remontan a 1989, Caginalp y sus colaboradores han estudiado la dinámica del mercado de activos utilizando ecuaciones diferenciales que incorporan estrategias y sesgos de los inversores, como la tendencia de precios y la valoración dentro de un sistema que tiene efectivo y activos finitos. Esta característica es distinta de las finanzas clásicas en las que se asume un arbitraje infinito.
Una de las predicciones de esta teoría por Caginalp y Balenovich (1999) fue que una mayor oferta de efectivo por acción resultaría en una burbuja más grande. Los experimentos de Caginalp, Porter y Smith (1998) confirmaron que duplicar el nivel de efectivo, por ejemplo, mientras se mantiene un número constante de acciones, esencialmente duplica la magnitud de la burbuja.
El uso de ecuaciones diferenciales para predecir los mercados experimentales a medida que evolucionaron también resultó exitoso, ya que las ecuaciones eran aproximadamente tan precisas como los pronosticadores humanos que habían sido seleccionados como los mejores comerciantes de experimentos anteriores (Caginalp, Porter y Smith).
El desafío de utilizar estas ideas para pronosticar la dinámica de los precios en los mercados financieros ha sido el foco de algunos de los trabajos recientes que han fusionado dos métodos matemáticos diferentes. Las ecuaciones diferenciales se pueden utilizar junto con métodos estadísticos para proporcionar pronósticos a corto plazo.
Una de las dificultades para comprender la dinámica de los mercados financieros ha sido la presencia de “ ruido ” ( Fischer Black ). Los eventos mundiales aleatorios siempre están haciendo cambios en las valoraciones que son difíciles de extraer de cualquier fuerza determinista que pueda estar presente. En consecuencia, muchos estudios estadísticos solo han mostrado un componente no aleatorio insignificante. Por ejemplo, Poterba y Summers demuestran un pequeño efecto de tendencia en los precios de las acciones. White mostró que el uso de redes neuronales con 500 días de acciones de IBM no tuvo éxito en términos de pronósticos a corto plazo.
En ambos ejemplos, el nivel de "ruido" o cambios en la valoración aparentemente supera cualquier posible efecto de comportamiento. Durante la última década se ha desarrollado una metodología que evita este escollo. Si se puede restar la valoración a medida que varía en el tiempo, se pueden estudiar los efectos conductuales restantes, si los hay. Un primer estudio en este sentido (Caginalp y Greg Consantine) estudió la proporción de dos fondos cerrados clon. Dado que estos fondos tenían la misma cartera pero se negociaban de forma independiente, la relación es independiente de la valoración. Un estudio estadístico de series de tiempo mostró que esta relación no era muy aleatoria y que el mejor predictor del precio de mañana no es el precio de hoy (como sugiere EMH) sino a mitad de camino entre el precio y la tendencia del precio.
El tema de las reacciones exageradas también ha sido importante en las finanzas conductuales. En su tesis de doctorado de 2006, Duran examinó 130.000 puntos de datos de precios diarios para fondos cerrados en términos de su desviación del valor liquidativo (NAV). Es probable que los fondos que exhiban una gran desviación del valor liquidativo se comporten en la dirección opuesta al día siguiente. Aún más interesante fue la observación estadística de que una gran desviación en la dirección opuesta precedió a desviaciones tan grandes. Estos precursores pueden sugerir que una causa subyacente de estos grandes movimientos, en ausencia de un cambio significativo en la valoración, puede deberse al posicionamiento de los operadores antes de las noticias anticipadas. Por ejemplo, suponga que muchos operadores anticipan noticias positivas y compran acciones. Si las noticias positivas no se materializan, se inclinan a vender en grandes cantidades, suprimiendo así el precio significativamente por debajo de los niveles anteriores. Esta interpretación es inconsistente con EMH pero es consistente con las ecuaciones diferenciales de flujo de activos (AFDE) que incorporan conceptos de comportamiento con la finitud de los activos. Continúan las investigaciones sobre los esfuerzos para optimizar los parámetros de las ecuaciones de flujo de activos a fin de pronosticar precios a corto plazo (ver Duran y Caginalp).
Es importante clasificar el comportamiento de las soluciones para el sistema dinámico de ecuaciones diferenciales no lineales. Duran estudió el análisis de estabilidad de las soluciones para el sistema dinámico de AFDEs no lineales en R ^ 4, en tres versiones, analítica y numéricamente. Encontró la existencia de un número infinito de puntos fijos (puntos de equilibrio) para las dos primeras versiones. Concluyó que estas versiones de AFDE son sistemas matemáticamente inestables estructuralmente mediante el uso de una extensión del Teorema de Peixoto para variedades bidimensionales a una variedad tetradimensional. Además, obtuvo que no existe un punto crítico (punto de equilibrio) si el descuento crónico durante el último intervalo de tiempo finito es distinto de cero para la tercera versión de los AFDE.