Finanzas estadísticas

Las finanzas estadísticas ^{[ 1 ]} son ​​la aplicación de la econofísica ^{[ 2 ]} a los mercados financieros . En lugar de las raíces normativas de las finanzas , utilizan un marco positivista . Incluyen ejemplos de la física estadística , con énfasis en las propiedades emergentes o colectivas de los mercados financieros. Los hechos estilizados observados empíricamente constituyen el punto de partida de este enfoque para comprender los mercados financieros.

1. Los mercados bursátiles se caracterizan por episodios de gran volatilidad de precios .
2. Las variaciones de precios son menos volátiles en los mercados alcistas y más volátiles en los mercados bajistas.
3. Las correlaciones entre los cambios de precios son más fuertes con una mayor volatilidad, y sus autocorrelaciones desaparecen rápidamente.
4. Casi todos los datos reales muestran más eventos extremos de los que se sospechaba.
5. Las correlaciones de volatilidad disminuyen lentamente.
6. Los volúmenes de negociación tienen memoria, al igual que las volatilidades.
7. Las variaciones de precios pasadas están correlacionadas negativamente con la volatilidad futura.

Las finanzas estadísticas se centran en tres áreas:

1. Los estudios empíricos se centraron en el descubrimiento de características estadísticas interesantes de los datos de series temporales financieras, con el objetivo de ampliar y consolidar los hechos estilizados conocidos .
2. El uso de estos descubrimientos para construir e implementar modelos que permitan fijar mejores precios para los derivados y anticipar el movimiento de los precios de las acciones, con énfasis en métodos y modelos no gaussianos .
3. El estudio del comportamiento colectivo y emergente en mercados simulados y reales para descubrir los mecanismos responsables de los hechos estilizados observados, con énfasis en los modelos basados ​​en agentes .

La econometría financiera también se centra en las dos primeras de estas tres áreas. Sin embargo, prácticamente no existe solapamiento ni interacción entre la comunidad de investigadores de finanzas estadísticas (que suelen publicar en revistas de física) y la comunidad de investigadores de econometría financiera (que suelen publicar en revistas de economía).

Las finanzas conductuales intentan explicar las anomalías de precios en términos del comportamiento sesgado de los individuos, centrándose principalmente en los agentes mismos y, en menor medida, en la agregación del comportamiento de los agentes. Las finanzas estadísticas se ocupan de las propiedades emergentes que surgen de sistemas con muchos agentes interactuando y, como tales, intentan explicar las anomalías de precios en términos del comportamiento colectivo. Las propiedades emergentes son en gran medida independientes de la singularidad de los agentes individuales porque dependen de la naturaleza de las interacciones de los agentes más que de los agentes mismos. Este enfoque se ha basado en gran medida en ideas que surgen de los sistemas complejos , las transiciones de fase , la criticidad , la criticidad autoorganizada , la no extensividad (véase la entropía de Tsallis ), los modelos q-gaussianos y los modelos basados ​​en agentes (véase el modelo basado en agentes ); ya que se sabe que estos pueden recuperar parte de la fenomenología de los datos del mercado financiero, los hechos estilizados , en particular la memoria de largo alcance y la escala debida a las interacciones de largo alcance.

En este campo, se ha argumentado que la descripción de los mercados financieros basada ciegamente en modelos de física estadística es errónea, ya que se ha demostrado que estos no se corresponden completamente con lo que ahora sabemos sobre los mercados financieros reales. En primer lugar, los operadores generan principalmente ruido, no correlaciones de largo alcance entre sí, excepto cuando todos compran o todos venden, como durante una salida a bolsa popular o durante una crisis. Un mercado no se encuentra en un punto crítico de equilibrio; el mercado resultante, al no estar en equilibrio, debe reflejar detalles de las interacciones de los operadores (la universalidad se aplica solo a una clase muy limitada de bifurcaciones, y el mercado no se sitúa en una bifurcación). Incluso si se considera la noción de equilibrio termodinámico no a nivel de los agentes, sino en términos de conjuntos de instrumentos, no se observan configuraciones estables. El mercado no se "autoorganiza" en un equilibrio estadístico estable; por el contrario, los mercados son inestables. Si bien los mercados podrían "autoorganizarse" en el sentido utilizado por los modelos de singularidad de tiempo finito, estos modelos son difíciles de refutar. Aunque los sistemas complejos nunca se han definido en un sentido amplio, los mercados financieros sí cumplen con criterios razonables para ser considerados sistemas adaptativos complejos . ^{[ 3 ]} La doctrina de Tallis ha sido cuestionada, ya que aparentemente es un caso especial de dinámica de Markov, poniendo en duda la noción misma de una "ecuación de Fokker-Planck no lineal". Además, los "hechos estilizados" estándar de los mercados financieros, como las colas pesadas, la escala y la universalidad, no se observan en los mercados de divisas reales, aunque sí se observan en los mercados de renta variable.

Desde fuera del tema, muchos han considerado este enfoque como una visión peligrosa de las finanzas, lo que ha generado críticas por parte de algunos economistas heterodoxos debido a: ^{[ 4 ]}

1. "Una falta de conocimiento del trabajo que se ha realizado dentro de la propia economía."
2. "Resistencia a una metodología estadística más rigurosa y sólida."
3. "La creencia de que se pueden encontrar regularidades empíricas universales en muchos ámbitos de la actividad económica."
4. "Los modelos teóricos que se utilizan para explicar los fenómenos empíricos."

En respuesta a estas críticas, se afirma que existe una maduración general de estos enfoques empíricos no tradicionales de las finanzas. ^{[ 5 ]} Esta defensa del tema no justifica el uso de metáforas físicas, pero sí defiende el enfoque empírico alternativo de la "econofísica".

Algunas de las afirmaciones clave sobre los datos han sido cuestionadas en términos de métodos de análisis de datos. ^{[ 6 ]}

Algunas ideas provenientes de las ciencias no lineales y la física estadística han contribuido a nuestra comprensión de los mercados financieros y podrían resultar útiles en el futuro. Sin embargo, los requisitos específicos del análisis estocástico para los modelos financieros son, al parecer, exclusivos de esta disciplina. Este enfoque de las finanzas presenta muchas deficiencias, y el enfoque tradicional, basado en la optimización del comportamiento individual a partir de la información y las preferencias, con supuestos que permiten la agregación en equilibrio, resulta aún más problemático.

Se ha sugerido que lo que se requiere es un cambio de mentalidad dentro de las finanzas y la economía que oriente el campo hacia los métodos de las ciencias naturales. ^{[ 7 ]} Quizás las finanzas deban concebirse más como una ciencia observacional donde los mercados se observan de la misma manera que el universo observable en cosmología, o los ecosistemas observables en las ciencias ambientales. Aquí, los principios locales pueden descubrirse mediante experimentos locales, pero es difícil imaginar experimentos globales significativos como factibles sin reproducir el sistema que se observa. La ciencia requerida se convierte en aquella basada en gran medida en el pluralismo (véase pluralismo científico, la visión de que algunos fenómenos observados en la ciencia requieren múltiples explicaciones para dar cuenta de su naturaleza), como en la mayoría de las ciencias que tratan con la complejidad, en lugar de un marco matemático unificado que deba verificarse experimentalmente.

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• Modelización y análisis de los mercados financieros
• Física estadística
• Análisis de series temporales

Consulte la bibliografía y los libros de texto de Econofísica.

• Jean-Philippe Bouchaud , Marc Potters , Teoría del riesgo financiero y valoración de derivados , Cambridge University Press (2003)
• Rosario N. Mantegna , H. Eugene Stanley , Introducción a la econofísica: correlaciones y complejidad en las finanzas , Cambridge University Press (1999)
• Neil F. Johnson , Paul Jefferies y Pak Ming Hui , Complejidad del mercado financiero: lo que la física puede decirnos sobre el comportamiento del mercado , Oxford University Press (2003)
• Mantegna, Rosario N.; Kertesz, Janos (2010). "Enfoque en el modelado de física estadística en economía y finanzas" . New Journal of Physics .

• Finanzas estadísticas en arXiv.org