Sem entrar em considerações sobre a qualidade ou precisão do modelo*, acho que esse tipo de trabalho mostra dois aspectos positivos da pesquisa que parece estar emergindo sobre mercado financeiro: primeiro, a pesquisa é baseada em dados, e não em premissas do tipo "assumimos que os mercados são arbitrados em tempo contínuo e que os custos de transação são inexistentes". Esse tipo de modelo tenta observar padrões que se repetiram em informações reais -- algo parecido com o que é feito em ciências. O modelo só é bom até que se prove errado, aí é substituído por um melhor. Valoriza a humildade. Segundo, as finanças parecem estar aprendendo com outros ramos do conhecimento. Essa tendência já é presente no mercado de trabalho, que há anos vai atrás de físicos, engenheiros, psicólogos, etc., e aparentemente está começando a ganhar força na academia. Novamente, mais humildade para um campo tão prejudicado pela arrogância.
* O Instituto de Tecnologia de Zurique conta com um grupo de estudos que segue uma linha parecida. Eles têm tentado desenvolver modelos que indicam quando uma bolha está próxima a estourar. A última bolha identificada por eles está na bolsa de Xangai, com uma reversão prevista para o final de julho. Tem funcionado, até agora (ver o gráfico).
Um comentário:
Mas modelo é modelo, modelo é falho... Acho que esse tipo de modelo pode receber as mesmas críticas de todos os outros modelos. Quando errar numa previsão (quando prever uma bolha que não se mostrou ou vice-versa), tem que inventar desculpinha para justificar a falha...
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