Econofísica

La econofísica es un campo de investigación interdisciplinario no ortodoxo (en economía), que aplica teorías y métodos originalmente desarrollados por físicos para resolver problemas en economía, generalmente aquellos que incluyen incertidumbre o procesos estocásticos y dinámicas no lineales. . Algunas de sus aplicaciones al estudio de los mercados financieros también se han denominado finanzas estadísticas, en referencia a sus raíces en la física estadística. La econofísica está estrechamente relacionada con la física social.

Historia

Físicos' el interés por las ciencias sociales no es nuevo (ver, por ejemplo,); Daniel Bernoulli, por ejemplo, fue el creador de las preferencias basadas en la utilidad. Uno de los fundadores de la teoría económica neoclásica, el ex profesor de economía de la Universidad de Yale, Irving Fisher, se formó originalmente con el renombrado físico de Yale, Josiah Willard Gibbs. Asimismo, Jan Tinbergen, que ganó el primer Premio Nobel de Ciencias Económicas en 1969 por haber desarrollado y aplicado modelos dinámicos para el análisis de procesos económicos, estudió física con Paul Ehrenfest en la Universidad de Leiden. En particular, Tinbergen desarrolló el modelo gravitacional del comercio internacional que se ha convertido en el caballo de batalla de la economía internacional.

La econofísica se inició a mediados de la década de 1990 por varios físicos que trabajaban en el subcampo de la mecánica estadística. Insatisfechos con las explicaciones y enfoques tradicionales de los economistas –que usualmente priorizaban enfoques simplificados en aras de modelos teóricos solubles sobre el acuerdo con datos empíricos– aplicaron herramientas y métodos de la física, primero para tratar de hacer coincidir conjuntos de datos financieros y luego para explicar más. Fenómenos económicos generales.

Una fuerza impulsora detrás del surgimiento de la econofísica en este momento fue la repentina disponibilidad de grandes cantidades de datos financieros, a partir de la década de 1980. Se hizo evidente que los métodos tradicionales de análisis eran insuficientes: los métodos económicos estándar se ocupaban de agentes homogéneos y de equilibrio, mientras que muchos de los fenómenos más interesantes de los mercados financieros dependían fundamentalmente de agentes heterogéneos y situaciones alejadas del equilibrio.

El término "econofísica" fue acuñado por H. Eugene Stanley, para describir la gran cantidad de artículos escritos por físicos sobre los problemas de los mercados (de valores y otros), en una conferencia sobre física estadística en Kolkata (antes Calcuta) en 1995 y apareció por primera vez en su publicación de actas. en Physica A 1996. La reunión inaugural sobre econofísica fue organizada en 1998 en Budapest por János Kertész e Imre Kondor. El primer libro sobre econofísica fue de R. N. Mantegna & HE Stanley en 2000.

La serie de reuniones casi periódicas sobre el tema incluye: ECONOPHYS-KOLKATA (celebrada en Kolkata y Delhi), Coloquio de Econofísica, ESHIA/WEHIA.

En los últimos años, la ciencia de redes, que depende en gran medida de analogías de la mecánica estadística, se ha aplicado al estudio de sistemas productivos. Tal es el caso de los trabajos realizados en el Instituto Santa Fe en Proyectos de Investigación Financiados Europeos como Previsión de Crisis Financieras y el Observatorio de Complejidad Económica Harvard-MIT.

Si la "econofísica" se toma para denotar el principio de aplicar la mecánica estadística al análisis económico, a diferencia de una literatura o red particular, la prioridad de la innovación probablemente se debe a Emmanuel Farjoun y Moshé Machover (1983). Su libro Las leyes del caos: un enfoque probabilístico a la economía política propone disolver (en sus palabras) el problema de la transformación en la economía política de Marx reconceptualizando los aspectos relevantes. cantidades como variables aleatorias.

Si, por el contrario, la "econofísica" se toma para denotar la aplicación de la física a En economía, se pueden considerar como parte de ella los trabajos de Léon Walras y Vilfredo Pareto. De hecho, como lo demostraron Bruna Ingrao y Giorgio Israel, la teoría del equilibrio general en economía se basa en el concepto físico de equilibrio mecánico.

La econofísica no tiene nada que ver con el "enfoque de las cantidades físicas" a la economía, defendida por Ian Steedman y otros asociados con el neorricardianismo. Los econofísicos notables son Emmanuel Bacry, Giulio Bottazzi, Jean-Philippe Bouchaud, Bikas K Chakrabarti, J. Doyne Farmer, Diego Garlaschelli, Dirk Helbing, János Kertész, Fabrizio Lillo, Rosario N. Mantegna, Matteo Marsili, Joseph L. McCauley, Jean- Francois Muzy, Enrico Scalas, Angelo Secchi, Didier Sornette, H. Eugene Stanley, Victor Yakovenko y Yi-Cheng Zhang. Entre los cursos formales de econofísica destaca especialmente el que imparte de forma ininterrumpida durante más de una década Diego Garlaschelli en el Departamento de Física de la Universidad de Leiden.

Herramientas básicas

Las herramientas básicas de la econofísica son métodos probabilísticos y estadísticos a menudo tomados de la física estadística.

Los modelos físicos que se han aplicado en economía incluyen la teoría cinética del gas (llamada modelos de intercambio cinético de mercados), modelos de percolación, modelos caóticos desarrollados para estudiar el paro cardíaco y modelos con criticidad autoorganizada, así como otros modelos. desarrollado para la predicción de terremotos. Además, ha habido intentos de utilizar la teoría matemática de la complejidad y la teoría de la información, desarrolladas por muchos científicos, entre los que se encuentran Murray Gell-Mann y Claude E. Shannon, respectivamente.

Para juegos potenciales, se ha demostrado que un equilibrio que produce emergencias basado en información a través de la entropía de información de Shannon produce la misma medida de equilibrio (medida de Gibbs de la mecánica estadística) que una ecuación dinámica estocástica que representa decisiones ruidosas, las cuales son basado en modelos de racionalidad limitada utilizados por los economistas. El teorema de fluctuación-disipación conecta los dos para establecer una correspondencia concreta de "temperatura", "entropía", "potencial/energía libre" y otras nociones físicas con una sistema económico. El modelo de mecánica estadística no se construye a priori: es el resultado de una suposición y un modelado estrictamente racionales basados en modelos neoclásicos existentes. Se ha utilizado para demostrar la "inevitabilidad de la colusión" resultado de Huw Dixon en un caso para el cual la versión neoclásica del modelo no predice la colusión. Aquí la demanda está aumentando, como ocurre con los productos de Veblen, los compradores de acciones con la "mano caliente" falacia de preferir comprar acciones más exitosas y vender aquellas que tienen menos éxito, o entre operadores en corto durante una breve contracción, como ocurrió con la colusión del grupo WallStreetBets para hacer subir el precio de las acciones de GameStop en 2021. El premio Nobel y fundador de la economía experimental Vernon L. Smith ha utilizado la econofísica para modelar la sociabilidad mediante la implementación de ideas en Humanómica. Allí, la ruidosa toma de decisiones y los parámetros de interacción que facilitan las respuestas de acción social de recompensa y castigo dan como resultado modelos de vidrio giratorio idénticos a los de la física.

Los cuantificadores derivados de la teoría de la información fueron utilizados en varios artículos por el econofísico Aurelio F. Bariviera y sus coautores para evaluar el grado de eficiencia informacional de los mercados de valores. Zuñino et al. Utilice una herramienta estadística innovadora en la literatura financiera: el plano de causalidad complejidad-entropía. Esta representación cartesiana establece una clasificación de eficiencia de diferentes mercados y distingue diferentes dinámicas del mercado de bonos. Se encontró que los países más desarrollados tienen mercados bursátiles con mayor entropía y menor complejidad, mientras que aquellos mercados de países emergentes tienen menor entropía y mayor complejidad. Además, los autores concluyen que la clasificación derivada del plano de causalidad complejidad-entropía es consistente con las calificaciones asignadas por las principales compañías calificadoras a los instrumentos soberanos. Un estudio similar desarrollado por Bariviera et al. Explore la relación entre las calificaciones crediticias y la eficiencia informativa de una muestra de bonos corporativos de compañías petroleras y energéticas estadounidenses utilizando también el plano de causalidad complejidad-entropía. Encuentran que esta clasificación concuerda con las calificaciones crediticias asignadas por Moody's.

Otro buen ejemplo es la teoría de matrices aleatorias, que se puede utilizar para identificar el ruido en las matrices de correlación financiera. Un artículo ha argumentado que esta técnica puede mejorar el rendimiento de las carteras, por ejemplo, si se aplica en la optimización de carteras.

La ideología de la econofísica está encarnada en una nueva teoría económica probabilística y, sobre su base, en una teoría unificada de los mercados de valores.

También existen analogías entre la teoría financiera y la teoría de la difusión. Por ejemplo, la ecuación de Black-Scholes para la fijación de precios de opciones es una ecuación de difusión-advección (ver sin embargo una crítica de la metodología de Black-Scholes). La teoría de Black-Scholes puede ampliarse para proporcionar una teoría analítica de los principales factores de las actividades económicas.

Subcampos

Varias otras herramientas de la física que se han utilizado hasta ahora, como la dinámica de fluidos, la mecánica clásica y la mecánica cuántica (incluidas las llamadas economía clásica, economía cuántica y finanzas cuánticas), y la fórmula de mecánica estadística de Feynman-Kac.

Mecánica estadística

Cuando el matemático Mark Kac asistió a una conferencia de Richard Feynman, se dio cuenta de que sus trabajos se superponían. Juntos desarrollaron un nuevo enfoque para resolver ecuaciones diferenciales estocásticas. Su enfoque se utiliza para calcular eficientemente soluciones a la ecuación de Black-Scholes para fijar el precio de opciones sobre acciones.

Finanzas cuánticas

Varios grupos de econofísicos han aplicado con éxito modelos estadísticos cuánticos a las finanzas utilizando diferentes enfoques, pero el origen de su éxito puede no deberse a analogías cuánticas.

Economía cuántica

El editorial del número inaugural de la revista Quantum Economics and Finance dice: "La economía y las finanzas cuánticas es la aplicación de la probabilidad basada en la geometría proyectiva, también conocida como probabilidad cuántica, a la modelización en economía. y finanzas. Se basa en áreas relacionadas como la cognición cuántica, la teoría de juegos cuánticos, la computación cuántica y la física cuántica." En su artículo general publicado en el mismo número, David Orrell describe cómo la economía neoclásica se benefició de los conceptos de la mecánica clásica y, sin embargo, los conceptos de la mecánica cuántica "aparentemente dejaron intacta la economía". Revisa diferentes caminos para la economía cuántica, algunos de los cuales señala que son contradictorios, y se decide por "por lo tanto, la economía cuántica necesita tomar un tipo diferente de hoja del libro de la física cuántica, adoptando métodos cuánticos, no porque parezcan naturales". o elegantes o vienen aprobados previamente por alguna autoridad superior o se parecen a otra cosa, sino porque capturan de manera útil las propiedades más básicas de lo que se está estudiando."

Resultados principales

La econofísica está teniendo algunos impactos en el campo más aplicado de las finanzas cuantitativas, cuyo alcance y objetivos difieren significativamente de los de la teoría económica. Varios econofísicos han introducido modelos de fluctuaciones de precios en la física de los mercados financieros o puntos de vista originales sobre modelos establecidos.

En la actualidad, uno de los principales resultados de la econofísica comprende la explicación de las "cosas grasas" en la distribución de muchos tipos de datos financieros como una propiedad universal autosimilar (es decir, la escala invariante sobre muchas órdenes de magnitud en los datos), derivada de la tendencia de los competidores de mercado individuales, o de los agregados de ellos, a explotar sistemáticamente y de manera óptima los "microtrends" predominantes (e caídas). Estas "cosas grasas" no sólo son matemáticamente importantes, porque comprenden los riesgos, que pueden ser por un lado, muy pequeñas tal que uno puede tender a descuidarlas, pero que - por otro lado - no son insignificantes en absoluto, es decir, nunca pueden ser hechas exponencialmente pequeñas, pero en lugar de seguir una ley de poder mediblemente decreciente, por ejemplo con un probabilidad de fracaso de sólo ${\displaystyle P\propto x^{-4}\,}$ Donde x es una variable cada vez más grande en la región de la cola de la distribución considerada (es decir, una estadística de precios con mucho más de 10⁸ datos). I.e., los eventos considerados no son simplemente "outliers" sino que deben tenerse en cuenta y no pueden ser "seguros". Parece que también juega un papel que cerca de un cambio de la tendencia (por ejemplo, de caer a precios crecientes) hay típicas "reacciones paganas" de los agentes de venta o compra con rapidezes y volúmenes de negociación crecientes algebraicamente.

Al igual que en la teoría cuántica de campos, las "colas gordas" se puede obtener mediante complicadas técnicas "no perturbativas" métodos, principalmente numéricos, ya que contienen las desviaciones de las aproximaciones gaussianas habituales, p. La teoría de Black-Scholes. Sin embargo, las colas gruesas también pueden deberse a otros fenómenos, como un número aleatorio de términos en el teorema del límite central, o cualquier otro modelo no econofísico. Debido a la dificultad de probar dichos modelos, han recibido menos atención en el análisis económico tradicional.

Crítica

En 2006, los economistas Mauro Gallegati, Steve Keen, Thomas Lux y Paul Ormerod publican una crítica de la econofísica. Citan importantes contribuciones empíricas principalmente en las áreas de las finanzas y la economía industrial, pero enumeran cuatro preocupaciones con el trabajo en este campo: falta de conciencia sobre el trabajo económico, resistencia al rigor, una creencia fuera de lugar en la regularidad empírica universal y modelos inapropiados.