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Guardando la finanza (anche) dall’interno

Un libro per "triangolare" l’oggetto finanza, ricorrendo a più strumenti di misurazione e a più punti cardinali e mapparla così nella sua complessità e ricchezza di problemi, cercando di renderla terra conosciuta. O meno sconosciuta.

17 ottobre 2017

«13:26, enuncio di nuovo le mie teorie. Primo: la natura parla attraverso la matematica. Secondo: tutto ciò che ci circonda, si può rappresentare e comprendere attraverso i numeri. Terzo: tracciando il grafico di qualunque sistema numerico ne consegue uno schema. Quindi ovunque, in natura, esistono degli schemi. E allora parliamo della Borsa, di quell’universo composto da numeri che rappresenta l’economia globale, milioni di mani che lavorano, miliardi di cervelli, un’immensa rete umana che grida alla vita: un organismo, un organismo vivente. La mia ipotesi: anche nella Borsa esiste uno schema, ed è proprio davanti a me, che gioca con i numeri. È sempre stato là.
10:28, risultato. Solo stronzate. Secondo Euclide le AAR arriveranno a 6 e mezzo. Ma se è da 20 anni che non scendono al disotto di 40! Possibile spiegazione? L’errore umano.»

Π, il Teorema del Delirio (1997) di Darren Aronofsky.

Il libro Methods and Finance. A Unifying View on Finance, Mathematics and Philosophy, curato da Emiliano Ippoliti e Ping Chen, si articola in nove saggi scritti da filosofi, fisici, sociologi e matematici. L’intuizione che dà origine alla collaborazione tra Ippoliti e Cheng è che solo ricorrendo a più lenti, in grado di ampliare o ridurre l’inquadratura sugli oggetti e le caratteristiche della finanza, si possa scardinare la black box e dare una descrizione unitaria, non sclerotizzata sui due poli attorno ai quali ruota generalmente la percezione media della finanza: scatola magica dai meccanismi incomprensibili, produttrice di dati, modelli e regolarità vere o presunte, da un lato, e teatro degli orrori in cui agire assecondando i nostri più violenti impulsi, dall’altro.

Per comprendere questa black box, allora, Emiliano Ippoliti suggerisce di guardarla sincronicamente attraverso una prospettiva “dall’esterno” e una “dall’interno”, a partire dalle quali gli autori dei diversi saggi si confrontano con problemi e domande specifiche. Seguendo una prospettiva “esterna”, ad esempio, il focus è rivolto al modo in cui in finanza i dati vengono accumulati, selezionati e analizzati in modelli, alla ricerca di regolarità, con l’intento di approcciare e scandagliare le dinamiche dei mercati in maniera analoga a come si approcciano e scandagliano fenomeni e dinamiche nelle scienze naturali. Guardando dall’esterno, dunque, una domanda importante riguarda il modo e i criteri secondo cui un modello matematico viene preferito a un altro e perché la scelta ha un impatto tanto forte sulla futura evoluzione della finanza come scienza.

A questa domanda risponde Ping Chen nel saggio Mathematical Representation in Economics and Finance, nel quale evidenzia le ragioni per scegliere un modello e le implicazioni che tale scelta comporta sulla descrizione dei fenomeni finanziari e, in ultima istanza, sulla tenuta del sistema finanziario stesso. La crisi del 2008 è infatti al centro dell’analisi dell’economista cinese, che descrive quel “Black Monday”, ancora non concluso, come una conseguenza drammatica e diretta della scelta di un modello inadeguato. Un modello, in finanza o in economia, può essere preferito per diverse ragioni: preferenze di ordine filosofico, bellezza ed eleganza matematica o, banalmente, perché più semplice da applicare rispetto a un altro. Dal punto di vista di Chen, però, nessuna di queste ragioni rappresenta un buon criterio di selezione; seguendo infatti la lezione della fisica, risulta chiaro che l’unico criterio in grado di determinare la scelta di un modello dovrebbe essere la sua rilevanza empirica, anche a costo di lavorare con uno strumento matematicamente molto complesso per struttura e di difficile utilizzo nel calcolo.

methods_finance_ippoliti_chen

Perché dunque proporre come criterio di selezione quello che comporta maggiore fatica epistemologica e, a fronte di questa, non promette una facile lettura dei fenomeni? Citando un adagio keynesiano, Ping Chen ricorda la dissonanza tra il mondo euclideo delle teorie economiche classiche e quello non-euclideo della realtà economica che queste vorrebbero descrivere e modellizzare. La pretesa che il primo, statico e cristallino, possa contenere il secondo, dinamico e proteiforme come l’oceano di Solaris, si rivela presto una chimera. L’ordine equilibrato del primo non riesce a rendere ordinato il secondo; bene che vada, il modello euclideo riuscirà, per un certo tempo, a cristallizzare alcuni aspetti della realtà non-euclidea e a cesellare le sue assunzioni tanto da far combaciare questi due estremi, garantendo un’elegante, e sempre esauriente, descrizione del disordinato mondo finanziario. Tutto ciò, fino al momento in cui questo incapsulamento e continua ricalibrazione non ci lasceranno con un modello ridotto a uno specchio infranto e una realtà all’improvviso deformata e ostile.

Secondo Chen, è accaduto più o meno questo al mondo finanziario del 2008, descritto e plasmato dai modelli mainstream che seguono il paradigma dell’equilibrio lineare. In questo caso si assiste al tentativo di piegare la descrizione e l’analisi matematica a paradigmi teorici preesistenti, tentativo grazie al quale il modello matematico si limita a fornire una giustificazione formale alla teoria economica. In questo modo, il concetto di stato di equilibrio singolo e stabile e la distribuzione gaussiana rappresentano gli strumenti formali per avallare politiche di laissez-fair o la teoria efficientista del mercato; mentre invece il ricorso al moto browniano e a modelli con agenti rappresentativi avallano le assunzioni relative al comportamento omogeneo degli agenti e alla loro razionalità. In un universo simile, la crisi del 2008 non poteva essere evitata perché non poteva, per principio, essere vista.

Altra storia, specula Chen, sarebbe stata se invece di un modello “euclideo” di equilibrio la comunità finanziaria avesse adottato un modello “non-euclideo” che segue un paradigma di non-equilibrio: attraverso strumenti complessi, e certo difficili da usare, quali ad esempio il modello stocastico del birth-death process che, a differenza del moto browniano riesce a dar conto del comportamento gregario (herd behavior) degli agenti e dei livelli di interazione sociale, o l’utilizzo di modelli a equilibri multipli, in grado di descrivere l’instabilità finanziaria e le crisi. In questa prospettiva, il modello utilizzato non è più uno strumento neutro ma è operativo in un senso profondo: il giusto criterio di selezione nella scelta e la capacità degli strumenti utilizzati di descrivere con efficacia i fenomeni finanziari in maniera empiricamente rilevante, negando ad esempio la plausibilità del paradigma dell’equilibrio, assume rilevanza anche, e soprattutto, sulle politiche di regolamentazione dei mercati finanziari.

La seconda prospettiva, quella “dall’interno”, introduce invece la dimensione qualitativa delle dinamiche della finanza. Qui, la raccolta e l’analisi dei dati non rappresenta il punto di partenza dell’indagine; i dati, semmai, sono da considerarsi un epifenomeno di strutture interne profonde; sono dark data, come li definisce Emiliano Ippoliti, output opachi di meccanismi interni all’interazione nei mercati. Diviene allora essenziale l’’analisi delle componenti alla base dell’interazione in finanza: gli agenti economici, con il loro comportamento, la loro psicologia e le strategie nella costruzione delle teorie. La speranza di ricomprendere i problemi e le strutture della finanza in quelle delle scienze della natura viene dunque sostituita da un’altra sfida, che consiste nel comprendere in che modo e fino a che punto le teorie e i diversi approcci informano la finanza, determinando cosa conta come un “dato” o addirittura eseguendo pezzi di teoria nella realtà finanziaria.

Guardando la finanza “dall’interno”, alcuni importanti elementi sono portati all’attenzione del lettore; ad esempio, data la potenza delle teorie proposte nella selezione dei dati, nella scelta dei requisiti per un buon modello e per la descrizione degli agenti umani in finanza e l’impatto che ognuno di questi aspetti ha sulla nostra percezione della finanza stessa e sulle politiche proposte per la regolamentazione dei mercati, in che modo le diverse teorie si valutano? O meglio, in che modo queste teorie scelgono di rappresentare i fenomeni della finanza e cosa, nelle diverse descrizioni, le rende più o meno valide? Una possibile risposta, una proposta nella proposta, è offerta dal saggio The Sciences of Finance, Their Boundaries, Their Values di Alex Preda.

Il sociologo, infatti, propone di indagare i limiti e i meriti di diverse teorie e approcci partendo dall’analisi degli elementi cui questi approcci legano i loro rispettivi claims: ai dati e all’accuratezza metodologica o alla capacità di connettere la finanza ad altre forme di organizzazione sociale e di conoscenza. Da un lato, allora, l’economia finanziaria, la finanza comportamentale e l’econofisica rappresentano sistemi “quasi-chiusi”, dove le dinamiche interne (accuratezza rispetto ai dati per alcune, accuratezza metodologica per altre) sono i criteri secondo cui valutare la loro efficacia; dall’altro, invece, i social studies of finance o lo studio delle microstrutture di mercato sono sistemi “aperti”, per i quali l’ambiente esterno, con i suoi vincoli (ad esempio, politiche di regolamentazione del mercato) e con le diverse composizioni politiche e sociali sono estremamente importanti e giocano un ruolo decisivo nella descrizione teorica della realtà finanziaria.

Ecco, così, un buon esempio di come indagare la finanza nella sua complessità; l’eterogeneità degli approcci e l’eterogeneità degli elementi che formano poi dei criteri per valutare i limiti e le virtù di questi, sono specchio dell’eterogeneità disciplinare che è la via scelta dagli editori (rispettivamente un filosofo e un economista) per “triangolare” l’oggetto finanza, ricorrendo a più strumenti di misurazione e a più punti cardinali e mappare così la finanza nella sua complessità e ricchezza di problemi, cercando di renderla terra conosciuta. O meno sconosciuta.

 

Giulia Miotti

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