Los objetivos de las finanzas experimentales son comprender el comportamiento humano y del mercado en entornos relevantes para las finanzas. Los experimentos son entornos económicos sintéticos creados por investigadores específicamente para responder preguntas de investigación. Esto podría implicar, por ejemplo, establecer diferentes entornos y entornos de mercado para observar experimentalmente y analizar el comportamiento de los agentes y las características resultantes de los flujos comerciales , la difusión y agregación de información , el mecanismo de fijación de precios y los procesos de retorno .
Los campos a los que se han aplicado métodos experimentales incluyen finanzas corporativas , fijación de precios de activos , econometría financiera , finanzas internacionales , toma de decisiones financieras personales, macrofinanzas, intermediación bancaria y financiera, mercados de capital , gestión de riesgos y seguros , derivados , finanzas cuantitativas , corporaciones. gobernanza y compensación, inversiones, mecanismos de mercado , PYME y microfinanzas y financiación empresarial. [1] [2] Los investigadores en finanzas experimentales pueden estudiar hasta qué punto la teoría de la economía financiera existente hace predicciones válidas e intentar descubrir nuevos principios sobre los cuales se puede ampliar la teoría.
Las finanzas experimentales son una rama de la economía experimental y su uso más común radica en el campo de las finanzas conductuales .
En 1948, Chamberlin informó sobre los resultados del primer experimento de mercado. [3] Desde entonces, la aceptabilidad, el reconocimiento, el papel y los métodos de la economía experimental han evolucionado. Desde principios de la década de 1980 surgió un patrón similar en las finanzas experimentales. [4] El trabajo fundacional en finanzas experimentales fue el trabajo de Forsythe , Palfrey y Plott (1980), [5] Plott y Sunder (1982), [6] y Smith , Suchanek y Williams (1988). [7]
La economía financiera tiene uno de los datos observacionales más detallados y actualizados disponibles de todas las ramas de la economía. En consecuencia, las finanzas se caracterizan por fuertes tradiciones empíricas . Se realizan muchos análisis de datos de las bolsas de valores, incluidas ofertas, demandas, precios de transacciones, volumen, etc. También hay datos disponibles de servicios de información sobre acciones y eventos que pueden influir en los mercados. Los datos de estas fuentes no pueden informar sobre las expectativas sobre las que se basa la teoría de los mercados financieros . En los mercados experimentales, el investigador puede conocer las expectativas y controlar los valores fundamentales, las instituciones comerciales y los parámetros del mercado, como la liquidez disponible y el stock total del activo. Esto le da al investigador la capacidad de conocer el precio y otras predicciones de teorías alternativas. Esto crea la oportunidad de realizar pruebas poderosas sobre la solidez de teorías que no fueron posibles a partir de datos de campo, ya que hay poco conocimiento sobre los parámetros y expectativas de los datos de campo. [8]
El análisis de datos financieros se basa en datos extraídos de entornos creados con un propósito distinto al de responder una pregunta de investigación específica. Esto da como resultado una situación en la que cualquier interpretación de los resultados puede ser cuestionada ya que ignora otras variables que han cambiado. Los problemas tradicionales del análisis de datos incluyen sesgos de variables omitidas , sesgos de autoselección , variables independientes no observables y variables dependientes no observables . [9]
Los experimentos correctamente diseñados pueden evitar varios problemas: [9]
Sesgo de variables omitidas: se pueden crear múltiples experimentos con configuraciones que difieren entre sí exactamente en una variable independiente. De esta manera se controlan todas las demás variables del entorno, lo que elimina explicaciones alternativas para las diferencias observadas en la variable dependiente.
Autoselección: al asignar aleatoriamente a los sujetos a diferentes grupos de tratamiento, los experimentadores evitan los problemas causados por la autoselección y pueden observar directamente los cambios en la variable dependiente al cambiar ciertas variables independientes.
Variables independientes no observables: los experimentadores pueden crear ellos mismos entornos experimentales. Esto les permite observar todas las variables. Es posible que el análisis de datos tradicional no pueda observar algunas variables, pero a veces los experimentadores tampoco pueden obtener directamente cierta información de los sujetos. Sin conocer directamente una determinada variable independiente, un buen diseño experimental puede crear medidas que reflejen en gran medida la variable independiente no observable y, por tanto, se evita el problema.
Variables dependientes no observables: en los estudios de datos tradicionales, extraer la causa del cambio de la variable dependiente puede resultar difícil. Los experimentalistas tienen la capacidad de crear ciertas tareas que provocan la variable dependiente.
Los experimentos de laboratorio son la forma más común de experimentación. Aquí la idea es construir un entorno altamente controlado en un laboratorio. [9] El uso de experimentos de laboratorio aumentó debido al creciente interés en temas como la cooperación económica, la confianza y la neuroeconomía . [10] En este tipo de experimentos, el tratamiento se asigna aleatoriamente a un grupo de individuos para comparar sus acciones y comportamiento económicos con un grupo de control no tratado dentro del entorno de laboratorio artificial. La capacidad de controlar las variables en el experimento permite una evaluación más precisa de la causalidad . [9]
Los experimentos de campo controlados también aleatorizan los tratamientos, pero lo hacen en aplicaciones del mundo real. Los efectos promedio sobre el comportamiento de las personas pueden entonces estimarse consistentemente comparando el comportamiento antes y después de la asignación. [10]
Un experimento natural ocurre cuando alguna característica del mundo real cambia aleatoriamente, lo que permite utilizar la variación exógena debida a este cambio para estudiar los efectos causales de una variable explicativa que de otro modo sería endógena. Los experimentos naturales son populares en la investigación económica y financiera porque ofrecen una interpretación intuitiva de los supuestos de identificación subyacentes y permiten que un público más amplio compruebe su coherencia, en comparación con la identificación puramente estadística. [10]
Los métodos experimentales en finanzas ofrecen metodologías complementarias que han permitido la observación y manipulación de determinantes subyacentes de los precios, como valores fundamentales o información privilegiada. Los estudios experimentales complementan el trabajo empírico, particularmente en el área de prueba y desarrollo de teorías. La explotación de esta metodología experimental ha revelado algunos hallazgos importantes en los últimos años. Estos hallazgos no podrían haberse alcanzado únicamente mediante el análisis de datos de campo tradicional y, por lo tanto, son las principales contribuciones de las finanzas experimentales al campo de las finanzas: [8] [11]