La econofísica es un campo de investigación interdisciplinario no ortodoxo (en economía), que aplica teorías y métodos desarrollados originalmente por físicos para resolver problemas económicos , 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, haciendo referencia a sus raíces en la física estadística . La econofísica está estrechamente relacionada con la física social .
El interés de los físicos por las ciencias sociales no es nuevo (véase, por ejemplo, [1] ); 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 . [2] Asimismo, Jan Tinbergen , que ganó el primer Premio Nobel en Ciencias Económicas en 1969 por haber desarrollado y aplicado modelos dinámicos para el análisis de los 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 . [ cita requerida ]
La econofísica fue iniciada a mediados de los años 1990 por varios físicos que trabajaban en el subcampo de la mecánica estadística . Insatisfechos con las explicaciones y los enfoques tradicionales de los economistas (que generalmente priorizaban los enfoques simplificados en aras de modelos teóricos solubles por sobre la concordancia con los datos empíricos), aplicaron herramientas y métodos de la física, primero para tratar de hacer coincidir conjuntos de datos financieros y luego para explicar fenómenos económicos más generales. [ cita requerida ]
Una de las fuerzas impulsoras del surgimiento de la econofísica en esa época fue la repentina disponibilidad de grandes cantidades de datos financieros, a partir de los años 1980. Se hizo evidente que los métodos tradicionales de análisis eran insuficientes: los métodos económicos estándar se ocupaban de agentes homogéneos y del equilibrio, mientras que muchos de los fenómenos más interesantes de los mercados financieros dependían fundamentalmente de agentes heterogéneos y de situaciones alejadas del equilibrio. [ cita requerida ]
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 Calcuta en 1995 y apareció por primera vez en sus actas publicadas en Physica A 1996. [3] [4] La reunión inaugural sobre econofísica fue organizada en 1998 en Budapest por János Kertész e Imre Kondor. El primer libro sobre econofísica fue escrito por RN Mantegna y HE Stanley en 2000. [5]
Las series de reuniones casi regulares sobre el tema incluyen: ECONOPHYS-KOLKATA (celebrada en Calcuta y Delhi), [6] Coloquio de Econofísica, ESHIA/WEHIA.
En los últimos años, la ciencia de redes , basada en gran medida en analogías de la mecánica estadística , se ha aplicado al estudio de los sistemas productivos. Es el caso de los trabajos realizados en el Instituto Santa Fe en proyectos de investigación financiados por la Unión Europea como Forecasting Financial Crises y el Observatorio de Complejidad Económica de Harvard-MIT.
Si se toma el término "econofísica" para designar el principio de aplicación de la mecánica estadística al análisis económico, en contraposición a una literatura o red particular, la prioridad de la innovación se debe probablemente a Emmanuel Farjoun y Moshé Machover (1983). Su libro Laws of Chaos: A Probabilistic Approach to Political Economy [7] propone resolver (en sus palabras) el problema de la transformación en la economía política de Marx reconceptualizando las cantidades relevantes como variables aleatorias. [ cita requerida ]
Si, por otra parte, se entiende por "econofísica" la aplicación de la física a la economía, se pueden considerar como parte de ella los trabajos de Léon Walras y Vilfredo Pareto . En efecto, como demuestran Bruna Ingrao y Giorgio Israel, la teoría del equilibrio general en economía se basa en el concepto físico de equilibrio mecánico . [ cita requerida ]
La econofísica no tiene nada que ver con el "enfoque de cantidades físicas" de la economía, defendido por Ian Steedman y otros asociados con el neoricardianismo . 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. Particularmente notable entre los cursos formales sobre econofísica es el ofrecido de forma continua durante más de una década por Diego Garlaschelli en el Departamento de Física de la Universidad de Leiden . [8] [9]
Las herramientas básicas de la econofísica son métodos probabilísticos y estadísticos, a menudo tomados de la física estadística.
Los modelos de física que se han aplicado en economía incluyen la teoría cinética del gas (llamados modelos de intercambio cinético de los mercados [10] ), modelos de percolación , modelos caóticos desarrollados para estudiar el paro cardíaco y modelos con criticidad autoorganizada , así como otros modelos desarrollados para la predicción de terremotos . [11] 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 los juegos potenciales , se ha demostrado que un equilibrio productor de emergencia 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, ambas basadas en modelos de racionalidad limitada utilizados por los economistas. [12] El teorema de fluctuación-disipación conecta los dos para establecer una correspondencia concreta de "temperatura", "entropía", "potencial/energía libre" y otras nociones de física con un sistema económico. El modelo de mecánica estadística no se construye a priori: es el resultado de una suposición de racionalidad limitada y un modelado sobre modelos neoclásicos existentes. Se ha utilizado para demostrar el resultado de "inevitabilidad de la colusión" de Huw Dixon [13] en un caso para el cual la versión neoclásica del modelo no predice la colusión. [14] Aquí la demanda está aumentando, como con los bienes de Veblen , los compradores de acciones con la falacia de la "mano caliente" prefieren comprar acciones más exitosas y vender las que tienen menos éxito, [15] o entre los traders en corto durante un apretón de posiciones cortas como ocurrió con la colusión del grupo WallStreetBets para hacer subir el precio de las acciones de GameStop en 2021. [ 16] El premio Nobel y fundador de la economía experimental Vernon L. Smith ha utilizado la econofísica para modelar la sociabilidad a través de la implementación de ideas en Humanomics. Allí, la toma de decisiones ruidosa y los parámetros de interacción que facilitan las respuestas de acción social de recompensa y castigo dan como resultado modelos de vidrio de espín idénticos a los de la física. [17]
Los cuantificadores derivados de la teoría de la información fueron utilizados en varios artículos por el econofísico Aurelio F. Bariviera y coautores con el fin de evaluar el grado de eficiencia informativa de los mercados bursátiles. [18] Zunino et al. utilizan una herramienta estadística innovadora en la literatura financiera: el plano de causalidad complejidad-entropía. Esta representación cartesiana establece un ranking 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 los mercados de los 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 de calificación a los instrumentos soberanos. Un estudio similar desarrollado por Bariviera et al. [19] explora 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 sostenido que esta técnica puede mejorar el rendimiento de las carteras, por ejemplo, en la optimización de carteras . [20]
La ideología de la econofísica se materializa en una nueva teoría económica probabilística y, sobre su base, en una teoría unificada de los mercados de valores. [21] [22]
También existen analogías entre la teoría financiera y la teoría de la difusión . Por ejemplo, la ecuación de Black-Scholes para la determinación del precio de las opciones es una ecuación de difusión - advección (véase, no obstante, [23] [24] para 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. [25]
Varias otras herramientas de la física que se han utilizado hasta ahora, como la dinámica de fluidos , la mecánica clásica y la mecánica cuántica (incluida la llamada economía clásica , la economía cuántica y las finanzas cuánticas ), [21] y la fórmula de Feynman-Kac de la mecánica estadística. [25] : 44 [26]
Cuando el matemático Mark Kac asistió a una conferencia de Richard Feynman, se dio cuenta de que sus trabajos se superponían. [27] Juntos elaboraron un nuevo enfoque para resolver ecuaciones diferenciales estocásticas. [28] Su enfoque se utiliza para calcular de manera eficiente soluciones a la ecuación de Black-Scholes para fijar el precio de las opciones sobre acciones. [29]
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. [30] : 668 [31] : 969
El editorial del número inaugural de la revista Quantum Economics and Finance dice: «La economía y las finanzas cuánticas son 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». [32] En su artículo de resumen 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». [33] Revisa diferentes caminos para la economía cuántica, algunos de los cuales señala que son contradictorios, y se establece en que «la economía cuántica, por lo tanto, necesita tomar un tipo diferente de hoja del libro de la física cuántica, adoptando métodos cuánticos, no porque parezcan naturales o elegantes o vengan aprobados previamente por alguna autoridad superior o se parezcan a algo más, sino porque capturan de una manera útil las propiedades más básicas de lo que se está estudiando».
La econofísica está teniendo cierto impacto 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 para las fluctuaciones de precios en la física de los mercados financieros o puntos de vista originales sobre modelos establecidos. [23] [34] [35]
En la actualidad, uno de los principales resultados de la econofísica comprende la explicación de las "colas gordas" en la distribución de muchos tipos de datos financieros como una propiedad de escala universal autosimilar (es decir, invariante de escala en muchos órdenes de magnitud en los datos), [36] que surge de la tendencia de los competidores individuales del mercado, o de agregados de ellos, a explotar sistemáticamente y de manera óptima las "microtendencias" prevalecientes (por ejemplo, precios en aumento o en caída). Estas "colas gordas" no solo son importantes matemáticamente, porque comprenden los riesgos , que pueden ser, por un lado, muy pequeños de modo que uno puede tender a descuidarlos, pero que, por otro lado, no son despreciables en absoluto, es decir, nunca pueden hacerse exponencialmente minúsculos, sino que siguen una ley de potencia algebraicamente decreciente medible, por ejemplo con una probabilidad de falla de solo 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 10 8 datos). Es decir, los eventos considerados no son simplemente "casos atípicos", sino que realmente deben tomarse en cuenta y no pueden "asegurarse de que no ocurran". [37] Parece que también juega un papel el que cerca de un cambio de tendencia (por ejemplo, de precios en baja a precios en aumento) haya "reacciones de pánico" típicas de los agentes vendedores o compradores con rapidez y volúmenes de negociación que aumentan algebraicamente. [37]
Al igual que en la teoría cuántica de campos, las "colas gordas" se pueden obtener mediante métodos " no perturbativos " complicados, principalmente numéricos, ya que contienen las desviaciones de las aproximaciones gaussianas habituales , por ejemplo, la teoría de Black-Scholes . Sin embargo, las colas gordas también pueden deberse a otros fenómenos, como un número aleatorio de términos en el teorema del límite central o cualquier otro número de modelos no econofísicos. Debido a la dificultad de probar dichos modelos, han recibido menos atención en el análisis económico tradicional.
En 2006, los economistas Mauro Gallegati , Steve Keen , Thomas Lux y Paul Ormerod publicaron una crítica de la econofísica. [38] [39] Citan importantes contribuciones empíricas principalmente en las áreas de finanzas y economía industrial, pero enumeran cuatro preocupaciones con el trabajo en ese campo: falta de conocimiento del trabajo económico, resistencia al rigor, una creencia equivocada en la regularidad empírica universal y modelos inapropiados.
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