Los objetivos de las finanzas experimentales son comprender el comportamiento humano y de mercado en entornos relevantes para las finanzas. Los experimentos son entornos económicos sintéticos creados por investigadores específicamente para responder a preguntas de investigación. Esto podría implicar, por ejemplo, establecer diferentes entornos y escenarios 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 en los que se han aplicado los métodos experimentales incluyen finanzas corporativas , precios de activos , econometría financiera , finanzas internacionales , toma de decisiones financieras personales, macrofinanzas, banca e intermediación financiera, mercados de capitales , gestión de riesgos y seguros , derivados , finanzas cuantitativas , gobierno corporativo y compensación, inversiones, mecanismos de mercado , PYME y microfinanzas y finanzas empresariales. [1] [2] Los investigadores en finanzas experimentales pueden estudiar en qué medida la teoría de economía financiera existente hace predicciones válidas e intentar descubrir nuevos principios sobre los cuales se pueda extender la teoría.
Las finanzas experimentales son una rama de la economía experimental y su uso más común se encuentra en el campo de las finanzas conductuales .
En 1948, Chamberlin informó 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. A partir de 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 cuenta con uno de los datos de observación más detallados y actualizados disponibles de todas las ramas de la economía. En consecuencia, las finanzas se caracterizan por una fuerte tradición empírica . Se realizan muchos análisis sobre datos de los mercados internacionales, incluidas las ofertas, las demandas, los precios de las transacciones, el volumen, etc. También hay datos disponibles de los 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 construye 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 hacer pruebas poderosas sobre la solidez de las teorías que no eran posibles a partir de los datos de campo, ya que hay poco conocimiento sobre los parámetros y las 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 a una pregunta de investigación específica. Esto da lugar a 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 por omisión de variables , sesgos de autoselección , variables independientes no observables y variables dependientes no observables . [9]
Los experimentos diseñados adecuadamente pueden evitar varios problemas: [9]
Sesgo por omisión de variables: se pueden crear varios experimentos con configuraciones que difieren entre sí en exactamente una variable independiente. De esta manera, se controlan todas las demás variables de la configuración, 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 mediante la alteración de ciertas variables independientes.
Variables independientes no observables: los experimentadores pueden crear sus propios escenarios experimentales, lo que les permite observar todas las variables. El análisis de datos tradicional puede no ser capaz de 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 lo 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 experimentadores tienen la capacidad de crear ciertas tareas que permiten extraer la variable dependiente.
Los experimentos de laboratorio son la forma más común de experimentación. En ellos, la idea es construir un entorno altamente controlado en un laboratorio. [9] El uso de experimentos de laboratorio aumentó debido al creciente interés en cuestiones 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 comportamientos económicos con un grupo de control no tratado dentro del entorno artificial del laboratorio. 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 de manera consistente 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, ya que ofrecen una interpretación intuitiva de los supuestos de identificación subyacentes y permiten que un público más amplio verifique su consistencia, en comparación con la identificación puramente estadística. [10]
Los métodos experimentales en finanzas ofrecen metodologías complementarias que han permitido la observación y manipulación de los determinantes subyacentes de los precios, como los valores fundamentales o la información privilegiada. Los estudios experimentales complementan el trabajo empírico, en particular 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 se habrían podido alcanzar únicamente mediante el análisis tradicional de datos de campo y, por lo tanto, son las principales contribuciones de las finanzas experimentales al campo de las finanzas: [8] [11]