Book Club: James Owen Weatherall, 'Wall Street Fysik: En Kort Historie af Forudsigelse af Uforudsigelige'

Kritikere skyldes ofte defekte finansielle modeller for den finansielle krise, der startede i 2008. Som følge heraf har offentligheden forvirret modelernes skabere. I Wall Street Fysik: En kort historie om at forudsige det uforudsigelige, University of California, Irvine Professor James Owen Weatherall udforsker, hvordan fysikere for altid har ændret finansiering. Investmentmatome talte med Weatherall om Wall Street Fysik, hans tanker om politiske beslutningstagning og fremtiden for økonomisk modellering.

Du tænkte på ideen til denne bog i 2008. Selv om denne bog ikke handler om finanskrisen, fortæl mig om at skrive denne bog i en tumultuous tid for finansiering.

Du har ret, at dette ikke er en bog om finanskrisen 2007-08, men krisen var helt sikkert i baggrunden, og det var en del af min motivation til at skrive bogen. I efteråret 2008, da jeg begyndte at tænke på dette, var jeg bare færdig med min doktorsafhandling i fysik. Som mange mennesker på det tidspunkt fulgte jeg nyheden om sammenbruddet af Lehman Brothers og AIG's regeringstjeneste meget tæt. Jeg blev især ramt af, hvad der syntes at være et konsistent tema i pressens dækning af krisen. Jeg læser igen og igen, at "quants" på en eller anden måde havde spillet en rolle. "Quant", jeg lærte, er kort for "kvantitativ erhvervsdrivende" eller "kvantitative analytikere." Dette er mennesker, der bruger ret sofistikerede matematiske modeller til at forstå Wall Street. Mange af dem har baggrund i områder som fysik, matematik eller datalogi, og de modeller, de bruger, siges at have deres rødder i disse felter. Og det blev foreslået, at disse modeller på en eller anden måde mislykkedes i 2008.

Der var meget moralisering og jeg fortalte, at du var på det tidspunkt. Kritikere foreslog, at det var vanvittigt at tro, at matematik eller fysik kunne hjælpe med at forstå en kompleks menneskelig virksomhed som finansielle markeder. Men jeg troede, at der måtte være mere til historien end blot dette. Hvor kom disse modeller fra? Hvad skulle de gøre, og hvorfor ville en

nyone forventer at de har arbejdet? Det var virkelig krisen, der fik mig til at dykke ind for at forsøge at forstå historien, som jeg taler om i bogen.

Mange tror, ​​at quants var ansvarlige for finanskrisen. Hvilken rolle skal finansielle modeller spille i økonomi?

Det forekommer mig, at finansielle modeller er afgørende for moderne finansiering. Finansielle modeller er mere eller mindre nødvendige for banker og investorer at handle med finansielle produkter kaldet derivater, herunder ting som optioner og futures. Og derivater - selv om de bliver kritiseret hele tiden - er faktisk en stor del af, hvordan vores økonomi fungerer. Derivater hjælper virksomhederne med at beskytte sig mod usikkerhed, så de kan bruge deres kapital mere effektivt. Så modeller er bare en kendsgerning i økonomisk liv i disse dage.

Det reelle spørgsmål drejer sig om, hvordan vi skal tænke på disse modeller for at kunne bruge dem så pålideligt som muligt. Her tror jeg historien gør en stor forskel. Mange investorer, der kender til økonomiske modeller, lærte om dem i en finans lærebog, hvor de ofte bliver præsenteret som sæt af ligninger, der fortæller dig, hvordan prisen på et instrument afhænger af forskellige faktorer, såsom volatilitet eller udløbsdato. Det, der undertrykkes i disse behandlinger, er, at meget stærke antagelser om markedsforhold ofte spiller en vigtig rolle i udledningen af ​​disse ligninger. Finansielle modeller er tilnærmelser til en meget kompliceret verden. Og disse tilnærmelser kan være nyttige, hvis vi bruger dem omhyggeligt; men hvis vi ikke bruger dem omhyggeligt, eller hvis vi ikke nøje tager hensyn til antagelserne bag vores modeller, så kan vi komme i problemer. En ting vi kan lære af historien om finansiel modellering er bare hvilke antagelser de mennesker, der først kom op med disse modeller, lavede.

Denne form for fejl om antagelser spillede en stor rolle i 2008. I grunden var den model, som mange investorer, banker og endda kreditvurderingsbureauer brugte til at prise økonomiske produkter, der kaldes CDO'er, det som om disse produkter var meget mere værd end de viste sig at være værd. Da mismatchen blev bemærket, forsvandt mange penge natten over og efterlod nogle store spillere insolvente. (Dette er den meget korte historie om Bear Sterns sammenbrud, Lehman Brothers og AIGs finansielle produkter arm.) Efterfølgende pegede mange på fingrene på modellen, der misbillede disse produkter - og selv hos de quants, der havde designet modellen. Men det forekommer mig, at det der virkelig gik galt her, er, at store institutioner fortsatte med at bruge en bestemt model længe efter at antagelserne bag det blev meget dårlige. Det burde virkelig ikke have været en overraskelse, at modellen ikke fungerede rigtig godt. Jeg synes, at den bedste og mest velgørende fortolkning af denne manglende ændring af modeller er, at mange af de mennesker, der bruger modeller hver dag, ikke tænker meget hårdt på de antagelser, som disse modeller gør.

Kritikere af finansielle modeller hævder ofte, at mennesker handler irrationelt, og økonomiske modeller er således fejlbehæftet. Hvad synes du?

Jeg tror, ​​at denne slags kritik er kortsigtet.For en er det sandt, at en stor klasse af modeller inden for økonomi og økonomi er afhængige af antagelsen om, at mennesker handler rationelt, er det ikke som om man skal påtage sig dette for at kunne bruge matematiske modeller, og mange modeller gør det ikke gøre denne antagelse. Men det vigtigste spørgsmål er, om vi kan forstå, hvornår investorerne ikke er rationelle, og på hvilke måder. Dette er noget, der for nylig er blevet studeret i et felt, der er kendt som adfærdsmæssig økonomi. Forskere på dette område vil forstå, hvordan vi virkelig træffer beslutninger, og de har opdaget mange systematiske måder, hvorpå vi undlader at handle rationelt. Nogle gange kritikere af matematisk modellering i økonomi citerer adfærdsmæssige økonomi som en grund til at tænke matematik og fysik er ubrugelig for at forstå markederne, men jeg tror, ​​det får ting baglæns. Virkelig har adfærdsmæssig økonomi vist, hvordan antagelserne bag nogle modeller konsekvent vil fejle - og således at vi bør undgå at bruge disse modeller. Men det har også peget på, hvordan man konstruerer mere effektive modeller, der bedre tager højde for det, vi nu forstår om reel beslutningstagning fra investorerne.

Mange finansielle tilsynsmyndigheder forstår ikke de værktøjer og instrumenter, de overvåger. Hvordan skal vi håndtere dette problem?

Finansielle regulatorer, som dem, der arbejder på Securities and Exchange Commission og Commodity and Futures Trading Commission, har tendens til at blive uddannet som advokater, ikke økonomer eller matematikere. Det betyder, at de ofte er dårligt velegnede til at forstå både de produkter, der handles på nogle markeder og de strategier, som mange banker og hedgefonde bruger til at handle med. Og det fører til problemer. Tilsynsmyndigheder er ofte adskillige skridt bag den førende finansielle innovation, og de kan derfor ikke i tilstrækkelig grad reagere på nye systemiske risici.

Nogle grupper, herunder SEC, har gjort en del nylige bestræbelser på at bekæmpe dette ved at ansætte flere kvanter, og andre, såsom Federal Reserve, har altid ansat økonomer ud over advokater. Så måske bevæger vi os allerede i den rigtige retning. Men på en måde løber problemerne dybere end bare om der er regulatorer, som forstår, hvordan derivatmodellering virker. Som det er, får markedsregulatorer overskrifter og ros for håndhævelsesaktioner, ikke til politisk beslutningstagning. Af denne grund bruger grupper som SEC mere vidt af deres ressourcer på insiderhandel, svig og forskellige former for fejlbehandling end på at forstå, hvordan markederne udvikler sig og forsøger at fastsætte politikker, som vil minimere nye risici.

Et eksempel, der gør dette meget klart, er det såkaldte Flash Crash i maj 2010. Den dag faldt markederne om 1.000 point om et minut eller deromkring, kun for at genoprette lige så hurtigt. SEC tog næsten fem måneder at finde ud af, hvad der var sket, for det meste fordi de ikke engang havde adgang til den slags finkornede markedsdata, som mange erhvervsdrivende baserer deres beslutninger på. SEC har siden introduceret et nyt computersystem, kaldet Midas, til at spore disse data i realtid. Men investorer havde sporet disse data i over et årti, og det var først efter sammenbruddet, at SEC begyndte at gøre det også. Det forekommer mig, at vi er nødt til at genskabe regulatorernes rolle, så de forbliver ude foran den nyeste udvikling på Wall Street, snarere end at komme ind først efter kriser for at finde ud af, hvad der gik galt.

Hvordan kan flere fysikere indarbejdes i økonomisk forskning og politikfremstilling?

For det første skal jeg sige, at der er masser af fysikere og matematikere, der allerede arbejder på økonomisk forskning. Jeg taler kun om en lille brøkdel af sådanne mennesker i bogen, og de, jeg snakker om, er for det meste bekymrede for økonomi. Dette er en smule vildledende: Der er et helt studieområde kendt som "ekonofysik", der består af fysikere, der anvender ideer fra fysik til en bred vifte af økonomiske problemer. Mange af disse mennesker ville have en stor del at bidrage til drøftelser af den økonomiske politik. Men lige nu har de ikke plads ved bordet. Så det første skridt er for regulatorer og mere traditionelle økonomer - som ofte overser heterodoxiske tilgange, herunder dem fra andre områder - at anerkende, at der er mange forskere, der har vigtige indsigter at byde på og vigtigst af alt, nye måder at nærme sig på problemer.

Hvorfor arbejder du ikke på Wall Street?

Hvorfor skulle jeg? Jeg har mit drømmejob!

Læs mere fra Investmentmatome:

• Vores site TradeKing Review

• Bedste Penny Stock Brokers

• Etrade Review: Gebyrer, funktioner og kampagner