QI, Expectativa e Escolha

A busca pelos atributos que fazem uma pessoa tomar boas decisões traz uma pesquisa interessante realizada na Finlândia. Quatro pesquisadores, Francesco D'Acunto, Daniel Hoang, Maritta Paloviita e Michael Weber​, aproveitaram os dados disponíveis do país escandinavo para verificar se o quociente de inteligência, o QI, de alguma maneira afeta as decisões realizadas pelas pessoas.

Na Finlândia, os homens que são incorporados às forças armadas são obrigados a fazer o teste de QI. Usando estes resultados, com testes realizados entre 2001 a 2015, os pesquisadores conseguiram obter algumas conclusões importantes. Neste caso, a Finlândia, sendo uma sociedade homogênea, com bom acesso à escola para todas as pessoas e baixa desigualdade social, é um local adequado para este tipo de pesquisa. Em razão destas três características, além do fato da amostra ser composta por homens, o resultado não foi influenciado por classes sociais, formação escolar ou gênero do pesquisado. O foco dos pesquisadores era tentar entender como as pessoas formam suas expectativas e como isto pode ser influenciado por uma habilidade, medida aqui pelo QI.

Uma crítica que se faz ao teste do QI é o Flynn Effect. Em termos mais simples, as pesquisas observaram que com o passar do tempo, a nota do teste tem aumentado de maneira constante. É como se a população estivesse aprendendo a fazer o teste a cada ano transcorrido. A pesquisa fez um tratamento para este problema, para evitar este efeito.

Com o resultado do teste de muitos homens que serviram nas forças armadas da Finlândia, os pesquisadores perguntaram qual a expectativa de comportamento da inflação nos próximos 12 meses, em uma escala que variava de -100 a 100 por cento. Também perguntaram se a situação econômica era favorável para compra de bens de consumo duráveis. Em um país como a Finlândia, a previsão da inflação futura deve estar próxima de zero. Entretanto, muitos responderam com valores fora de um padrão “esperado”.

O interessante é que o erro na previsão estava relacionado com o QI da pessoa. Eis um gráfico que mostra os homens com maiores quociente de inteligência erraram menos a projeção da inflação. Além disto, os pesquisadores perceberam que algumas pessoas fizeram previsões muito acima do padrão usual. Há um viés já comprovado nas pesquisas que as pessoas tendem a “chutar” em torno de múltiplos de 5. Assim, é bastante comum arriscar, na projeção de inflação, valores como 5%, 10%, 15% e assim por diante. Ao relacionarem este viés com o quociente de inteligência, os pesquisadores também encontraram que pessoas com menores QIs cometem este erro.

A pesquisa também olhou se edução e renda tinham efeito no resultado. Mesmo sendo uma sociedade igualitária, ainda assim existem pessoas com melhores rendimentos ou melhor educação que outras. Nenhuma das duas variáveis apresentou um resultado que poderia ajudar a explicar o erro de previsão.

Uma vertente da pesquisa foi verificar o comportamento das pessoas em termos de economia e empréstimo. Novamente, o QI parece indicar que as pessoas mais inteligentes são aquelas que economizam para a aposentadoria e tomam emprestado para financiar sua educação, mas não o seu consumo. Isto corresponderia a um comportamento mais saudável por parte das pessoas.

A pesquisa pode ser lida no site do Bank of Finland, Discussion Paper 2/2019

Passado e Futuro

Palavra do Gestor: Com que precisão os analistas do mercado brasileiro conseguem prever o futuro?
Aquiles Mosca

Imagine dois grupos de estudantes de pós-graduação. O primeiro grupo é informado que um de seus professores irá para a Europa durante um ano para um período sabático. A esse primeiro grupo de estudantes é pedido para que escrevam o que imaginam que o professor fará durante o ano que está por vir. Um segundo grupo de estudantes recebe a informação de que o mesmo professor já fez um ano sabático na Europa e a esses alunos pede-se para que descrevam o que imaginam que o professor fez durante aquele período.

À primeira vista, não esperamos que haja uma diferença grande entre os relatos dos grupos, por se tratar de grupos representativos e realizando praticamente a mesma tarefa. No entanto, as diferenças verificadas nos relatos dos dois grupos foram relevantes. Os relatos de um passado imaginário foram muito mais detalhados e ricos quando comparados às tentativas de descrever o futuro. Estas últimas, sempre vagas e genéricas. Tal estudo, conduzido pela psicóloga canadense Janet Bavelas, e outros experimentos demonstram que temos mais facilidade de imaginar o que alguém fez em oposição ao que alguém fará. Ou seja, há uma nítida assimetria entre nossa habilidade de explicar o passado e nossa capacidade de prever o futuro.

Uma vez que um evento tenha ocorrido, mesmo que seja algo extremamente raro, nós humanos temos facilidade de encontrar uma explicação plausível. Atentados terroristas como o de 11 de setembro de 2001 e grandes catástrofes aéreas são exemplos típicos, cujas sequências de eventos tornam-se bem conhecidas ao logo do tempo a ponto de serem facilmente assimiladas e até mesmo consideradas como previsíveis a posteriori. No entanto, mesmo na véspera, ninguém é capaz de prevê-los ou de evitá-los.

A teoria financeira comportamental denomina essa facilidade de explicar o passado de "viés retrospectivo" (do inglês, hindsight bias). A mídia financeira está repleta de especialistas sempre disponíveis para explicar os movimentos dos mercados no ano, mês ou na semana passada. Peça então para preverem o futuro e a explicação torna-se vaga e genérica, tal como no estudo acima. Qualquer pessoa consegue encaixar o passado em uma sequência de eventos perfeitamente racionais e intuitivos. Agora, prever o futuro é outra história.

Quão preciso é o mercado brasileiro na tentativa de prever o caminho que as principais variáveis econômicas e financeiras vão percorrer no futuro? Semanalmente, o Banco Central publica tais projeções no boletim Focus. Será que este conjunto de analistas consegue antecipar com alguma precisão e antecedência de 12 meses o PIB, a inflação, juros nominais e reais e o câmbio? Uma rápida olhada na diferença entre as previsões feitas 12 meses atrás e os valores efetivamente observados para essas variáveis revelam erros significativos, entre 40% e 12%. Além disso, para duas dessas variáveis, juros nominais e reais, a média das expectativas dos especialistas foi incapaz sequer de prever a direção em que elas iriam se deslocar. Há um ano, previam aumento dessas variáveis, quando na verdade vimos recuo significativo de ambas. A mesma tendência foi observada para os "Top 5", em princípio os mais precisos em suas previsões, ainda que com um desvio menor. [1]

Muitos dirão que nesse período o mundo foi assolado pela crise financeira e que isso torna as previsões menos precisas. No entanto, para outros períodos no qual predominou maior normalidade (como entre 2003 e 2007), ou seja, sem uma crise tão grave, a margem de erro das previsões também revelou-se grande. No frigir dos ovos, o que mexe com o mercado é exatamente o inesperado! Tudo que é previsível e aguardado não altera as cotações. Já está em grande medida embutido nas expectativas das variáveis econômicas e nos preços dos ativos. A oportunidade de ganhos está em antecipar o que os demais ainda não veem, em fazer isso mais rápido e de maneira mais eficiente que os demais e em traduzir isso em posicionamentos nos ativos certos, na "ponta" certa (comprado ou vendido) antes que os demais o façam. Nesse aspecto, o boletim Focus do Banco Central atua mais como uma fotografia do sentimento reinante na economia em determinado momento do que como uma fonte confiável de previsões desses indicadores ou mesmo da tendência que deverão assumir no futuro.

Durante o planejamento de voo da missão Apollo 11 para a lua, a NASA definiu como margem aceitável de erro nas primeiras estimativas e cálculos em 1961 o nível de 1%, que foi então reduzido para 0,5%, 0,2% e, finalmente 0,05% em 1969, ano do famoso primeiro vôo à lua. [2] Se a NASA precisasse contar com a precisão das previsões do boletim Focus, o voo da Apollo 11 provavelmente não teria alcançado a altura de um balão de festa junina...

Valor Econômico

[1] Isto vale uma pesquisa mais científica para testar esta hipótese. O resultado depende do desvio-padrão da amostra. Consequentemente, a afirmação do texto pode não ser verdadeira.
[2] O nível aceitável de erro depende de vários fatores, inclusive do que estamos medindo. Esperar um nível pequeno em ciências humanas é algo difícil exatamente pela complexidade do ser humano. A comparação não é válida.

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Palavra usadas para descrever um vinho caro são diferentes das usadas para descrever um vinho barato

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Previsão na Economia

Um análise do livro “Imperfect Knowledge Economics”, de Roman Frydman e Michael Goldberg, feita pela The Economist, mostra dificuldade de fazer previsão em economia. Para Frydman, aquele que faz previsão usa métodos quantitativos, mas também a intuição e o julgamento. "Ele não é um cientista", afirma Frydman, e este fato tem sido ignorado pelos economistas, que perseguem a previsão perfeita, apesar de toda prova em contrário de que ela não existe. Frydman e Goldberg destacam o desempenho das agências de ratings no mercado de títulos versus o CDO. O desempenho no primeiro é melhor pois se usa um modelo matemático em conjunto com o julgamento de especialista, enquanto o segundo só trabalha com modelo quantitativo. A reportagem encontra-se a seguir:

A new fashion in modelling
Nov 22nd 2007 - From The Economist print edition
What to do when you don't know everything

“THE forecaster is like an entrepreneur,” says Roman Frydman. “He uses quantitative methods, but he also studies history, and relies on intuition and judgment. He is not a scientist.” According to the New York University economist, this fact has been lost on contemporary economists, who continue to pursue the perfect economic forecast despite abundant evidence that it does not, and cannot, exist. They dismiss their repeated failures in much the same way that self-styled reformers in Mr Frydman's native Poland once insisted that socialism was great, but just needed to be carried out better.

In the economics profession the leading inheritors of this communistic mindset, says Mr Frydman, are the proponents of rational-expectations theory, which assumes that the economy and the individuals within it act with perfect foresight. Yet he is equally critical of the more fashionable school of behavioural economics, or at least those of its practitioners who claim that although people are irrational, their irrationality can be modelled so precisely that the future can be forecast with great precision.

In a new book, “Imperfect Knowledge Economics”, written with Michael Goldberg of the University of New Hampshire, Mr Frydman sets out an alternative approach to prediction, in which the forecaster recognises that his model will inevitably be less than perfect. Their work has received glowing praise from Nobel-prize-winning economists such as Kenneth Arrow and Edmund Phelps, who wrote the introduction to the book—though it is unlikely to have gone down so well with Robert Lucas, who won the Nobel for his work on rational expectations.

There is nothing new in economics about the idea that people must make decisions based on imperfect knowledge. Frank Knight gave his name to “Knightian uncertainty” thanks to his 1921 book, “Risk, Uncertainty and Profit”, which noted that most business decisions involve a step into an unknown that is to some degree unmeasurable. And John Maynard Keynes observed that “human decisions affecting the future, whether personal or political or economic, cannot depend on strict mathematical expectation, since the basis for making such calculations does not exist.”

While reflecting these insights, imperfect-knowledge economics still sees a role for economic theory in forecasting. Messrs Frydman and Goldberg argue that, to be useful, economic forecasting models should be based on qualitative regularities in the way that market participants respond to new information—that is, patterns of behaviour that are observable and somewhat predictable. Though not perfect, these will often give a better clue to the future than no model at all, or models based on rational expectations or behavioural economics.

Take bulls and bears, for example. Their analysis of the fundamentals leads them to opposite conclusions about where prices are going. But there is evidence that the way they revise their forecasts in the light of price movements may share common features, such as a tendency to become more risk averse the further the price of an asset moves away from what is generally believed to be its long-term fundamental value. This may work eventually to return the asset price to its fundamental value, though it may also cause it to deviate significantly from this value for long periods of time. This approach will not generate the “sharp predictions” beloved of most contemporary economists—which are doomed by imperfect knowledge to be wrong. But it will provide a broad sense of the state of play, which an enterprising forecaster can usefully combine with experience, intuition and so forth when making a decision.

To show how this works, Messrs Frydman and Goldberg examine the persistent failure of economists to predict movements in the currency markets. According to Kenneth Rogoff, an economist at Harvard who has long attempted to find rational models for predicting currency fluctuations, “it is stunning how hard it is to explain movements in exchange rates.” All the models based on rational expectations now say that, on fundamentals, the euro is overvalued against the dollar, he reckons. But does that mean the dollar will soon rise? Mr Rogoff says he has no idea.

In rational-expectations theory, a range of variables including inflation, interest rates and growth should have a predictable impact on currency movements, but in practice this theory has proved less useful for forecasting than tossing a coin. Among rational economists, the debate is over “whether the glass is 5% full or 95% empty,” he says. Only over longer periods—say two to four years—is there any evidence of exchange-rate predictability, which is far too long to be useful to traders or policymakers.

By contrast, the model developed by Messrs Frydman and Goldman, which assumes imperfect knowledge and learning, does significantly better than tossing a coin, although it is by no means right all the time. Mr Rogoff describes this work as innovative. Now, however, it must demonstrate that it can consistently maintain explanatory power in the future and over a range of markets, he believes.
Maths lesson

Messrs Frydman and Goldberg are now turning their attention to the troubled subprime-mortgage markets, and the performance of the rating agencies. The rating agencies, argues Mr Frydman, have generally been better at rating corporate bonds than rating asset-backed collateralised-debt obligations. Why? One reason is that the rating agencies used both a mathematical model and the judgment of their in-house specialists when forecasting the default probabilities of corporate bonds; on subprime-related securities, they could only use mathematical models, not least because the instruments were so new. “They had no experience, no intuition, no entrepreneur,” he says. That is “empirical proof that relying on models alone is not wise.”