1
Econofísica:	Economia	como
  um	sistema	Complexo



Prof.	Dr.	Rosevaldo	de	Oliveira




              2
UFMT
                   Universidade Federal do Mato Grosso
                   Departamento de Matem´tica-CUR
                                        a




                   Econof´
                         ısica: Economia como


                       um Sistema Complexo

                      Prof. Dr. Rosevaldo de Oliveira


Professor: Rosevaldo de Oliveira


                                     3
Conte´ do
     u
1 O que ´ Econof´
        e       ısica?                                         7

2 Per´
     ıodo Pr´-Econof´
            e       ısica                                      8

3 Teoria Padr˜o: Mercados Eficientes
             a                                                11
  3.1   F´
         ısica e Economia no final do s´culo 19 . . . . . . . . 11
                                      e

4 S´ries de Pre¸os e Movimento Browniano
   e           c                                              14
  4.1   Movimento Browniano Geom´trico . . . . . . . . . . . 18
                                e

5 Instabilidade na Economia Mundial                           21

6 Mercado de Op¸˜es
               co                                             22


                               4
7 O Modelo de Black-Sholes e Merton          24

8 PERIGO                                     28

9 Distribui¸˜es N˜o-Gaussianas
           co    a                           29

10 Perfei¸˜o versus BOLHAS
         ca                                  30

11 Quebra                                    34

12 Podemos prever uma Bolha?                 37

13 Sistemas Complexos                        39

14 Teoria das Cat´trofes
                 a                           40

15 Invariˆncia de Escala e Lei de Potˆncia
         a                           e       43

                            5
16 Economia Complexa                        44

17 Objetivos mais Modestos da Econof´
                                    ısica   47

18 Regula¸˜o dos Mercados
         ca                                 48

19 Econof´
         ısica versus Neoliberalismo        50

20 Considera¸˜es Finais
            co                              52




                            6
1   O que ´ Econof´
          e       ısica?
1. A Econof´
           ısica ´ a uni˜o da F´
                  e      a      ısica com a Economia. Assim
   como a Biof´
              ısica ´ a uni˜o da F´
                     e     a       ısica com a Biologia. E outros
   exemplos: F´ısico-qu´
                       ımica, Geof´
                                  ısica, Astrof´
                                               ısica, ...
2. O termo Econof´ ısica apareceu pela primeira vez em torno de
   1994 e foi endossado em um livro de 1999 intitulado
   “Introduction to Econophysics” por Mantegna e
   Eugene-Stanley.




                                7
2   Per´
       ıodo Pr´-Econof´
              e       ısica
• Thomas Hobbes (1588-1679) inspirado no trabalho de
  Galileu sobre as leis do movimento, em sua obra prima
  Leviathan procurou deduzir pela l´gica e a raz˜o como a
                                   o            a
  humanidade deveria governar-se a si mesma;
• A metodologia ´ a que hoje n´s chamamos de f´
                 e               o               ısica te´rica:
                                                         o
  estipular primeiros princ´
                           ıpios fundamentais sobre a natureza
  humana e de como as pessoas interagem e desenvolvˆ-las at´
                                                       e       e
  onde fosse poss´
                 ıvel;
• Adam Smith (1723-1790), pai da economia moderna, achou
  inspira¸˜o nos “Principia” de Newton ao escrever em 1776 o
          ca
  seu cl´ssico “Sobre a Riqueza das Na¸˜es” onde usava a id´ias
        a                              co                  e
  de for¸as causais, id´ia completamente nova na ´poca;
        c              e                         e
• Adolphe Qu´telet (1796-1874): estudou astronomia e em
            e


                                8
1835 publicou o livro intitulado “Um estudo em f´     ısica
  social” onde procurava estabelecer as leis da sociedade
  an´logas `s de Newton e m´todos para comparar os dados
     a      a                   e
  f´
   ısicos com os dados sociais (prim´rdios da estat´
                                    o              ıstica);
• L´on Walras (1834-1910) e Alfred Marshall (1842-1924)
    e
  usaram id´ias f´
            e     ısicas de equil´
                                 ıbrio termodinˆmico para
                                               a
  estabelecer os fundamentos da microeconomia onde
  desenvolveram a no¸˜o de que um sistema econˆmico atinge o
                       ca                           o
  estado de equil´ıbrio de forma similar ` teoria dos gases de
                                          a
  Maxwell e Boltzmann. A teoria do equil´      ıbrio geral de
  Walras, onde a maior parte da teoria econˆmica neocl´ssica
                                              o            a
  moderna se baseia tem origem nas id´ias vigentes na f´
                                           e                ısica da
  ´poca
  e
• Vilfredo Pareto (1848-1923) foi o primeiro economista e
  soci´logo a usar modelos matem´ticos junto com evidˆncias
      o                            a                   e
  estat´
       ısticas. Descobriu a “lei de Pareto” da distribui¸˜o de
                                                        ca

                                9
renda;
• Louis Bachelier (1870-1946) foi orientando de Henri
  Poincar´ e em sua tese de doutorado, defendida em 1900 e
           e
  intitulada “Teoria da Especula¸˜o”, usou id´ias f´
                                    ca           e    ısicas de
  difus˜o e passos aleat´rios (“random walk”) para, 5 anos antes
       a                o
  de Einstein, aplicar m´todos equivalentes ` descri¸ao do
                          e                  a      c˜
  movimento Browniano para explicar a forma¸˜o de pre¸os
                                                 ca           c
  em mercado de a¸˜es. Historicamente foi o primeiro autor a
                      co
  usar matem´tica e f´
              a       ısica para estudar finan¸as por meio de
                                             c
  processos aleat´rios.
                 o
• Benoit Mandelbrot (1924) foi em 1963 o pioneiro no uso de
  distribui¸˜es de cauda longa (n˜o gaussianas) em finan¸as. Foi
           co                    a                     c
  tamb´m quem chamou a aten¸˜o de que a lei de Pareto n˜o
        e                       ca                          a
  passa de uma lei de potˆncia fractal.
                           e


                              10
3     Teoria Padr˜o: Mercados Eficientes
                 a

3.1    F´
        ısica e Economia no final do s´culo 19
                                     e
De um lado, os f´ısicos tentavam entender como o movimento dos
´tomos e mol´culas de uma nuvem de g´s produz as
a              e                             a
caracter´ısticas gerais dessa nuvem, como seu volume e sua
temperatura. J´ a economia buscava entender como as
                  a
decis˜es de cada indiv´
      o                    ıduo de vender ou comprar - o objeto
de estudo da microeconomia - resultam no aumento ou na queda
dos ´
    ındices que medem o estado global da economia, como a
infla¸˜o e o PIB, estudados pela macroeconomia.
     ca
A ideia ganhou a simpatia daqueles que defendiam um mercado
livre de interven¸˜es ao oferecer a mecˆnica pela qual funcionaria a
                 co                    a
“m˜o invis´
   a        ıvel” de Adam Smith.
Para provar matematicamente a existˆncia de um equil´
                                   e                ıbrio

                                 11
´          ´
ESTAVEL E UNICO, os economistas assumem que os agentes
do mercado s˜o todos representados por:
            a
 • Indiv´
        ıduos perfeitamente RACIONAIS
 • que agem da maneira mais EFICIENTE poss´ para
                                          ıvel
   MAXIMIZAR OS LUCROS.
 • No momento em que esses “agentes representativos”
   come¸am a negociar, o mercado ruma rapidamente em dire¸˜o
       c                                                 ca
   a um estado de equil´
                       ıbrio perfeito, em que os pre¸os
                                                    c
   refletem fielmente o valor real dos produtos.
 • A teoria neocl´ssica considera, claro, que na pr´tica o equil´
                 a                                 a            ıbrio
   nunca ´ alcan¸ado, uma vez que o mercado n˜o ´ isolado.
         e      c                                a e
 • Mas entende que not´ ıcias sobre eventos externos ao mercado
   chegam ao acaso, atingindo os pre¸os de maneira aleat´ria. Os
                                      c                    o
   pre¸os ent˜o flutuam em torno de seu valor de equil´
      c      a                                          ıbrio. A
   probabilidade dessas flutua¸˜es ´ calcul´vel, e o resultado ´ a
                               co e        a                   e

                                 12
famosa distribui¸˜o gaussiana
                ca




                         13
4   S´ries de Pre¸os e Movimento
     e           c
    Browniano




                   14
15
16
O valor esperado do i-´simo passo ´
                      e           e

                E(xi ) = pδ + q(−δ) = (p − q)δ                 (1)

Ap´s n passos a posi¸˜o ´
  o                 ca e

                   Xn = x1 + x2 + · · · + xn                   (2)

E o valor esperado e a variˆncia ´ dado por
                           a     e

                       E(Xn ) =       n(p − q)δ                (3)
                     var(Xn ) = 4pqnδ 2                        (4)

A probabilidade de encontrar a part´
                                   ıcula na posi¸˜o x no tempo t ´
                                                ca               e
descrita pela equa¸˜o de Kolmogorov ou Fokker-Planck
                  ca
           ∂u(x, t)    ∂u(x, t) σ 2 ∂ 2 u(x, t)
                    +µ         −                =0             (5)
             ∂t          ∂x      2      ∂x2


                                17
A solu¸˜o ´ a distribui¸˜o gaussiana
      ca e             ca
                                    [            ]
                           1           (x − µt)2
             u(x, t) = √         exp −                          (6)
                          2πσ 2t         2σ 2 t


4.1    Movimento Browniano Geom´trico
                               e

Si sendo o pre¸o de fechamento do ativo ontem, e hoje o pre¸o
               c                                           c
Si+1 . O retorno ´ definido por
                 e
                                Si+1 − Si
                      Ri+1    =                                 (7)
                                   Si
quando Ri+1 << 1, ln(1 + Ri+1 ) ≈ Ri+1
Portanto no caso discreto temos
                                    Si+1
                       Xi+1   ≡ ln(      )                      (8)
                                     Si


                                  18
E no caso cont´
              ınuo teremos
                                   S(t)
                      X(t) ≡ ln(        )         (9)
                                    S0
X(t) executa um movimento browniano (µ, σ 2 ).
Podemos rescrever nossos resultados como

                   dX(t) = µdt + σdW (t)         (10)




                               19
20
5   Instabilidade na Economia Mundial
• Desequil´
          ıbrio da economia mundial no in´ dos anos 70
                                         ıcio
• Crise do petr´leo, endividamento, infla¸˜o, varia¸˜es nas taxas
                o                       ca        co
  de juros e cˆmbio
              a
• Colapso do sistema Bretton-Woods para gest˜o da taxa de
                                            a
  cˆmbio.
   a
• Desregulamenta¸˜o de capitais internacionais especulativos.
                ca
• Mercado global 24 horas.
• Como reduzir os RISCOS?




                              21
6    Mercado de Op¸˜es
                  co
Conforme Rubash (2001), quando usadas com rela¸˜o aca
instrumentos financeiros, “op¸˜es” s˜o geralmente definidas como
                              co     a
contratos entre duas partes, no qual uma das partes tem direitos
mas n˜o obriga¸˜es em fazer alguma coisa, geralmente a compra ou
       a         co
venda de algum ativo. Ter direitos mas n˜o obriga¸˜es, tem valor
                                         a         co
financeiro, logo os possuidores de op¸˜es devem comprar estes
                                      co
direitos, transformando-os em ativos. Estes ativos derivam seu
valor do valor de outros ativos, da´ chamando-se derivativos. As
                                   ı
op¸˜es de compra (call) s˜o contratos dando ao comprador da
   co                     a
op¸˜o o direito de comprar, enquanto as op¸˜es de venda (put),
   ca                                      co
obviamente, d˜o o direito de vender.
               a




                               22
23
7    O Modelo de Black-Sholes e Merton
 • 1973 Black-Sholes “The pricing of options and Corporate
   Liabilities”. Merton “Theory of Rational of Pricing”.
 • Nestes trabalhos eles procuraram estabelecer o chamado
   “pre¸o justo” de uma op¸˜o europ´ia obtendo a famosa
        c                     ca       e
   f´rmula de Black-Sholes.
    o
 • Prˆmio Nobel de Economia de 1997.
     e
O modelo chega a uma equa¸˜o diferencial dada por:
                         ca
              ∂c σ 2 S 2 ∂ 2 c      ∂c
                 +             + rS    − rc = 0              (11)
              ∂t    2 ∂S 2          ∂S
Cuja solu¸˜o ´ encontrada abaixo:
         ca e



                               24
c = SN (d1 ) − Xe−rT N (d2 )             (12)
                p   = Xe−rT N (−d2 ) − SN (−d1 )         (13)


                                  (S)   (    2
                                                 )
                                            σ
                             ln X + r+       2       T
                    d1   =         √                     (14)
                                  σ T
                               (S) (         2
                                                 )
                             ln X + r −     σ
                                             2       T
                    d2   =         √                     (15)
                                  σ T
Parˆmetros:
   a
 • S pre¸o da a¸˜o a vista
        c      ca
 • X pre¸o de exerc´
        c          ıcio
 • r taxa livre de riscos
 • T tempo

                                   25
• σ volatilidade
 • N (x) distribui¸˜o normal
                  ca
Podemos interpretar N (d1 ) como a probabilidade do pre¸o ` vista
                                                         c a
ficar acima do pre¸o de exerc´
                  c          ıcio; e N (d2 ) como a probabilidade do
pre¸o ` vista ficar abaixo do pre¸o de exerc´
   c a                           c            ıcio.




                                 26
27
8   PERIGO
• O Risco foi para baixo do tapete!
• O Modelo de Black-Sholes-Merton ´ gaussiano, n˜o leva em
                                  e             a
  conta eventos mais extremos!
• Um exemplo irˆnico foi a falˆncia do fundo de investimento
                o             e
  Long-Term Capital Management.O fundo faliu ap´s falhar em
                                                  o
  levar em conta a chance de dois eventos extremos, a bolha
  asi´tica de 1997 e a morat´ria da R´ ssia de 1998.
     a                         o          u
• O fundo era presidido por Richard Merton e Myron Scholes




                              28
9   Distribui¸˜es N˜o-Gaussianas
             co    a




                   29
10   Perfei¸˜o versus BOLHAS
           ca




                  30
• E f´cil entender qualitativamente o que ´ uma bolha no
  ´ a                                      e
  mercado financeiro. Elas acontecem quando os negociantes
  acreditam demais na valoriza¸˜o de uma certa mercadoria.
                               ca
  Esse bem pode ser desde uma flor, como as tulipas negociadas
  na Holanda em 1636, protagonistas da primeira bolha
  financeira da hist´ria, at´ im´veis, caso da bolha
                    o      e o
  norte-americana, e outras mais recentes.




                             31
1	Tulipa=24	Toneladas	de	Trigo




             32
33
11     Quebra
Uma quebra acontece quando um
grande n´ mero de agentes requisita
        u
ordens de venda simultaneamente.
Uma quebra acontece quando a ordem ganha (todos tˆm a
                                                    e
mesma opini˜o: vendendo), e os tempos normais existem
            a
quando a desordem ganha (compradores e vendedores
discordam e se equilibram aproximadamente uns aos outros).
– Um sistema de investidores que s˜o influenciados por seus
                                  a
  vizinhos;
– Imita¸˜o local que se propaga espontaneamente na
       ca
  coopera¸˜o global;
          ca
– Coopera¸˜o global entre os investidores que causam uma
          ca
  quebra;


                           34
– Os pre¸os relacionam-se com as propriedades do sistema;
        c
– Os parˆmetros do sistema evoluem lentamente com o tempo;
        a
  Um modelo com as caracter´ ısticas acima teria as mesmas
  “marcas” dos sistemas estudados por Sornette, a saber:
  pre¸os seguindo uma lei de potˆncia na vizinhan¸a
     c                                e                   c
  de alguma data cr´ ıtica, com um expoente cr´     ıtico real
  ou complexo.




                           35
36
12     Podemos prever uma Bolha?
– Os economistas nem tentam fazer isso!
  ´
– E da natureza da economia cl´ssica considerar que crises
                                  a
  s˜o inerentes ao setor e n˜o h´ muito a fazer sobre isso, a
   a                        a a
  n˜o ser lidar com o problema depois.
   a
– Uma das linhas de pesquisa da Econof´   ısica ´ a
                                                e
            ˜
  PREVISAO de BOLHAS.
  ´
– E o caso de Sornette. Em seu experimento sigiloso iniciado
  em 2 de novembro de 2009, ele e sua equipe monitoraram o
  sobe-e-desce dos pre¸os de v´rios bens ligados a a¸˜es
                      c       a                      co
  negociadas mundialmente. Eles identificaram nos valores de
  quatro deles uma taxa de crescimento que seu modelo
  matem´tico identificou como uma bolha. As previs˜es de
         a                                            o
  Sornette foram guardadas confidencialmente pelo ArXiv,
  um servidor on-line p´blico de artigos cient´
                        u                     ıficos, e foram

                           37
divulgadas no dia 1o de maio 2010. Quase todas
  confirmadas!
– Alan Greenspan, diretor de 1987 a 2006 do Fed (Federal
  Reserve, o Banco Central americano), que afirmou ser
  poss´ perceber uma bolha somente no momento em que
       ıvel
  ela explode.Greenspan ficou famoso por dirigir o Fed com
  base na chamada teoria neocl´ssica dos mercados
                                  a
  eficientes. Prever bolhas seria como prever os n´meros da
                                                  u
  loteria, e os economistas n˜o poderiam fazer nada para
                             a
  evit´-las.
      a




                          38
13    Sistemas Complexos
– Em um sistema f´ ısico complexo, o TODO n˜o ´ apenas a
                                              a e
  soma das PARTES. Por exemplo: a mol´cula de ´gua n˜o
                                            e        a     a
  ´ l´
  e ıquida, nem gasosa e muito menos s´lida. O estado s´lido,
                                        o              o
  l´
   ıquido ou gasoso ´ o resultado da soma das partes
                    e
  (mol´culas) e n˜o uma propriedade individual.
       e         a
– O comportamento de um cardume ou um formigueiro
  tamb´m est´ baseado nesse mesmo princ´
       e      a                            ıpio, como
  resultado da intera¸˜o entre os indiv´
                     ca                ıduos EMERGE um
  estado coletivo.




                           39
14     Teoria das Cat´trofes
                     a
∗ A Teoria da Cat´strofe, iniciada com o trabalho do
                   a
  matem´tico francˆs Ren` Thom na d´cada 60.
         a           e       e            e
∗ Em tais sistemas complexos, h´ uma not´vel
                                   a          a
  propriedade: um padr˜o de comportamento coletivo em
                         a
  larga escala, com uma estrutura intensamente rica. Isto ´ e
  resultado de repetidas intera¸˜es n˜o-lineares entre
                                co     a
  seus integrantes: tem-se como resultado um tipo de
  sinergia - algo maior que a soma individual das partes.
∗ Pequenas mudan¸as em certos parˆmetros de um sistema
                   c                a
  n˜o-linear podem fazer com que os equil´
    a                                      ıbrios apare¸am
                                                        c
  ou desapare¸am, ou mudem de atra¸˜o para repuls˜o e
               c                      ca              a
  vice-versa, conduzindo `s grandes e repentinas mudan¸as
                           a                              c
  de comportamento do sistema.
∗ A Teoria da Cat´strofe analisa os pontos cr´
                   a                            ıticos de


                          40
uma fun¸˜o potencial - pontos onde n˜o apenas a
          ca                            a
  primeira derivada, mas uma ou mais derivadas de ordem
  mais alta da fun¸˜o potencial tamb´m s˜o zero.
                  ca                 e    a
∗ H´ sete estruturas gen´ricas para essa geometria das
    a                   e
  bifurca¸˜es: Fold, Cusp, Swallowtail, Butterfly,
          co
  Hyperbolic Umbilic, Elliptic Umbilic e Parabolic Umbilic.
∗ Em geral, comportamentos cooperativos em sistemas
  complexos n˜o podem ser reduzidos a uma simples
              a
  decomposi¸˜o de causas elementares. Deve-se procurar
            ca
  um ponto de vista mais global, onde a cat´strofe emerge
                                            a
  “naturalmente” como uma marca intr´   ınseca fundamental
  do fenˆmeno.
        o




                         41
42
15 Invariˆncia de Escala e Lei de
         a
Potˆncia
   e
A estrutura hier´rquica est´ profundamente ligada a id´ia de
                 a         a                          e
invariˆncia de escala. Considere a express˜o
      a                                   a
                                  1
                       f (x) =                            (16)
                                 xα
Tra¸ando o gr´fico desta fun¸˜o, ´ f´cil perceber que podemos
    c        a             ca e a
fazer uma esp´cie de “zoom”: basta realizar a substitui¸˜o
             e                                         ca
x → x′ = λx

                    f (λx) = f (x)λ−α                     (17)




                            43
16    Economia Complexa
– A primeira pista dessa complexidade foi observada em 1963
  pelo matem´tico polonˆs radicado na Fran¸a Benoit
             a           e                   c
  Mandelbrot, na ´poca, pesquisador da IBM. Ele estudou
                     e
  uma s´rie hist´rica das flutua¸˜es de pre¸o do algod˜o e
        e       o               co         c          a
  notou que a ocorrˆncia de grandes varia¸˜es era muito
                     e                    co
  maior que a prevista pela distribui¸˜o gaussiana. A curva
                                     ca
  que descrevia a probabilidade de flutua¸˜es dos pre¸os tinha
                                         co          c
  uma “cauda mais gorda” que a das distribui¸˜es gaussianas
                                               co
  (veja figura na p´gina 20).
                   a
– Nos anos 1990, quando f´  ısicos como Eugene Stanley, da
  Universidade de Boston (EUA), e Rosario Mantegna, da
  Universidade de Palermo (It´lia), resolveram analisar uma
                                a
  quantidade enorme de dados sobre a¸˜es nas bolsas de
                                       co
  valores disponibilizados em formato eletrˆnico. A an´lise de
                                           o          a


                           44
v´rias s´ries de pre¸os mostrou que realmente a distribui¸˜o
 a      e           c                                    ca
gaussiana subestimava a ocorrˆncia de grandes flutua¸˜es.
                               e                      co
A curva que melhor descrevia as flutua¸˜es nos pre¸os
                                       co          c
parecia ser uma “lei de potˆncia”.
                             e




                         45
46
17 Objetivos mais Modestos da
Econof´
      ısica
“As pessoas arregalam os olhos quando falo em f´ ısica
financeira, e a primeira coisa que me perguntam ´ como fa¸o
                                                 e         c
para ganhar dinheiro com isso”, conta Rog´rio Rosenfeld,
                                            e
diretor do IFT, que al´m de finan¸as pesquisa cosmologia e
                       e          c
part´ıculas elementares. “Nosso objetivo ´ apenas encontrar o
                                         e
pre¸o justo de um contrato”, explica.
   c




                            47
18     Regula¸˜o dos Mercados
             ca
Algumas correntes classificam o per´ıodo em que se gestou a
atual crise como de “financeiriza¸˜o da economia global ”, cujo
                                ca
in´ teria coincidido com o fim das paridades fixas acordadas
  ıcio
em Bretton Woods, em agosto de 1971, decorrente do fim
para paridade d´lar-ouro determinada unilateralmente pelos
                 o
Estados Unidos.
J´ na d´cada de 1980 economistas cr´
 a      e                              ıticos e empres´rios
                                                      a
advertiam sobre o risco da financeiriza¸˜o da economia.
                                             ca
Akio Morita, fundador da corpora¸˜o japonesa SONY, assim
                                    ca
refletia os riscos dessa instabilidade:
“Acho que o problema principal est´ em nosso dinheiro. Para
                                   a
manter atividades econˆmicas num sistema livre e aberto, ´
                       o                                   e
preciso comprar e vender a pre¸os adequados, lembrando que
                              c
estes pre¸os depender˜o da oferta e da procura. [...] Isso
         c           a


                            48
porque, acredito, a ind´stria deve ser o fator b´sico no
                       u                        a
estabelecimento do valor do dinheiro de um pa´  ıs.”.




                             49
19     Econof´
             ısica versus Neoliberalismo
A economia como sistema complexo sugere que crises s˜o   a
sistˆmicas e, portanto, poderiam ser evitadas com a
    e
regula¸˜o do sistema - ponto particularmente delicado para
        ca
o mundo neoliberal. Como Bouchaud bem lembra, a ideia dos
mercados perfeitos em equil´   ıbrio esteve por tr´s das
                                                  a
pol´
   ıticas de desregula¸˜o nos ultimos anos nos EUA.
                      ca       ´
“O que precisa ser feito ´ monitorar constantemente o sistema
                         e
em busca de sinais de instabilidade e vulnerabilidade, disse
Kirman ` Unesp Ciˆncia.”
        a           e




                            50
51
20    Considera¸oes Finais
               c˜
– Assim como a teoria dos gases ideais ainda ´ v´lida em
                                              e a
  partes hoje, a teoria dos mercados eficientes tamb´m possui
                                                   e
  “verdades parciais”.
– Apelar para os GASES IDEAIS para manter a
  DESIGUALDADE SOCIAL e DESTRUICAO DO    ¸˜
  MEIO AMBIENTE ´ no m´
                      e   ınimo vergonhoso.
– Esperamos que em um futuro “pr´ximo” teremos condi¸˜es
                                o                   co
  de PREVER COM MAIS SEGURANCA tanto as  ¸
  cat´strofes FINANCEIRAS OU BOLHAS como
     a
  TERREMOTOS e outros eventos extremos.




                           52
FIM


53

Econofísica3

  • 1.
  • 2.
  • 3.
    UFMT Universidade Federal do Mato Grosso Departamento de Matem´tica-CUR a Econof´ ısica: Economia como um Sistema Complexo Prof. Dr. Rosevaldo de Oliveira Professor: Rosevaldo de Oliveira 3
  • 4.
    Conte´ do u 1 O que ´ Econof´ e ısica? 7 2 Per´ ıodo Pr´-Econof´ e ısica 8 3 Teoria Padr˜o: Mercados Eficientes a 11 3.1 F´ ısica e Economia no final do s´culo 19 . . . . . . . . 11 e 4 S´ries de Pre¸os e Movimento Browniano e c 14 4.1 Movimento Browniano Geom´trico . . . . . . . . . . . 18 e 5 Instabilidade na Economia Mundial 21 6 Mercado de Op¸˜es co 22 4
  • 5.
    7 O Modelode Black-Sholes e Merton 24 8 PERIGO 28 9 Distribui¸˜es N˜o-Gaussianas co a 29 10 Perfei¸˜o versus BOLHAS ca 30 11 Quebra 34 12 Podemos prever uma Bolha? 37 13 Sistemas Complexos 39 14 Teoria das Cat´trofes a 40 15 Invariˆncia de Escala e Lei de Potˆncia a e 43 5
  • 6.
    16 Economia Complexa 44 17 Objetivos mais Modestos da Econof´ ısica 47 18 Regula¸˜o dos Mercados ca 48 19 Econof´ ısica versus Neoliberalismo 50 20 Considera¸˜es Finais co 52 6
  • 7.
    1 O que ´ Econof´ e ısica? 1. A Econof´ ısica ´ a uni˜o da F´ e a ısica com a Economia. Assim como a Biof´ ısica ´ a uni˜o da F´ e a ısica com a Biologia. E outros exemplos: F´ısico-qu´ ımica, Geof´ ısica, Astrof´ ısica, ... 2. O termo Econof´ ısica apareceu pela primeira vez em torno de 1994 e foi endossado em um livro de 1999 intitulado “Introduction to Econophysics” por Mantegna e Eugene-Stanley. 7
  • 8.
    2 Per´ ıodo Pr´-Econof´ e ısica • Thomas Hobbes (1588-1679) inspirado no trabalho de Galileu sobre as leis do movimento, em sua obra prima Leviathan procurou deduzir pela l´gica e a raz˜o como a o a humanidade deveria governar-se a si mesma; • A metodologia ´ a que hoje n´s chamamos de f´ e o ısica te´rica: o estipular primeiros princ´ ıpios fundamentais sobre a natureza humana e de como as pessoas interagem e desenvolvˆ-las at´ e e onde fosse poss´ ıvel; • Adam Smith (1723-1790), pai da economia moderna, achou inspira¸˜o nos “Principia” de Newton ao escrever em 1776 o ca seu cl´ssico “Sobre a Riqueza das Na¸˜es” onde usava a id´ias a co e de for¸as causais, id´ia completamente nova na ´poca; c e e • Adolphe Qu´telet (1796-1874): estudou astronomia e em e 8
  • 9.
    1835 publicou olivro intitulado “Um estudo em f´ ısica social” onde procurava estabelecer as leis da sociedade an´logas `s de Newton e m´todos para comparar os dados a a e f´ ısicos com os dados sociais (prim´rdios da estat´ o ıstica); • L´on Walras (1834-1910) e Alfred Marshall (1842-1924) e usaram id´ias f´ e ısicas de equil´ ıbrio termodinˆmico para a estabelecer os fundamentos da microeconomia onde desenvolveram a no¸˜o de que um sistema econˆmico atinge o ca o estado de equil´ıbrio de forma similar ` teoria dos gases de a Maxwell e Boltzmann. A teoria do equil´ ıbrio geral de Walras, onde a maior parte da teoria econˆmica neocl´ssica o a moderna se baseia tem origem nas id´ias vigentes na f´ e ısica da ´poca e • Vilfredo Pareto (1848-1923) foi o primeiro economista e soci´logo a usar modelos matem´ticos junto com evidˆncias o a e estat´ ısticas. Descobriu a “lei de Pareto” da distribui¸˜o de ca 9
  • 10.
    renda; • Louis Bachelier(1870-1946) foi orientando de Henri Poincar´ e em sua tese de doutorado, defendida em 1900 e e intitulada “Teoria da Especula¸˜o”, usou id´ias f´ ca e ısicas de difus˜o e passos aleat´rios (“random walk”) para, 5 anos antes a o de Einstein, aplicar m´todos equivalentes ` descri¸ao do e a c˜ movimento Browniano para explicar a forma¸˜o de pre¸os ca c em mercado de a¸˜es. Historicamente foi o primeiro autor a co usar matem´tica e f´ a ısica para estudar finan¸as por meio de c processos aleat´rios. o • Benoit Mandelbrot (1924) foi em 1963 o pioneiro no uso de distribui¸˜es de cauda longa (n˜o gaussianas) em finan¸as. Foi co a c tamb´m quem chamou a aten¸˜o de que a lei de Pareto n˜o e ca a passa de uma lei de potˆncia fractal. e 10
  • 11.
    3 Teoria Padr˜o: Mercados Eficientes a 3.1 F´ ısica e Economia no final do s´culo 19 e De um lado, os f´ısicos tentavam entender como o movimento dos ´tomos e mol´culas de uma nuvem de g´s produz as a e a caracter´ısticas gerais dessa nuvem, como seu volume e sua temperatura. J´ a economia buscava entender como as a decis˜es de cada indiv´ o ıduo de vender ou comprar - o objeto de estudo da microeconomia - resultam no aumento ou na queda dos ´ ındices que medem o estado global da economia, como a infla¸˜o e o PIB, estudados pela macroeconomia. ca A ideia ganhou a simpatia daqueles que defendiam um mercado livre de interven¸˜es ao oferecer a mecˆnica pela qual funcionaria a co a “m˜o invis´ a ıvel” de Adam Smith. Para provar matematicamente a existˆncia de um equil´ e ıbrio 11
  • 12.
    ´ ´ ESTAVEL E UNICO, os economistas assumem que os agentes do mercado s˜o todos representados por: a • Indiv´ ıduos perfeitamente RACIONAIS • que agem da maneira mais EFICIENTE poss´ para ıvel MAXIMIZAR OS LUCROS. • No momento em que esses “agentes representativos” come¸am a negociar, o mercado ruma rapidamente em dire¸˜o c ca a um estado de equil´ ıbrio perfeito, em que os pre¸os c refletem fielmente o valor real dos produtos. • A teoria neocl´ssica considera, claro, que na pr´tica o equil´ a a ıbrio nunca ´ alcan¸ado, uma vez que o mercado n˜o ´ isolado. e c a e • Mas entende que not´ ıcias sobre eventos externos ao mercado chegam ao acaso, atingindo os pre¸os de maneira aleat´ria. Os c o pre¸os ent˜o flutuam em torno de seu valor de equil´ c a ıbrio. A probabilidade dessas flutua¸˜es ´ calcul´vel, e o resultado ´ a co e a e 12
  • 13.
  • 14.
    4 S´ries de Pre¸os e Movimento e c Browniano 14
  • 15.
  • 16.
  • 17.
    O valor esperadodo i-´simo passo ´ e e E(xi ) = pδ + q(−δ) = (p − q)δ (1) Ap´s n passos a posi¸˜o ´ o ca e Xn = x1 + x2 + · · · + xn (2) E o valor esperado e a variˆncia ´ dado por a e E(Xn ) = n(p − q)δ (3) var(Xn ) = 4pqnδ 2 (4) A probabilidade de encontrar a part´ ıcula na posi¸˜o x no tempo t ´ ca e descrita pela equa¸˜o de Kolmogorov ou Fokker-Planck ca ∂u(x, t) ∂u(x, t) σ 2 ∂ 2 u(x, t) +µ − =0 (5) ∂t ∂x 2 ∂x2 17
  • 18.
    A solu¸˜o ´a distribui¸˜o gaussiana ca e ca [ ] 1 (x − µt)2 u(x, t) = √ exp − (6) 2πσ 2t 2σ 2 t 4.1 Movimento Browniano Geom´trico e Si sendo o pre¸o de fechamento do ativo ontem, e hoje o pre¸o c c Si+1 . O retorno ´ definido por e Si+1 − Si Ri+1 = (7) Si quando Ri+1 << 1, ln(1 + Ri+1 ) ≈ Ri+1 Portanto no caso discreto temos Si+1 Xi+1 ≡ ln( ) (8) Si 18
  • 19.
    E no casocont´ ınuo teremos S(t) X(t) ≡ ln( ) (9) S0 X(t) executa um movimento browniano (µ, σ 2 ). Podemos rescrever nossos resultados como dX(t) = µdt + σdW (t) (10) 19
  • 20.
  • 21.
    5 Instabilidade na Economia Mundial • Desequil´ ıbrio da economia mundial no in´ dos anos 70 ıcio • Crise do petr´leo, endividamento, infla¸˜o, varia¸˜es nas taxas o ca co de juros e cˆmbio a • Colapso do sistema Bretton-Woods para gest˜o da taxa de a cˆmbio. a • Desregulamenta¸˜o de capitais internacionais especulativos. ca • Mercado global 24 horas. • Como reduzir os RISCOS? 21
  • 22.
    6 Mercado de Op¸˜es co Conforme Rubash (2001), quando usadas com rela¸˜o aca instrumentos financeiros, “op¸˜es” s˜o geralmente definidas como co a contratos entre duas partes, no qual uma das partes tem direitos mas n˜o obriga¸˜es em fazer alguma coisa, geralmente a compra ou a co venda de algum ativo. Ter direitos mas n˜o obriga¸˜es, tem valor a co financeiro, logo os possuidores de op¸˜es devem comprar estes co direitos, transformando-os em ativos. Estes ativos derivam seu valor do valor de outros ativos, da´ chamando-se derivativos. As ı op¸˜es de compra (call) s˜o contratos dando ao comprador da co a op¸˜o o direito de comprar, enquanto as op¸˜es de venda (put), ca co obviamente, d˜o o direito de vender. a 22
  • 23.
  • 24.
    7 O Modelo de Black-Sholes e Merton • 1973 Black-Sholes “The pricing of options and Corporate Liabilities”. Merton “Theory of Rational of Pricing”. • Nestes trabalhos eles procuraram estabelecer o chamado “pre¸o justo” de uma op¸˜o europ´ia obtendo a famosa c ca e f´rmula de Black-Sholes. o • Prˆmio Nobel de Economia de 1997. e O modelo chega a uma equa¸˜o diferencial dada por: ca ∂c σ 2 S 2 ∂ 2 c ∂c + + rS − rc = 0 (11) ∂t 2 ∂S 2 ∂S Cuja solu¸˜o ´ encontrada abaixo: ca e 24
  • 25.
    c = SN(d1 ) − Xe−rT N (d2 ) (12) p = Xe−rT N (−d2 ) − SN (−d1 ) (13) (S) ( 2 ) σ ln X + r+ 2 T d1 = √ (14) σ T (S) ( 2 ) ln X + r − σ 2 T d2 = √ (15) σ T Parˆmetros: a • S pre¸o da a¸˜o a vista c ca • X pre¸o de exerc´ c ıcio • r taxa livre de riscos • T tempo 25
  • 26.
    • σ volatilidade • N (x) distribui¸˜o normal ca Podemos interpretar N (d1 ) como a probabilidade do pre¸o ` vista c a ficar acima do pre¸o de exerc´ c ıcio; e N (d2 ) como a probabilidade do pre¸o ` vista ficar abaixo do pre¸o de exerc´ c a c ıcio. 26
  • 27.
  • 28.
    8 PERIGO • O Risco foi para baixo do tapete! • O Modelo de Black-Sholes-Merton ´ gaussiano, n˜o leva em e a conta eventos mais extremos! • Um exemplo irˆnico foi a falˆncia do fundo de investimento o e Long-Term Capital Management.O fundo faliu ap´s falhar em o levar em conta a chance de dois eventos extremos, a bolha asi´tica de 1997 e a morat´ria da R´ ssia de 1998. a o u • O fundo era presidido por Richard Merton e Myron Scholes 28
  • 29.
    9 Distribui¸˜es N˜o-Gaussianas co a 29
  • 30.
    10 Perfei¸˜o versus BOLHAS ca 30
  • 31.
    • E f´cilentender qualitativamente o que ´ uma bolha no ´ a e mercado financeiro. Elas acontecem quando os negociantes acreditam demais na valoriza¸˜o de uma certa mercadoria. ca Esse bem pode ser desde uma flor, como as tulipas negociadas na Holanda em 1636, protagonistas da primeira bolha financeira da hist´ria, at´ im´veis, caso da bolha o e o norte-americana, e outras mais recentes. 31
  • 32.
  • 33.
  • 34.
    11 Quebra Uma quebra acontece quando um grande n´ mero de agentes requisita u ordens de venda simultaneamente. Uma quebra acontece quando a ordem ganha (todos tˆm a e mesma opini˜o: vendendo), e os tempos normais existem a quando a desordem ganha (compradores e vendedores discordam e se equilibram aproximadamente uns aos outros). – Um sistema de investidores que s˜o influenciados por seus a vizinhos; – Imita¸˜o local que se propaga espontaneamente na ca coopera¸˜o global; ca – Coopera¸˜o global entre os investidores que causam uma ca quebra; 34
  • 35.
    – Os pre¸osrelacionam-se com as propriedades do sistema; c – Os parˆmetros do sistema evoluem lentamente com o tempo; a Um modelo com as caracter´ ısticas acima teria as mesmas “marcas” dos sistemas estudados por Sornette, a saber: pre¸os seguindo uma lei de potˆncia na vizinhan¸a c e c de alguma data cr´ ıtica, com um expoente cr´ ıtico real ou complexo. 35
  • 36.
  • 37.
    12 Podemos prever uma Bolha? – Os economistas nem tentam fazer isso! ´ – E da natureza da economia cl´ssica considerar que crises a s˜o inerentes ao setor e n˜o h´ muito a fazer sobre isso, a a a a n˜o ser lidar com o problema depois. a – Uma das linhas de pesquisa da Econof´ ısica ´ a e ˜ PREVISAO de BOLHAS. ´ – E o caso de Sornette. Em seu experimento sigiloso iniciado em 2 de novembro de 2009, ele e sua equipe monitoraram o sobe-e-desce dos pre¸os de v´rios bens ligados a a¸˜es c a co negociadas mundialmente. Eles identificaram nos valores de quatro deles uma taxa de crescimento que seu modelo matem´tico identificou como uma bolha. As previs˜es de a o Sornette foram guardadas confidencialmente pelo ArXiv, um servidor on-line p´blico de artigos cient´ u ıficos, e foram 37
  • 38.
    divulgadas no dia1o de maio 2010. Quase todas confirmadas! – Alan Greenspan, diretor de 1987 a 2006 do Fed (Federal Reserve, o Banco Central americano), que afirmou ser poss´ perceber uma bolha somente no momento em que ıvel ela explode.Greenspan ficou famoso por dirigir o Fed com base na chamada teoria neocl´ssica dos mercados a eficientes. Prever bolhas seria como prever os n´meros da u loteria, e os economistas n˜o poderiam fazer nada para a evit´-las. a 38
  • 39.
    13 Sistemas Complexos – Em um sistema f´ ısico complexo, o TODO n˜o ´ apenas a a e soma das PARTES. Por exemplo: a mol´cula de ´gua n˜o e a a ´ l´ e ıquida, nem gasosa e muito menos s´lida. O estado s´lido, o o l´ ıquido ou gasoso ´ o resultado da soma das partes e (mol´culas) e n˜o uma propriedade individual. e a – O comportamento de um cardume ou um formigueiro tamb´m est´ baseado nesse mesmo princ´ e a ıpio, como resultado da intera¸˜o entre os indiv´ ca ıduos EMERGE um estado coletivo. 39
  • 40.
    14 Teoria das Cat´trofes a ∗ A Teoria da Cat´strofe, iniciada com o trabalho do a matem´tico francˆs Ren` Thom na d´cada 60. a e e e ∗ Em tais sistemas complexos, h´ uma not´vel a a propriedade: um padr˜o de comportamento coletivo em a larga escala, com uma estrutura intensamente rica. Isto ´ e resultado de repetidas intera¸˜es n˜o-lineares entre co a seus integrantes: tem-se como resultado um tipo de sinergia - algo maior que a soma individual das partes. ∗ Pequenas mudan¸as em certos parˆmetros de um sistema c a n˜o-linear podem fazer com que os equil´ a ıbrios apare¸am c ou desapare¸am, ou mudem de atra¸˜o para repuls˜o e c ca a vice-versa, conduzindo `s grandes e repentinas mudan¸as a c de comportamento do sistema. ∗ A Teoria da Cat´strofe analisa os pontos cr´ a ıticos de 40
  • 41.
    uma fun¸˜o potencial- pontos onde n˜o apenas a ca a primeira derivada, mas uma ou mais derivadas de ordem mais alta da fun¸˜o potencial tamb´m s˜o zero. ca e a ∗ H´ sete estruturas gen´ricas para essa geometria das a e bifurca¸˜es: Fold, Cusp, Swallowtail, Butterfly, co Hyperbolic Umbilic, Elliptic Umbilic e Parabolic Umbilic. ∗ Em geral, comportamentos cooperativos em sistemas complexos n˜o podem ser reduzidos a uma simples a decomposi¸˜o de causas elementares. Deve-se procurar ca um ponto de vista mais global, onde a cat´strofe emerge a “naturalmente” como uma marca intr´ ınseca fundamental do fenˆmeno. o 41
  • 42.
  • 43.
    15 Invariˆncia deEscala e Lei de a Potˆncia e A estrutura hier´rquica est´ profundamente ligada a id´ia de a a e invariˆncia de escala. Considere a express˜o a a 1 f (x) = (16) xα Tra¸ando o gr´fico desta fun¸˜o, ´ f´cil perceber que podemos c a ca e a fazer uma esp´cie de “zoom”: basta realizar a substitui¸˜o e ca x → x′ = λx f (λx) = f (x)λ−α (17) 43
  • 44.
    16 Economia Complexa – A primeira pista dessa complexidade foi observada em 1963 pelo matem´tico polonˆs radicado na Fran¸a Benoit a e c Mandelbrot, na ´poca, pesquisador da IBM. Ele estudou e uma s´rie hist´rica das flutua¸˜es de pre¸o do algod˜o e e o co c a notou que a ocorrˆncia de grandes varia¸˜es era muito e co maior que a prevista pela distribui¸˜o gaussiana. A curva ca que descrevia a probabilidade de flutua¸˜es dos pre¸os tinha co c uma “cauda mais gorda” que a das distribui¸˜es gaussianas co (veja figura na p´gina 20). a – Nos anos 1990, quando f´ ısicos como Eugene Stanley, da Universidade de Boston (EUA), e Rosario Mantegna, da Universidade de Palermo (It´lia), resolveram analisar uma a quantidade enorme de dados sobre a¸˜es nas bolsas de co valores disponibilizados em formato eletrˆnico. A an´lise de o a 44
  • 45.
    v´rias s´ries depre¸os mostrou que realmente a distribui¸˜o a e c ca gaussiana subestimava a ocorrˆncia de grandes flutua¸˜es. e co A curva que melhor descrevia as flutua¸˜es nos pre¸os co c parecia ser uma “lei de potˆncia”. e 45
  • 46.
  • 47.
    17 Objetivos maisModestos da Econof´ ısica “As pessoas arregalam os olhos quando falo em f´ ısica financeira, e a primeira coisa que me perguntam ´ como fa¸o e c para ganhar dinheiro com isso”, conta Rog´rio Rosenfeld, e diretor do IFT, que al´m de finan¸as pesquisa cosmologia e e c part´ıculas elementares. “Nosso objetivo ´ apenas encontrar o e pre¸o justo de um contrato”, explica. c 47
  • 48.
    18 Regula¸˜o dos Mercados ca Algumas correntes classificam o per´ıodo em que se gestou a atual crise como de “financeiriza¸˜o da economia global ”, cujo ca in´ teria coincidido com o fim das paridades fixas acordadas ıcio em Bretton Woods, em agosto de 1971, decorrente do fim para paridade d´lar-ouro determinada unilateralmente pelos o Estados Unidos. J´ na d´cada de 1980 economistas cr´ a e ıticos e empres´rios a advertiam sobre o risco da financeiriza¸˜o da economia. ca Akio Morita, fundador da corpora¸˜o japonesa SONY, assim ca refletia os riscos dessa instabilidade: “Acho que o problema principal est´ em nosso dinheiro. Para a manter atividades econˆmicas num sistema livre e aberto, ´ o e preciso comprar e vender a pre¸os adequados, lembrando que c estes pre¸os depender˜o da oferta e da procura. [...] Isso c a 48
  • 49.
    porque, acredito, aind´stria deve ser o fator b´sico no u a estabelecimento do valor do dinheiro de um pa´ ıs.”. 49
  • 50.
    19 Econof´ ısica versus Neoliberalismo A economia como sistema complexo sugere que crises s˜o a sistˆmicas e, portanto, poderiam ser evitadas com a e regula¸˜o do sistema - ponto particularmente delicado para ca o mundo neoliberal. Como Bouchaud bem lembra, a ideia dos mercados perfeitos em equil´ ıbrio esteve por tr´s das a pol´ ıticas de desregula¸˜o nos ultimos anos nos EUA. ca ´ “O que precisa ser feito ´ monitorar constantemente o sistema e em busca de sinais de instabilidade e vulnerabilidade, disse Kirman ` Unesp Ciˆncia.” a e 50
  • 51.
  • 52.
    20 Considera¸oes Finais c˜ – Assim como a teoria dos gases ideais ainda ´ v´lida em e a partes hoje, a teoria dos mercados eficientes tamb´m possui e “verdades parciais”. – Apelar para os GASES IDEAIS para manter a DESIGUALDADE SOCIAL e DESTRUICAO DO ¸˜ MEIO AMBIENTE ´ no m´ e ınimo vergonhoso. – Esperamos que em um futuro “pr´ximo” teremos condi¸˜es o co de PREVER COM MAIS SEGURANCA tanto as ¸ cat´strofes FINANCEIRAS OU BOLHAS como a TERREMOTOS e outros eventos extremos. 52
  • 53.