Inteligência Artificial (IA) na Modelagem das Finanças Corporativas (1)

Estamos de volta para mais um ano de newsletters da Creativante. Já se vão 18 anos de discussões sobre temas que contribuem para o avanço do conhecimento da Economia a partir da tecnologia e da inovação. Neste ano vamos dedicar um pouco mais de atenção para as questões relativas às Finanças. Sendo assim, aqui vai mais uma contribuição nesta direção.

Desde o crash da Bolsa de Valores de Nova York em 1929 os modernos métodos e técnicas de avaliação de ativos ganharam momento. A análise do Fluxo de Caixa Descontado — FCD (Discounted Cash Flow — DCF em inglês), por exemplo, ganhou popularidade como um método de avaliação de ações. Os livros “The Theory of Interest”, de Irving Ficher (de 1930) e “The Theory of Investment Value”, de John Burr Williams (de 1938) expressaram o método FDC em termos econômicos.

A “Teoria dos Jogos” como o estudo da decisão estratégica, a partir do livro “Theory of Games and Economic Behavior”, de Oskar Morgenstern e John von Neumann (de 1944), introduziu o estudo de modelos matemáticos do conflito e cooperação entre tomadores de decisão racionais. Nos anos 1950s o Prof. Harry Markovittz introduziu a noção de Otimização de Portfólio com a Modern Portfolio Theory (MPT). Nos anos 1960s o “Capital Asset Pricing Model- CAPM” (Modelo de Precificação de Ativos de Capital) foi introduzido. E nos anos 1970s o modelo de Precificação de Opções, de Fisher Black e Myron Sholes ganhou importância na análise da securitização e dos derivativos como instrumentos de investimento.

Nos anos 1970s tivemos também o surgimento da “Efficient-Market Hyphotesis (EMH)”, a partir, fundamentalmente, dos trabalhos associados ao economista Eugene Fama. A EMH assevera que os preços dos ativos refletem toda a informação disponível. A EMH assume os preceitos da MPT da seguinte forma.

A MPT propõe que uma assembleia de vários ativos diferentes pode atingir um retorno maior, e de menor risco, do que qualquer ativo isolado. Apesar de seu sucesso, a MPT recebeu críticas. Uma delas é a de que ela se apoia em independência estatística das mudanças de preços dos ativos subjacentes. Isto torna impossíveis as predições de futuros movimentos de mercado.

Fontes de instabilidade e de risco de mercado são também assumidas como sendo exógenas sob MPT. Se isto fosse verdade, o sistema econômico convergiria para um estado estacionário (quando se assume, por exemplo, que um fluxo de caixa de uma empresa cresce a uma taxa constante indefinidamente), inteiramente determinado por fundamentos, e sem quaisquer oportunidades associadas para lucros especulativos consistentes na ausência de choques externos de preços. No entanto, a evidência empírica mostra que preços não são governados por fundamentos, mas também por forças de mercado não-lineares e interações de fatores os quais dão origem à flutuações endógenas.

Retornos de ativos são também assumidos serem distribuídos normalmente, mas isto omite (ou considera de probabilidades muito baixas) grandes retornos de outliers (valores discrepantes). Uma consequência disto, então, é que essas grandes mudanças de mercado ocorrem muito infrequentemente para serem motivo de preocupação. Sendo assim, modelos clássicos financeiros como a EMH, aceitam tais preceitos da MPT, de forma que eventos abruptos de mercado são omitidos em seus arcabouços.

Duas alternativas aos “efficient markets” evoluíram na literatura e no mercado: a Adaptive Market Hypothesis (AMH) e a Fractal Market Hypothesis (FMH). A primeira oferece uma avaliação biológica dos mercados financeiros — especificamente um arcabouço evolucionário em que os mercados (e os agentes de mercado: ativos e investidores) adaptam e evolvem dinamicamente através do tempo. A FMH relaxa o requisito de random walk (passeio aleatório) nos preços dos ativos da EMH. O relacionamento entre estas hipóteses competitivas, e alguns dos testes usados para determinar suas validades, são apresentados na Figura 1 à frente.

Na próxima newsletter veremos como o modelo CAPM evoluiu para a APT (Arbitrage Pricing Theory), e esta está evoluindo para a Artificial Intelligence Pricing Theory (AIPT), e este para o Artificial Intelligence Pricing Model (AIPM).

Figura 1 — Relacionamento entre EMH, FMH e AMH

Fonte: Karp, Adam & Gary Van Vuuren. “Investment Implications of the Fractal Market Hypothesis”. Annals of Financial Economics, Vol. 14, №1 (March 2019) World Scientific Publishing Company.