Book Club: James Owen Weatherall, 'De fysica van Wall Street: een korte geschiedenis van het voorspellen van het onvoorspelbare'

The Misinformation Age - Cailin O'Connor and James Owen Weatherall | The Open Mind

Critici wijten het vaak vaak aan gebrekkige financiële modellen voor de financiële crisis die in 2008 begon. Als gevolg hiervan heeft het publiek de makers van de modellen belasterd. In The Physics of Wall Street: een korte geschiedenis van het voorspellen van het onvoorspelbare, University of California, Irvine Professor James Owen Weatherall onderzoekt hoe natuurkundigen voor altijd van financiën zijn veranderd. Investmentmatome sprak met Weatherall over De natuurkunde van Wall Street, zijn gedachten over beleidsvorming en de toekomst van financiële modellering.

U dacht aan het idee voor dit boek in 2008. Hoewel dit boek niet over de financiële crisis gaat, vertel me over het schrijven van dit boek in een tumultueuze tijd voor financiën.

Je hebt gelijk dat dit geen boek is over de financiële crisis van 2007-08, maar de crisis was zeker op de achtergrond en het was een deel van mijn motivatie om het boek te schrijven. In de herfst van 2008, toen ik hierover begon na te denken, was ik net mijn doctoraal proefschrift in de natuurkunde aan het afronden. Zoals veel mensen in die tijd volgde ik het nieuws over de ineenstorting van Lehman Brothers en het overheidssteunen van AIG van zeer dichtbij. Ik was vooral getroffen door wat een consistent thema leek te zijn in de berichtgeving over de crisis in de pers. Keer op keer las ik dat op de een of andere manier "quants" een rol hadden gespeeld. "Quant", zo leerde ik, is een afkorting voor "kwantitatieve handelaar" of "kwantitatieve analisten." Dit zijn mensen die vrij geavanceerde wiskundige modellen gebruiken om Wall Street te begrijpen. Velen van hen hebben achtergronden op het gebied van natuurkunde, wiskunde of informatica, en de modellen die zij gebruiken zouden hun wortels in deze gebieden hebben. En, zo werd gesuggereerd, deze modellen waren op de een of andere manier in 2008 mislukt.

Er was veel moraliserend en ik-zei-je-zo was op dat moment. Critici stelden dat het gek was om te denken dat wiskunde of natuurkunde een complexe menselijke onderneming zoals financiële markten zou kunnen helpen begrijpen. Maar ik dacht dat het verhaal meer moest zijn dan alleen dit. Waar komen deze modellen vandaan? Wat waren ze van plan te doen en waarom zou een

verwacht niemand dat ze werkten? Het was echt de crisis die me ertoe aanzette om de geschiedenis waarover ik het had in het boek te proberen te begrijpen.

Veel mensen denken dat quants verantwoordelijk waren voor de financiële crisis. Welke rol moeten financiële modellen spelen in finance?

Het lijkt mij dat financiële modellen essentieel zijn voor moderne financiering. Financiële modellen zijn min of meer noodzakelijk voor banken en beleggers om financiële producten te verhandelen die bekend staan als derivaten, waaronder zaken als opties en futures. En derivaten - hoewel ze de hele tijd bekritiseerd worden - zijn eigenlijk een groot deel van hoe onze economie werkt. Derivaten helpen bedrijven zichzelf te beschermen tegen onzekerheid, waardoor ze hun kapitaal effectiever kunnen gebruiken. Dus modellen zijn tegenwoordig slechts een feit van het financiële leven.

De echte vraag is hoe we over deze modellen moeten nadenken om ze zo betrouwbaar mogelijk te gebruiken. Hier, denk ik, maakt de geschiedenis een groot verschil. Veel beleggingsprofessionals die op de hoogte zijn van financiële modellen hebben erover geleerd in een financieel handboek, waar ze vaak worden gepresenteerd als sets van vergelijkingen die u vertellen hoe de prijs van een bepaald instrument afhankelijk is van verschillende factoren, zoals volatiliteit of vervaldatum. Wat onderdrukt wordt in deze behandelingen is het feit dat zeer sterke veronderstellingen over marktomstandigheden vaak een belangrijke rol spelen bij het afleiden van deze vergelijkingen. Financiële modellen zijn benaderingen van een zeer gecompliceerde wereld. En die benaderingen kunnen nuttig zijn, als we ze zorgvuldig gebruiken; maar als we ze niet zorgvuldig gebruiken, of als we geen aandacht schenken aan de aannames die ten grondslag liggen aan onze modellen, dan kunnen we in de problemen komen. Een ding dat we uit de geschiedenis van financiële modellering kunnen leren, is precies wat de veronderstellingen zijn die de mensen bedachten die voor het eerst met deze modellen kwamen.

Dit soort fouten over veronderstellingen speelden in 2008 een grote rol. Kortom, het model dat veel beleggers, banken en zelfs kredietbeoordelaars gebruikten om financiële producten die bekend staan als CDO's te prijzen, deed vermoeden dat deze producten veel meer waard waren dan ze bleken de moeite waard te zijn. Toen de mismatch werd opgemerkt, verdween veel geld van de ene op de andere dag, waardoor enkele grote spelers insolvent bleven. (Dit is het zeer korte verhaal van de ineenstorting van Bear Sterns, Lehman Brothers en de arm van financiële producten van AIG.) Naderhand hebben veel mensen de vinger gewezen naar het model dat deze producten verkeerd geprijsde - en zelfs bij de quants die het model hadden ontworpen. Maar het lijkt mij dat wat hier echt fout ging, is dat grote instellingen een bepaald model bleven gebruiken lang nadat de veronderstellingen erachter erg slecht werden. Het had eigenlijk geen verrassing moeten zijn dat het model niet erg goed werkte. Ik denk dat de beste, meest charitatieve interpretatie van dit onvermogen om modellen te veranderen, is dat veel mensen die dagelijks modellen gebruiken, niet erg nadenken over de veronderstellingen die deze modellen maken.

Critici van financiële modellen beweren vaak dat mensen irrationeel handelen en financiële modellen zijn dus gebrekkig. Wat denk je?

Ik denk dat dit soort kritiek kortzichtig is.Voor een, hoewel het waar is dat een grote klasse van modellen in financiën en economie berust op de veronderstelling dat mensen rationeel handelen, is het niet alsof men dit moet aannemen om wiskundige modellen te gebruiken, en veel modellen doen dit niet maak deze aanname. Maar echt, het belangrijkste punt is of we kunnen begrijpen wanneer beleggers niet rationeel zijn en op welke manier. Dit is iets dat recentelijk veel is bestudeerd op een gebied dat bekend staat als gedragseconomie. Onderzoekers op dit gebied willen begrijpen hoe we echt beslissingen nemen en ze hebben veel systematische manieren ontdekt waarop we niet rationeel handelen. Soms noemen critici van wiskundige modellering in financiën gedragseconomie als een reden om te denken dat wiskunde en natuurkunde nutteloos zijn voor het begrijpen van markten, maar ik denk dat dit de dingen achteruit doet gaan. Echt, de gedragseconomie heeft aangetoond hoe de aannames die ten grondslag liggen aan sommige modellen consequent zullen falen - en dus dat we die modellen niet zouden moeten gebruiken. Maar het heeft ook de weg gewezen in het bouwen van effectievere modellen die beter aansluiten bij wat we nu begrijpen over de besluitvorming van echte beleggers.

Veel financiële toezichthouders begrijpen de instrumenten en instrumenten waarover zij beschikken niet. Hoe moeten we dit probleem aanpakken?

Financiële regelgevers, zoals degenen die bij de Securities and Exchange Commission en de Commodity and Futures Trading Commission werken, zijn meestal opgeleid als juristen, geen economen of wiskundigen. Dit betekent dat ze vaak slecht geschikt zijn voor het begrijpen van zowel de producten die op sommige markten worden verhandeld als de strategieën die veel banken en hedgefondsen gebruiken om ze te verhandelen. En dit leidt tot problemen. Toezichthouders zijn vaak meerdere stappen achter toonaangevende financiële innovatie en kunnen daarom niet adequaat reageren op nieuwe systeemrisico's.

Sommige groepen, waaronder de SEC, hebben enkele recente pogingen ondernomen om dit te bestrijden door meer quants in te huren, en anderen, zoals de Federal Reserve, hebben naast juristen altijd economen in dienst genomen. Dus misschien gaan we al in de goede richting. Maar in zekere zin gaan de problemen dieper dan alleen of er regelgevers zijn die begrijpen hoe derivatenmodellering werkt. Zoals het is, krijgen marktregulators het nieuws en lof voor handhavingsacties, niet voor beleidsvorming. Om deze reden besteden groepen zoals de SEC veel meer van hun middelen aan handel met voorkennis, fraude en verschillende soorten wanpraktijken dan aan het begrijpen van hoe markten evolueren en proberen ze beleid vast te stellen dat nieuwe risico's minimaliseert.

Een voorbeeld dat dit heel duidelijk maakt, is de zogenaamde Flash-crash van mei 2010. Die dag vielen de markten ongeveer 1000 punten in een minuut of zo, om vervolgens net zo snel weer op te springen. De SEC nam bijna vijf maanden in beslag om erachter te komen wat er was gebeurd, vooral omdat ze niet eens toegang hadden tot het soort fijnmazige marktgegevens waarop veel handelaren hun beslissingen baseren. De SEC heeft vervolgens een nieuw computersysteem geïntroduceerd, Midas genaamd, om deze gegevens in realtime bij te houden. Maar beleggers hadden deze gegevens al meer dan tien jaar gevolgd en het was pas na de crash dat de SEC dit ook begon te doen. Het lijkt mij dat we de rol van toezichthouders moeten heroverwegen, zodat ze niet op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op Wall Street, in plaats van dat ze pas na een crisis binnenkomen om erachter te komen wat er mis is gegaan.

Hoe kunnen meer natuurkundigen worden opgenomen in economisch onderzoek en beleidsvorming?

Ten eerste moet ik zeggen dat er veel fysici en wiskundigen zijn die al aan economisch onderzoek werken. Ik praat over slechts een heel klein deel van dergelijke mensen in het boek, en die waar ik het over heb, houden zich voornamelijk bezig met financiën. Dit is een beetje misleidend: er is een heel vakgebied bekend als "econofysica", bestaande uit fysici die ideeën uit de natuurkunde toepassen op een breed scala van economische problemen. Veel van deze mensen zouden veel bij kunnen dragen aan discussies over economisch beleid. Maar op dit moment hebben ze geen stoel aan tafel. Dus de eerste stap is voor toezichthouders en meer traditionele economen - die vaak heterodoxe benaderingen over het hoofd zien, waaronder die uit andere velden - om te erkennen dat er veel onderzoekers zijn die belangrijke inzichten te bieden hebben en, nog belangrijker, nieuwe manieren om problemen te benaderen.

Waarom werk je niet op Wall Street?

Waarom zou ik? Ik heb mijn droombaan!

Meer lezen van Investmentmatome: