Você conhece as duas culturas da economia financeira?
Modelos estruturais e preditivos: explorando causalidade e previsões nos mercados financeiros
Na economia financeira, existe uma divisão curiosa entre duas maneiras de pensar: os modelos estruturais e os modelos preditivos. Essa "briga de família" reflete o jeito como os economistas lidam com a ideia de causa e efeito nos mercados. Vamos explorar um pouco disso e entender como cada abordagem tem seu charme — e suas limitações.
Modelos estruturais: explicando o "por quê"
Os modelos estruturais são como aquele amigo que adora entender a raiz do problema. Eles tentam descobrir as relações causais que fazem os mercados se moverem. Baseados em teorias econômicas, eles focam nos mecanismos que conectam eventos, como:
O impacto das escolhas de consumo no retorno dos ativos (Modelo de Precificação de Ativos Baseado no Consumo, o famoso CCAPM).
Como diferentes fatores econômicos influenciam os preços dos ativos (Modelo de Precificação por Arbitragem, ou APT).
Esses modelos são incríveis para responder perguntas como "por que os preços das ações subiram?", mas eles têm um ponto fraco: muitas vezes não conseguem lidar com a quantidade absurda de dados que temos hoje.
Imagine tentar explicar cada movimento do mercado com base em teorias clássicas — é como usar um mapa de papel em uma cidade onde tudo muda o tempo todo.
Modelos preditivos: focando no "o quê"
Enquanto isso, os modelos preditivos são como aquele amigo pragmático que quer saber o que vai acontecer, sem se preocupar muito com os detalhes do porquê. Eles são orientados por dados e usam ferramentas modernas como:
Redes neurais, que conseguem detectar padrões escondidos em montanhas de informações.
Florestas aleatórias, que fazem previsões com base em regras extraídas dos dados.
A grande vantagem desses modelos é a precisão nas previsões. Eles são fantásticos para identificar padrões e prever movimentos, mas muitas vezes deixam de lado o "porquê" das coisas. Isso pode ser perigoso em situações em que compreender os mecanismos é essencial, como em crises financeiras.
Pense neles como um GPS que te leva ao destino sem explicar como as estradas foram construídas.
Onde a causalidade entra nisso?
A relação de causa e efeito nos mercados é complicada. Por exemplo, quando o preço de uma ação sobe, isso pode ser porque a empresa melhorou (causa) ou porque os investidores estão especulando (efeito aparente). Os modelos estruturais tentam entender essa dinâmica, enquanto os preditivos capturam o que está acontecendo, sem necessariamente desvendar o motivo.
Avanços em machine learning estão ajudando a conectar esses dois mundos. Ferramentas como inferência causal e aprendizado contrafactual estão permitindo que modelos preditivos comecem a entender relações causais. Isso é um grande passo!
Um futuro integrador
A tendência é que as duas abordagens trabalhem juntas. Imagine:
Modelos preditivos usando restrições econômicas para evitar previsões errôneas.
Modelos estruturais aproveitando algoritmos de aprendizado de máquina para explorar grandes volumes de dados.
No fim, tanto o amigo teórico quanto o pragmático têm algo a oferecer. Integrar os dois é o segredo para navegar nos mercados modernos, combinando previsões precisas com uma compreensão mais profunda do que está por trás dos números.