IL QUANT: CHI È COSTUI?
Nel mondo della finanza si è da anni consolidato il
ruolo dei quant (da quantitative analyst), persone che
hanno ottenuto un PhD in una materia scientifica, di solito matematica o
fisica, e che prestano i loro servizi all’industria. I quant –
chi scrive è uno di loro – hanno contribuito alla crisi
attuale prendendo cantonate epocali nella misura dei rischi effettivi di
mercato e sono stati per questo additati come colpevoli, sia pure non
unici. Discutere il loro ruolo, le loro responsabilità e gli strumenti
matematici che usano non è di poco conto se si vuole che i mercati
finanziari funzionino meglio in futuro.
I quant, in genere, si occupano di gestione degli investimenti,
creazione o quotazione di derivati e prodotti strutturati, gestione del
rischio. Nella realtà, tutti questi mestieri sono estremamente simili,
sono solo le finalità a essere diverse. Il tutto si riduce, di fatto,
alla modellazione di uno o più aspetti dei mercati finanziari,
individuando quali siano le fonti di rischio,
incertezza e quant’altro, per poi passare i numeri attraverso un qualche
tipo di ottimizzatore, implicito o esplicito, arrivando infine
all’output necessario per operare, sia esso un ordine di compravendita,
il prezzo di un derivato esotico o una tabella che descrive (certi
aspetti de) i rischi di un portafoglio.
UNA MATEMATICA PRESA A PRESTITO
All’interno della comunità quant, in questi mesi, si è
cercato di capire cosa sia andato storto e come si possa migliorare,
proponendosi con più credibilità sia nei confronti
dell’industria, sia del mondo esterno. Un’idea piuttosto radicata è che
la matematica finanziaria sia una sorta di scienza sperimentale: si
osserva un fenomeno, lo si modella e si sperimenta (attraverso, in
genere, back-test o simulazioni) per verificare la bontà del
modello. Le tecniche matematiche usate sono spesso piuttosto avanzate,
ma, sorprendentemente, non esistono teorie matematiche
vere e proprie nate da esigenze finanziarie. Si usano
quasi sempre strumenti nati in ambiti completamente diversi, senza
neanche badare troppo a come mai una tecnica propria, ad esempio, della
fisica possa aver senso in finanza. Proprio l’utilizzo di tecniche non
pensate ad hoc, ma prese in prestito, spesso acriticamente, da altre
discipline scientifiche è la causa principale del fallimento dei
modelli durante l’ultima crisi. La matematica finanziaria non
è, allo stato attuale, una scienza sperimentale, ma una branca
dell’ingegneria. Il problema è che senza una valida teoria, la pratica
ingegneristica si ritrova a essere priva di fondamenti e non sta in
piedi.
IL CONTRIBUTO DEI QUANT ALLA CRISI
Nell’agosto 2007, allo scoppio della crisi dei mutui, ci sono stati i
primi importanti cedimenti dell’edificio quant. Il rischio del
credito subprime, si è pensato, si può ammortizzare in un
paniere di credito in cui la parte più rischiosa viene compensata da una
parte meno rischiosa, non correlata. Ma è stata proprio questa
correlazione a crescere a dismisura, facendo fallire miseramente il
modello. Non esistono modelli adeguati per trattare le brusche impennate
della correlazione. In realtà, è proprio l’idea della centralità della
correlazione a essere sbagliata e più in generale il non riuscire a
superare i limiti (evidenti) posti dai modelli lineari. Più avanti nella
crisi, ha giocato un ruolo fondamentale il VaR: una misura della perdita
massima possibile entro una data soglia probabilistica: ad esempio, nel
95 per cento dei casi non si perde più del 3 per cento. Questa misura,
nelle sue innumerevoli varianti, è stata usata in modo estensivo
nell’industria (e ancora viene usata, sorprendentemente) con risultati a
dir poco disastrosi. Il calcolo del VaR presenta due tipi di problemi:
da un lato è per sua natura inaffidabile dato che si cerca di dare un
valore a una quantità di fatto non conoscibile; dall’altro nulla dice su
cosa succede oltre la soglia data (quello che è successo col
crollo di Lehman non rientra nel novantacinquesimo né nel
novantanovesimo percentile – i percentili rilevanti per il calcolo del
VaR). Le dimensioni degli investimenti decise in base al VaR sono
risultate inadeguate (troppo rischio sul tavolo) e le perdite
conseguenti ingenti, compresi i fallimenti di banche d’affari.
UNA MATEMATICA NUOVA PER UNA FINANZA NUOVA
Gli esempi di errori disastrosi dei quant non si limitano
certo all’utilizzo della correlazione e del VaR. Il bisogno di una
matematica nuova per una finanza nuova è impellente: gli scienziati nel
mondo finanziario facciano gli scienziati, ottenendo così la
credibilità necessaria e, conseguentemente, la
responsabilità dovuta nel processo di investimento.
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