O mundo da previsão macroeconômica provavelmente sempre poderia usar uma interrupção que aumenta a precisão.
Um desses vem de especialistas da Escola Wharton da Universidade da Pensilvânia e de outros lugares, que desenvolveram uma ferramenta para lidar com o calcanhar de Aquiles dessa previsão: preconceitos enraizados em crenças subjetivas, como as por inflação, taxas de juros bancárias e hipotecas. Em um novo artigo intitulado “O fator de crença subjetiva”, eles identificaram duas previsões como os benchmarks para ajustar os vieses em todas as previsões macroeconômicas: a taxa de um ano para o crescimento real do PIB (ajustado pela inflação) e a conta do Tesouro de três meses.
“The main motivation here is that both investors and policymakers rely very heavily on professional forecasts of the macro economy,” said Wharton finance professor Sean Myers, who co-authored the paper with Ricardo De la O, professor of finance and business economics at the University of Southern California’s Marshall School of Business, and Tingyue Cui, a doctoral student in Wharton’s finance department.
As previsões macroeconômicas cobrem uma ampla faixa, incluindo as de probabilidades de recessão, taxas de juros e desemprego. Essas previsões são inerentemente propensas a expectativas tendenciosas, que podem não ser consistentes com fatos históricos ou o que os dados subjacentes predizem. Naturalmente, investidores e formuladores de políticas “se preocupam muito com possíveis vieses nessas previsões”, disse Myers. “Mas é muito difícil resumir isso em alguns recursos importantes, porque existem muitos aspectos diferentes da macro economia que você pode considerar”.
Myers disse que o artigo deles é especialmente relevante no ambiente predominante da incerteza macroeconômica. Ele apontou em particular à incerteza sobre o impacto econômico das tarifas e a “maior probabilidade” de que os EUA estejam indo para uma recessão. “Nesses momentos de incerteza, você deve treinar e aprimorar seu modelo para ser muito bom na taxa de juros de curto prazo e no PIB real. Você não precisa se concentrar em tentar abordar cada uma dessas variáveis-as tarifas, exportações, alterações na taxa de juros ou alterações de desemprego.” “
Trabalhando em torno de probabilidades distorcidas
Encontrar uma maneira de contornar a tarefa pesada de analisar inúmeras variáveis é a principal contribuição do artigo. Os autores usaram técnicas de preços de ativos para estimar um fator de crença subjetiva (SBF) para lidar com dois tipos de probabilidades distorcidas: uma baseada em expectativas subjetivas e a outra com base em preferências ou riscos. As expectativas subjetivas estão em uma extremidade do espectro de previsão; No outro extremo estão as expectativas estatísticas.
Os autores desenvolveram um único SBF relacionado ao crescimento real do PIB e à taxa de realização de T, que resume as diferenças entre expectativas subjetivas e estatísticas para 24 variáveis macroeconômicas, como inflação, taxas de juros, taxa de hipoteca e desemprego. Ele também explica cerca de metade da variação nos retornos das ações em 176 anomalias, como as relacionadas a vendas, ganhos e lucratividade nas empresas; A metade restante da variação é atribuída a preferências ou riscos.
Myers explicou como as ferramentas dos preços de ativos ajudaram a desenvolver o SBF. As ferramentas de análise fatorial ajudam a entender as características subjacentes dos estoques, como livro a mercado ou alavancagem. “Dizemos que não temos 1.001 fenômenos de ações únicos, mas há alguns fatores -chave que queremos entender, o que achamos que pode resumir variações em muitos estoques diferentes”.
Tingyue Cui descreveu a ferramenta SBF como “uma estrutura” para resumir as expectativas das pessoas, conforme relatado na pesquisa de expectativas do consumidor, uma pesquisa trimestral das previsões macroeconômicas dos EUA. O ajuste para vieses ajudaria os consumidores com mais precisão a tomar decisões domésticas, onde podem estar exagerando a probabilidade de aumentar o preço da casa ou subestimar a probabilidade de desemprego, acrescentou Myers.
Por que o PIB e a taxa de juros de três meses são fundamentais
O SBF é treinado para se concentrar nas previsões do crescimento real do PIB e na taxa de juros de três meses por uma boa razão. “Depois de entender os vieses nessas duas previsões, você pode replicar e prever os vieses em todas as outras previsões”, disse Myers. “So, you don’t have to go study the six-month interest rate forecast, or the unemployment forecast, or the exports forecast. If you can just get a good model of the bias in the GDP forecast and the three-month T-bill forecast, you can then extrapolate all the other biases off of those two. Just specialize in training your statistical or machine learning model on these two underlying factors, and that will give you most of the reward.”
Myers ofereceu alguns exemplos de como uma previsão macroeconômica poderia ser vinculada àqueles para o crescimento real do PIB e a taxa de beira de três meses. Uma previsão de desemprego, por exemplo, pode ser ajustada para a relação histórica entre o PIB e o desemprego. Se a tendência histórica mostrar que um PIB maior de um ponto maior está geralmente ligado a um ponto de desemprego inferior de meia percentagem, pode-se concluir amplamente que o alto PIB corresponde ao baixo desemprego.
Da mesma forma, para ajustar o viés em uma previsão de inflação, pode-se estudar relações históricas entre a inflação, por um lado, e a taxa de juros de curto prazo e o PIB, por outro. “Você pode usar isso para adivinhar o quão tendencioso isso implica que a previsão da inflação seria, dado que as altas taxas de juros geralmente estão associadas à alta inflação. Ou, como a inflação é geralmente pró-cíclica, tende a ser alta quando o PIB é alto”, explicou Myers. “Quanto mais forte o relacionamento histórico, melhor essas previsões.”
Como os preconceitos distorcem as previsões
Myers ofereceu duas instâncias de como os vieses levam a previsões imprecisas. A instância mais recente de expectativas tendenciosas refere-se às previsões da taxa de juros em 2022, quando a economia estava se recuperando da desaceleração da era da Covid. Naquela época, as taxas de juros haviam sido atingidas nos níveis quase zero como parte das injeções de estímulo para elevar a economia.
Ao contrário das previsões, as taxas de juros começaram a subir após 2022 no início de 2022 para cerca de 5% nos próximos 15 meses. “Parece que os meteorologistas estavam subestimando a probabilidade de um aumento na taxa de juros em 2022”, disse Myers. “Mas os modelos estatísticos históricos teriam lhe dito que, com a inflação, alto e desemprego nesse nível, eles deveriam estar antecipando um aumento da taxa de juros”.
Um período anterior em que os meteorologistas erraram foi no início dos anos 80, quando assumiram que a inflação super alta de meados do final da década de 1970 persistiria. “Os rendimentos de títulos a longo prazo ainda eram muito altos, prevendo essencialmente que a inflação permaneceria chapada, disse Myers.” As pessoas parecem subestimar a probabilidade de que o Fed pudesse realmente derrubar a inflação “.
Mas o então presidente do Federal Reserve, Paul Volcker, elevou as taxas de juros para cerca de 20% em 1981, domesticando a inflação para cerca de 2% em meados da década de 1980.
Quem se beneficia do SBF e como
Myers listou as principais conclusões da ferramenta SBF para vários distritos eleitorais:
- Primeiro, os analistas podem corrigir vieses em dezenas de previsões macroeconômicas, abordando apenas alguns problemas subjacentes.
- Traders ou investidores podem tomar melhores decisões ajustando as previsões para vieses. Os primeiros adaptadores podem ter uma vantagem sobre o restante do mercado, mas a adoção generalizada tornará o mercado como um todo mais eficiente.
- Previsão mais precisa pode ajudar a tornar as taxas de mercado mais realistas. Por exemplo, na década de 1980, quando os rendimentos de títulos a longo prazo eram excessivamente altos em expectativas defeituosas da alta inflação contínua, os mercados de títulos subestimaram a probabilidade de aumentar a taxa de juros. Consequentemente, as empresas pagaram taxas de juros irracionalmente altas aos empréstimos.
- As previsões precisas também abrem caminho para uma alocação mais eficiente de capital entre as empresas. Nesse cenário, por exemplo, as empresas não receberão empréstimos a taxas de juros excessivamente baixas ou excessivamente altas.
- Os consumidores individuais podem não estar cientes de como os vieses ou erros de previsão os afetam, mas as previsões mais precisas podem significar que elas não pagam demais por sua dívida ou hipoteca de cartão de crédito. “Isso afetaria a qualidade de vida da pessoa na rua, simplesmente melhorando a eficiência das taxas de juros que elas estão sendo oferecidas”, disse Myers.
Onde o SBF pode ficar aquém
“Se você se preocupa com variáveis macroeconômicas, a taxa real de um ano do PIB e a taxa de juros de curto prazo parece ser os dois fatores-chave no ajuste dos vieses”, disse Myers. “Mas se você sair desse contexto, eles podem não ser muito bons em resumir as coisas.”
Por exemplo, a ferramenta SBF não funcionará tão bem nos casos em que o PIB e as taxas de toca T não estão fortemente relacionados a todas as outras variáveis que estão sendo estudadas. Por exemplo, as previsões de partida de moradia estão apenas “moderadamente relacionadas” ao PIB real e à taxa de juros de três meses, observou Myers. As partidas da moradia também estão relacionadas a muitos elementos específicos para a habitação, por causa dos quais o SBF não é muito bom em prever vieses. O SBF não é muito útil para abordar vieses nas finanças estaduais e locais, ou em segmentos estreitos, como os preços da hospitalidade do setor de serviços, acrescentou.
“Sempre que você está em um cenário em que há dezenas de variáveis que você precisa entender, seu primeiro instinto não deve ser estudá -las uma a uma”, disse Myers. “Seu primeiro instinto deve sempre ser condensado. Tente resumi -los a algumas características importantes.”
(Conhecimento na Wharton publicou esta peça pela primeira vez.)
As opiniões expressas neste artigo são do autor e não refletem necessariamente a política editorial do observador justo.
