La crisi finanziaria e il fallimento sistemico dell'Economia Accademica

Il testo originale in inglese (pdf) Febbraio 2009

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Riassunto: gli economisti di professione sembra siano stati inconsapevoli del lungo processo di crescita della attuale crisi mondiale finanziaria e abbiano grandemente sottostimato la sua dimensione una volta che ha iniziato a dispiegarsi. Secondo il nostro modo di vedere, questa mancanza di comprensione è dovuta ad una cattiva allocazione degli sforzi nella ricerca in economia.

Rintracciamo le radici di questo fallimento nella insistenza della professione nel costruire modelli che, intenzionalmente, trascurano gli elementi chiave che producono gli effetti nei mercati del mondo reale. La professione di economista ha mancato nel comunicare al pubblico le limitazioni, le debolezze e anche i pericoli dei loro modelli preferiti. Questo stato di cose rende evidente la necessità di un riorientamento importante degli obiettivi nelle ricerche degli economisti, così come la istituzione di un codice etico che richieda agli economisti di comprendere e comunicare i limiti e i possibili abusi dei loro modelli.

* Questo lavoro che esplicita delle opinioni è il risultato di una settimana di intense discussioni all'interno del gruppo di lavoro sulla 'Modellazione dei mercati finanziari' nel 98esimo workshop di Dahlem, 2008. Ringraziamo Carlo Jaeger e Rupert Klein per avere organizzato questo stimolante incontro e a Deirdre McCloskey e agli altri partecipanti per gli utili commenti.

1. Introduzione

La crisi finanziaria globale ha reso evidente la necessità di un fondamentale ripensamento su come sono regolamentati i sistemi finanziari. Ha anche reso evidente il fallimento sistemico della professione di economista. Negli ultimi trenta anni gli economisti hanno ampiamente sviluppato e confidato su modelli che trascurano fattori chiave – ivi inclusi l'eterogeneità delle regole decisionali, le revisioni della strategie di previsione, e i cambiamenti nel contesto sociale – che producono effetti patrimoniali e in altri mercati. E' ovvio anche all'osservatore occasionale che questi modelli non rendono conto della reale evoluzione dell'economia del mondo reale. L'agenda accademica attuale ha inoltre compresso le ricerche sulle cause inerenti alla crisi finanziaria. C'è stata anche una scarsa esplorazione degli indicatori precoci della crisi del sistema e dei mezzi potenziali per prevenire il progredire della malattia. Di fatto, se si scorre la letteratura accademica di macroeconomia e finanzia, la “crisi sistemica” appare come un evento appartenente ad un altro mondo che è assente dai modelli economici. Molti modelli, per la loro impostazione, non offrono nessuno strumento per pensare o affrontare questo fenomeno ricorrente². Nel momento del maggior bisogno, le società in tutto il mondo sono state lasciate brancolare nel buio senza una teoria. Questo, secondo noi, è un fallimento sistemico della professione di economista.

La visione implicita nei modelli standard è quella che i mercati e le economie sono di per loro stabili e che solo temporaneamente sbandano. La maggioranza degli economisti ha dunque mancato di avvertire i politici sulla minacciosa crisi sistemica e ha ignorato il lavoro di quelli che lo hanno fatto. Ironicamente, quando la crisi si è dispiegata, gli economisti non hanno avuto altra scelta se non quella di abbandonare i loro modelli standard e di suggerire rimedi di buon senso e fatti a mano.

I consigli del buon senso, anche se utili, sono però uno scarso sostituto di un modello che possa fornire i necessari indirizzi per sviluppare una politica e una regolamentazione. Non è sufficiente mettere da parte i modelli esistenti, osservando che “servono misure eccezionali per tempi eccezionali”. Ciò di cui abbiamo bisogno sono modelli capaci di prevedere questi “tempi eccezionali”.

E' molto significativo il confinamento della macroeconomia a modelli a stati stabili che vengono perturbati da shock esterni limitati e che trascurano la dinamica a cicli del nostro sistema economico. Dopo tutto, le crisi mondiali finanziarie ed economiche non sono affatto nuove e hanno avuto impatti micidiali oltre le conseguenze economiche immediate come la disoccupazione di massa e l'iperinflazione. Si tratta di qualcosa di ancor più sorprendente, data la lunga eredità accademica di studi sui fenomeni di crisi dei primi economisti, che posso essere trovati nei lavori di Walter Bagehot (1873), Axel Leijonhuvfud (2000), Charles Kindleberger (1989), e Hyman Minsky (1986), per citare solo gli esempi più importanti. Questa tradizione, tuttavia, è stata trascurata e perfino soppressa.

La letteratura più recente ci fornisce esempi di cecità sulla tempesta in arrivo che appare stupida a posteriori.

Per esempio, nella loro analisi delle implicazioni della gestione del rischio dei CDO [Collateralized Debt Obligation, Obbligazione di debito collateralizzata, NdT], Krahnen (2005) and Krahnen and Wilde (2006) citano la possibilità di una crescita di 'rischio sistemico'. Essi tuttavia concludono che questa aspetto non deve preoccupare le banche impegnate del mercato dei CDO, perché è responsabilità del governo quella di fornire gratuitamente una assicurazione contro crash a livello di sistema. Dal lato più teorico, un recente ed importante filone della letteratura ritiene essenzialmente che i consumatori e gli investitori siano troppo contrari ai rischi a causa del ricordo dello (improbabile) evento della Grande Depressione (es., Cogley e Sargent, 2008). La maggior parte delle ragioni dell'esistenza dell'economia come disciplina accademica deriva dal desiderio di spiegare fenomeni come la disoccupazione, i cicli economici e le crisi finanziarie, ma il modello teorico dominante esclude molti degli aspetti dell'economia che sono candidati nel produrre crisi.

Confinare i modelli teorici ai tempi 'normali' senza considerare questi difetti appare in contraddizione con gli scopi che il contribuente medio si aspetta dagli scienziati che paga.

Questo fallimento ha profonde radici metodologiche. La definizione spesso ascoltata di economia – quella che parla di 'allocazione di risorse scarse' – è miope e fuorviante. Riduce l'economia allo studio di decisioni ottime all'interno di una ben specificata scelta di problemi. Una ricerca del genere perde le tracce delle dinamiche inerenti del sistema economico e l'instabilità che accompagna la sua complessa dinamica. Senza un adeguata comprensione di questi processi, ci si mette nella condizione di trascurare i fattori principali che influenzano la sfera economica delle nostre società ³.  

La inadeguata definizione di economia spesso porta i ricercatori a trascurare i problemi che riguardano il coordinamento degli attori e la possibilità di errori nel coordinamento. L'analisi di questi argomenti richiederebbe un diverso tipo di matematica rispetto a quella che è generalmente utilizzata oggi da molti dei principali modelli economici.

Molti degli economisti finanziari che hanno sviluppato i modelli teorici sui quali è stata costruita la moderna struttura finanziaria erano ben consapevoli dei forti e irrealistici vincoli imposti ai loro modelli per assicurarne la stabilità. Gli economisti finanziari tuttavia hanno fornito scarsi avvertimenti al pubblico sulla fragilità dei loro modelli ⁴, anche quando vedevano individui e aziende costruire un sistema finanziario basato sul loro lavoro. Ci sono diverse possibili spiegazioni per questa assenza di avvertimenti. Una è la “mancanza di comprensione”: i ricercatori non sapevano che i modelli fossero fragili. Pensiamo che questa spiegazione sia assai poco plausibile. Gli ingegneri finanziari sono molto brillanti, ed è praticamente inconcepibile che queste brillanti personaggi non capiscano i limiti dei modelli.

Una seconda, più plausibile spiegazione, è che questi non considerassero come parte del loro lavoro l'avvertire il pubblico. Se questa è la causa del loro errore, pensiamo che questo implichi una cattiva comprensione del ruolo degli economisti, e una caduta etica. Secondo il nostro modo di vedere, gli economisti, come accade con tutti gli scienziati, hanno la responsabilità morale di comunicare i limiti del loro modelli e i potenziali cattivi usi delle loro ricerche. Attualmente non esiste nessun codice etico per gli scienziati economisti professionisti. Bisognerebbe che esistesse.

Nelle pagine che seguono, identifichiamo alcune tra le più importanti aree di preoccupazione nella teoria e nelle metodologie applicate ed evidenziamo le loro connessioni con i fenomeni di crisi. Evidenziamo anche alcune promettenti direzioni di studio che possono fornire una guida per future ricerche.

2. I modelli (o l'uso dei modelli) come fonte di rischio

I modelli applicati nei libri di testo per l'allocazione di risorse scarse sono prevalentemente alla “Robinson Crusoe” (inteso come agente tipico). I modelli del mercato finanziario sono ottenuti facendo gestire a Robinson i suoi affari finanziari come prodotto di una ben valutata massimizzazione dell'utilità per il corso della sua (finita o infinita) aspettativa di vita prendendo in considerazione, con le corrette probabilità, tutti i potenziali eventi futuri. Questo approccio è una mescolanza di intuizioni tratte dalla teoria generale Walrasiana dell'equilibrio, in particolare i risultati del modello a due periodi di Arrow-Debreu secondo i quali tutte le incertezze possono essere eliminate se solamente ci sono abbastanza richieste contingenti [contingent claim] (ovvero appropriati strumenti derivati). Questo risultato teorico (un teorema all'interno di un modello molto astratto) evidenzia la credenza comune a molti economisti che l'introduzione di nuove classi di derivati può solo aumentare il benessere (un modo di vedere spiccatamente condiviso dall'ex presidente della FED Greenspan). Vale la pena di evidenziare che questo modo di vedere non è una convinzione fondata empiricamente ma un'opinione derivata da un modello di confronto che è troppo astratto per essere messo a confronto con i dati.

In pratica, il portafoglio matematico e i modelli di gestione del rischio sono stati l'ossatura accademica di una grande crescita del volume di scambi e di diversificazione degli strumenti nei mercati finanziari. I nuovi prodotti derivati raggiungono in genere una buona penetrazione nel mercato solo se sono stati stabiliti alcuni standard industriali per la gestione del prezzo e del rischio di questi prodotti. Nella maggioranza dei casi i principi di quotazione sono derivati da un insieme di assunzioni su di un “appropriato” processo per i patrimoni [asset] sottostanti, (ovvero gli asset primari sui quali le opzioni o i contratti forward sono stipulati) assieme ad un criterio di equilibrio come quello di prezzi che non consentano arbitraggio [arbitrage]. Da qui deriva fondamentalmente l'idea di coprire il rischio inerente alla posizione dei derivati bilanciandolo con altri asset per neutralizzare l'esposizione al rischio.

L'esempio più evidente è certamente la teoria dei prezzi delle opzioni di Black e Scholes che è stata anche implementata (negli anni '80) nei calcolatori da tasca. Contemporaneamente ai prezzi delle opzioni di Black e Scholes, i medesimi principi hanno condotto ad una diffusa introduzione di nuove strategie sulla tenuta di portafogli assicurativi e sulla copertura dinamica che tentava proprio di implementare un portafoglio teoricamente privo di rischi composto sia da asset, sia da opzioni, e che era mantenuto privo di rischi da frequenti ribilanciamenti in seguito ai cambiamenti dei suoi dati in ingresso (i prezzi cioè degli asset). Per i prodotti strutturati relativi al rischio di credito, il paradigma fondamentale del prezzo dei derivati – la perfetta replicazione – non è applicabile cosicché ci si deve affidare su di una sorta di valutazione rapida e grossolana dei contratti sulla base di dati storici.

Sfortunatamente i dati storici sono nella maggior parte dei casi poco disponibili, cosa che implica che ci si debba affidare a simulazioni basate su assunzioni relativamente arbitrarie sulle correlazioni tra rischi e probabilità di insolvenza. Questo rende molto opinabili i fondamenti teorici di tutti questi prodotti, una cosa simile a costruire un edificio di cemento senza essere certi dei componenti. La recente impennata dei mercati dei prodotti strutturati (in particolare obbligazioni di debito collateralizzate e swap delle insolvenze di credito, CDO e CDS) è stata resa possibile dallo sviluppo di questi strumenti di quotazione basati su simulazione e dall'adozione di uno standard industriale sotto l'egida delle agenzie di rating. Barry Eichengreen (2008) osserva giustamente che “lo sviluppo di metodi matematici progettati per quantificare e coprire i rischi hanno incoraggiato le banche commerciali, le banche d'investimento e gli hedge fund ad usare maggiormente l'effetto leva [leveraging]” come se l'uso di metodi matematici potesse diminuire il rischio sottostante. Fa anche notare che i modelli erano stimati su dati di periodi di bassa volatilità e quindi non potevano considerare l'arrivo di cambiamenti importanti. Peggio ancora, è nostra convinzione che cambiamenti importanti siano endemici nell'economia e non posso essere semplicemente ignorati.

Quali sono i difetti dei nuovi mercati finanziari non regolati? Come già fatto osservare nell'introduzione, la possibilità di un rischio sistemico non è stata completamente ignorata ma è stata considerata come residente al di fuori della responsabilità degli attori del mercato. In questo modo l'azzardo morale riguardo il rischio sistemico è diventato un attributo necessario incorporato nel sistema. Trascurando la parte sistemica nell'agire quotidiano implica ovviamente che gli effetti esterni non vengano debitamente tenuti in conto e che, tendenzialmente, gli attori del mercato ignorino gli effetti delle loro azioni sulla stabilità del sistema. L'aspetto interessante è che tutto questo è stato considerato un elemento conosciuto, acquisito ed accettato dell'agire. Si noti che il biasimo non dovrebbe ricadere solo sugli attori del mercato, ma anche sulla deliberata ignoranza dei fattori di rischio sistemico o di fallimento fino al punto da dove essere additata al pubblico come una sorta di “azzardo morale” accademico.

Vi sono alcuni ulteriori questioni: gli strumenti di quotazione degli asset e di gestione del rischio sono stati sviluppati da un punto di vista individualistico, considerando come dati (ceteris paribus) i comportamenti di tutti gli altri attori del mercato. I modelli di successo si presuppone tuttavia siano utilizzati da un numero elevato se non dalla maggioranza degli attori. Analogamente, un attore (ad esempio il notorio Long-Term Capital Management) può diventare così dominante in determinati mercati che l'assunzione ceteris paribus diventa irrealistica. Il perseguimento simultaneo della medesima micro strategia conduce a comportamenti sincroni e a meccanismi di contagio. L'uso simultaneo può generare un macro risultato imprevisto che di fatto compromette il successo delle micro strategie sottostanti. Un esempio perfetto è il crash della Borsa USA dell'Ottobre 1987, scatenato da un modesto calo dei prezzi. Le strategie automatizzate di gestione produssero una valanga di ordini di vendita che dal nulla condussero alla caduta degli indici della Borsa USA di circa il 20% in un solo giorno. Con le massicce vendite per ribilanciare il portafoglio (secondo gli insegnamenti di Black e Scholes), gli attori principali non riuscirono a perseguire i loro tentati aggiustamenti incrementali, ma subirono invece perdite importanti a causa dei conseguenti grandi macro effetti.

Un altra questione in qualche modo diversa è il pericolo dell'illusione del controllo: il rigore matematico e la precisione numerica degli strumenti di gestione dei rischi e della quotazione degli asset tende a nascondere la debolezza dei modelli e delle assunzioni a coloro che non li hanno sviluppati e non conoscono le potenziali debolezze delle assunzioni, ed è quello che evidenzia Eichengreen. I modelli sono naturalmente solo delle approssimazioni della dinamica del mondo reale, costruite a partire da assunzioni piuttosto eroiche (come ben noto: la normalità delle variazioni di prezzo degli asset può essere respinta ad un livello di fiducia del 99,9999 … %. Chiunque abbia seguito un corso del primo anno di statistica può verificarlo in pochi minuti). Notevoli progressi sono stati naturalmente fatti adottando modelli più raffinati trainati, ad esempio, da processi di Levy 'fat-tailed' [con la coda grassa, NdT]. Mentre questi modelli catturano tuttavia meglio la intrinseca volatilità dei mercati, le loro migliori performance, prese per come appaiono, possono ulteriormente contribuire ad aumentare l'illusione di controllo dell'utente naif.

La maggiore sofisticazione dei modelli esistenti non supera tuttavia il problema della robustezza e non assolve i modellatori dall'onere di spiegare i loro limiti agli utenti dell'industria finanziaria. Come in fisica nucleare, gli strumenti forniti dagli ingegneri finanziari possono essere utilizzati per scopi molto differenti cosicché quel che è stato progettato come uno strumento per la gestione dei rischi può diventare una “arma di distruzione di massa finanziaria” (usando le parole di Warren Buffet) se usata per aumentare l'effetto leva. Di fatto, appare che le posizioni dei derivati sono state costruite spesso in modo speculativo per approfittare di redditi elevati fino a quando il rischio sottostante non si è materializzato. I ricercatori che sviluppano questo modelli possono proclamare di essere accademici neutrali, di sviluppare modelli che la gente può utilizzare o meno. Non riteniamo credibile un tale punto di vista. I ricercatori hanno la responsabilità etica di indicare al pubblico quando gli strumenti che hanno sviluppato vengono usati male. E' responsabilità del ricercatore rendere chiare al pubblico le limitazioni e le assunzioni sottostanti dei loro modelli e mettere in guardia dal loro uso meccanico.

Cosa consegue dalla nostra diagnosi? Gli attori del mercato e i regolamentatori devono diventare più sensibili rispetto alle debolezze potenziali dei modelli di gestione dei rischi. Finché non conosciamo il modello 'vero', la robustezza dovrebbe essere la principale preoccupazione. Si dovrebbe tenere conto dell'incertezza dei modelli applicando più di un solo modello. Per esempio, si possono considerare delle proiezioni probabilistiche che coprano un intero insieme di modelli specifici (cf., Föllmer, 2008). La teoria dei controlli robusti fornisce una serie di tecniche che possono essere applicate per questi scopi, ed è un approccio che deve essere considerato.

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