Защо цените растат, учени с любопитна хипотеза за динамиката на финансовите пазари

Р азбирането защо цените се променят е един от най-важните и завладяващи проблеми в икономиката. Законът за търсенето и предлагането предполага, че увеличаването на предлагането намалява цените, докато увеличаването на търсенето ги повишава, но сложната вътрешна работа на този механизъм остава частично неизвестна. Въпреки многото предложени теоретични рамки, стриктният научен подход налага убедителните отговори да се основават на емпирични доказателства. Благодарение на своята обширна дигитализация, финансовите пазари предоставят несравнимо богатство от данни по отношение на количество, качество и ниво на детайлност. Юки Сато и Кийоши Канадзава от университета в Киото в Япония са използвали тези данни, за да тестват ключова икономическа теория с безпрецедентна прецизност. Резултатите на екипа хвърлят светлина върху това как дългосрочните корелации на финансовите пазари възникват от динамиката в малък мащаб.

През 2004 г. бяха докладвани силни времеви корелации в последователността на сделките, инициирани от купувача и продавача. По-точно, като обозначават сделка, инициирана от купувача с +1, и търговия, инициирана от продавача, с –1, изследователите откриха, че автокорелационната функция на тази двоична последователност - мярка за това колко подобна е последователността в различни моменти - показва забележително бавно разпадане. Функцията се доближава до нула съгласно степенна функция с показател γ
по-малко от 1. Това емпирично откритие е в съответствие с процес, показващ дългосрочни корелации, известен също като процес на дълга памет. Такива процеси се проявяват в много физически, биологични и социални системи и са широко изследвани в литературата по физика поради връзката им с аномалната дифузия. Забележителното наблюдение на дългата памет при пазарната търговия, потвърдено впоследствие за различните пазари, активи и периоди от време, подчертава значителната времева автокорелация в динамиката на търсенето и предлагането.

Несигурността относно произхода на този интригуващ емпиричен феномен стимулира обширни изследвания. През 2005 г. е предложен прост модел, при който средни и големи инвеститори, като банки, фондове и застрахователни компании, не са в състояние да изпълнят голяма поръчка поради ниската налична ликвидност - възможността за обмен на активи за пари. Следователно тези инвеститори прибягват до търгуване на големите си поръчки, наречени метапоръчки, постепенно за продължителен период от време.

Моделът Lillo-Mike-Farmer (LMF) осигурява количествена връзка между автокорелационната функция на сделките, инициирани от купувача и продавача, и разпределението на размерите на метапоръчките. Трябва да се отбележи, че за да се възпроизведе гореспоменатата дълга памет, разпределението на размера на метареда трябва да показва опашка на степенния закон с показател α равно на γ+1 и следователно по-малко от 2. Това изискване означава, че вариацията на размерите на метареда е безкрайна и че разпределението принадлежи към домейна на Леви - математически домейн, който е силно изучаван в общността на физиците. От икономическа гледна точка моделът LMF показва, че пазарите се характеризират с огромна хетерогенност в размера на инвеститора, тъй като размерът на метапоръчката вероятно е свързан с размера на портфолиото на инвеститора. Моделът също така предполага, че дългата памет в търсенето и предлагането е свързана с тази хетерогенност.

Внимателното тестване на модела LMF представлява огромно предизвикателство, главно защото идентифицирането на метапоредбите остава неуловимо при използване на публично достъпни данни. Тези набори от данни обикновено предоставят подробности за всяка сделка - като цена, обем и време - но в крайна сметка липсват препратки към инвеститорите зад тези транзакции.

Сато и Каназава получиха достъп до уникална база данни на Токийската фондова борса, която обхваща годините 2012–2020 г. и която съдържа кодираните самоличности на инвеститорите във всяка сделка. Използвайки този привилегирован ресурс, изследователите разработиха гениален статистически подход за идентифициране на метаредове. Тяхната методология се върти около групирането на сделки, включващи един и същи актив, изпълнени в една и съща посока (покупка или продажба) и предприети от един и същ инвеститор в кратък период от време. Екипът изследва разпределението на размерите на метареда, намирайки опашка на степенния закон с показател α забележително близо до 3/2. Това наблюдение, силно последователно във времето и активите, подчертава широко разпространеното присъствие на значителната хетерогенност по отношение на размера на инвеститорите, поставена от модела LMF на финансовите пазари.

По-важното е, че Сато и Канадзава емпирично тестват отношението на експонента α=γ+1 предвидени от модела LMF. Чрез измерване на показателите α и γ за всеки запас изследователите откриха отлично съответствие между теорията и експеримента. Този резултат предоставя убедителни доказателства, че механизмът, предложен от модела LMF, ефективно отчита забележителното дълготрайно постоянство на динамиката на търсенето и предлагането на финансовите пазари.

Противно на стандартните икономически теории, финансовите пазари живеят в състояние на латентно търсене и предлагане, чиито промени много бавно стават видими чрез сделките. Тази скрита природа на търсенето и предлагането поражда разширени корелации и памет в пазарната динамика - предизвиквайки конвенционалната мъдрост, че пазарите винаги са в състояние на равновесие между търсене и предлагане. Интересното е, че тази перспектива наскоро получи допълнителна подкрепа, доказвайки се като много ефективна при изясняване на това как цените реагират на пристигането на значителни метапоръчки. Подобно изясняване е от първостепенно значение както за разбиране на това как информацията е включена в цените, така и за количествено определяне на транзакционните разходи.

Проучването на Сато и Каназава решава дългогодишен проблем в изследването на финансовите пазари и предоставя потенциално полезни съвети за моделиране на други сложни системи - като ДНК последователности, интернет трафик, лингвистика и хидрологични и геофизични процеси. Работата е още една ясна демонстрация, че сме навлезли в ера, в която икономическите и финансовите данни са с такова качество, че теоретичните идеи и модели могат да бъдат тествани със стандарти, сравними с тези на физическите науки.