Entendendo Como as Pessoas Preveem Preços em Mercados

Como é que as pessoas preveem os preços futuros nos mercados financeiros? Essa pergunta é importante porque ajuda a entender como as pessoas formam suas expectativas sobre os preços. Teorias tradicionais sugerem que as pessoas deveriam prever os preços perfeitamente com base em todas as informações disponíveis. No entanto, evidências mostram que as pessoas muitas vezes param de aprender e ajustar suas previsões antes de alcançar a precisão perfeita. Este artigo discute diferentes abordagens para entender como as pessoas aprendem a prever preços, com foco em um novo modelo chamado Aprendizado Baseado em Modelo de Referência (RMBL).

#Visões Tradicionais sobre Expectativas

Uma ideia amplamente aceita, conhecida como a hipótese de expectativas racionais, sugere que as pessoas usam todas as informações disponíveis para formar suas expectativas. Essa teoria assume que as pessoas conseguem calcular facilmente as melhores previsões. No entanto, pesquisas apontaram que os indivíduos muitas vezes não têm informações perfeitas ou a capacidade de calcular previsões complexas.

Devido a essas limitações, pesquisadores propuseram métodos mais simples, ou heurísticas, que as pessoas podem usar para fazer previsões. Uma dessas heurísticas comuns é a Regra de Expectativa Adaptativa (ADA), que sugere que as pessoas ajustam suas previsões com base em erros recentes. No entanto, a ADA assume que as pessoas continuarão Aprendendo até eliminar os erros, o que não é o que os Experimentos mostraram.

#A Regra de Expectativa Adaptativa (ADA)

De acordo com a ADA, as pessoas modificam suas previsões por um valor fixo com base na diferença entre o que previram e o que realmente aconteceu. Nesse modelo, se alguém prevê um preço e esse preço acaba sendo diferente, eles ajustam a próxima previsão usando esse erro. A ideia é que eles sempre tentarão melhorar até não haver mais erros.

No entanto, experimentos descobriram que as pessoas tendem a parar de fazer ajustes antes de chegar a zero erro. Isso indica que os indivíduos podem não estar tão comprometidos com o aprendizado constante como a ADA sugere.

#Introduzindo o Aprendizado Baseado em Modelo de Referência (RMBL)

O RMBL se baseia na ADA, mas adiciona novos elementos para explicar melhor como as pessoas formam suas expectativas. Ele sugere que:

1. As pessoas usam a ADA, mas mudam a velocidade do ajuste com base em como os erros de previsão recentes se relacionam entre si.
2. Os indivíduos só ajustam seu processo de aprendizado quando o erro de previsão ultrapassa um certo limite.

Esse modelo leva em conta que as pessoas podem não estar sempre buscando a perfeição. Em vez disso, elas ajustam suas previsões com base em experiências anteriores e estabelecem limites sobre o quanto vão mudar suas previsões.

#Evidências Experimentais

Essa discussão é apoiada por descobertas de extensos experimentos onde os participantes fizeram previsões sobre preços. Em uma série de experimentos, mais de 800 participantes fizeram cerca de 41.490 previsões sobre preços futuros. Os resultados mostraram que o RMBL explicava melhor o comportamento dos participantes do que a ADA.

Durante os experimentos, os participantes foram convidados a prever preços em vários cenários que refletiam diferentes condições de mercado. Os pesquisadores puderam acompanhar quão bem os participantes ajustaram suas previsões com base em erros passados.

A principal conclusão desses experimentos foi que os participantes não ajustavam suas previsões constantemente como a ADA sugeriria. Em vez disso, eles mostraram comportamentos linearmente conectados às suas taxas de erro e à história recente de suas previsões.

#Satisficing e Comportamento de Aprendizado

Um aspecto significativo do RMBL é o conceito de "satisficing", que significa que os indivíduos param de ajustar suas previsões uma vez que os erros caem abaixo de um certo nível aceitável. Isso significa que, em vez de buscar zero erros, eles estão satisfeitos com erros que são gerenciáveis.

Esse comportamento foi evidente nos experimentos, onde os participantes mostraram padrões claros de parar ajustes em erros de previsão toleráveis. Essa descoberta contrasta fortemente com a visão da ADA sobre aprendizado e ajuste constante.

#O Ambiente de Aprendizado

Os experimentos foram projetados para fornecer aos participantes um ambiente estruturado para fazer previsões. Os participantes foram informados sobre preços passados e suas previsões anteriores, o que lhes permitiu basear suas novas estimativas em um histórico claro de dados. Essa configuração significava que, embora não soubessem os processos exatos que influenciavam os preços, podiam observar dados históricos e fazer palpites razoavelmente educados.

Os resultados desses experimentos indicaram que os participantes eram mais propensos a aplicar abordagens consistentes com o RMBL do que com a ADA. À medida que os erros de previsão flutuavam, os participantes adaptaram suas taxas de aprendizado e mostraram comportamento de satisficing.

#Comparando Modelos de Aprendizado

Os dois principais modelos discutidos aqui são o RMBL e a abordagem tradicional ADA. Enquanto a ADA assume uma abordagem fixa para ajustar previsões, o RMBL mostra que as pessoas adaptam dinamicamente suas previsões com base em experiências recentes e na correlação dos erros de previsão.

Nos experimentos, ficou claro que os participantes exibiram comportamentos consistentes com o modelo RMBL mais frequentemente do que com a ADA. As descobertas sugerem que os indivíduos não se baseiam apenas em um único método, mas adotam estratégias que lhes permitem ajustar suas previsões de forma flexível, dependendo do contexto.

#Conclusão

A exploração de como as pessoas fazem previsões nos mercados financeiros ilustra que a tomada de decisão humana é complexa e influenciada por vários fatores. As evidências coletadas de estudos experimentais sugerem que o RMBL fornece um modelo mais preciso de como os indivíduos preveem preços em comparação com a ADA.

Ao reconhecer que as pessoas podem satisfazer suas necessidades de aprendizado sem buscar a perfeição, podemos entender melhor o comportamento do mercado e aprimorar nossas previsões. As implicações dessa pesquisa se estendem à economia e às finanças, pedindo uma visão mais nuançada de como as expectativas são formadas em ambientes incertos.

#Direções para Pesquisas Futuras

Mais pesquisas podem expandir essas descobertas explorando diferentes contextos e configurações. Experimentos futuros poderiam testar participantes sob várias condições de mercado para ver se os padrões de comportamento se mantêm verdadeiros. Além disso, estudos poderiam investigar como os indivíduos equilibram seus limiares de satisfação em relação aos seus processos de aprendizado.

Outra possível avenida de pesquisa é examinar os processos neurológicos por trás desses modelos de aprendizado. Entender os mecanismos mentais em jogo pode fornecer insights mais profundos sobre como as pessoas formam previsões e as implicações para a dinâmica do mercado.

Ao continuar a explorar esses comportamentos humanos, podemos refinar nossa compreensão da previsão dentro dos mercados financeiros e desenvolver modelos preditivos melhores que levem em conta as realidades da tomada de decisão humana.