Rocket science (economia)

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Rocket science no mercado financeiro é uma atividade profissional praticada por técnicos qualificados em auxiliar executivos na todada de decisões econômicas, usando modelos matemáticos simulados em ambiente de TI[1] [2] .

A expressão não costuma ser traduzida. Embora rocket science e rocket scientist signifiquem literalmente ciência espacial (ou ciência de foguetes) e cientista espacial, tais expressões são universais e, à guisa de estrangeirismo, em diversas línguas, costumam significar o mesmo, no contexto da economia e das finanças. Não há, via de regra, outra designação que seja naturalmente usada para esta atividade, como podemos investigar em fontes de língua portuguesa e francesa.[3] [4]

Por exemplo, uma empresa que deve investir seu dinheiro em fundos está fadada a ter um resultado que depende de um misto de decisões científicas e do acaso. Questões diversas em como dividir os recursos financeiros entre os fundos levam a diversas distribuições de probabilidades de ganhos. Aconselhar o investidor sobre as consequências de cada possível decisão no contexto risco-retorno é uma das típicas funções de um rocket scientist.

Atividades principais[editar | editar código-fonte]

Apesar de os rocket scientists serem encontrados principalmente em bancos e financeiras,[5] há um fluxo emergente desses profissionais em firmas de outras áreas-fim[6] . As razões para este fenômeno são várias e estão relacionadas com as atividades-fim em si próprias, bem como na área especificamente financeira. Um exemplo do primeiro caso é o de uma seguradora que precisa calcular a probabilidade de acidentes de seus segurados e a consequente curva de probabilidades de despesas. Já o uso na área-meio tem como exemplo a decisão de cada empresa de como investir seu dinheiro, como ocorre também com as pessoas físicas.

Objetivos[editar | editar código-fonte]

O objetivo de um rocket scientist é sorver a administração de uma empresa com o cenário mais preciso possível de distribuições de probabilidades resultantes de tomadas de decisões como investimentos, comércio e tomada de empréstimos.[7] Não apenas como investir dinheiro é problema para os profissionais, mas também precificar ativos, criar produtos e gerenciar dívidas.

Requisitos[editar | editar código-fonte]

Os requisitos de formação e experiência para um rocket scientist financeiro são vários: é necessário ter conhecimento consistente em microeconomia, macroeconomia[nota 1] , matemática pura,[2] estatística, tecnologia da informação e prática do mercado financeiro.[8]

O conhecimento microeconômico é necessário tendo em vista que a empresa é regulada pelas leis deste ramo da economia.[9] Já a macroeconomia é necessária para avaliar a resposta dessas células ao cenário externo.[10] Matemática pura e estatística estão presentes para se lidar coma solução dos problemas trazidos à tona pelas questões submetidas aos técnicos. Finalmente, a prática do mercado leva a se saber quais os conjuntos de possibilidades condideradas nos modelos como candidatas a decisões; e a TI coloca estes problemas no computador.

Alguns dos conceitos e ferramentas usadas com frequência nesta área são o Pareto ótimo, o Value at Risk e a Simulação de Montecarlo.[8]

Atividades correlatas[editar | editar código-fonte]

É necessário destacar que há um conjunto de atividades profissionais correlatas mas não identificadas com esta, porém mais especificamente ligadas por pontos comuns e relações de meios e objetivos.[11] [12] [13] Entretanto, é importante notar que uma segunda e menor quantidade de fontes identifica-as como matéria única[14] [15] :

Ver também[editar | editar código-fonte]

Notas e referências

Notas

  1. Estas duas áreas diferem no sentido de que a primeira estuda o comportamento das empresas e famílias a partir de um ponto de vista interno, bem como a segunda trata de um contexto nacional com conceitos como inflação e desemprego.

Referências

  1. Definition of 'Rocket Scientist' Investopedia. Página visitada em 25 de março de 2012.
  2. a b Rocket scientist The Free Financial Dictionary. Página visitada em 26 de março de 2012.
  3. A Regulação Financeira e o Paradigma Second Best BM&F/Bovespa (20 de dezembro de 2012). Página visitada em 9 de setembro de 2012.
  4. Approches des Mécanismes de l’Économie Mondiale Actuelle PVS, Formation et Audit. Página visitada em 9 de setembro de 2012.
  5. Morrison, John. Is SAP Bank Analyser too Complex? asymptotics. Página visitada em 27 de março de 2012.
  6. MIT Sloan Team Introduces ‘Rocket Science’ to Fast-Fashion Retailing MIT Sloan Management. Página visitada em 27 de março de 2012.
  7. Davis, Evan. The Rocket Scientists of Finance BBC News. Página visitada em 26 de março de 2012.
  8. a b The Rocket Scientists Of Wall Street Investopedia. Página visitada em 26 de março de 2012.
  9. Chorafas, Dimitris. N.. Risk Management in Finance Services - Risk Control, Stress Test, Models. 1 ed. Oxford: Elsevier, 2007. 340 pp. p. 104. ISBN 9780750683043
  10. Endicott, Jared Row. The Disputability of Macroeconomic Knowledge Realizing Resonance. Página visitada em 27 de março de 2012.
  11. Risk Management & Financial Engineering Rotman. Página visitada em 30 de março de 2012.
  12. Advanced Financial Engineering Mathematics Applied to Algorithmic Trading of Stocks & Commodities Meyer Analytics. Página visitada em 30 de março de 2012.
  13. Financial Engineering:Science or Myth? CSI Wall Street. Página visitada em 30 de março de 2012.
  14. From Rocket Scientists to Financial Engineers Digital Library. Página visitada em 30 de março de 2012.
  15. Option Pricing Theory Riskglossary. Página visitada em 1 de abril de 2012.

Nota[editar | editar código-fonte]