Modelele macroeconomice pot identifica situațiile în care un crash ar putea avea un impact disproporționat asupra burselor, dar nu și momentul în care va avea loc”Multe active par să intre în teritoriul bulelor speculative”, a avertizat Jamie Dimon la jumătatea lunii octombrie. Vocea lui are greutate deoarece conduce cea mai mare bancă din SUA, JPMorgan Chase, dar și pentru că face parte dintr-un cor din ce în ce mai numeros.
David Solomon, director executiv al Goldman Sachs, vorbește despre „exuberanța investitorilor”; Jane Fraser, șefa Citigroup, despre „supraevaluări”. FMI își exprimă îngrijorarea cu privire la o corecție „dezordonată”, întrucât „prețurile activelor de risc sunt cu mult peste valorile fundamentale”.
Toți au dreptate într-o privință: evaluările multor active sunt amețitor de mari, notează The Economist. Pentru a cumpăra coșul de acțiuni din indicele american S&P 500, investitorii plătesc acum de 41 de ori mai mult decât câștigurile lor ajustate ciclic.
Chiar și aurul, de obicei un refugiu sigur, devine neobișnuit de vulnerabil la capriciile traderilor. După ce a atins un nivel record pe 20 octombrie, prețul metalului galben a scăzut cu 7% în doar două zile și este acum cu 8% sub nivelul maxim.
Previziunea unei corecții se reduce la previziunea volatilității: tendința prețurilor activelor de a fluctua. În perioadele de volatilitate scăzută, prețurile tind să fie stabile sau în creștere; în regimurile de volatilitate ridicată, tind să scadă. Teoretic, cea mai bună modalitate de a prezice volatilitatea de mâine este pe baza celei de astăzi.
Traderii care mizează pe impulsul pieței își lichidează adesea pozițiile imediat după ce prima mișcare importantă în jos întrerupe o serie de câștiguri. Corelațiile dintre diferite clase de active pot oferi, de asemenea, un semnal de avertizare timpurie că se apropie o corecție.
Unii analiști susțin că o strategie eficientă de a îmbunătăți predicțiile modelelor defectuoase este combinarea mai multor modele independente. Chiar și în acest caz, traderii trebuie să anticipeze o corecție și să-și reducă pierderile.
Abordarea de ultimă generație constă în utilizarea învățării automate pentru a analiza impactul fiecărei variabile economice existente. Dar asta nu înseamnă că pot fi anunțate precis salturile bruște de volum care însoțesc corecțiile atunci când regimul se schimbă.
Modelele macroeconomice pot identifica situațiile în care un crash ar putea avea un impact disproporționat asupra piețelor, dar nu și momentul în care va avea loc. Valabil și pentru Wall Street.
