Rocket science (economia)
Rocket science no mercado financeiro é uma atividade profissional praticada por técnicos qualificados em auxiliar executivos na tomada 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
- ↑ 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
- ↑ «Definition of 'Rocket Scientist'». Investopedia. Consultado em 25 de março de 2012
- ↑ a b «Rocket scientist». The Free Financial Dictionary. Consultado em 26 de março de 2012
- ↑ «A Regulação Financeira e o Paradigma Second Best» (PDF). BM&F/Bovespa. 20 de dezembro de 2012. Consultado em 9 de setembro de 2012[ligação inativa]
- ↑ «Approches des Mécanismes de l'Économie Mondiale Actuelle». PVS, Formation et Audit. Consultado em 9 de setembro de 2012
- ↑ Morrison, John (18 de abril de 2009). «Is SAP Bank Analyser too Complex?». asymptotics. Consultado em 27 de março de 2012
- ↑ «MIT Sloan Team Introduces 'Rocket Science' to Fast-Fashion Retailing». MIT Sloan Management. 3 de outubro de 2007. Consultado em 27 de março de 2012. Arquivado do original em 8 de agosto de 2012
- ↑ Davis, Evan (14 de janeiro de 2009). «The Rocket Scientists of Finance». BBC News. Consultado em 26 de março de 2012
- ↑ a b «The Rocket Scientists Of Wall Street». Investopedia. Consultado em 26 de março de 2012
- ↑ Chorafas, Dimitris. N. (2007). Risk Management in Finance Services - Risk Control, Stress Test, Models 1 ed. Oxford: Elsevier. p. 104. 340 páginas. ISBN 9780750683043
- ↑ Endicott, Jared Row. «The Disputability of Macroeconomic Knowledge». Realizing Resonance. Consultado em 27 de março de 2012. Arquivado do original em 1 de fevereiro de 2013
- ↑ «Risk Management & Financial Engineering». Rotman. Consultado em 30 de março de 2012
- ↑ «Advanced Financial Engineering Mathematics Applied to Algorithmic Trading of Stocks & Commodities». Meyer Analytics. Consultado em 30 de março de 2012
- ↑ «Financial Engineering:Science or Myth?». CSI Wall Street. Consultado em 30 de março de 2012[ligação inativa]
- ↑ «From Rocket Scientists to Financial Engineers». Digital Library. 2002. Consultado em 30 de março de 2012
- ↑ «Option Pricing Theory». Riskglossary. Consultado em 1 de abril de 2012
Nota
[editar | editar código-fonte]- Este artigo foi inicialmente traduzido, total ou parcialmente, do artigo da Wikipédia em inglês cujo título é «Rocket science in finance», especificamente desta versão.
