A pesquisa em finanças está em crise. Estudantes formados nas universidades estão mal preparados para fazer qualquer contribuição significativa para o setor de investimentos. Como o atual presidente da Associação Americana de Finanças reconheceu: "a maioria dos resultados daz pesquisas em finanças são provavelmente falsos". Os estudantes pagam centenas de milhares de dólares para aprender abordagens que não funcionam na prática. Pior ainda, eles vão desperdiçar preciosos anos tentando descobrir como fazer esses modelos teóricos falhos funcionarem na prática. Depois de muita decepção, eles vão chegar a esta conclusão: a pesquisa acadêmica e as publicações são divorciados da aplicação prática para os mercados financeiros, e muita aplicações nos mundo dos investimento não são fundamentada na ciência adequada. Além disso, diversos fundos de hedge e firmas de investimento não contratam profissionais com background em finanças ou economia. Um exemplo clássico é a Renaissance Technologies, que contrata apenas profissionais formados na área de STEM.
Resumo:
Empirical Finance is in crisis: Our most important discovery tool is historical simulation, and yet, most backtests and time series analyses published in journals are flawed. The problem is well-known to professional organizations of Statisticians and Mathematicians, who have publicly criticized the misuse of mathematical tools among Finance researchers. In this note I point to three problems and propose four practical solutions. In an attempt to overcome the challenges posed by multiple testing and selection bias, I emphasize the need to move from an individual-centric to a community-driven research paradigm. Low retraction rates can be corrected through technologies that derive “peer p-values”. Stronger theoretical foundations and closer ties with financial firms would help prevent false discoveries.
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