Rir é o melhor remédio

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Big Data e custo de Capital

Uma relação interessante entre Big Data e custo de capital:

Exploramos a hipótese de que o uso de big data nos mercados financeiros reduziu o custo de capital para grandes empresas, em relação às pequenas, permitindo que as grandes empresas crescessem. Grandes empresas, com mais atividade econômica e uma história mais longa da empresa, oferecem mais dados para processar. À medida que os processadores mais rápidos processam cada vez mais dados - anúncios de macro, demonstrações de lucros, métricas de desempenho dos concorrentes, demanda de exportação etc. - as grandes empresas tornam-se alvos mais valiosos para essa análise de dados. Uma vez processados, esses dados podem prever melhor o valor da empresa, reduzir o risco de investimento de capital e, assim, reduzir o custo de capital da empresa.

BEGENAU, Juliane; FARBOODI, Maryam; VELDKAMP, Laura. Big data in finance and the growth of large firms. National Bureau of Economic Research, 2018.

Basicamente a relação seria:

Grandes empresas = mais dados para processar = prever melhor o valor da empresa = reduzir o risco de investimento de capital = reduzir o custo de capital da empresa.

Café para não dormir

Uma pesquisa, publicada em um periódico de sono, mostrou que é possível construir um algoritmo para determinar a quantidade ideal de cafeína a ser ingerida por uma pessoa para mantê-lo em alerta. A pesquisa foi realizada pelo exército dos Estados Unidos, que tem interesse que os soldados fiquem em um grau máximo de alerta em situações de combate.

A tecnologia não está disponível, embora parece existir interesse do exércio em licenciar. Aqui tem um site sobre o assunto.

Golpe do artigo a ser publicado

O site Retraction Watch revela uma série de golpes contra pesquisadores interessados em publicar suas pesquisas. Os pesquisadores geralmente recebem um e-mail fraudulento de alguém anunciando serviços para aqueles que estão com problemas. Um dos e-mails era de alguém que se dizia amigo do editor. Outro, cobrando uma taxa de submissão e publicação. Em outro, comentários de revisores falsos e em seguida um e-mail de aceitação com um contato.

Os problemas são agravados pelo fato dos pesquisadores não revelarem que caíram no golpe: vergonha ou medo de uma retaliação de um comitê de ética. Muitos dos problemas ocorreram no Irã, China, Rússia ou Ucrânia. A solução para o problema, segundo o site, é “os editores forem mais explícitos sobre o que acontecerá durante o processo de submissão e revisão por pares, os autores terão uma melhor compreensão de quando as promessas são boas demais para ser verdade.”

Jensen e o milagre da multiplicação

O economista Michael Jensen, um dos grande nomes de finanças e fundador do SSRN, foi acusado de usar o mesmo artigo três vezes em diferentes periódicos. A publicação ocorreu em 2001 e 2002, com “more or less simultaneously vetting versions of the Jensen article.” Segundo o denunciante

In my view, duplicate publications harm researchers by creating inefficiencies. Time is wasted when researchers wade through various iterations of the same work. Duplicate publications also take valuable space in journals, displacing original work by others that might otherwise have been published. This practice can create an illusion of productivity for authors, distort future meta-analyses, and violate copyright, in addition to wasting the time of manuscript reviewers and resources of publishers. When editors of journals issue retractions or EOCs for duplicate publications, they correct the scholarly record and let readers know that undisclosed duplicate publication is professionally unacceptable.


Jensen tem trabalhos conhecidos sobre remuneração com opções e a teoria da agência. Seus artigos possuem mais de 37 mil citações, sendo que “Theory of firm – managerial behavior, agency costs and ownership structure,” foi citado mais de 14 mil vezes.

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Discriminação alfabética na ciência

A ordem dos autores de um artigo pode ser relevante. Em alguns casos, a decisão é por ordem alfabética. Mas segundo Matthias Weber existe evidências que esta decisão é ruim, pois discrimina os autores com letras no final do alfabeto, com implicações para as futuras pesquisas.

No geral, uma variedade de estudos mostra de forma convincente que a discriminação alfabética existe. As magnitudes encontradas são bastante importantes. Por exemplo, estima-se que a probabilidade de ganhar mandato em um dos dez departamentos de economia seja cerca de 26 pontos percentuais maior para professores com um sobrenome A do que com um sobrenome Z.

A conclusão que pode ser tirada é simples: os autores das peças escritas não devem ser listados alfabeticamente, mas de acordo com sua contribuição para o trabalho.