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Debito e risparmi siamo in una bolla come salvarsi

Siamo nella sala della emeroteca della Banca d’Italia alla conferenza organizzata, il 28 novembre, dalla Herbert Simon Society su «Intelligenza Artificiale e Comportamento Finanziario». Relatore principale, dopo l’intervento del governatore Ignazio Visco, è uno dei padri della finanza comportamentale, Hersh Shefrin, dell’Università di Santa Clara e consulente di alcune delle più importanti banche ed istituzioni finanziarie mondiali.

Riccardo Viale Molti economisti e analisti dicono che siamo in una nuova bolla finanziaria. L’ex capo della Banca d’Inghilterra, Marvyn King, recentemente, ha sostenuto che l’economia mondiale è rimasta bloccata in una trappola a bassa crescita e la ripresa dalla crisi del 2008-09 è stata più debole di quella dopo la Grande Depressione. Il vero problema sembra poi quello dei «leverage loans» cioè dei «prestiti a leva», concessi ad aziende ad alto rischio che hanno in media un debito superiore quattro volte rispetto alle entrate. A oggi ammontano a quasi 1.400 miliardi e rischiano di ripetere il fenomeno che ha innescato la crisi economica del 2008: i mutui subprime concessi a persone che non potevano restituirli.

Hersh Shefrin A parer mio in effetti siamo in una bolla finanziaria. Tipicamente le azioni tendono ad ipervalutarsi in rapporto ai fondamentali durante l’espansione economica e svalutarsi durante la recessione. Secondo l’indice CAPE Shiller-Campbell (cyclically-adjusted price-earnings ratio, Ndr), che misura il rapporto fra prezzi e guadagni, il mercato azionario americano sembra avere valori comparabili al livello raggiunto nel 1929 proprio prima della crisi finanziaria. Siamo a 30, maggiore del 25 raggiunto prima della crisi finanziaria. L’economista Hyman Minsky sostiene che durante l’espansione economica gli investitori diventano esuberanti ed ottimisti a livello irrazionale. Ciò genera aumento del debito, shadow banking e finanza innovativa. Ciò genera aumento di rischio sistemico. Le bolle ad un certo punto scoppiano quando la fiducia nella crescita si arresta e la politica monetaria diventa restrittiva. Ci sono ragioni di tipo neurocognitivo, legate a regioni del cervello che sovraintendono alle ricompense, che spiegano questo tipo di esuberanza.

RV E la bolla dei prestiti agli studenti americani che ha raggiunto 1,5 miliardi di dollari?

HS Rappresenta l’11% del debito delle famiglie, mentre quello legato ai mutui, responsabile della crisi del 2007, corrisponde al 68 per cento. Rispetto al debito studentesco la percentuale che rischia l’insolvenza è diminuita nell’ultimo trimestre dal 9,9% al 9,3 per cento. Il problema serio è che questa insolvenza salirebbe in modo drammatico all’arrivo di un periodo recessivo. Ed I fallimenti bancari non annullerebbero questo debito. Io ho un timore analogo per l’Italia. Se la recessione sarà profonda il suo grande indebitamento sarà causa di molte sofferenze nel paese.

RV Dopo l’esperienza della crisi del 2007 e l’inizio della presidenza Obama, si sono proposte misure di regolazione per evitare altre bolle finanziarie ed il moral hazard. La Volcker Rule fu una di quelle. Limitava le eccessive prese di rischio, metteva al bando il proprietary trading, imponeva limiti negli investimenti in hedge fund e fondi di private equity, oltre a vincoli di certificazione per gli amministratori delegati delle banche. Il problema di queste norme è che sono complesse da applicare e comportano dei costi importanti da parte della banche per la loro compliance. L’espansione quantitativa di pagine e regole da Basilea I a Basilea III ne è un evidente esempio. Io penso che sia importante introdurre regolamentazioni dei mercati finanziari, ma esse devono essere caratterizzate da semplicità e chiarezza.

HS Tempo fa Minsky affermò che regolamentazioni sensibili possono mitigare alcuni degli effetti della esuberanza irrazionale, ma non riusciranno a neutralizzare in modo completo tutti questi effetti. Sono d’accordo con lui. Il settore regolamentare non ha le risorse per competere efficacemente con quello finanziario riguardo alla innovazione ed i suoi effetti sul rischio. Una delle più importanti preoccupazioni sta anche nei bias di overconfidence e di ottimismo nei meccanismi di mercato da parte dei regolatori durante i periodi di espansione. Una proposta: aumentare il cuscino finanziario delle banche in modo da ridurre il rischio di comportamenti non prudenziali. A cui aggiungerei ciò che ha fatto la Bank of England con l’aiuto del gruppo di Gerd Gigerenzer del Max Planck Institute di Berlino, introducendo regole semplici e basate su poche informazioni rilevanti per la valutazione del rischio bancario.

RV Hai ragione perché queste semplici regole del pollice o meglio euristiche decisionali sembrano il modo migliore per affrontare ambienti complessi, caratterizzati da incertezza. Come dimostra molto lavoro empirico sono la via preferenziale per avere successo cognitivo nell’affrontare compiti e problemi. Il lavoro alla Bank of England è uno dei molti esempi.

HS Hai ragione. Nel mio libro «Behavioral Risk Management» faccio proprio riferimento a ciò.

RV David Graham ed il suo allievo Warren Buffet non hanno mai creduto nelle teorie di Eugene Fama e nella sua «Ipotesi sui Mercanti Efficienti» per cui se qualche persona fa errori un gruppo di attori economici svegli investono contro loro e portano alla correzione dei prezzi. Da cui deriva che i prezzi sono giusti, non vi sono pasti gratis ed il trade finanziario non avrebbe senso. I mercati finanziari, invece, sono soggetti a mode e valutazioni basate su componenti affettive ed emozionali. Ciò porta a sottovalutare alcune azioni e sopravalutarne altre. Il buon investitore deve utilizzare queste asimmetrie e puntare sulle azioni non di moda ma con buoni fondamentali. Il value investing fa questo con un certo successo nel battere il mercato.

HS Sì, qualche volta si riesce a batterlo, ma non sempre. I guadagni sono guidati sia dai fondamentali che dai sentiment. Tentare di battere I mercati espone gli investitori ad ulteriori rischi legati sia ai sentiment che ai fondamentali. Una buona metodologia per affrontare questi rischi viene dalla teoria sul behavioral pricing kernel.

RV Uno dei grandi successi della economia comportamentale, soprattutto del nudging, è stato il programma Save More Tomorrow di Richard Thaler e Shlomo Benartzi che ha permesso di accumulare miliardi di dollari in fondi pensione. Il programma si basava su quattro effetti comportamentali: l’illusione monetaria, il time discounting, l’avversione alle perdite e lo status quo bias. Nel fondo andava solo l’aumento dello stipendio che in questo modo non diminuiva. Si applicava ai dipendenti privati delle aziende americane che tendevano a non risparmiare a sufficienza per la vecchiaia. Il problema in Italia non si pone perché per loro sussiste una previdenza obbligatoria. Si dovrebbe invece introdurre qualche strumento di tipo comportamentale per spingere i professionisti a garantirsi una pensione adeguata per il futuro.

HS Si potrebbe adottare lo stesso meccanismo per i professionisti che ricevono parte del loro salario attraverso i bonus. Richard Thaler ed io abbiamo discusso il problema in un paper «The Behavioral Life Cycle Hypothesis». Il meccanismo si basa sul mental accounting dove viene rappresentato il bonus.

RV In effetti questo tipo di default state sembra funzionare molto bene in molti casi oltre a quelli finanziari. Se non si fa niente lo stato di default, in un certo senso, decide per te. Ti mette l’aumento marginale dei tuoi bonus in un fondo pensione o ti rende donatore di organi. E la tua inerzia e status quo non ti porta a modificarlo. Esemplificativa la differenza di donatori d’organi fra due paesi simili culturalmente, ma differenti per gli stati di default sulla donazione: la Germania ha il 12% mentre l’Austria ha il 97% di donatori. Questa potenza degli stati di default si basa su meccanismi automatici del comportamento. A me sembrano poco libertari e abbastanza manipolatori.

HS È inevitabile la manipolazione in alcuni meccanismi usati dal nudging. Ciò che dobbiamo chiederci è se sono utili per il cittadino. Ad esempio quando si deve affrontare la manipolazione del marketing di alcuni prodotti dannosi è utile contrastarla con le tecniche del nudging. Il marketing commerciale utilizza molti strumenti comportamentali come l’euristica dell’affettività, l’effetto framing, il bias di conferma, lo status quo e l’utilizzo di informazione selettiva per lo scopo di vendere prodotti dannosi alla salute fisica e psicologica. A questa manipolazione il nudging risponde giustamente con gli stessi strumenti.

RV In effetti molti degli strumenti che utilizza il nudging vengono proprio dal lavoro di psicologi del marketing come Robert Cialdini. A questo approccio alle politiche pubbliche altri contrappongono una posizione che vuole potenziare le capacità autonome di decisione del cittadino. L’educazione finanziaria sarebbe uno di questi strumenti. In molti paesi essa è diventata un obbiettivo importante di politica pubblica. Il problema è però che le valutazioni sulla efficacia di questi programmi nel miglioramento delle capacità decisionale del cittadino risparmiatore od investitore sono negative.

HS Come ho scritto nel 2013 in un white paper per la Chase vi è una classe di programmi di alfabetizzazione finanziaria che sono stati efficaci con gli studenti e sono quelli che utilizzano giochi di simulazione degli investimenti in borsa. Il tema centrale è quello di proporre giochi che attivino il sistema neurale della ricompensa come sanno bene ai Casinò. In questo modo la gente è motivata a giocare e nel caso della educazione finanziaria la memorizzazione dei concetti finanziari diventa più facile.

RV Su questo tema recentemente Alejandro Drexler e colleghi ha pubblicato un articolo sull’American Economic Journal dal titolo “Keeping it simple: financial literacy and rules of thumb” in cui dimostra empiricamente che è molto più utile insegnare ai microimprenditori semplici regole del pollice che complicati concetti come quelli della educazione finanziaria.

HS Questa è una questione empirica più che ogni altra cosa. Il mio stesso lavoro sui consumatori, in contrasto con quello sugli imprenditori, mi porta a considerare molto plausibile la loro conclusione.

RV Finora abbiamo affrontato i problemi della finanza con un convitato di pietra, il modello della razionalità della economia neoclassica, cioè la massimizzazione della utilità soggettiva attesa. Esso continua a rimanere il principale canone normativo fra gli economisti ed anche l’economia comportamentale si riferisce ad esso nel suo studio sugli errori umani. Come diceva Herbert Simon nella sua Nobel Lecture questa razionalità è applicabile solo in condizioni di rischio, quando conosciamo le probabilità delle conseguenze delle alternative di scelta. Non in condizioni di incertezza, quando il futuro non è prevedibile a livello probabilistico, come nel caso del mondo finanziario.

HS Per la maggior parte delle persone il SEU non è più il canone di riferimento. Esso omette molti importanti aspetti psicologici del comportamento umano. Ad esempio mancano variabili come l’aspirazione, il rammarico, i sentimenti associati al guadagno ed alla perdita, al successo ed al fallimento. Inoltre il SEU dipende dai giudizi di probabilità soggettiva e vi è una ricca letteratura che ci descrive quanto scarse siano le persone ad elaborare l’informazione probabilistica. La S del SEU solleva argomenti a favore del paternalismo per neutralizzare la presenza di errori sistematici nel giudizio probabilistico.

RV Per alcuni la soluzione a questi bias può venire dalla Intelligenza Artificiale (AI). I chatbot finanziari potrebbero aiutare il risparmiatore a non commettere errori. Io sono molto scettico su questo tipo di AI, basata sulla digestione di milioni di dati da parte di reti neurali sempre più profonde (deep learning) in cerca di elaborare qualche configurazione (pattern) stabile di interpretazione della realtà e del futuro. In più vi è il problema della responsabilità se qualche decisione di questi algoritmi creasse danni finanziari gravi. Senza la spiegazione di cosa è successo nella black box è difficile capire chi è perseguibile, il committente, il programmatore, o la banca utilizzatrice.

HS Io penso che sia iniziata la fase per la creazione di una AI “spiegabile”. In ogni caso tutti noi viviamo basandoci sulla fiducia e sulla imitazione. Imitiamo quello che fanno gli altri senza sapere perché. Guidiamo l’automobile senza sapere spiegare bene cosa succede dentro il cofano. Ci fidiamo dei medici, delle loro diagnosi e terapie senza capire bene cosa fanno. Sono tutti black box anche se quello della AI in effetti è più oscuro e va giudicato soprattutto dal punto di vista della trasparenza.

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