La fórmula matemática acusada de destruir la economía mundial

No todos los días ocurre que alguien formula una ecuación que puede transformar el mundo. Pero a veces sí ocurre, y el mundo no siempre cambia para bien. Algunos creen que la fórmula Black-Scholes y sus derivadas ayudó a generar el caos en el mundo financiero.
La fórmula se escribió por primera vez en los primeros años de la década de 1970, pero su historia comienza muchos años antes, en el mercado de arroz de Dojima en el siglo XVII en Japón, donde se escribían contratos de futuros para los comerciantes del arroz. Un contrato de futuros simple dice que una persona acordará comprar arroz de otra persona en un año, a un precio que acuerdan al momento de la firma.

En el siglo XX, la Bolsa de Comercio de Chicago era el lugar para que los comerciantes negociaran no sólo futuros sino contratos de opciones. Un ejemplo de esto último es un contrato en el que se acuerda comprar arroz en cualquier momento durante un año, a un precio convenido con la firma, pero que es opcional.
Es posible imaginarse por qué uno de estos contratos puede ser útil. Si alguien tiene una cadena grande de restaurantes de hamburguesas, pero no sabe cuánta carne necesitará comprar el próximo año -y está nervioso de que el precio pueda subir- entonces lo único que tiene que hacer es comprar unas opciones en carne.
Pero eso genera un problema: ¿Cuánto debería estar pagando por esas opciones? ¿Cuánto valen? Es precisamente acá donde puede ayudar la fórmula revolucionaria Black-Scholes.

El precio de una hamburguesa
"El problema que trata de solucionar es definir el valor del derecho, pero no de la obligación, para comprar un activo particular a un precio específico, dentro de un periodo determinado o al final de él", dice Myron Scholes, profesor de finanzas de la Facultad de Negocios de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, y -por supuesto- coinventor de la fórmula Black-Scholes.

La llegada de los sistemas cuantitativos transformó a Wall Street.
Una parte del rompecabezas era la pregunta del riesgo: el valor de una opción para comprar carne a un precio, digamos, de US$2 por un kilo depende del precio de la carne y cómo ese precio se está moviendo.
Pero la conexión entre el precio de la carne y el valor de la opción de la carne no varía de una manera sencilla. Depende de qué tan probable sea la utilización de la acción. Eso, a su vez, depende del precio de la opción y del precio de la carne. Todas las variables parecen estar enredadas de manera impenetrable.
Scholes trabajó en el problema con su colega, Fischer Black, y descubrió que si alguien tiene el portafolio de carne correcto, además de las opciones para comprar y vender carne, esa persona tiene un portafolio excelente y totalmente sin riesgos. Como ya conoce el precio de la carne y el precio de los activos libres de riesgo, si mira la diferencia entre ellos puede calcular el precio de esas opciones de carne. Esa es la idea básica. Los detalles son excesivamente complicados.

En la tienda de dulces
El método Black-Scholes resultó ser una forma no sólo para calcular el valor de las opciones pero también todo tipo de activos financieros.
"Éramos como niños en un almacén de dulces, en el sentido que describíamos opciones en todos lados, las opciones estaban presentes en todo lo que hacíamos en la vida", dice Scholes.
Pero Black y Scholes no eran los únicos niños en la tienda de dulces, dice Ian Stewart, cuyo libro argumenta que la Black-Scholes fue una invención peligrosa.
"Lo que hizo la ecuación fue darles a todos la confianza para comerciar con opciones y, de manera muy rápida, con unas opciones financieras mucho más complicadas, que se conocen como derivadas financieras", dice.
Pero a medida que los bancos y fondos de cobertura se basaron cada vez más en sus ecuaciones, se hicieron más y más vulnerables a los errores o simplificaciones en las matemáticas.
"La ecuación se basa en la idea de que los grandes movimientos son en realidad muy, muy raros. El problema es que los mercados reales tienen estos grandes cambios mucho más a menudo de lo que este modelo predice", dice Stewart. "Y el otro problema es que todo el mundo está siguiendo los mismos principios matemáticos, por lo que todos vamos a obtener la misma respuesta."

La llegada de los genios
El trabajo de Scholes había inspirado a una generación de genios matemáticos de Wall Street, y en la década de 1990, él ya era un jugador en el mundo de las finanzas, como socio de un fondo de cobertura llamado Long-Term Capital Management.
"La idea de esta empresa era que iba a basar sus transacciones en principios matemáticos, tales como la ecuación de Black-Scholes. Y realmente fue un éxito sorprendente, al comienzo", dice Stewart. "Fue superando a las compañías tradicionales muy notablemente y todo se veía bien."
Pero no terminó bien. Long-Term Capital Management se encontró con, entre otras cosas, la crisis financiera rusa. La empresa perdió US$ 4 mil millones en el curso de seis semanas. Fue rescatada por un consorcio de bancos que habían sido reunidos por la Reserva Federal. Y - en el momento – se convirtió en una noticia muy, muy grande. Todo esto sucedía en agosto y septiembre de 1998, menos de un año después de Scholes había sido galardonado con el premio Nobel.

Lecciones
Stewart dice que las lecciones del caso Long-Term Capital Management son evidentes. "Se demostró la peligrosidad de este tipo de transacciones basadas en algoritmos si no se vigilaban algunos de los indicadores de que las personas más convencionales utilizaban", dice. "Ellos [Long-Term Capital Management] se comprometieron a seguir adelante con el sistema que tenían. Y salió mal."
Scholes dice que eso no es lo que sucedió en absoluto. "No tuvo nada que ver con las ecuaciones y nada que ver con los modelos", dice. "Yo no estaba manejando la empresa, permítanme ser muy claro al respecto. No existía la capacidad para soportar el choque que se produjo en el mercado en el verano y otoño de finales de 1998. Así que fue sólo una cuestión de la asunción de riesgos. No fue una cuestión de modelos".
Esto es algo que la gente se sigue discutiendo una década después. ¿Fue el colapso de Long-Term Capital Management el fracaso de los métodos matemáticos para las finanzas o, como dice Scholes, fue simplemente un caso de operadores financieros que tomaron demasiado riesgo contra el mejor juicio de los expertos matemáticos?
Diez años después de Long-Term Capital Management, Lehman Brothers se derrumbó. Y el debate sobre Black-Scholes es ahora un debate más amplio sobre el papel de las ecuaciones matemáticas en las finanzas.

¿La culpa fue de las matemáticas?
Ian Stewart afirma que la ecuación Black-Scholes cambió el mundo. ¿Pero realmente cree que las matemáticas causaron la crisis financiera?
"Fue el abuso de su ecuación lo que causó el problema, y yo no creo que se puede culpar a los inventores de una ecuación, si alguien viene y lo utiliza mal", dice.
Black-Scholes cambió la cultura de Wall Street, que pasó de ser un lugar donde las personas comerciaban con base en el sentido común, experiencia e intuición, a un lugar donde la computadora decía sí o no.
Pero en realidad, ¿es justo culpar a Black-Scholes por lo que siguió?
"La tecnología Black-Scholes tiene reglas y requisitos muy específicos”, dice Scholes.
"Esta tecnología atrajo o hizo que los bancos de inversión contrataran a personas que tenían habilidades cuantitativas o matemáticas. Eso lo acepto. A continuación, desarrollaron productos y tecnologías propias."
No todas las tecnologías posteriores, dice Scholes, eran lo suficientemente buenas. "[Algunas] tenía supuestos equivocados, o utilizaban datos de forma incorrecta para calibrar sus modelos, o las personas que utilizaban los modelos no sabían cómo hacerlo".
Scholes argumenta que no hay vuelta atrás. "La cuestión fundamental es que las tecnologías cuantitativas en las finanzas sobrevivirán y crecerán, y seguirán evolucionando con el tiempo", dice.

Tim Hartford

BBC

Sábado, 28 de abril de 2012

Tomado de http://www.bbc.co.uk/mundo/

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Un revolucionario de las Matemáticas

Este año se conmemora el 200 aniversario del fallecimiento de Évariste Galois, un genio que la noche antes de morir dejó escrito en una carta su importante legado.

Un gran concepto de sí mismo, un espíritu revolucionario y una vida personal con tintes novelescos que acabó en un duelo al amanecer  bien pueden encajar con el carácter de un librepensador o un filósofo. Muy pocos pensarían en un matemático, pero la vida de Évariste Galois (Bourg-la-Reine, 1811) poco o nada se ciñe a los cánones tradicionales. Murió sin haber cumplido los 21 años y, aún así, casi todos los expertos consideran que "cambió de forma radical las matemáticas".

Este año se celebra el 'Año Galois' para conmemorar el 200 aniversario de su nacimiento y, por eso, la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad del País Vasco (UPV) ha organizado actos para dar a conocer la importante 'herencia' de este genio precoz. La todavía ministra de Ciencia e Innovación, Cristina Garmendia, recordó al matemático francés en la última entrega de los premios nacionales de investigación. "Su historia nos permite reivindicar para la ciencia dos valores, el apasionamiento y la aventura, a los que la profesión investigadora no debe renunciar", dijo.

Como otros grandes científicos, el mérito de Galois no se reconoció hasta años después de su muerte. Y es que su desorganización y su falta de método provocaron que las dos memorias que envió en vida a la Academia de las Ciencias de Francia fuesen rechazadas por incomprensibles.

Galois no empezó a estudiar hasta los 12 años, cuando se matriculó en el prestigioso liceo Louis-Le-Grand de París, en cuyas aulas también se han formado Moliere y Voltaire, además de Georges Pompidou, Valery Giscard d'Estaing y Jacques Chirac. Sus profesores no le consideraban un buen estudiante, ya que sólo destacaba en las asignaturas que le interesaban. Al final, le obligaron a repetir curso y esto cambió su vida. En su camino, se cruzó un buen maestro de matemáticas, que le dio lo que ahora se puede considerar un manual universitario. "Cuentan que se lo leyó en dos días y desde entonces no hizo más que matemáticas. Aún así, sus profesores se quejaban de que no tenía método alguno", relata Fernando Corbalán, catedrático de Matemáticas y autor del libro 'Galois. Revolución y matemáticas'.

"Lo que tenía era un gran concepto de si mismo". Por eso, se presentó a la prueba de acceso a la Escuela Politécnica sin "prepararlo" y, obviamente, suspendió. Un año después, volvió a repetir el examen y, como pensaba que le estaban tomando el pelo con las preguntas tan simples que le estaban realizando, lanzó el borrador a los miembros del tribunal que le evaluaban y abandonó el aula.

 "No tengo tiempo"
Évariste Galois nació en pleno esplendor revolucionario francés y no se mantuvo al margen. Se enroló en las filas del grupo radical Los Amigos del Pueblo en 1831 y, en tres ocasiones, fue encarcelado por motivos políticos. En una de sus estancias en prisión, se declaró una epidemia de peste y le trasladaron a una casa de salud. Allí conoció a Stéphanie-Félicité Poterin. "Galois pensaba que tenía una relación con ella, pero yo creo que ella pasaba bastante de él", bromea Corbalán.

Su prematura muerte llegó en un duelo al amanecer  de mayo de 1832. Muchos creen que fue motivado por amor; algunos señalan que fue una encerrona política; y otros,  consideran que fue "un suicidio para tratar de favorecer la sublevación" de sus correligionarios.

La vida de Galois nunca fue convencional y su final tampoco. La noche anterior al duelo escribió tres cartas: a sus camaradas revolucionarios, a sus más allegados y a Auguste Chevalier. En esta última, resume su teoría sobre ecuaciones, funciones integrales y métodos resolubles. Nunca se sabrá si sus descubrimientos fueron más amplios, ya que al borde del manuscrito dejó escrito un angustioso: "No tengo tiempo".

Uno de los últimos deseos de Galois fue que Chevalier acudiese a la Academia de las Ciencias para que reconociesen la importancia de sus estudios. Doce años después de su muerte, alguien descubrió sus escritos, los entendió y los puso a la disposición de la comunidad científica. Corbalán asegura que "los entendidos no le comprendieron en vida porque suponía un cambio total de visión, porque no quiso estancarse en lo que existía" y aconseja a los "nuevos genios" que sigan este ejemplo, porque "a veces el camino correcto no nos lleva al adecuado".

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Reto matemático semestre B 2011

Acá está el tan esperado reto para este semestre

Un vendedor de plata no podía pagar su alquiler del mes de diciembre   por adelantado. Tenía una barra de plata pura de 31 centímetros de largo; de modo que hizo con la dueña del apartamento el siguiente arreglo: Le dijo que cortaría la barra enpedazos más pequeños. El primer día de diciembre le daría a la señora un centímetro de la barra, y cada día subsiguiente le agregaría otro centímetro más. Ella conservaría la plata en prenda. A fin de mes, el vendedor esperaba estar en condiciones de pagarle la renta completa, y ella le devolvería los pedazos de la barra de plata. Diciembre tiene 31 días, de modo que una manera de cortar la plata era dividirla en 31 partes, cada una de un centímetro de largo. Pero como era bastante laborioso cortarla, el señor deseaba cumplir el acuerdo dividiéndola en el menor número posible de partes. Por ejemplo, podía darle a la casera un centímetro el primer día, otro centímetro el segundo día, y el tercer día podía entregarle una parte de tres centímetros y recibir a cambio las dos partes anteriores de un centímetro.  Suponiendo que las porciones de barra fueran entregadas y devueltas de esta manera, determinar el menor número posible de partes en las que el buscador debe dividir su barra de plata.  

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De las Series de Fourier a la Nanotecnología

Las series de funciones seno y coseno fueron utilizadas por Leonard Euler y otros en el siglo 18 para estudiar la dinámica de las vibraciones de cuerdas y para estudiar los movimientos de los cuerpos en mecánica celeste. Joseph Fourier, a principios del siglo 19, reconoció la gran utilidad práctica de estas series para estudiar la conducción del calor y comenzó a desarrollar una teoría general de las mismas. A partir de entonces, las series de Fourier se utilizan por doquier, desde la acústica o la óptica, hasta los circuitos eléctricos. 

Las series de fourier consisten en la descomposición de una onda periódica en una serie infinita de sumas de ondas sinusoidales, esto para el análisis matemático de dicha onda periódica.

En la actualidad, los métodos de Fourier están en la base de gran parte de la ciencia y de la ingeniería moderna, en especial de las técnicas computacionales.  Sin embargo, las matemáticas de principios del siglo 19 eran inadecuadas para el desarrollo riguroso de las ideas de Fourier y aparecieron gran número de problemas de carácter técnico que desafiaron a muchas de las grandes mentes de la época. Costó mucho desarrollar nuevas técnicas matemáticas para poder resolver estas dificultades. En la década de 1830, Gustav Lejeune Dirichlet obtuvo la primera definición clara y útil del concepto de función. 

Bernhard Riemann en la década de 1850 y Henri Lebesgue en la década de 1900 obtuvieron nociones rigurosas de la integración de funciones. La convergencia de series infinitas resultó muy  resbaladiza al principio, pero se logró dominar gracias a Augustin-Louis Cauchy y a Karl Weierstrass, que trabajaron en la décadas de 1820 y 1850, respectivamente. En la década de 1870, los primeros pasos de Georg Cantor hacia una teoría abstracta de los conjuntos se iniciaron con el análisis de las diferencias entre funciones que no son iguales pero cuyas series de Fourier son idénticas.

En la primera década del siglo 20, el concepto de espacio de Hilbert fue clave para entender las propiedades de las series de Fourier. El matemático alemán David Hilbert y sus colegas definieron estos espacios de forma axiomática, algo que parecía muy alejado de las aplicaciones prácticas. Sin embargo, en la década de 1920, Hermann Weyl, Paul Dirac y John von Neumann reconocieron que este concepto era la piedra angular de la mecánica cuántica, ya que los estados posibles de un sistema cuántico son elementos de cierta clase de espacios de Hilbert. 

La mecánica cuántica es la teoría científica más exitosa de todos los tiempos. Sin ella, gran parte de nuestra tecnología moderna (el láser, los ordenadores, los televisores de pantalla plana, la energía nuclear, etc.) no existiría. Quien podía imaginar que problemas matemáticos abstractos relacionados con las propiedades matemáticas de las series de Fourier acabarían revolucionando la ciencia y la ingeniería del siglo 20, y acabarían conduciendo a la energía nuclear.

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De los jugadores a las aseguradoras

Girolamo Cardano

En el siglo XVI, fue un matemático y un jugador compulsivo. Por desgracia para él, perdió en el juego la mayor parte del dinero que había heredado. Por fortuna para la ciencia escribió lo que se considera el primer trabajo en teoría de la probabilidad moderna, “Liber de ludo aleae,” que acabó publicado en 1663. Un siglo después, otro jugador, Chevalier de Méré, tenía un truco que parecía muy razonable para ganar a los dados a largo plazo, pero perdió todo su dinero. Consultó a su amigo Blaise Pascal buscando una explicación. Pascal escribió a Pierre de Fermat en 1654. La correspondencia entre ellos sentó las bases de la teoría de la probabilidad. 

Christiaan Huygens estudió estos resultados y escribió la primera obra publicada sobre probabilidad, “Ratiociniis De Ludo Aleae” (publicada en 1657).  En el siglo XVII, Jakob Bernoulli reconoció que la teoría de la probabilidad podría aplicarse mucho más allá de los juegos de azar. Escribió “Ars Conjectandi” (publicado después de su muerte en 1713), que consolidó y amplió el trabajo en probabilidad de Cardano, Fermat, Huygens y Pascal. Bernoulli probó la ley de grandes números, que dice que cuanto mayor sea la muestra, más se parecerá el resultado muestral al de la población original. 

Las compañías de seguros deben limitar el número de pólizas que venden. Cada póliza vendida implica un riesgo adicional y el efecto acumulado podría arruinar la empresa. A partir del siglo XVIII, las empresas de seguros comenzaron a utilizar la teoría de probabilidades para sus políticas de ventas y para decidir los precios de los seguros con objeto de garantizar beneficios a largo plazo. La ley de Bernoulli de los grandes números es clave para seleccionar el tamaño de las muestras que permiten realizar predicciones fiables.

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De las naranjas a los módems

En 1998, de repente, las matemáticas fueron noticia en todos los medios. Thomas Hales actualmente Andrew Mellon (Universidad de Pittsburgh, Pennsylvania) había demostrado la conjetura de Kepler, que afirma que la mejor forma de apilar naranjas en una caja es la utilizada en todas las fruterías (el empaquetamiento de esferas más eficiente posible). 

Un problema que había estado abierto desde 1611, cuando lo propuso Johannes Kepler. En algunos medios de prensa y TV se llegó a decir “creo que es una pérdida de tiempo y dinero de los contribuyentes.” Hoy en día, las matemáticas del empaquetamiento de esferas se utilizan en ingeniería de comunicaciones y teoría de la información y de la codificación para planificar canales de comunicación y para desarrollar códigos correctores de errores. El problema de Kepler fue mucho más difícil de demostrar de lo que Kepler nunca pudo imaginar. De hecho, el problema más sencillo sobre la mejor forma de empaquetar círculos planos fue demostrado en 1940 por László Fejes Tóth.

Otro problema sencillo cuya solución costó muchos años fue el problema de las esferas que se besan, planteado en el siglo XVII por Isaac Newton y David Gregory: Dada una esfera, ¿cuántas esferas iguales que ésta pueden colocarse con la condición de que toquen a la inicial? En dos dimensiones es fácil demostrar que la respuesta es 6. Newton pensaba que 12 era el número máximo en 3 dimensiones. Lo es, pero la demostración tuvo que esperar al trabajo de Kurt Schütte y Bartel van der Waerden en 1953. Oleg Musin demostró en 2003 que el número de besos en 4 dimensiones es 24. En cinco dimensiones sólo se sabe que se encuentra entre 40 y 44. Sabemos la respuesta en ocho dimensiones, que es 240, como demostró Andrew Odlyzko en 1979. Más aún, en 24 dimensiones la respuesta es 196.560. Estas demostraciones son más sencillas que la del resultado en tres dimensiones y utilizan empaquetamiento de esferas mucho más complicados e increíblemente densos, la red E8 en 8 dimensiones y la red de Leech en 24 dimensiones.

Todo esto es muy bonito, pero ¿sirve para algo? En la década de 1960, un ingeniero llamado Gordon Lang diseñó los sistemas de comunicación por módem utilizando estos empaquetamientos de esferas multidimensionales. 

El problema de la comunicación analógica en una línea telefónica es el ruido. En una conversación entre dos personas el lenguaje natural es tan redundante que el ruido importa poco, pero para enviar datos es necesario introducir ciertas redundancias y utilizar técnicas correctoras de error, lo que reduce el ancho de banda del canal (la cantidad de información que se puede transmitir por segundo). Lang utilizó los empaquetamientos de esferas para lidiar con el ruido y aumentar al máximo el ancho de banda. Para ello utilizó una codificación basada en el empaquetamiento E8 (más tarde también se utilizó el de Leech). 

En la década de los 70, el trabajo de Lang fue clave para el desarrollo temprano de la internet. Donald Coxeter, matemático que ayudó a Lang en su trabajo, dijo que estaba “horrorizado de que sus bellas teorías hubieran sido manchadas de esta manera por las aplicaciones.”

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