Saudações para todos
Eis um conjunto de artigos que são interessantes para
tentar compreender a relação entre a acumulação de capital e a sua articulação
com as novas tecnologias TIC, IA e robotização das finanças.
G.Bad
Lucros fictícios e IA financeira no reino do
capitalismo "dopado"
19
de Janeirode 2021 31 min de leitura
Escrito por Ben.Malacki
Co-criador dos sites L'orage.org,
1. Modelos e realidade estatística dos lucros
1.
A realidade estatística do lucro: o lucro torna-se um
simples lançamento contabilístico
2.
Contabilidade criativa ou a arte de exibir capital e
lucros onde não há.
3.
O papel da falsificação de dados contabilísticos na
inversão da acumulação de capital
2.
Variáveis estatísticas, Inteligência artificial e
robotização das finanças
1.
A generalização da automatização de trocas de capitais
fictícias graças a IAs financeiras
2.
Modelagem e seu impacto na dinâmica do mercado
3.
IA financeira a caminho de desencadear a próxima grande
crise económica
1.
O uso de Big Data por IAs lembrará o capital fictício da
lei do valor?
2.
Wall Street, a crise, Marx e nós
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A nossa série de artigos publicada
anteriormente sobre a relação entre capitalização de mercado e taxa de lucro
mostrou que, para as empresas com maiores valores financeiros, o processo de
acumulação de capital é invertido. Para estes últimos, o aumento dos lucros
deixou de ser a principal fonte de crescimento do capital produtivo; É o aumento
da sua capitalização bolsista que lhes permite investir no seu capital
produtivo e melhorar a sua produtividade. É, portanto, agora em torno do
aumento deste valor financeiro que se concentra o grosso da actividade destas
empresas. Para usar a expressão de Roger Dangeville[1], o capitalismo actual é como um
"viciado em drogas"[2] para o capital fictício, uma droga
que aumenta em dez vezes a capacidade de investimento e confere um sentimento
de invulnerabilidade. Tendo dificuldade em gerir a sua dependência, as acções
de uma empresa com uma grande capitalização bolsista são essencialmente
orientadas para a procura deste produto dopante, independentemente das
consequências na sua produção. Para ela, essa busca pelo ópio é materializada
pela captação de investimentos na bolsa de valores. Portanto, a taxa de lucro
pode até ser considerada secundária. É apresentado como um indicador que
permite que um mercado de acções permaneça atraente e não como a principal
fonte de renda necessária para o processo de acumulação de capital. Para mais
detalhes, aconselhamos que leia ou releia a conclusão de: Mergulhando
nas contra-tendências descendentes da taxa de lucro GAFAM
Modelos
e realidade estatística dos lucros
A
realidade estatística do lucro: o lucro torna-se um simples lançamento
contabilístico
Ao deixarem de ser
considerados a principal fonte de acumulação de capital, os lucros gerados por
uma empresa de capital aberto deixam de precisar possuir materialidade
tangível. Só a realidade estatística deste lucro continua a ser indispensável. Na
verdade, é o que tranquiliza os investidores e permite o aumento da
capitalização bolsista. O mesmo vale para o valor real do capital produtivo investido na
sociedade. Dentro do capitalismo dopado, as ilusões ocupam um lugar mais
importante do que a própria realidade. Especialmente quando essas ilusões
permitem modificar a realidade. De facto, não importa que os 17 mil milhões de
dólares em lucros da Amazon em 2020 possam ser reinvestidos na empresa, uma vez
que as suas oportunidades de investimento produtivo são determinadas principalmente
pelo aumento do preço das suas acções. Por outro lado, estes 17 mil milhões
continuam a ser decisivos para os investidores, porque detectam a boa saúde da
empresa.
Como resultado, pode
haver uma lacuna significativa entre as estatísticas apresentadas pela empresa
e a realidade por trás delas. Ao tornar-se um simples item de linha no balanço e
demonstração de resultados, o lucro fica à mercê de manipulações contábeis
destinadas a maximizá-lo artificialmente. Mesmo que os lucros reais obtidos por uma
empresa sejam apenas suficientes para pagar as suas dívidas, isso não a
impedirá de poder investir no desenvolvimento da sua produção se tiver
uma capitalização
bolsista suficiente. Portanto, é fácil entender a importância da arte de
apresentar contas de forma vantajosa.
Assim como o crédito do mercado monetário
investido nos mercados financeiros, também conhecido como capital fictício, o lucro relatado nas
demonstrações de resultados pode, portanto, ser qualificado como lucro fictício. Para entender
melhor as dinâmicas e processos no trabalho, vamos focar um pouco no processo
de fazer esses números para atrair investimentos.
Charles Sheeler, Fábrica do Rio Rouge, 1932
Contabilidade criativa ou
a arte de exibir capital e lucros onde não há.
Ao contrário da crença
popular, a contabilidade não é um instrumento neutro. Potencialmente, torna
possível "trazer
à luz lucros que não existem" (M. Capron, 2007)[3]. A
maioria das empresas, cotadas ou não, recorre regularmente à manipulação jurídica
do seu balanço e das suas demonstrações de resultados[4].
Existem muitas
técnicas comumente usadas para alterar os resultados contábeis. Chama-se a isso Window Dressing (J. Audas, 1993[5])
de avaliação (que poderia ser traduzido literalmente como "fumo e espelhos"). As
possibilidades de agir graças às margens proporcionadas pela legalidade são
quase infinitas. Alguns jogam com provisões, depreciações ou mesmo as normas
administrativas em vigor para modificar os números da empresa. Não entraremos
em detalhes sobre todas essas técnicas, mas pode ser útil explicar alguns
exemplos para dar aos leitores não especialistas uma ideia da extensão do fenómeno[6], bem
como da importância que ele tem no contexto da reversão da acumulação.
Para dar uma visão positiva do seu balanço, é permitido, por exemplo,
reservar parte dos lucros de um ano para registá-los no balanço do ano
seguinte. Basta colocar estes lucros nas "provisões", alegando
antecipar dificuldades em determinados contratos e que é necessário reservar
certas quantias para o caso de estes falharem (independentemente de isso ser
verdade ou não).
Também é possível a
uma empresa reavaliar o valor de algumas das suas aquisições sempre que
desejar. Com efeito, o valor dos edifícios ou acções que possui é registado no
balanço de acordo com o preço que a empresa pagou para os comprar. Para
modificar o seu balanço, tem a liberdade de reavaliar este capital sempre que
quiser e, assim, considerar o seu valor de acordo com os preços correntes de
mercado; quer se trate de bens de capital corpóreos detidos pela
empresa (ou seja, terrenos, estruturas, equipamento para edifícios, mobiliário,
maquinaria, grandes ferramentas, equipamento informático, etc.) quer de activos financeiros (ou seja, acções
ou empréstimos a longo prazo). O que é vantajoso é que não é obrigada a
reavaliar todos os seus activos, mas apenas aqueles que deseja (A.
Cazavan-Jeny, 2001[7]).
Pode também reconhecer as suas próprias acções, anteriormente readquiridas,
como activos financeiros que reavalia. Assim, uma empresa que recompre as suas
próprias acções incluirá o seu valor no seu balanço como activos financeiros de
acordo com o preço que pagou por elas. Se o preço das suas acções continuar a
crescer, pode optar por revalorizar esses activos ao seu preço actual (A.A.
Shamsidine, 2001[8]).
Estas reavaliações dão a ilusão de crescimento do capital fixo e financeiro de uma empresa
e, portanto, do seu capital
próprio, ou seja, do valor dos seus activos mobilizáveis.
Também é possível
jogar com o valor estimado de projectos em andamento ou a avaliação dos stocks
de matérias-primas e bens que possui. Neste caso, é o capital circulante que a contabilidade
permite aumentar artificialmente. Diferentes técnicas contábeis podem ser
usadas para calcular o seu valor, dependendo do que convém à empresa no momento
do seu balanço.
Através de uma simples manipulação
contabilística, a empresa consegue aumentar ou diminuir o seu capital financeiro, o seu capital fixo e o seu capital circulante. Como resultado, pode, teoricamente,
modificar a composição
orgânica do seu capital como bem entender. Multiplicar o património através de uma
simples entrada apresenta-o como financeiramente mais sólido; Este é um truque
útil para tranquilizar os investidores ou facilitar a contracção de
empréstimos. Mas, ao fazê-lo, reduz mecanicamente a sua taxa de lucro, uma vez que, através
de um simples jogo de escrita, aumenta o capital teoricamente investido para
viabilizar a sua actividade. Felizmente para ela, outras técnicas de
falsificação de declarações de rendimentos podem ser usadas para compensar essa
queda.
A fim de maximizar
a taxa
de lucro fictícia, a utilização de Entidades de Finalidade Específica (SPE), por exemplo,
assumiu um lugar importante desde a década de 2000. Esta manipulação consiste
na criação de empresas fictícias para lhes vender os sectores de actividade
deficitários. Assim, os prejuízos são expurgados do balanço da empresa
principal, que pode anunciar lucros muito maiores do que aqueles que realmente
realiza. A nova empresa, muitas vezes domiciliada num paraíso fiscal, compra os
sectores de actividade com problemas graças a empréstimos bancários garantidos
por acções da sociedade-mãe especialmente emitidas para a ocasião. O método é
totalmente legal, desde que a empresa-mãe não detenha mais de 97% das acções da
empresa recém-criada[9]. Este
tipo de técnica foi a pedra angular do escândalo Enron que levou à falência, em
2001, desta empresa, outrora a sétima maior capitalização bolsista do mundo.
Este tipo de técnica contabilística também é utilizada para a "optimização
fiscal". Basta optar por residir apenas em filiais que perdem dinheiro em
países com impostos elevados sobre os lucros para ficar isento de impostos
sobre os lucros.
Todos os processos
aqui descritos são apenas exemplos, entre outros, dos muitos jogos
possibilitados pela contabilidade
criativa, também conhecida como a "arte de manipular um balanço"
(Bertolus, 1988). Esta lista está longe de ser exaustiva, pois as estratégias
que permitem às empresas manipular os seus resultados e, assim, falsificar o
valor do seu capital
produtivo e a sua
taxa de lucro são extremamente variadas.
O papel
da falsificação de dados contabilísticos na inversão da acumulação de capital
Encobrir os números
não é novidade. O exercício tem sido praticado pelos contabilistas para
apresentar balanços lisonjeiros desde a existência da contabilidade de partidas
dobradas; Mas a inversão da acumulação pela profusão de capital fictício muda a situação.
De facto, uma empresa não cotada que dissimule os seus números acabará por ser
apanhada na realidade. O balanço dissimulado acabará por transitar de um ano
para o outro; O lucro que alega obter, mas que não existe realmente, não pode
ser reinvestido para desenvolver o seu negócio. Embora contas de balanço lisonjeiras
possam permitir-lhe contrair dívidas, continuará a ser obrigada a pagar as suas
dívidas com o dinheiro que irá gerar com a sua actividade real. As contas
terão, portanto, de ser restabelecidas em algum momento.
Por outro lado, uma
empresa com uma grande capitalização
bolsista que disfarça os seus resultados contabilísticos manterá a sua
capacidade de investir, mesmo que os seus lucros não sejam reais; A profusão de capital fictício,
permitindo assim as consequências de produções passadas, não tem um impacto
significativo nas suas produções futuras. Assim, e enquanto o preço da sua
parte continuar a crescer, poderá escapar à lembrança da realidade material da
sua produção. Numa segunda fase, será mesmo possível obter lucros reais graças
aos investimentos produtivos feitos através do capital fictício que atraiu. Com
este processo, o engano pode durar ao longo do tempo. As únicas empresas que
são apanhadas na realidade são quando a manipulação parece demasiado visível
para os investidores ou quando estes já não conseguem operar normalmente.
No sistema económico actual,
o valor do capital
produtivo também é temporariamente fictício. Mesmo os capitalistas
financeiros já não são capazes de perceber o valor real do capital em que investem.
A generalização da falsificação de números torna difícil para os proprietários
de capital
fictício saber o que realmente está a acontecer dentro das empresas. As
técnicas de criação de contas são do conhecimento público e todas as grandes
empresas utilizam-nas em proporções significativas.
Então, porque é que os
investidores produzem estatísticas a partir desses dados contábeis para
determinar a relevância dos seus investimentos? Resultantes de contas
manipuladas, os índices
económicos são potencialmente falsos. Neste caso, porque continuar a segui-los
cegamente? A resposta é simples: na ausência de sapinhos, comemos melros... e
quando depenados, assados e apresentados no prato, parecem sabiás em todos os
sentidos. Ao comermos melros, até esquecemos o sabor dos sabiás até nos
convencermos de que talvez nunca tenha sido diferente. Se os dados
contabilísticos forem efectivamente falsos, continuam a ser os únicos
disponíveis[10].
Acima de tudo, e
graças ao processo de inversão da acumulação de capital, já não é necessário
que estes números sejam verdadeiros para que tenham um impacto real na actividade
da empresa. Basta que um número suficiente de investidores acredite que são
razoavelmente plausíveis para decidir investir o seu capital monetário neles, o que mais
tarde permitirá que os números falsos se tornem verdadeiros. Para investidores
e analistas, o facto de os dados serem manipulados não tem absolutamente
nenhuma importância enquanto o preço das acções continuar a subir.
Este é também o caso
dos índices que calculámos anteriormente. A análise da taxa de lucro e da composição orgânica do capital com base em dados
contabilísticos potencialmente organizados continua a ser relevante
precisamente porque, em certa medida, estes índices continuam a fazer sentido
para o capital. É claro que não é a taxa real de lucro, mas apenas a taxa de retorno do capital que é medida e
importante para os investidores. No entanto, esta taxa continua a ser o
principal critério que determina a relevância de um investimento.
A importância desses números manipulados é ainda mais amplificada pelo facto
de que a "confiança" numa determinada empresa não é mais um
sentimento abstracto, o produto dos sentimentos de certos "traders"
que estão acostumados com os mercados. A confiança pode agora ser amplamente
resumida como uma soma de reacções algorítmicas automatizadas baseadas em
variáveis e índices resultantes da análise do estado do mercado e das contas
das empresas.
Lynd Ward, Homens de Deus, 1929
Variáveis
estatísticas, Inteligência artificial e robotização das finanças
A
generalização da automatização de trocas de capitais fictícias graças a IAs
financeiras
Os investidores estão
agora a utilizar massivamente robots programados de acordo com modelos
estatísticos para decidir onde colocar o seu capital. Em 2016, estimava-se
que 90 % das transacções no mercado bolsista eram impulsionadas por algoritmos[11]. Nestas
formas de negociação automatizada que são agora dominantes, são os programas de
computador que determinam sozinhos quando comprar ou vender e em que quantidade,
tudo sem intervenção humana. Como qualquer outro sector económico, o comércio
passou por um processo de automação durante os anos 2000-2010 até atingir
proporções difíceis de imaginar. Em 2018, o presidente do Citigroup, uma grande empresa
financeira, estimou que, nos próximos cinco anos, os robots substituiriam mais
de 10.000 empregos
de traders[12]. Em 2000, o banco de investimento Goldman Sachs
empregava cerca de 600 pessoas como negociadores de acções. Em 2017, eram
apenas dois, substituídos pela contratação de mais de 200 engenheiros
informáticos responsáveis pela programação dos algoritmos[13].
Os cálculos de
estimativa de risco já existiam nas décadas de 1990 e 2000, mas permaneciam
limitados na época, pois exigiam infraestruturas gigantescas para realizar
cálculos complexos. Os avanços tecnológicos permitiram subir de nível durante a
década de 2010 com o desenvolvimento da Inteligência Artificial Financeira. As maiores empresas
comerciais do mundo estão agora quase totalmente automatizadas. A Blackrock, empresa líder
mundial em gestão de carteiras, desenvolveu uma plataforma algorítmica de
gestão de risco denominada Aladdin (para Asset, Liability, Debt and Derivative Investment
Network) (Lehalle, 2019[14]).
Esta Inteligência Artificial utiliza vários milhares de servidores localizados
em vários data-centers para permitir "analisar os riscos de investimento em qualquer acção,
destacar onde vender obrigações para obter o melhor preço, monitorizar todas as
transacções, combinar todos os dados para encontrar informação essencial para
os investidores"[15]. Em 2019, mais de 18.000 milhares de milhões
em activos foram geridos de forma automatizada, de acordo com a análise da
Aladdin.
Modelagem
e seu impacto na dinâmica do mercado
Tendo em conta o lugar
que a negociação automatizada ocupa hoje em bolsas de capitais fictícios é vital para
compreender a evolução do mercado, a importância dos dados estatísticos, mas
também a dinâmica de futuras crises financeiras. De facto, embora existam
muitos algoritmos diferentes cujo funcionamento exacto permanece um segredo
industrial, todos eles dependem de uma análise sistémica de dados de mercado e
empresas para fazer as suas escolhas: ou analisam os mesmos dados, ou copiam as
escolhas de certos outros algoritmos (a isto chama-se mimetismo informacional (A. Orléan 1986[16])).
Assim, eles tendem a seguir o comportamento padrão, amplificando as dinâmicas
de alta e baixa. Portanto, são necessárias apenas algumas estatísticas
consideradas insuficientes por alguns algoritmos para desencadear uma reacção
em cadeia que faz com que o preço de uma acção tombe rapidamente, às vezes de
forma catastrófica. Esta dinâmica é também amplificada pelos chamados efeitos limiares: para se protegerem
de perdas demasiado avultadas, os investidores criam sistemas automáticos de
vendas que são accionados quando o preço das acções ultrapassa um determinado
nível. Vender leva a vender, e comprar leva a comprar. Mais uma vez, os níveis
definidos por diferentes investidores são muitas vezes muito próximos uns dos
outros, o que tende a amplificar tanto os altos como os baixos.
A esta observação, é
necessário acrescentar que, já em 2011, 65 % das negociações no mercado
bolsista dos EUA tiveram lugar sob a forma de negociação de alta frequência (HFT) (Goupil,
2011[17]);
Ou seja, a compra e venda de acções é feita em apenas alguns microssegundos, o
que torna possível explorar variações minúsculas no preço de um título. Se cada
uma dessas transacções ganhar apenas alguns centavos, sendo os algoritmos
programados para repeti-las milhões de vezes por dia, as somas libertadas
rapidamente tornam-se significativas. Tal como os efeitos de alavancagem, o desenvolvimento de
HFT também contribui para amplificar os fenómenos de reacções em cadeia de alta
ou baixa. A proliferação de robots e IAs significa que uma parcela crescente do
mercado pensa e age exactamente da mesma maneira: "Compradores, vendedores e
reguladores estão todos a confiar nas mesmas suposições, simplesmente porque
todos consultam Aladdin"[18]. O paralelo com a grande crise
anterior é gritante: em 2008, os investidores confiaram cegamente nas agências
de notação (Moddys, Fitch, S&P) que indicavam as hipotecas sub-prime como
seguras. Hoje, as IA financeiras assumiram a tocha[19]. Há
12 anos, como agora, o objectivo das organizações que tentam vender objectos
financeiros arriscados continua a ser fazê-los parecer mais fortes do que são.
É, portanto, fácil
compreender o desafio para as empresas apresentarem números isentos de
quaisquer defeitos, mesmo que sejam mais ou menos manipulados. É neste contexto
que a taxa
de lucro estatística assume todo o seu significado e prevalece sobre a taxa
de lucro real. O objectivo continua a ser ser considerado rentável pelos
algoritmos de investimento para que os robots financeiros continuem a comprar
as acções com mais frequência do que as vendem e, assim, aumentar o preço das acções.
Ao fazê-lo, as
empresas centraram largamente as suas actividades na melhoria destas
estatísticas e, por conseguinte, estão a seguir modelos para satisfazer os
investidores. Em vez de perseguir o lucro, as empresas encontram-se em busca de
melhorias nas classificações
estatísticas relacionadas com ele. O impacto destas alterações é significativo,
uma vez que a escolha dos índices utilizados para avaliar uma empresa pode
alterar a sua percepção pelo mercado. Por vezes, encontra-se mesmo a
transformar a sua produção real para produzir os números que pensa serem
esperados por estes algoritmos.
É este processo em que a actividade real
de uma estrutura é orientada com o objectivo de melhorar artificialmente as suas
estatísticas, a fim de satisfazer certas avaliações (algorítmicas ou não) que
escolhemos chamar de "capitalismo modelo". Esse fenómeno, que teve origem no
mundo financeiro, estendeu-se muito além dessa esfera única e agora tem um
grande impacto nas decisões de sectores económicos extremamente variados, como
as políticas públicas. (Cf. Gestão da Pandemia, Capítulo 2, a publicar).
Fiquemos no sector
financeiro por enquanto: o caso da Tesla é outro exemplo revelador. A empresa
decidiu em 2019 concentrar a maior parte do seu desenvolvimento no aumento do
número de veículos produzidos para melhorar as suas estatísticas. Também usou
vários truques de
contabilidade criativa para permitir que publicasse demonstrações de
resultados por quatro trimestres consecutivos[20], o
que lhe valeu a entrada no S&P 500 e uma duplicação da sua capitalização de
mercado em menos de dois meses (Novembro-Dezembro de 2020).
As IAs
financeiras estão a caminho de produzir a faísca que irá acender a próxima
grande crise económica.
Será
que a utilização de Big Data pelas IAs vai chamar o capital fictício de volta à
lei do valor?
Embora as empresas cotadas possam ter algum controlo sobre as estatísticas contabilísticas que publicam, não têm qualquer controlo sobre a evolução externa e a dinâmica globais do mercado. Os milhares de computadores da Aladdin não analisam apenas os balanços das empresas, eles integram uma ampla variedade de tipos de dados para produzir milhares de milhões de simulações diariamente de acordo com todos os cenários imagináveis (para a Aladdin pelo método de Monte Carlo[21]). Eles derivam probabilidades disso e, portanto, definem o risco de cada investimento. Os riscos são, assim, determinados pela saúde estatística da empresa, bem como pelos ambientes geopolíticos, climáticos ou legislativos em que opera. Posteriormente, as probabilidades de mudanças no preço das acções produzidas por algoritmos como a Aladdin são usadas como se estivessem a prever os preços das acções, com investimentos seleccionados de acordo com os robots de gestão de portfólio.
Como resultado, os
tipos de dados analisados são cada vez mais importantes à medida que a
capacidade de computação aumenta. Além disso, essas IAs têm a particularidade
de serem autodidatas, ou seja, as suas escolhas são influenciadas pelas
estatísticas que conseguem gerar ao analisar essas quantidades de dados. Em última análise, decidem por si
próprios quais os índices e variáveis mais relevantes para definir os riscos de
investimento. Torna-se então impossível conhecer com certeza as estatísticas
escolhidas como decisivas por estas inteligências artificiais. Como resultado, é até possível que
acabem por considerar os números contabilísticos disfarçados como
"insignificantes" e decidam descartá-los, desmoronando assim o
castelo de cartas.
Esta possibilidade
deve ser seriamente considerada a curto prazo, uma vez que a multiplicação de
volumes e fontes de dados (Big
Data) está a permitir cada vez mais que as IA financeiras procurem o que está
escondido por detrás dos números contabilísticos. De facto, a Aladdin, por
exemplo, está a integrar cada vez mais dados ditos "alternativos" nos
seus cálculos. Trata-se
de "dados não financeiros, mas que reflectem uma realidade económica,
ligada à valorização dos produtos financeiros. As imagens de satélite, [...]
permitem avaliar a qualidade das culturas, medir a luminosidade das cidades (e,
portanto, a sua actividade), contar veículos em parques de estacionamento, etc.
Transcricções de discursos de executivos de empresas nas suas assembleias
gerais, comunicações a analistas financeiros ou textos declarativos
obrigatórios para empresas também estão disponíveis, muitas vezes
gratuitamente. Os textos de patentes depositadas por empresas, ofertas de
emprego ou tráfego nas suas páginas web também fazem parte desses 'novos dados'
que permitem avaliar ou reavaliar muitas variáveis económicas" (Lehalle, 2019).
As realidades estatísticas da actividade e
do lucro de uma empresa continuarão a fazer sentido do ponto de
vista económico se a análise dos seus "dados alternativos" afirmar
que são falsos? Nada é menos certo. Uma empresa do sector automóvel que afirma
produzir 500.000 veículos num ano tem interesse em consolidar os seus números
se for possível verificar por satélite quantos exactamente deixaram as suas
fábricas. Do mesmo modo, uma empresa que afirme no seu balanço que aumentou
significativamente o seu capital constante, mas cujo satélite não mostra nenhuma
nova construção de edifícios ou um aumento do consumo de electricidade,
parecerá mais do que suspeita. Plataformas algorítmicas como a Aladdin podem,
portanto, decidir aumentar o índice de risco da empresa, levando a uma queda
drástica nos investimentos e, portanto, no preço das acções da empresa.
O problema é-nos
imposto em toda a sua magnitude quando notamos que a maioria das maiores capitalizações de mercado estão
sobrevalorizadas em relação ao valor real do seu capital produtivo (veja até
onde?). A fuga em frente poderia continuar enquanto fosse possível mascarar a
realidade com números disfarçados e outros "factos estatísticos alternativos",
mas como reagirão os algoritmos de auto-aprendizagem quando os dados que
recolhem lhes permitem ver para além do véu? Actualmente, ninguém está em
condições de responder a esta pergunta com precisão. Algumas decisões
automatizadas podem ser suficientes para desencadear uma reacção em cadeia,
causando uma desvalorização maciça da maioria dos activos do mercado de acções,
levando subsequentemente a uma grande crise económica.
O perigo de contágio representado pelo uso maciço de robot-traders e IAs
financeiras é bem conhecido pelos investidores. Não é preciso ser marxista para
perceber o que salta à vista:
"A probabilidade de novas crises
relacionadas com a utilização de HFT também parece ser elevada. A perda de
controlo de um algoritmo ou uma falha técnica de um sistema de negociação são,
entre outras coisas, riscos operacionais concretos que podem pôr em perigo a
estabilidade do sistema financeiro. Além disso, a alta taxa de correlação entre
as estratégias implantadas por traders de alta frequência também levanta a
possibilidade de que um choque financeiro atinja todos esses investidores ao
mesmo tempo e desencadeie um pânico real no mercado de acções ao mesmo tempo.
Como a capitalização da maioria dessas empresas é relativamente pequena, tal
evento levaria a uma vaga de falências dessas empresas, que poderia espalhar-se
rapidamente por todo o mercado, como resultado do problema da
contraparte" (Biais & Wooley,
2011[22])
As empresas
responsáveis pelo desenvolvimento destes algoritmos garantem a existência de
protocolos de desactivação de emergência em caso de acidente. Mas nada garante
que estas salvaguardas sejam realmente eficazes em caso de crise. Na verdade,
que interesse pessoal haveria para um investidor desativar um robot trader que
ganha milhões de dólares a especular sobre os valores negativos dos títulos em
queda livre? Mesmo que todos os accionistas fossem subitamente tomados por uma
súbita grandeza de alma ou que a legislação restrictiva os obrigasse a fazê-lo,
é uma aposta segura que essas salvaguardas chegariam muito tarde. Com robots a fazer
milhares de transacções por segundo (THF), a crise financeira terá tido muito
tempo para começar quando os protocolos de emergência forem finalmente accionados.
Além disso, uma vez que estas últimas são responsáveis por 90% das bolsas de
valores, interromper o seu funcionamento equivaleria a bloquear todos os
mercados bolsistas. Uma vez que o processo de acumulação de capital produtivo é possibilitado
pela captura de capital
fictício para uma grande parte das empresas cotadas, isso equivaleria a
paralisar os actores mais importantes do sistema económico. Uma parte
significativa do capital deixaria, pelo menos temporariamente, de «funcionar e agir como capital»[23], conduzindo em parte à sua destruição. "A destruição principal, na sua
forma mais aguda, atingiria o capital na medida em que possui o carácter de
valor e, portanto, os valores do capital"[24], levando assim a "desvalorizações súbitas e
forçadas".
Para usar a metáfora do capitalismo dopado, a retirada brutal causada por
um crash financeiro provavelmente será violenta. Ameaça abrir caminho a uma
crise económica total que durará enquanto o sistema económico for privado da
sua droga.
Wall
Street, a crise, Marx e nós
Finalmente, é provável
que as IAs financeiras de auto-aprendizagem, criadas para maximizar os lucros fictícios minimizando os
riscos, acabem por lembrar o capital fictício da lei do valor e,
involuntariamente, desencadeiem a próxima crise económica. É impossível dizer
neste momento se se tratará de uma simples correcção ou de uma grande crise que
conduzirá a uma grande
depreciação, mas
já podemos dizer sem hesitação que esta crise financeira irá ocorrer.
"As contradições [do capitalismo]
provocarão explosões, cataclismos e crises em que as paralisações temporárias
do trabalho e a destruição de grande parte do capital levarão o capitalismo de
volta pela violência a um nível a partir do qual possa retomar o seu curso. As
contradições criam explosões, crises em que todo o trabalho para por um tempo
enquanto uma parte significativa do capital é destruída, trazendo o capital de
volta pela força a um ponto em que, sem cometer suicídio, ele é capaz de usar
plenamente a sua capacidade produtiva novamente. No entanto, estes desastres,
que regularmente o regeneram, repetem-se a uma escala cada vez maior e acabarão
por provocar o seu violento derrube."[25].
Como demonstrámos nos
nossos artigos anteriores, parece-nos que estas contradições permanecem mais do
que nunca em acção. A profusão de capital fictício, longe de tornar obsoletas as leis do
capital, desempenha o papel de catalisador e amplifica as suas consequências. A
diferença entre o lucro e a acumulação
de capital
remunerado atingiu hoje proporções difíceis de imaginar, reduzindo assim a taxa real de lucro. Este andaime instável
só está de pé porque os seus alicerces foram estabelecidos na confiança em
estatísticas disfarçadas e modelização distorcida. Mas até quando?
A questão que permanece sem resposta não
é, portanto, se a crise vai ocorrer, mas quando... Quando olhamos atentamente para os
indicadores e outros índices estatísticos comummente usados por algoritmos para
determinar a saúde dos mercados, podemos ver uma alta probabilidade de que uma
crise ocorra no curto prazo. A profusão de capital fictício, maciçamente reforçada
pelo uso de pacotes de estímulo financeiro anti-pandemia, permitiu que as
capitalizações de mercado de muitas empresas subissem a alturas desconectadas
de qualquer produção actual ou futura. É provável que o regresso à Terra seja
brutal... e parece iminente.
Para terminar a nossa série de artigos,
vamos mergulhar na análise das pistas que nos permitirão vislumbrar uma
resposta para esta questão candente: Até quando, no final da acumulação
invertida, a crise que se avizinha? Abordaremos esta questão através do
estudo de indicadores estatísticos que prevejam a emergência de uma crise
económica sistémica.
Benjamin Lalbat para L'orage.org
AI-DA Pintura Cartesiana 1, 2019
[1] Marx/Engels, a crise, tradução e notas de
Roger Dangeville, 18/10, 1978.
[2] Mylène
Gaulard também utiliza esta expressão de forma contemporânea para caracterizar
a profusão de capital fictício na China, particularmente ao nível da bolha
especulativa imobiliária. Mylène
Gaulard, Karl Marx em Pequim,
Demopolis, 2014
[3] Michel
Capron, "The Challenges of the Globalization of Accounting
Standards", L'Économie politique, vol. 36, n.º 4, 2007, pp. 81-91.
[4] Para
mais pormenores: ver Michel Capron, La comptabilité en
perspetive, Repères, la Découverte, 1993 & https://www.alternatives-economiques.fr/entreprises-maquillent-leurs-comptes/00013976
[5] "Window-dressing
or the dressing of balances", Opção Finanças n° 242, 18 de Janeiro de
1993, p. 29.
[6] Para
mais detalhes, remetemos para Bonnet F., Traps (and delights) of (creative) accounting, 1995.
[7] Anne
Cazaven-Jeny, Thomas Jeanjean, "IFRS1: Everything must be changed so that
nothing change" in Accounting Audit Control
t15. 2009, pp. 105-131.
[8] Akrawati
Shamsidine Adjita, "A compra pela empresa das suas próprias acções. Esquisse d'une étude comparative entre le droit french
et le droit uniforme (ohada)", Revue
internationale de droit économique, 2001/1 (t. XV,
1), p. 41-76.
[9] No
que diz respeito aos Estados Unidos, a legislação sobre o assunto varia de
acordo com as normas contabilísticas dos países.
[10] Por
vezes, é possível ter acesso a outros dados contabilísticos se for efectuada
uma auditoria à empresa por uma empresa independente. No entanto, estes números
raramente são tornados públicos, a menos que sejam lisonjeiros para a empresa
ou se, perto de declarar falência, esta for forçada a fazê-lo.
[11] N.
Ait-Kacimi, "Trading, robots are relutant to reveal their secrets to the
regulator",
LesEchos, 14 de Novembro de 2019.
[12] Wil
Martin: «Robots could replace as a 10,000 jobs at Citi's investment bank» (Os
robots podem substituir até 10 000 postos de trabalho no banco de investimento
do Citi), Business
insider, 12
de Junho de 2018.
[13] Etienne
Combier, «When traders are replaced by robots» (Quando os traders são
substituídos por robots),
LesEchos, 9 de Fevereiro de 2017.
[14] Charles-Albert
Lehalle, Market Finance in the Era of Cheap Intelligence, Revue
d'économie financière, Novembro de 2019.
[15] "BlackRock: este Leviatã das finanças que pesa
nas escolhas europeias", Médiapart, 18 de Maio de 2019. Trecho citado do Financial Times
[16] A.
Orléan (1986), «Mimetismo e antecipações racionais: uma perspectiva keynesiana», Recherches économiques de Louvain,
vol.52, n° 1, Março de 1986, 45-66.
[17] Goupil
Luc, «High-frequency trading: market footprint and regulatory issues», Revue d'économie
financière, 2013/2 (n.º 110), pp. 277-294.
[18] "BlackRock,
The monolith and the market", The Economist, 7 de
Dezembro de 2013.
[19] Ibidem.
[20] Quentin
Soubranne, "What is Tesla's results hiding?", BFM Bourse,
23 de Julho de 2020.
[21] Esta
é uma família de métodos algorítmicos que torna possível produzir as
probabilidades da evolução de certas dinâmicas multiplicando simulações a
partir de dados sorteados. "Ao desenhar grandes amostras aleatórias das variáveis
de mercado e calcular os verdadeiros valores da carteira, retirados dos modelos
de avaliação, para cada um desses sorteios aleatórios", o método
estocástico de Monte Carlo permite produzir as probabilidades de aumento ou
diminuição de acordo com cada activo com base nos eventos aleatórios
analisados. P. Pradier, (2006). A noção de risco em economia. Paris: La
Découverte. Pág. 90
[22]Biais
e Wooley (2011) High
Frequency Trading, Comentários preliminares citados por Olivier Host, The impact of high-frequency trading on
the stability and integrity of financial markets, tese de investigação Louvain
& Brussel Management School.
[23]
K. Marx, O Capital, Livro III, p1598.
[24] Ibidem.
[25] K
Marx Grundrisse
T 4, Mais-valia e lucro. UGA, 18/10
Fonte: Profits fictifs et IA financières au royaume du capitalisme « drogué » – les 7 du quebec
Este artigo foi traduzido para Língua Portuguesa por Luis
Júdice
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