Ciência e Covid

Antes da pandemia, o ambiente acadêmico era assim:

Depois de publicado, o conteúdo é protegido da maioria, disponível apenas por meio de licenças pesadas ou de uma taxa de cerca de US $ 30 por artigo. Os membros do público, cujos impostos financiam grande parte da produção científica do país, só podem ver o material após um período de embargo de seis meses a quatro anos, dependendo da revista.

Mas agora:

As coisas estão diferentes agora, durante uma pandemia. A maioria das grandes revistas temporariamente derrubou paywalls  pelo conteúdo do COVID-19, citando seu compromisso em ajudar na pesquisa da doença. Muitos editores também estão acompanhando rapidamente o material relacionado ao COVID-19.

Além disto, tivemos uma explosão da disponibilização das pesquisas antes de sua publicação:

Ainda assim, como laboratórios em todo o mundo realizam estudos sobre essa doença, os periódicos não conseguem acompanhar. Em vez disso, os pesquisadores estão se voltando para as pré-impressões: versões de acesso aberto dos trabalhos de pesquisa compartilhadas antes da revisão ou publicação oficial. Os cientistas publicam seus manuscritos em repositórios abertos, conhecidos como servidores de pré-impressão, onde outros podem ler e discutir as descobertas.

Os servidores explodiram com o conteúdo nos últimos meses. Em junho, mais de 5.000 artigos sobre o vírus haviam sido publicados nos principais servidores de biologia e medicina, bioRxiv e medRxiv (pronunciado “bio-archive” e “med-archive”).

O apelo das pré-impressões é claro: acesso e velocidade. O acesso instantâneo à literatura científica pode salvar os pesquisadores de experimentos desnecessários, por exemplo. Mas há um problema: as pré-impressões ainda precisam passar pela revisão por pares - o teste padrão da boa ciência.

(...) Hoje, quase todas as principais revistas permitem ou, em alguns casos, incentivam os pesquisadores a publicar seus estudos para pré-imprimir servidores antes da publicação. Muitos periódicos chegaram a prometer em seus sites que isso não prejudicaria a chance de um artigo ser publicado posteriormente.

Fonte: aqui

Segredos sujos do carro elétrico

 Um texto muito bom da Forbes analisa até que ponto o carro elétrico é um carro "limpo". A narrativa oficial diz que o carro elétrico é um bom substituto para o carro movido com derivado do petróleo. Entretanto, esquece de levar em consideração o insumo necessário para construção das baterias. Muitos dos insumos são originários de países pobres, onde a sua extração representa a exploração de trabalho infantil. Além disto, mesmo comparando o desempenho, o carro elétrico não se sai muito bem. Eis um trecho:

se substituirmos toda a frota de veículos do Reino Unido por veículos elétricos, supondo que eles usem as baterias de última geração mais econômicas, precisaríamos dos seguintes materiais: cerca do dobro da produção global anual de cobalto; três quartos da produção mundial de carbonato de lítio; quase toda a produção mundial de neodímio; e mais da metade da produção mundial de cobre em 2018. (...) O impacto ambiental e social da mineração amplamente expandida para esses materiais - alguns dos quais são altamente tóxicos quando extraídos, transportados e processados ​​- em países afetados pela corrupção e por registros deficientes de direitos humanos só pode ser imaginado.

(...) Uma vez na estrada, as emissões de dióxido de carbono de EVs [carro elétrico] dependem do combustível de geração de energia usado para recarregar sua bateria. Se vier principalmente de usinas movidas a carvão, levará a cerca de 15 onças de dióxido de carbono para cada quilômetro percorrido - três onças a mais do que um carro similar movido a gasolina. (...) se um EV for dirigido por 50.000 milhas ao longo de sua vida útil, as enormes emissões iniciais de sua fabricação significam que o EV terá realmente colocado mais dióxido de carbono na atmosfera do que um veículo de tamanho semelhante movido a gasolina(...) "Isso está muito longe de 'zero emissões'".

Por sinal, pode ser que exista uma relação entre a Tesla e a derrubada do governo Morales (imagem acima)

Rir é o melhor remédio

 

Explicação do professor x explicação do colega

Escravos e a contabilidade

Em uma entrevista com a historiadora Caitlin Rosenthal, a discussão sobre o tratamento do ser humano como mercadoria. Eis um trecho: 

(...) o artigo explora quatro estudos de caso sobre como as pessoas escravizadas eram precificadas e avaliadas. Os três primeiros mostram o processo de comoditização, revelando como os proprietários de escravos viam os escravos não como indivíduos, mas como unidades fungíveis de capital e trabalho. Isto incluía (1) inventários de pessoas escravizadas, (2) listas de preços que classificavam os escravos em categorias comercializáveis e (3) um sistema que classificava as pessoas escravizadas como ¼, ½, ¾ ou inteiras (...) o que permitia aos proprietários de escravos fazer comparações entre diversos grupos de pessoas. A seção (4) do artigo explora a auto compra, examinando como funcionava a precificação quando as próprias pessoas escravizadas participavam de mercados para comprar sua liberdade. Este último gênero de negociação mostra que os proprietários transformaram seu poder sobre os escravos em poder de monopólio, usando-o para extrair preços acima do mercado daqueles que buscavam comprar sua liberdade.

É importante destacar que Rosenthal escreveu um livro com o título Accounting for Slavery: Masters and Management. 

Ainda sobre o mesmo assunto, a Slate publicou um texto onde analisou a estreita ligação do trono inglês com a escravidão. O texto mostra como os reis britânicos lucraram, na história, com o comércio de escravos. No final:

Nos últimos dias, o duque e a duquesa de Sussex [príncipe Harry e a atriz negra Meghan Markle] argumentaram que, à luz do movimento Black Lives Matter, é hora de a Grã-Bretanha lidar com seu passado “desconfortável”. Mas a monarquia britânica continua se recusando a reconhecer seus laços históricos com o comércio de escravos e a opressão racial.

Novos membros do Comitê de Interpretação da IFRS

Entre os nomeados, a brasileira Renata Bandeira para o IFRS Interpretations Committee: 

Renata Bandeira is the Accounting and Tax Director at GOL Linhas Aéreas Inteligentes in Brazil. She has more than 20 years of experience in accounting, including more than a decade of service as an auditor at Deloitte. She has advised numerous companies on the adoption of IFRS Standards.

Foto: aqui

Futebol, visitante e desempenho

A questão do desempenho é importante para contabilidade, especialmente para contabilidade gerencial. A pesquisa interessa em tentar entender como o desempenho é influenciado por variáveis como dinheiro, recompensa não monetária, pressões externas etc. Em muitos casos, não temos condições de fazer uma verificação adequada em uma empresa. Mas o que acontece em outras atividades coletivas, praticadas em grupos, pode ajudar a entender algumas das questões relacionadas com o desempenho. 

Este é o caso do esporte. Com a pandemia, algumas partidas de futebol (e de outros esportes) estão sendo disputadas em estádios sem torcidas. O fator campo pode ser estudado através desta situação prática. Pesquisa anterior mostrou que o fator campo proporcionava uma vantagem para o dono da casa. A razão disto nunca foi claramente esclarecida. 

E, no entanto, a fonte dessa vantagem nunca foi realmente identificada. Os analistas atribuíram isso a uma variedade de fatores. Alguns dizem que a equipe visitante sofre por causa do cansaço das viagens. Outros acham que é porque o time da casa tem certa familiaridade com o campo - a superfície de jogo no futebol ou as dimensões do parque no beisebol. Alguns afirmam que é porque os árbitros e árbitros são influenciados pela multidão e, portanto, são tendenciosos a favor do time da casa, ou que os sons do estádio e a zombaria da multidão podem entrar na cabeça dos jogadores adversários. 

Os pesquisadores da psicologia também ficaram intrigados com a causa da vantagem do campo doméstico. 

O psicólogo Robert Zajonc propôs uma teoria chamada facilitação social, em que a "excitação" de um artista aumenta na presença de outras pessoas. Nesse contexto, excitação significa que você se preocupa mais com o que está fazendo quando está sendo observado. Para os atletas, significa que eles ficarão mais motivados quando houver multidão. E se a torcida apoiar, isso pode “facilitar” um melhor desempenho do atleta. Mas, desde então, outros relataram que os efeitos da facilitação social nos estudos dos esportes tendem a ser fracos. E há quem acredite que a multidão nada tem a ver com o desempenho.

Fonte: The Conversation. Imagem aqui

Rir é o melhor remédio

 

Contabilidade de empresas chinesas

O governo Donald Trump emitiu ontem suas recomendações para impedir que as companhias chinesas que não se enquadrarem nas normas contábeis dos EUA sejam listadas nas bolsas americanas. (...) 

As medidas forçarão a remoção das bolsas americanas das ações das companhias chinesas auditadas por firmas cujos trabalhos não podem ser analisados pelo Conselho de Supervisão de Assuntos Contábeis das Companhias Abertas dos EUA (PCAOB), por causa das restrições do governo chinês. 

Há anos o PCAOB não consegue analisar as auditorias das companhias chinesas que possuem ações listadas em bolsas americanas. Pequim proíbe a autoridade reguladora americana de inspecionar as firmas de auditoria no país e também o compartilhamento de documentos de auditorias internos. (...)

Fonte: aqui. (Cartoon: aqui)

Há anos esta reclamação - sobre a qualidade das demonstrações contábeis das empresas Chinesas - existe. O caso da Luckin (aqui e aqui) mostrou a dimensão do problema. Existe uma possível solução:

As recomendações do governo Trump preveem uma alternativa às chinesas, a contratação de um auditor adjunto fora da China, possivelmente uma instituição baseada nos EUA e de dentro do mesmo grupo auditor, possibilitando assim ao PCAOB outros meios para analisar as auditorias. A proposta recomenda a retirada das ações de empresas que não se enquadrarem na exigência até 1º de janeiro de 2022, e a proibição de novas listagens sem o cumprimento dessa regra, o que passaria a valer imediatamente.

Donald Trump e a declaração do Imposto de Renda

Há tempos é uma tradição na política dos EUA o presidente abrir seu imposto de renda. Isto demonstra transparência na vida financeira do político mais importante daquele país. Mas esta tradição foi quebrada com o atual presidente, que recusou a entregar suas informações financeiras. Isto provoca uma curiosidade natural. Provavelmente Trump está querendo esconder algo. Uma notícia recente sobre este assunto:

O gabinete de Vance intimou a empresa de contabilidade de Trump, Mazars USA, em agosto de 2019, solicitando as declarações de impostos como parte de sua investigação, que até agora se acreditava estar focada em pagamentos ocultos feitos durante a campanha de 2016 para comprar o silêncio de duas mulheres que disseram ter tido relações com Trump, incluindo a atriz pornô Stormy Daniels. 

Cohen organizou os pagamentos para Daniels e a outra mulher, a modelo Karen McDougal. O escritório de Vance está investigando se alguma lei eleitoral do Estado de Nova York foi violada quando esses pagamentos foram feitos.

Há também uma desconfiança que Trump superestimou seu patrimônio. 

Vivendo sem os Gigantes da Internet

Depoimento interessante sobre como seria a vida sem Amazon, Facebook, Google, Apple e Microsoft. Eis um trecho:

Em seguida bloqueei Amazon, Facebook, Google, Apple e Microsoft, uma por uma - e então todas de uma vez - ao longo de seis semanas. De longe, Amazon e Google foram as empresas mais difíceis de evitar. 

Para eliminar a Amazon da minha vida, tive que perder o acesso a qualquer site hospedado pela Amazon Web Services, maior provedora de espaço na nuvem da internet. Muitos aplicativos e boa parte da internet usam os servidores da Amazon para hospedar seu conteúdo digital, e uma grande fatia do mundo digital se tornou inacessível quando me despedi da Amazon, incluindo a Netflix, concorrente do Amazon Prime Video.

A Amazon também foi difícil de evitar no mundo real. Quando usei o eBay para encomendar um suporte de celular para o carro, o produto chegou em uma embalagem da Amazon, porque o vendedor usou a opção “Enviado pela Amazon", pagando à empresa pelo armazenamento e envio do seu produto. Quando bloqueei o Google, a internet inteira ficou lenta para mim, pois quase todos os sites que eu visitava usavam o Google para o fornecimento de suas fontes, anúncios, rastreamento de usuários e identificação de humanos ou bots. Ao bloquear o Google, perdi acesso ao serviço de armazenamento de dados Dropbox porque o site pensou que eu não era uma pessoa de verdade. Uber e Lyft pararam de funcionar para mim porque ambos dependem do Google Maps para sua navegação. Descobri que, na prática, o Google Maps exerce um monopólio no segmento dos mapas on-line. Até a Yelp, que há muito critica o Google, usa os mapas da empresa para dizer aos usuários de computador onde se localizam os negócios. (...)

Com frequência, diz-se aos críticos das grandes empresas de tecnologia que “se não gostam das empresas, não usem seus produtos". Depois de realizar esse experimento, posso concluir que é impossível fazer isso. Não se trata apenas dos produtos e serviços que recebem diretamente as marcas dessas gigantes, mas também do fato dessas empresas serem donas de uma série de produtos e serviços mais obscuros dos quais é difícil desvencilhar, as ferramentas das quais dependemos para tudo que fazemos, seja no trabalho ou para chegar do ponto A ao ponto B.

Fonte: 

Tentei viver sem as gigantes da tecnologia, e foi impossível. Kashmir Hill, The New York Times 03 de agosto de 2020 | 10h00. Imagem: aqui

Análise Fundamentalista está morta !

 Value Investing é um fracasso há 30 anos, segundo o professor de de contabilidade   Baruch Lev da NYU:

Resumo:

It is widely believed that the long-standing and highly popular value investing strategy—investing in low-valued stocks and selling short high-valued equities—lost its edge in the past 10-12 years. The reasons for this putative failure of value investing elude investors and academics, making it a challenge to assess the likelihood of the return of value investing to its days of glory. Based on extensive data analysis we show that value investing has generally been unprofitable for almost 30 years, barring a brief resurrection following the dotcom bust. We identify two major reasons for the failure of value investing: (1) accounting deficiencies causing systematic misidentification of value, and particularly of glamour (growth) stocks, and (2) fundamental economic developments which slowed down significantly the reshuffling of value and glamour stocks (mean reversion) which drove the erstwhile gains from the value strategy. We end up by identifying the type of companies (stocks) that may still generate gains from value investing.

Lev, Baruch Itamar and Srivastava, Anup, Explaining the Recent Failure of Value Investing (October 25, 2019). NYU Stern School of Business, Available at http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3442539

[...]

In our widely debated paper (“Explaining the Recent Failure of Value Investing”), we have established empirically the following:

• The failure of value investing isn’t a recent phenomenon. In fact, this highly touted and widely used investment technology stopped performing in the late 1980s.
• Value investing had a five-to six-year resurgence in the early 2000s, mainly due to Nasdaq’s collapse, and then returned to its long-term underperformance.
• An important reason for the failure of value investing is the use of highly deficient accounting data ― book values and earnings, in particular ― in selecting “value” and “growth” stocks.
• Beyond such mismeasurements, the main reasons for the failure of value investing are long-term, structural economic changes, causing a significant slowdown of the mean reversion of both value and growth stocks.

For the unfamiliar: Value investing is a popular investment scheme of buying low-valued stocks (e.g., low market-to-book or price-to-earnings stocks), and selling short highly valued stocks. The natural rebound of the former (“value” stocks) and the price drop of the latter (“growth” stocks) — namely, mean reversion ― generated the gains from value investing in the 1970s and 1980s.

But despite the clear and damning empirical evidence and the protracted underperformance of most value funds, there are still die-hards claiming that value investing will return to its former glory. In particular, some assert now that value investing is a safeguard in time of crisis. We decided to examine this claim on two recent crises: the financial crisis (December 2007 through June 2009, both inclusive), and the COVID crisis (2020 year, until July 27, 2020). Our data, presented below, will continue to disappoint value believers.

fonte: aqui

Rir é o melhor remédio

 

Pandemia e Ciência 2

 Tim Harford lembra um aspecto importante: adoramos "casos" neste sentido deixamos de lado a ciência (os números, as probabilidades, ...). Na realidade, isto não é originalmente dele, mas de Kahneman. Para este ganhador de Nobel, as "histórias vivas" tendem a embaçar nossa avaliação de risco. 

Em lugar da descrição simples "morrendo de Covid", contarmos uma história sobre infecção, preocupação familiar, febre, recuperação aparente, mudança acentuada para pior, ser levado rapidamente para o hospital, sedação e morte, separação da família, bem, nesta altura, ninguém se importa com a percentagens. O risco ficou terrivelmente real, pelo menos por um tempo. 

Por isto ficamos impressionados com as reportagens jornalísticas que contam os casos reais de uma pessoa específica e temos a tendência a extrapolar para todos os casos. 

Harford lembra um trabalho recente (e já polêmico) divulgado pelo NBER. O estudo solicitou que as pessoas respondessem sobre os riscos do coronavírus. O resultado mostrou que os jovens apresentaram uma estimativa de risco muito superior ao risco real. Já os mais velhos foi justamente o contrário: eles colocaram um risco bem menor. Já sabemos que o Covid apresenta uma taxa de risco muito reduzida para os jovens e um risco superior para os idosos. Vale a pena dar uma olhada no artigo de Harford.

Pandemia e a Ciência 1

 

Muito ainda iremos discutir sobre algumas questões estatísticas no mundo de pandemia. Mas já sabemos de algumas falhas cometidas neste ano por parte dos cientistas e das autoridades. 

Uma discussão importante e que deve ser feita sem alarme é se a forma como reagimos a doença foi razoável ou não. Neste momento é preciso analisar os argumentos, sem o viés da confirmação. O site ZeroHedge tem postado alguns textos contrários a forma como os governos reagiram à pandemia. Em um deles, "A maior fraude de todos os tempos" é muito afirmativo e contrário aos bloqueios. É importante ler e analisar criticamente os argumentos. O modelo do Imperial College parece que tinha falhas e a OMS cometeu erros grosseiros (e políticos). Escutamos demais Fergunson e pouco John Ioannidis:

Quando o bloqueio foi imposto, fomos informados de que estávamos enfrentando uma segunda pandemia de gripe espanhola (que provavelmente matou até 50 milhões de pessoas); que os hospitais seriam invadidos e haveria 500.000 mortes somente no Reino Unido. Era uma narrativa poderosa e emotiva, mas nunca era verdade. Os governos e uma mídia obediente focaram-se exclusivamente no cenário apocalíptico do Imperial College, agora baseado em um modelo hipotético e mal codificado, ignorando a história de seu autor de previsões fracassadas do apocalipse e as diferentes visões de outros cientistas.

O risco de mortalidade populacional do vírus foi inicialmente estimado em 3,8% pela OMS, que chegou a esse número simplesmente dividindo o número de mortes chinesas pelo número de casos confirmados, ignorando o fato de que apenas uma pequena proporção das pessoas infectadas provavelmente havia realmente foi testado; que os casos assintomáticos provavelmente apresentavam uma sub-representação significativa nos testes e que os casos mais graves provavelmente estavam altamente correlacionados a sintomas graves. Esse erro estatístico básico de simplesmente dividir as mortes por infecções relatadas não apenas exagerou a gravidade do risco, mas também levou diretamente a um erro político sobre a capacidade hospitalar e as mortes no domicílio.

Os relatórios da mídia também falharam intencionalmente em reconhecer que o risco de mortalidade estava altamente inclinado à idade ( idade mediana da mortalidade de 82 29), a fim de assustar toda a população a observar o bloqueio com relatos falsamente exagerados da mídia de jovens e saudáveis que morrem devido ao vírus. O risco de mortalidade entre os idosos foi distorcido para aqueles com problemas de saúde existentes (presença de comorbidades), com a Itália relatando que 96% das mortes por vírus também sofriam de outras doenças, mas isso não se encaixava na narrativa desejada.

Mas a falta de coordenação (e o descaso de alguns) também deve ser considerado. A obtenção da imunidade do rebanho por incompetência (IRPI), termo criado por Fernando Reinach, mostra nosso fracasso. Novamente, que fique bem claro, não é ser "contra ou a favor", mas de tentar olhar os argumentos dos dois lados. 

Rir é o melhor remédio

 

Onde alterar o teste de impairment para não fazer amortização

Notícias da Wirecard

 

A empresa alemã Wirecard fracassou recentemente, após uma grande investigação de jornalistas ingleses. Depois de negar problemas, a empresa teve que contratar uma auditoria independente, que desacreditou os números contábeis, especialmente os valores do caixa e equivalentes. Basicamente, a empresa tinha 2 bilhões de dólares a menos que o informado nas demonstrações contábeis. 

Com a renúncia do seu executivo, as investigações apontam algumas coisas interessantes. Segundo o Financial Times, um ex-parceiro da empresa, chamado Christopher Bauer (cartoon), apareceu misteriosamente morto em Manila. A Wirecard tinha feito empréstimos para empresas vinculadas à Bauer, um pouco antes da fraude ser descoberta. Parece que através dos empréstimos, o dinheiro saiu da Wirecard, uma parte dele no início de 2020. Uma empresa, chamada Ocap, recebeu 100 milhões de euros; a empresa era chefiada por um ex-funcionário da Wirecard. 

Um diretor de uma empresa contábil da Cingapura foi preso e acusado de falsificar documentos para esconder os problemas na Wirecard. 

Há dúvidas se Bauer está realmente morto e mais investigações serão realizadas (via aqui)

Webinar

 

Rir é o melhor remédio

Encaminhado por Sérgio Nazaré (grato)

Quando comunicamos com o mercado?

O gráfico acima mostra a distribuição do horário que um fato relevante de uma empresa de capital aberto foi colocado no site da CVM. Ao todo 1.732 fatos relevantes foram postados no site desde o início de 2020 até 3 de agosto. Os horários preferidos: o início da manhã e o período noturno. 

Como a comunicação quando o mercado está em funcionamento não é muito incentivada, o período da tarde possui pouca emissão. Em algumas empresas parece que vale o dito: o que você faz entre meia noite e seis horas da manhã. Apesar de reduzido, há comunicação durante o horário de sono das pessoas normais. 

Otimização de métricas é um problema da Inteligência Artificial

Resumo:

Optimizing a given metric is a central aspect of most current AI approaches, yet overemphasizing metrics leads to manipulation, gaming, a myopic focus on short-term goals, and other unexpected negative consequences. This poses a fundamental challenge in the use and development of AI. We first review how metrics can go wrong in practice and aspects of how our online environment and current business practices are exacerbating these failures. We put forward here an evidence based framework that takes steps toward mitigating the harms caused by overemphasis of metrics within AI by: (1) using a slate of metrics to get a fuller and more nuanced picture, (2) combining metrics with qualitative accounts, and (3) involving a range of stakeholders, including those who will be most impacted.

The Problem with Metrics is a Fundamental Problem for AI
Rachel Thomas, David Uminsky

Goodhart’s Law states that “When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure.” At their heart, what most current AI approaches do is to optimize metrics. The practice of optimizing metrics is not new nor unique to AI, yet AI can be particularly efficient (even too efficient!) at doing so.

This is important to understand, because any risks of optimizing metrics are heightened by AI. While metrics can be useful in their proper place, there are harms when they are unthinkingly applied. Some of the scariest instances of algorithms run amok (such as Google’s algorithm contributing to radicalizing people into white supremacy, teachers being fired by an algorithm, or essay grading software that rewards sophisticated garbage) all result from over-emphasizing metrics. We have to understand this dynamic in order to understand the urgent risks we are facing due to misuse of AI.

Continua aqui