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A los que niegan la posibilidad de predecir en Economía

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No deja de ser interesante esta cita de Hutchison (1994):

A los que niegan la posibilidad de predecir en Economía habría que preguntarles qué tipos de estándares de precisión y en qué márgenes de error están pensando. Es obvio que la economía no puede pretender ni siquiera aproximarse a la precisión y casi certeza alcanzada en la física. Tampoco son alcanzables los estándares de exactitud alcanzados en la Meteorología y en Medicina (que, desde luego, están por debajo de los de la física…). Lo importante, es que el grado de exactitud con el que se puede predecir en Economía, en promedio, es bastante superior al que se lograría sin su concurso; y tendría todavía menos éxito sin las estadísticas de variables que se han hecho disponibles en la última mitad del siglo XX.

Comparándola con lo que dijo alguien:

Una de las razones por las que la economía convencional dice haber progresado con respecto al pasado es que sus técnicas y modelos actuales son mucho más sofisticados y complejos. Las matemáticas, la estadística y la econometría han avanzado notablemente en las últimas décadas y eso ha hecho avanzar también la ciencia económica. Así es cómo se piensa cuando se pone el énfasis donde no debería ponerse (las técnicas y la creciente sofisticación matemática de los modelos), y lo más importante se deja sin explicar (los fenómenos económicos tal y como acontecen en la realidad).

Sin embargo, la realidad nos muestra, como cuenta Nassim Taleb, que las complejas técnicas y modelos matemáticos que fueron desarrollados para controlar el riesgo y la incertidumbre han fracasado claramente, empujando a entidades como AIG al colapso. También han fracasado estrepitosamente al no poder anticipar una crisis de grandes dimensiones como la actual.

Curiosamente, los economistas austriacos, tan olvidados y despreciados por las universidades más prestigiosas, han sido quienes en mayor medida supieron ver con antelación lo que se venía encima. Y esto a pesar de (o mejor dicho, gracias a) sus rudimentarias técnicas y ausencia de formalización matemática. En cambio, contaban con el rigor lógico y el realismo de la teoría austriaca de los ciclos económicos.

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comentarios
1 David Sanz, día

A mi lo que me inquieta sobre la predicción económica es lo siguiente: dejando de lado todas las críticas austriacas a la predicción, si en España existe una economía sumergida que no se sabe ni siquiera su tamaño (he leído estimaciones que la situan en torno al 17% y otras que lo situan en torno al 23% del PIB), entonces ¿qué valor tienen los trabajos de macroeconomía basados en estadisticas que sólo reflejan la economía regular?

2 Merco, día

Yo creo que se es bastante injusto con el tema de la predicción en la economía. Se suele decir que los economistas hacen predicciones de bruja lola y que encima pretenden con sus estadísticas igualarse a ciencias puras como la física. Bueno en la física también se usa la estadística y nadie por eso se rasga las vestiduras de que menuda ciencia es y también se lanzan puyas unos a otros sobre que metodología seguir o que teoría es más acertada o no. Solo hay que ver que siguen sin tener una teoría unificada y nadie dice que menuda ciencia es la física. Luego decimos que no podemos predecir si no damos ni una y que una predicción es predicción cuando se da de lleno y no valen aproximaciones. Esto es un error. Uno cuando predice, predice dentro de un intervalo de confianza. No tienes la misma amplitud en un intervalo de nivel de significación 5% que en uno de 10% o 15%. Nadie dice que no pueda pasar otra cosa, solo dices que al 95% caerá entre x1 y x2, pero nadie niega que caiga fuera y quiebre tu banco, por ejemplo con lo referente a técnicas como el Value at Risk. También deberíamos tener precaución a la hora de inferir ciertas cosas. Por ejemplo, decir que el colapso financiero fue debido a un uso inadecuado de ciertos instrumentos de control. Puede ser que tenga una correlación positiva pero ello no indica causalidad ninguna, más cuando dejamos de lado multitud de otras variables que también han fallado: incentivos, regulaciones, policy-makers, etc... ¿Cuál de ellas es la causa de la debacle? Por eso, creo que es importante la modelización. Ya sé que se me puede decir que una buena teoría lógica es igual de buena que otra modelizada, pero se olvida que estamos tratando con datos y cuestiones donde la lógica falla muy a menudo y lo que parece evidente puede no serlo.

3 jfc, día

Las matemáticas y estadísticas pueden ser útiles a nivel empresarial, por supuesto. Desde una calculadora a una hoja excel o a un cálculo de primas de riesgo, previsiones para logística, modelos de venta cruzada, etc. Me consta que todo esto funciona generalmente bien, reduce costes, detecta oportunidades, etc. No son infalibles, pero puede ser una herramienta útil para afrontar algunos problemas técnicos, según con qué objetivos y según cómo se emplee.. si te equivocas, tienes pérdidas ecómicas, pero no lo pagan miles de terceras personas. Porque también se pueden emplear para hacer ciencia económica con ello y emplearlas para dar una falsa seguridad, para engañar a la gente (incluso engañándose a sí mismos a veces) y obtener poder político. No basta con calcular niveles de riesgo, pues la incertidumbre económica va mucho más allá ¿la lógica matemática como diría Hayek? Pues para mí en el ámbito político tampoco, pues es un problema de irresponsabilidad y de querer controlar al otro..