Hace más de 35 años que me dedico a la predicción económica y empresarial , en general, y a la predicción macro en particular. En la España de la transición democrática no existía una cultura prospectiva del futuro de nuestra economía que fuese más allá de los arcaicos "Planes de Desarrollo" de los últimos años de la Dictadura. Aún no habían calado los nuevos aires de países líderes en la modelización macroeconómica como EEUU, Reino Unido u Holanda. Los trabajos pioneros de Premios Nobel como Tinbergen, Stone o Klein, solo eran conocidos en recónditos lugares de algunas universidades españolas, sin salida al ruedo de la economía real.
A finales de de la década de los 70 se realizan varios intentos de puesta en marcha de modelos econométricos aptos para una labor continuada de predicción de la economía española, pero no es hasta 1981 cuando se inicia una actividad continuada, en un proceso compartido por dos equipos de las Universidades de Pennsylvania (Wharton Econometric Forecasting, WEFA) y Autónoma de Madrid (Proyecto de Predicción Económica, posterior CEPREDE), dirigidos por el profesor Klein y por mi mismo.
Ahora puedo confesar que yo, al menos, creía en la posibilidad de hacer predicciones macroeconómicas certeras con una amplia base de datos, una red de modelos que cubría las principales economías del mundo (Proyecto LINK) y un modelo desagregado en cientos de ecuaciones, permanentemente actualizado para nuestro país, que recogía lo mejor de la experiencia internacional y profundizaba en nuestra estructura productiva y de generación de rentas.
La experiencia acumulada nos fue mostrando fortalezas y debilidades. Entre las primeras, la progresiva flexibilidad de la herramienta informática para adaptar el modelo a las circunstancias cambiantes y la consistencia de unas predicciones que integraban los aspectos más diversos de nuestra economía. Entre las debilidades, comprobar que no había un resultado único del modelo, sino tantos como se deducían de las variables de entorno y de las variantes de especificación, estimación y simulación del modelo.
Como decía Noah Smith hace unos días en su post When Economics Failed (https://www.bloomberg.com/view/articles/2017-04-04/when-economics-failed), No hay modelos claramente mejores. Diferentes modelos funcionan mejor que otros a diferentes horizontes temporales, para distintos periodos históricos y para diversas variables.
En otras palabras: un modelo econométrico no da una predicción única , sino que aporta pistas para que sus utilizadores combinen sus resultados con los obtenidos por otras técnicas (indicadores adelantados, encuestas, series temporales,…) y terminen elaborando su apuesta de futuro. De una hipotética confianza en la "ciencia" incorporada a un modelo, pasamos a la búsqueda de futuros posibles entre decenas de apuestas elaboradas por múltiples predictores con diversos instrumentos ,de las que, en muchos casos, casi desconocemos la metodología que las respaldan.
El debate sobre la utilidad y la fiabilidad de las predicciones económicas se puede plantear a diversos niveles: científico-académico, profesional o de usuarios.
Al primer nivel, algunos llegan a plantear si incluso la Economía es, realmente, una ciencia. Debate estéril y desenfocado, en mi opinión: el nivel científico no se mide por la exactitud de los resultados en un campo de conocimientos, sino por cumplimiento de unos requisitos metodológicos que también se dan en las ciencias sociales en general. En Economía no hay leyes fijas de estricto cumplimiento y validez universal, sino patrones de comportamiento cambiantes en el tiempo y en el espacio. Cualquier intento de predecir el futuro debe partir de que sólo disponemos de unos hechos estilizados que caracterizan un pasado tempo-espacial definidos y que pueden alterarse en el futuro.
Para la profesión de los economistas, la predicción es una actividad de alto riesgo, donde coinciden datos y comportamientos del pasado con tendencias, riesgos e incertidumbres del futuro. Personalmente creo que hoy día la predicción, en el terreno económico-social, exige ir más allá de técnicas y modelos que utilicen datos masivos, para incorporar análisis cuantitativos y cualitativos de tipo prospectivo, expectativas, escenarios alternativos y valoración de riesgos.
Por tanto, la realidad de la predicción económica hoy día , como actividad de los economistas y otros analistas con formaciones y herramientas muy diversas, pero también como guía para los utilizadores, muestra una amplia gama de resultados, que difieren entre sí y se cambian con una frecuencia cada vez más elevada, provocando muchas veces el desconcierto y la duda de los usuarios sobre su utilidad.
En resumen,creemos en la utilidad de la predicción como enfoque permanente para ir vislumbrando, con aciertos y errores, un futuro incierto, pero reconocemos sus limitaciones y riesgos.Podemos adaptar la conocida frase de Groucho Marx: Estas son nuestras predicciones y si no te gustan tenemos otras.
La próxima semana continuaré desarrollando la idea de que las predicciones económicas son material reciclaje y tienen fecha de caducidad, cada día más exigentes.
Antonio Pulido http://www.twitter.com/PsrA
