jueves,27 enero 2022
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¿Astrólogos, videntes y economistas?

Futurolandia
El número de The Economist de la segunda semana de enero incluye un interesante artículo ("A mean feat") sobre fiabilidad de las predicciones, que se inicia con una cita de John Kennet Galbraith que sigue de actualidad a pesar de los años transcurridos: La única función de la predicción económica es hacer que la astrología parezca respetable.

El segundo torpedo mediático (ahora más suave) a la linea de flotación de los predictores económicos va de la mano de dos prestigiosos profesores de Harvard University, Pritchett y Summers: Los predictores sobreestiman el parecido que el futuro puede tener respecto al pasado inmediato.

Como ejemplo de referencia The Economist toma las predicciones del FMI. A lo largo de los últimos quince años hay 220 casos en que un país crece en un año y cae al siguiente. El FMI no acertó con una antelación de nueve meses (Informe de abril) y sólo en la mitad de los casos tres meses antes (Informe de octubre). En promedio 1999-2014 para los 189 países considerados, el error sobre crecimiento nueve meses antes de iniciarse el año de predicción, fue del orden de 2 puntos de porcentaje. A  tres meses baja 1.5 y a  más de un año sube hasta los 2,5 puntos de porcentaje.

Entre los múltiples post que he dedicado a los riesgos de la predicción quiero recordar La bola de cristal y el arte de predecir (26/5/15). Decía entonces que la predicción económica forma parte del conocimiento científico. Modelos econométricos, series temporales, dinámica de sistemas, simulación, teoría de juegos, análisis de impactos, gestión de riesgos,…son campos del saber complejos y rigurosos que tienen tras de sí una amplia tarea de investigación de economistas, estadísticos, matemáticos y especialistas en múltiples campos de las ciencias sociales o incluso de la ingeniería.

Algunos especialistas o usuarios de la predicción caen en la tentación de darles un rango similar al de otros campos científicos en que las leyes que rigen su futuro son relativamente estables y conocidas. Pero en las ciencias sociales, en general, y en economía, en particular, el futuro no sigue reglas estrictas, no reproduce normas de pasado, la información es limitada, influyen expectativas y cambios de opinión de quienes marcan la evolución con sus decisiones de inversión, consumo, endeudamiento o empleo.

Por ello, una predicción económica debe tener una base científica,  pero depende de múltiples hipótesis sobre el entorno que lo condiciona y sobre la dinámica de las estructuras que permiten pasar de datos del pasado a su proyección futura. En ese sentido se puede hablar del    “arte de la predicción” , como también puede aplicarse, por ejemplo, a la medicina, en que el conocimiento científico no permite realizar predicciones únicas e infalibles.

Para mí ( y otros muchos economistas) no es vergonzante admitir que las predicciones tienen una parte de  apuesta subjetiva, de valoración personal, junto a un componente científico  (cuando se utilizan los medios adecuados) que le proporciona la solidez y credibilidad necesaria para constituir una actividad útil. Por eso mismo, cuando cumplimos 25 años en  nuestro Centro de Predicción Económica (CEPREDE), entregamos una bola de cristal a las instituciones asociadas, como símbolo de la fragilidad y magia que hay detrás de la tarea de predicción en economía.

El uso masivo de Internet y  en particular de las redes sociales, ha potenciado una amplia discusión sobre la fiabilidad de las múltiples y crecientes predicciones económicas disponibles. En otro de mis post, Juicio a la predicción: Inocente o culpable (22/10/15) comentaba los fallos en adelantar la llegada de la pasada Gran Crisis.

Aceptaba que no hay duda de que una recesión como la ocurrida, pricipalmente, en el periodo 2008-2013, no ha sido prevista en forma cuantitativa aproximada antes de su inicio. Se han adelantado posibles impactos del estallido de la burbuja inmobiliaria y de reestructuración financiera, que se trasladaron, tímidamente, a una desaceleración progresiva del crecimiento. Pero nadie “imaginaba” la realidad de un “cisne negro” con quiebras en cadena e infección internacional de derivados financieros fraudulentos. Los economistas no disponemos de bola de cristal y nos tenemos que conformar con teorías, bases de datos, modelos y  experiencias acumuladas, aparte de intuiciones siempre peligrosas.

Utilizando datos del informe que, mensualmente realiza Consensus Forecast con predicciones “revisadas” por países y centros de predicción, dos economistas del FMI,  Hiles Ahir y Prakash Loungain publicaron un documento muy crítico sobre la habilidad demostrada para avisar del inicio y cambios de tendencia en el periodo de crisis (“There will be growth in the spring: How well do economist predict turning point” ,14/4/15).

Según los datos de países analizados, se produjeron 88 caídas/pais en recesión (entendidas como tasas anualizadas negativas de variación del PIB real) durante el periodo 2008-2012 de las que sólo 11 fueron adelantadas en septiembre del año anterior y ninguna en los dos primeros años, 2008-09.

Además, añaden Ahir y Prakash, las predicciones revisadas mes a mes, muestran una corrección a la baja en los años de recesión, pero a un ritmo tan lento como para no llegar a comprometerse en un cambio drástico de tendencia. Tratando de buscar explicación a estos fallos, sugieren tres posibles explicaciones:

  1. Los centros de predicción no disponen de suficiente información como para calibrar la caída en recesión, por carencias de sus modelos o el impacto de shocks inesperados.
  2. Los predictores carecen de estímulos (reducido beneficio personal frente a alto coste de reputación o incluso riesgo de perder empleo en caso de fallo) como para arriesgarse a adelantar un giro de la economía hacia la recesión.
  3. Aplican una táctica conservadora de revisión moderada y permanente en  respuesta a la nueva información entrante.

 

Creo que los comentarios finales  de mi post de hace tres meses tienen plena actualidad: Poneros en la piel del predictor (normalmente no una persona sino un equipo de trabajo). Sabemos, por ejemplo, que 2016 va a ser un año más complicado que el actual para la economía española. Nuestros modelos avisan de una reducción de la tasa de crecimiento por múltiples factores internos y de la economía mundial que no es esta ocasión de desmenuzar. Pero riesgos hay muchos y se escapan además a nuestro control: geopolíticos, precios de materias primas, desaceleración más o menos brusca de mercados emergentes,…¿Qué predicción dar que sea la más útil para la toma de decisiones de aquellas instituciones o personas que nos siguen?

Partamos del hecho de que revisamos nuestras predicciones de forma permanente (todas las semanas y las publicamos al menos mensualmente). Quienes siguen nuestra pista, lo primero que quieren saber es si somos ahora más optimistas o pesimistas que hace un mes y deben ser conscientes de que proporcionamos una expectativa de futuro, aunque la concretemos en una tasa incluso con decimales. Además deberían preguntarse en qué supuestos basamos esas expectativas, sus riesgos y posibles alternativas de predicción.

Si, al final, alguien nos culpa dentro de unos meses de haber reducido la tasa de crecimiento del PIB en España en sólo medio punto cuando haya caído, pongamos, más de uno o dos puntos por efecto conjunto de la confluencia de riesgos internacionales, la respuesta (no la disculpa) parece clara: ya hemos avisado de los riesgos, hemos elaborado alguno de los escenarios alternativos que considerábamos más probables. Pero nuestra solución básica no habría sido la de una caída súbita de la economía mundial, no considerada tampoco por los centros mundiales de predicción, públicos y privados.

Antonio Pulido twitter.com/PsrA

Mi próximo post: ¿Quien se atreve a pronosticar una nueva recesión? 

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