La primera y principal es que en economía (y en las ciencias sociales más en general) ese futuro que tratamos de pronosticar depende de las decisiones que tomen políticos, empresarios o ciudadanos del mundo entero, sin olvidar guerras, ataques terroristas o catástrofes naturales.
Intentar conocer el futuro es, en principio, un acto de soberbia, sólo disculpable por la imperiosa necesidad que todos tenemos de tomar decisiones en circunstancias que afectaran a nuestras vidas durante meses o años. No apostar por un futuro, aunque sea corriendo riesgos, equivale a actuar como si la situación actual fuera fija o, al menos, extrapolable en el tiempo. Pero los grandes riesgos y oportunidades se producen, precisamente, por los cambios profundos que suceden en el contexto económico y social en que todos nos movemos.
Pero, ¿qué utilidad pueden tener apuestas de futuro que son imprecisas, muchas veces erróneas y además se revisan permanentemente? La respuesta es que carecerían de utilidad si los predictores no disponen de herramientas de análisis e información diferencial respecto a los tomadores de decisión o si estos no son capaces de adaptarse los inevitables cambios de situación.
La realidad es que los centros de predicción profesionales (raramente es una actividad individual, dada la complejidad de la tarea) trabajan con variados medios y datos, que van desde sofisticados modelos econométricos, a indicadores, encuestas o información subjetiva. Como hay diferentes procedimientos, experiencias y habilidades, los aciertos y errores se distribuyen entre centros y existen paneles que incluyen predicciones comparativas y consensos (habitualmente simples promedios). Tal es el caso de Consensus Forecast, Focus Economics, Economist Intelligence Unit o, en España, el panel de Funcas.
La Diana Esade (www.esade.edu/homepage/eng/diana) es una iniciativa útil para conocer el grado de acierto de diferentes centros públicos y privados, nacionales o internacionales. Para cada una de las 24 instituciones analizadas en el caso de España, se calcula la diferencia absoluta, en puntos de porcentaje (pp) , entre la predicción que dieron en septiembre/octubre de un año para la tasa de variación del PIB en el año siguiente, con respecto al dato publicado por el INE al finalizar ese año. Para evitar peculiaridades de un sólo año, se establece la diferencia media durante los últimos tres años.
Referidos al promedio del periodo 2012-2014, el error se situó entre un mínimo de 0,9 pp y un máximo de casi 1,8 pp. En 2013-2015 se redujo la diferencia mínima a 0,5 pp por año y la máxima a poco más de 1 pp. Si tenemos en cuenta que las diferencias entre primeras estimaciones y definitivas de los institutos de estadística de los países más avanzados se sitúan en el entorno de un punto, la fiabilidad de las predicciones no es despreciable.
A pesar de todo, incluso los centros que estuvimos más acertados somos conscientes de que los errores se acrecientan en los momentos más críticos de cambio en cada ciclo económico. Las crisis o la caída en recesión se puede avisar en términos subjetivos de probabilidad de ocurrencia, pero son prácticamente imposibles de cuantificar, con exactitud suficiente, un año antes.
Dar en el centro de la diana es siempre complicado. Cualquier predicción está expuesta al ridículo, tanto mayor cuanto más lejano sea el horizonte y más elevados los riesgos que se acumulen en el entorno. Debemos conformarnos con cumplir con los estándares de errores habituales en el contexto internacional y tener acierto (…y algo de suerte) a la hora de establecer los condicionantes sociopolíticos.
En momentos de altos riesgos de entorno, creo más recomendable partir de varios escenarios alternativos (con una referencia de probabilidad subjetiva de ocurrencia), en lugar de apostar por una predicción única. Lanzando más dardos a la diana, tendremos mayores posibilidades de acierto, aunque algunos incluso se pierdan.
Antonio Pulido twitter.com/PsrA
