Cuando un Econometra descubre que es un Economista

En este articulo periodístico sobre Alan Greenspan, es admirable  ver como alguien con titulo de economista y con la edad y experiencia que tiene, dar unos argumentos tan simples y lógicos de por que se produjo la crisis financiera internacional que comenzó en el 2007, argumentos que por cierto lo he escuchado a muchos estudiantes de economia de ultimos años de pregrado; y ademas con mucha sinceridad afirmar que a pesar de  tener el mejor modelo econometrico del mundo y las mejores técnicas de estadísticas, éstas no sirvieron para advertirles, a él y sus pupilos de la FED, de la crisis que se avecinaba, así sus modelos "les decían" que todo estaba muy bien, y esto era corroborado por otras instituciones  que  también hacían  uso de las mágicas formulas estadísticas.

Greenspan afirma que ""Siempre me he considerado más un matemático que un psicólogo" , esto lo podemos traducir que se consideraba mas un reduccionista que un holistico, es decir que prefirió la corriente que prima en la economía empírica: el uso del reduccionismo al apelar a las herramientas de la estadística inferencial y la econometria.

"Greenspan se dispuso a encontrar su punto ciego paso por paso. Primero llegó a la conclusión de que el sector no financiero de la economía había estado saludable. El problema estaba en las finanzas, por su vulnerabilidad a los ataques de euforia y temor irracional.El estudio de los resultados del comportamiento de manada le ofreció algunas sorpresas. "De hecho, estaba atónito", expresa. "Transformó mi perspectiva de cómo funciona el mundo"."

Este fue el gran problema que  trajo la econometria a la economía, La sacralizacion de estas técnicas matemáticas: "que eran  únicas y completas, no era necesario usar métodos complementarios, pues ERA CIENCIA, las argumentaciones con palabras no estaban a su nivel,  pues eran simples especulaciones".. me acuerdo en mis años en la universidad cuando me "atrevía" a cuestionar estas técnicas matemáticas, me miraban con una cara: "como te atreves a cuestionar un trabajo de unos genios que llevan casi un siglo desarrollando estas "super-técnicas"", pero lo mas alucinógeno es que nunca NADIE me pudo exponer los fundamentos de la econometria, es un tema que he dedicado buena parte de mi tiempo: en bibliotecas, en la web,  enviando mails, y nadie sabe a ciencias ciertas esos fundamentos; se puede decir que no es necesario que tenga fundamentos racionales con tal que tengan buena capacidad explicativa y predictiva: sobre lo segundo su capacidad predictiva es ridícula (creo que acierta de 1 en 1000), y sobre lo primero creo que cualquiera puede usar una buena retorica y explayarse extensamente explicando algo, que finalmente por aburrimiento y desidia el publico te lo terminara aceptando. Por ello para mi algo es ciencia solo si tiene la capacidad de predecir sistemáticamente. 

Así, el prescindir en nombre la ciencia, en si creer ciegamente en los supuestos del  homo economics (racionalidad infalible) y la información perfecta, frente a  hechos tan evidentes que se dan en cada crisis económica en una economía de mercado en los tiempos modernos, como es la conducta manada y una irracional complacencia; es actuar estúpidamente, esto puede ser justificable para académicos pero para personas que están en la praxis. 

Lo interesante aquí es bajo que supuesto Greenspan y los intelectuales de la FED creían que esta vez  la irracionalidad (complacencia...) y la conducta manada no se iban a dar esta vez, si se dieron en todas las crisis pasadas; tal vez supusieron que ahora los inversores eran gente mas educada, con mas información, con mejores técnicas del manejo del riesgo; o por otro lado fue también esa fe ciega en la Estadística inferencial y la Econometria (complacencia irracional) ya que estoy seguro que ni el 1% de los inversores que usaban las formulas que les permitían obtener el mix correcto de rentabilidad-riesgo sabían como se derivaban tales formulas (matemáticas demasiado complejas e inútiles a la vez), acá entra luego  la conducta manada, "si el inversor de tal banco cree ciegamente en aquellas formulas estadísticas, seguro que las ha racionalizado, entonces yo también las uso" (obviando el lógico trabajo de racionalizarlo), y listo el cóctel perfecto para una hipercrisis.

Ahora esto nos demuestra que aunque avance el conocimiento, el manejo de mayor y mejor información, las mas pulidas técnicas de diversificación de riesgo, etc., nunca estas podrán evitar una hipercrisis; por que: pues primero no existe el mas mínimo indicio de que haya una técnica modelativa que pueda reflejar decentemente la complejidad de la actividad económica (la técnica se hace compleja, pero la economía se hace aun mas compleja), segundo el avance en las técnicas de la estadística inferencial es muy lento, ahora se ha saltado una valla que es el tamaño de las muestras: con el big data vamos tener tamaños de muestra decentes, pero en otros aspectos el rezago es insalvable; por ultimo las técnicas estadistica inferencial y econometria que apelan al reduccionismo tal vez no sean la solución, sino todo lo contrario una técnica matemática que apele al holismo.

Greenspan en ese entonces creía en el análisis basado principalmente en las ciencias exactas y los hechos empíricos. Rand le dijo que a menos que considerara la naturaleza humana y su lado irracional, "pasaría por alto una parte muy grande de cómo se comportan los seres humanos".

Greenspan dice que fue gran amigo de Ayn Rand, la gran filosofa objetivista, pero parece que Greenspan ni asi  se contagio con el objetivismo sino que quiso que la realidad se plasmara a sus ciencias exactas. Por otro lado,  como economista  yo no lo llamaría tanto conducta irracional, sino a un mal calculo (o tal vez bueno) de la elección económica en incertidumbre: los inversores calcularon mal su probabilidad de falla (ejemplo creían que era 3% cuando era 30%, recordemos que por mas racionales que sean los inversores no hay información perfecta, entonces tienen que trabajar con probabilidades y por tanto nunca sabrán de antemano el resultado de sus decisiones), ademas ya que asignar probabilidades jamas va garantizar siquiera estabilidad. Entonces, lo irracional fue no hacer la tarea de asignar correctamente las probabilidades, sino pedirle prestado a académicos e intelectuales que lo hagan con técnicas erróneas (sacralizacion), ademas (acá lo de buen calculo económico de estos inversores) de que sabían que el castigo por error era mínimo por tanto  no tenían los incentivos para hacer bien aquella tarea (me refiero a los inversores-empleados de bancos, fondos, etc. etc. que invertian "alegremente" en una sola jugada $1000 millones o mas donde por perderlos solo perdian el trabajo y por ganar el doble se hacían multimillonarios, ¡semejantes incentivos perversos!).

JA CONSULTORES

P.D. Greenspan dice que es libertario, WTF un libertario trabajando para la FED, que tal contradicción, parece que solo usa es cliche para ser evitar ser visto en los extremos.

Entre la cantidad y la calidad: mi experiencia sobre la capacidad predictiva

Al no tener un tema interesante sobre el día a día de la economía y los negocios, he decidido escribir esta entrada sobre la experiencia que he acumulado en el objetivo más importante que tengo en mente cada vez que hago un trabajo: poder predecir el valor cuantitativo de las acciones y resultados que analizo.


Primeramente mi metodología de trabajo tanto en acciones como en consultoría estratégica es simple: hago 3 gráficos Oferta –Demanda a nivel macro, sectorial e individual y determino en cada uno los determinantes de las curvas, cualitativamente esto es más fácil analizar: simplemente se mueve un determinante lo que origina que se mueva una curva y así esto se traduce finalmente en un cambio en el excedente del producto (que es lo que finalmente se quiere conocer ya sea en acciones o consultoría).Esta metodología es algo diferente a la clásica metodología de los EEFF (en si del Estado de Ganancias y Pérdidas), pues esta última podríamos decir que es una metodología reactiva y mecánica que se concentra en saber de qué manera se determinara la utilidad no debido a los flujosfundamentales (ventas y egresos) sino a los artilugios financieros que se haga en la distribución de los costos, y en el caso de las acciones se busca un descalce (casi siempre es pequeñísimo) entre la valoración actual de las acciones y sus valoraciones financieras (EV/Ebitda, etc.)

Como podrán darse cuenta mi metodología lo que busca es el valor fundamental de los flujos: ingresos y egresos, que en el mediano y largo plazo el movimiento de estos flujos pueden tener una incidencia muy significativa en la utilidad, lo cual deja ridiculizada cualquier artilugio financiero que se haga para aprobar la inversión o la compra de acciones. Ahora esta metodología no es perfecta, pues realizarla necesita mucho tiempo e información, es aquí donde entra el dilema entre la cantidad y la calidad. Por un lado tenemos el enfoque sistémico que aboga por el usar la mayor cantidad de variables para explicar y predecir el comportamiento de una variable final y además buscar la interrelación que se dan entre estas variables y con el variable final a explicar y predecir,así que consta de dos pasos: coleccionar la mayor cantidad de variables y hallar la interrelación ente las variables para hallar el efecto neto, pero que herramienta vamos a usar para hallar la interrelación: ¿correlación, regresión, etc.? Aun asíimbuirsemás y más en estos artilugios matemáticos no garantiza que se será cada vez más predictivo, ya que lamentablemente el trabajo nunca será completo. Así que por el otro lado está el enfoque analítico, que se basa en analizar la relación entre dos variables lo más posible, el problema es que este es un análisis incompleto, pues no es posible ahondar mucho teóricamente y por tanto se pasa del uso de la racionalidad a las estadísticas que buscan comportamiento promedios, y ya es sabido que casi nunca han logrado predecir algo. Lo de bueno de este enfoque es que se concentra solo en las variables más relevantes.

¨Por tanto, la única gran verdad es que cuando incluyes más variables en tu análisis vas a tener mayor capacidad predictiva, pero el hacer análisis de interrelaciones o el análisis estadístico no garantiza mayor predictividad, solo la práctica y experiencia van lograr que estas herramientas sean útiles; recordando que estamos hablando de mercados, los cuales de por si son bastante complejos.

PD: no he metido nada de Porter, Hamel y otros ya que sus aportaciones son básicas y ya creo desfasados, he vuelto al origen: estrategia es microeconomía, desde de ahí no hay nada realmente nuevo.