En este nuevo post hacemos un paréntesis en nuestro tratamiento del bien común para dar alguna información sobre los llamados Agent-based models (ABM), o modelos de simulación basados en el comportamiento de los agentes.
Lo hacemos por dos motivos: uno, porque en nuestro post anterior hemos hablado de ellos al tratar las propuestas de Richard Bookstaber sobre las crisis financieras; y otro, porque, son presentados por este autor y por otros, como sustitución de los métodos tradicionales de la teoría económica y el análisis histórico usados para el estudio del funcionamiento de los sistemas complejos.
Sistemas, esos últimos, en los que muchos individuos se interrelacionan unos con otros y toman decisiones individuales que terminan afectando al conjunto.
Al revisarlos hemos identificado movimientos y actuaciones actuales en pro de una nueva economía y unos nuevos modelos de creación de riqueza basados en la igualdad y el bien común.
(Imagen del principio tomada de la Web Turing Finance. http://www.turingfinance.com/perfect-imperfection-agent-based-models-abm/)
Modelos de simulación en ordenador
Agent-based models (ABM) no son otra cosa que modelos de simulación en ordenador basados en el comportamiento de lo que se denominan “agentes”, es decir, personas, grupos u organizaciones, que actúan individualmente y se interrelacionan en relación con alguna actividad o proceso.
Hemos entrado en ellos estudiando las crisis financieras y su impacto negativo en el bien común de las sociedades, que son cuestiones más bien cualitativas. Ha sido la lectura de los libros de Richard Bookstaber lo que ha hecho que nos detengamos en ellos, aunque los ABMs y sus instrumentos computacionales relacionados, como, IBM (Individual- based models), multi-agent sistems, multi-agent simulation y otros, son herramientas muy cuantitativas, muy matemáticas, muy informáticas y muy computacionales.
Son un terreno de actuación de ingenieros en general e ingenieros informáticos en particular, de matemáticos y de programadores, así como de plataformas y lenguajes especializados de ordenador.
Forman parte de técnicas de simulación que desde antiguo han acompañado al desarrollo de la Investigación Operativa, el Management Science y otras áreas en las que las técnicas cuantitativas se han utilizado en los procesos de toma de decisiones.
Se combinan en ellos elementos de la teoría de juegos, de todo lo relacionado con el estudio de sistemas complejos, con todo lo que se hace en el terreno de la emergencia, de la sociología computacional, de los sistemas multi-agente, como ya hemos dicho, y de la programación evolutiva o programación genética.
Distintas referencias sobre ABM
Quizás lo más destacado de los modelos ABM es su utilización, no tanto en dominios ingenieriles o informáticos y computacionales, como en el de la biología, la ecología y las ciencias sociales en general.
Son bastantes las aplicaciones en el terreno de la economía y las finanzas, presentado diversos autores esta herramienta, o enfoque, como una sustitución de la teoría económica. Richard Bookstaber, el autor que venimos utilizando en este post, es uno de ellos. Pero hay más, entre ellos, NIgel Gilbert, Jean-Luc Gaffard and Mauro Napoletano, Robert Axelrod, Robert Axtell, Leigh Tesfatsion, Mauro Gallegati y otros.
Además de existir libros y manuales de importancia como, por ejemplo, Handbook of Computational Economics Volume 2 Agent-based Computational Economics editado por Leigh Tesfatsion y Kenneth L. Judd o Complex Systems in Finance and Econometrics de Robert A. Meyers.
Parte de la actividad que se desarrolla últimamente en la dirección de sustituir o reformar la teoría económica existente se hace en instituciones como, The Institute for New Economic Thinking (INET) de New York, la conocida como New Economics Foundation (NEF) de Londres y diversas otras.
Por cierto y en relación con lo que nos interesa en este blog, la mayoría de estas instituciones buscan un nuevo modelo de creación de riqueza basado en la igualdad y la estabilidad económica.
Software de ABM
En lo relativo a software existente, Adam Getchell del Departamento de Física de la Universidad de California en un artículo de hace varios años, Agent-based Modeling, que se puede encontrar en Internet, hace una revisión del software más popular sobre esta materia y lista un total de seis softwares y da algunas de sus características. Son los siguientes: Swarm, MASON, NetLogo, ResPast, MetaABM, Breve.
Pero la verdad es que más recientemente en la dirección de Internet, ABM Software, se listan casi ochenta sistemas o programas de ABM y se hace un estudio comparativo de ellos. La mayoría están escritos en Java, un lenguaje muy popular hoy, de propósito general, orientado a programar aplicaciones cliente-servidor en Internet.
Todos estos programas o plataformas, especialmente las orientadas a simular fenómenos o procesos, económicos, sociales y políticos, y muy especialmente las que se ocupan de procesos financieros y de inversión, asumen comportamientos simples de los agentes, racionalidad limitada en sus decisiones y la búsqueda del propio interés, ya sea vía beneficio, mejora de sus estatus social u otros. Asimismo adoptan conceptos procedentes de la teoría general de sistemas como que el conjunto es más que las partes, que la interacción entre agentes lleva a la emergencia de nuevas características o ideas y que los agentes mismos aprenden y corrigen sus actuaciones.
Como sistema de simulación que son necesitan reproducir la aleatoriedad de los procesos económicos y sociales y del comportamiento de las personas para lo cual el Método de Montecarlo es una herramienta imprescindible.
Una nota personal
Todos estos temas, que han entrado en este blog un poco lateralmente, son muy familiares para el autor. Pidiendo perdón por hacer referencia directa a sus experiencias, indicaré que una parte importante de mi formación y experiencia han estado ligadas a los métodos cuantitativos aplicados a la toma de decisiones. Siendo inicialmente un Ingeniero Industrial mi experiencia inicial de enseñanza universitaria fue en el terreno de la Investigación Operativa.
Mi primera titulación en la Universidad de Pennsylvania, por otra parte, fue un Master en Sistemas de Información e Investigación Operativa. Trabajé e investigué allí con Russell L. Ackoff , uno de los padres de la Investigación Operativa, y fui responsable de programación en FORTRAN y otros lenguajes de ordenador de la época. Así como de análisis multivariantes en proyectos diversos de los que pasaban por los varios centros de investigación de la universidad en los que trabajé.
Más adelante estudié Economía y Econometría y lo hice con el Padre de la Econometría moderna y Premio Nobel de Economía de 1980, Lawrence R. Klein, con el que he colaborado hasta su muerte en 2013. Soy miembro desde 1982 del Proyecto LINK de predicción económica mundial de las Naciones Unidas, creado por dicho profesor. Tuve una relación muy intensa con WEFA (Wharton Econometric Forecasting Associates), la empresa creada por Klein en la Universidad de Pennsylvania que dio lugar al nacimiento de nueva industria: la de predicción económica.
Con su ayuda y la colaboración de otros profesores de la Universidad Autónoma de Madrid, fundé en España el CEPREDE (Centro de Predicción Económica), institución que mantiene el modelo econométrico más avanzado existente de la economía española y que presta servicios de predicción económica para empresas e instituciones diversas desde 1981.
Terminé siendo Catedrático de Economía Aplicada en el área de Econometría y Métodos Cuantitativos y como tal he enseñado durante años Estadística, Análisis Multivariante, Econometria y Simulación, habiendo construido modelos muy diversos en estos terrenos.
Volviendo al tema del bien común
La colección de posts dedicados al bien común que venimos publicando, hurga como sabemos, en otras cuestiones distintas del uso de modelos de simulación en ordenador de procesos económicos y sociales como son las crisis y su impacto negativo en el bien común. La relación con estos modelos ha surgido de la propuesta de que para estudiar las crisis financieras, predecirlas con tiempo y actuar sobre ellas para suavizar sus efectos negativos, es mejor hoy la utilización de modelos ABM .que la de la teoría económica tradicional y las técnicas de predicción cuantitativas basadas en series temporales.
No hay duda de que tales modelos pueden ser útiles en dichos cometidos, aunque la simulación es un poco reproducir la realidad en el ordenador y estudiar alternativas. Quizás se pueda ver si determinadas dinámicas pueden llevar a la aparición de burbujas financieras y quizás también determinar indicadores que marquen la iniciación de fases peligrosas, pero no se puede hacer mucho más. Los ABMs no dejan de ser una especie de «trabajo en laboratorio»
Anomalías de los mercados financieros que conocemos bien
Todos sabemos ya, por otra parte, que hay otros elementos de las crisis financieras destructivas que hemos vivido y seguiremos viviendo, algunos indicados ya en este blog. Son los que tienen que ver con la furia inversora en determinadas áreas que surgen periódicamente en los mercados, con la irracionalidad de los inversores, con nuestras concepciones o ideas previas sobre la libertad de actuación de los agentes y el funcionamiento libre de los mercados. Aspectos estos últimos intocables de nuestras economías. Y también sabemos que la corrupción y las malas prácticas terminan apareciendo en estas situaciones.
Aparte, claro está, de la economía financiera cada vez más alejada de la economía real productora de bienes y servicios que hemos creado. Y, por supuesto, la existencia de cada vez más fondos de inversión, empresas y personas dedicadas a mover el dinero para crear riqueza del dinero mismo y de la especulación. Amén de la automatización de los procesos de inversión, los algoritmos y herramientas altamente sofisticadas que se utilizan y de los múltiples y crecientes instrumentos de inversión que nuestras sociedades inventan.
Nadie puede negar que el enorme capital acumulado en el mundo y la irracionalidad inversora de los que no necesitan ese capital para vivir, son malos para la economía y la sociedad en la que vivimos todos. Y nadie puede ser tan ciego de no darse cuenta de que cuando las crisis tienen lugar perdemos todos, con una diferencia, unos pierden parte de lo que no necesitan y otros pierden todo lo que les permite sobrevivir, por ejemplo, el empleo.
A ese mundo siempre al borde de la crisis y continuamente viviendo la irracionalidad de los inversores es a lo que nos referiremos en el próximo post.
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