El fin de la teoría económica

Continuamos en este post con la segunda de las interpretaciones sobre las crisis financieras anunciadas en el post anterior. Es la debida fundamentalmente a Richard Bookstaber y plasmada en dos de sus libros. Tienen que ver con la complejidad, automatización y exceso de tecnología de los mercados financieros, por un lado, y la falta de racionalidad de los inversores y el deficiente funcionamiento de dichos mercados, por otro. Se entra al final en la propuesta de solución basada, según este autor, en el uso de los denominados «agent-based models». Advertimos, por supuesto, que el título de este post no es una afirmación del que lo escribe, es sólo el uso de los términos manejados por Bookstaber.

(Breve nota: Fin se utiliza en este post con el significado de final, no con el de objetivo o finalidad)

Las crisis como productos de los demonios internos de los mercados

La segunda aproximación al análisis de las crisis financieras, sus posibilidades de ocurrencia y las medidas para solucionarlas o mitigar sus efectos, es la aportada por Richard Bookstaper (nacido en 1950 en Newark NJ).

Se trata de un cualificado profesional del mundo financiero que posee un PhD por MIT, que ha tenido posiciones académicas diversas y, sobre todo, para lo que nos interesa aquí, que ha trabajado intensa y extensamente en diversos fondos de inversión.

Ha ocupado puestos de responsabilidad en Morgan Stanley, Salomon Brothers y en diversos hedge funds tales como Moore Capital Management and Bridgewater Associates. Y es además fundador de FrontPoint Partners Quantitative Equities Fund.

Tras la publicación de su libro A Demon Of Our Own Design: Markets, Hedge Funds, and the Perils of Financial Innovation, testificó en diversas ocasiones ante el Congreso de los Estados Unidos en relación con la última crisis financiera sobre temas de, derivados, hedge funds, riesgos sistémicos y gestión de riesgos.

Todos estos elementos de su carrera pueden verse en la biografía de este autor en Internet pero los destaco aquí para dejar claro que su obra es una referencia importante en el tema de las crisis financieras.

En el mencionado libro, publicado en marzo de 2007, tras las crisis financieras de 1987 y de 1998, en las que él mismo jugó el papel de técnico especialista  en complicados algoritmos matemáticos (y contribuyó en parte a su ocurrencia como él mismo imagina), dio un aldabonazo en el mundo financiero al indicar que la excesiva complejidad creada en los mercados financieros por dichas modelos matemáticos, fue la causa, en gran manera, de dichas crisis.

El efecto negativo de la complejidad y la tecnología

Desarrolla esta hipótesis analizando muchos y variados ejemplos de la vida real de personas y animales en ámbitos diversos. Comprueba en ellos que la obcecación en malas prácticas o malos posicionamientos, sugeridos por técnicas supuestamente infalibles, terminan siendo contraproducentes.

Cree, de hecho, como se indica en una de las revisiones de su libro, hecha por Martin S. Fridson, que a pesar de que la economía de los países desarrollados en su conjunto, se está haciendo más segura por la atención prestada al análisis de riesgos y por el papel de los reguladores, los mercados financieros se hacen más inestables y más propensos a las crisis. El motivo es que la innovación, en gran parte tecnológica, ha contribuido a la inestabilidad de los precios de las acciones en bolsa y de otros productos de inversión. Es verdad  que dicha innovación, la tecnología involucrada y la ingeniería financiera en su conjunto, aumentan la información, pero también agregan complejidad y arbitrardad que multiplica las posibilidades de fallos en las inversiones.

Es decir, una locura de ingeniería financiera e inversiones hechas automáticamente por algoritmos y máquinas, de la que se puede esperar todo lo peor en forma de inestabilidad, burbujas y crisis.

Bookstaber propone no hacer uso de todas las sofisticadas herramientas tecnológicas existentes hoy en el terreno de la inversión financiera ni tampoco invertir por invertir haciendo uso de todo tipo de mecanismos como swaps, fordward contracts, futures y otros.

El gran problema es la forma en que dicha propuesta podría ponerse en marcha en unas economías y sociedades en las que cada vez hay más fondos de inversión, más herramientas a ser utilizadas y más personas dedicadas a mover el dinero de acá para allá y hacerlo rentable.

La ingeniería financiera no es teoría económica

En su último libro, The End of Theory: Financial Crises, the Failure of Economics, and the Sweep of Human Interaction, publicado en mayo del presente año, profundiza en el tema de las crisis y aporta nuevas interpretaciones sobre el funcionamiento de los mercados financieros.

Como indica la última frase del título, el autor deplora la desaparición en los mercados financieros de las interacciones humanas a manos de la acción de las técnicas estadísticas, los algoritmos y las máquinas. Expone además, lisa y llanamente, que la teoría económica existente hoy en día, producto de más de dos siglos de reflexión sobre los fenómenos económicos de nuestras sociedades, no sirve para nada, especialmente en relación con el mundo financiero complejo de nuestros días.

Una de sus conclusiones más radicales en este sentido es que la “la economía podrá recuperarse de la Gran Recesión, pero no nuestra teoría económica”.

Se refiere desde luego a los mercados financieros y esto hay que mencionarlo porque los economistas insisten hoy en que la última crisis ha sido consecuencia de la “ingeniería financiera” y que eso no tiene nada que ver con la verdadera teoría económica. Nosotros y nuestras teorías, dicen, no hemos sido culpables de la crisis.

Un interesante debate intelectual sobre el que no vamos a entrar en detalle de momento, aunque sí entraré en hacer algunas puntualizaciones al libro que comentamos.

Lugares comunes

Entra el libro, hay que dejarlo claro, en dos temas que son lugares comunes de la literatura económica y social de los últimos años, y en un tercero que también está transformándose con rapidez en un asunto muy trillado.

Los dos primeros son: 1) el hablar del final de todo, que en parte y en los últimos treinta años se ha puesto de moda tras el popular libro de Francis Fukuyama, El fin de la Historia, de 1992, y 2) el insistir en que los paradigmas del homo economicus, que decide siempre con racionalidad, optimiza sus decisiones y siempre quiere más que menos de todo; y el mecanismo de mercado, que alcanza siempre el mejor equilibrio a través de las decisiones de todos los que participan en él; no son correctos.

Ni los hombres son siempre animales racionales ni los mercados son siempre perfectos, con especial referencia, insistimos, a los mercados financieros.

El tercero es el gran diagnóstico al que nos llevan el Big Data y el Google Analytics, y en el que tanta gente está interviniendo con opiniones y experiencias: “la ley está en los datos, no en los modelos y explicaciones previas”. Los modelos y teorías previas no valen para nada en el mundo de los Petabytes de datos y pueden llevarnos a grandes errores. En ese mundo sólo valen los patrones ad hoc deducidos a través de los análisis estadísticos, multivariantes y econométricos de los datos.

El fin de la teoría económica y de otras teorías

Las leyes económicas, como las de Newton, se rechazan hoy por utilizar variables exógenas excesivamente agregadas, debajo de las cuales hay hoy miles de datos adicionales, e información relevante, que antes no se podía identificar. Hoy, esos minidatos, o microdatos, son cosa común en el mundo de Internet y del Cloud.

Es la victoria definitiva de Google, como bien se indica en un delicioso artículo de hace unos años del periodista Chris Anderson (nacido en 1961), editor en jefe de la revista Wired, The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete.

Como bien se sabe, Anderson es el autor de un famoso artículo en Wired de 2004 en el que acuñó el concepto de long tail, el cual desarrolló en su libro de 2006, The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More. Es un hombre muy notable que tiene más de 20.000 artículos en dicha revista.

En el artículo mencionado, The End of Theory:…, se adelantó a muchos otros autores, como el mismo Bookstaber, en la cuestión de pérdida de fuerza de los modelos, las leyes y las teorías para la explicación de los fenómenos económicos y de los científicos en general.

Cita en el último sentido las afirmaciones de un estadístico y económetra muy utilizado por el que esto escribe y sus colegas de la Universidad Autónoma de Madrid. Se trata del inglés George Box (1919 – 2013), autor junto con George C. Tiao del  `popular texto, Bayesian Inference in Statistical Analysis, en el que tanto buceamos algunos hace unos años. En particular, la afirmación de Box de que, “todos los modelos son erróneos y cada vez más podremos tener éxito sin ellos”.

Psicología y tendencias históricas

Hay que reconocer que tanto la entrada de la psicología y el comportamiento humano más aleatorio en nuestras explicaciones económicas y empresariales, como la prioridad de los datos sobre las teorías y los modelos, representan duros golpes para la ciencia actual y sus métodos, pero no creamos que tales cuestiones son tan novedosas como nos quieren hacer creer.

La economía en sus clásicos más respetables es una ciencia psicológica como ya indicó Lionel Robbins (1898 – 1984): “La economía es la ciencia que analiza el comportamiento humano como la relación entre unos fines dados y medios escasos que tienen usos alternativos”.

Como defendió Keynes y como han mantenido muchos otros. El hecho de que agregadamente (es decir, a nivel macro) el consumo pueda depender de la renta disponible por las familias y la inversión de los tipos de interés, no quiere decir que los individuos, las familias y la empresas sean siempre absolutamente racionales.

Y en cuanto a los datos, ya participamos hace años en el debate, “datos sin teoría vs teoría sin datos” en el terreno específico de la econometría. Fue hace unos cuarenta años cuando se introdujeron con intensidad las series temporales, los modelos VAR, los modelos recursivos y otros.

Recuerdo ahora que en cuanto a la predicción de la altura que tendría un niño de unos 15 años, a sus 25, quedaban mejor parados los partidarios de los modelos de comportamiento que los partidarios de series temporales. Los primeros decían que era mejor incluir en un modelo matemático la altura de los padres y los segundos que sólo había que poner en una serie temporal la altura del niño a los, digamos, 8, 9, 10, 11, … años, y utilizar modelos autorregresivos.

Agent-based models

La historia nos ha mostrado que ambos enfoques son válidos y que ambos se pueden aplicar según convenga al tema estudiado.

Y eso nos lleva al último asunto tratado por Richard Bookstaber en su libro, para el que desgraciadamente no tenemos ya espacio en este largo post. Se trata de lo que propone él para poder explicar las crisis financieras e intentar predecirlas, tras rechazar los modelos y teorías económicas y manifestar que los datos históricos tampoco sirven para nada.

Su respuesta es clara: lo único que puede prevenir las crisis financieras y manejar mejor las que surjan, es lo que él llama “agent-based economics”. Tema sobre el que por cierto existe ya una amplia literatura a veces con el nombre alternativo de “agent-based models”.

Aunque no lo teníamos previsto dedicaremos parte del próximo post a este tema.

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