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Economistas o meteorólogos: quiénes dan mejores pronósticos

Economistas o meteorólogos: quiénes dan mejores pronósticos

El trabajo de anticipar el clima mejoró exponencialmente en las últimas décadas y le sacó ventaja a la tarea de proyectar el comportamiento de la actividad y de variables numéricas

En su libro de no ficción La ola, la periodista Susan Casey va alternando entre capítulos que describen eventos con las olas más gigantescas de todos los tiempos y secciones que cuentan la historia del surf. Casey enumera los avances tecnológicos que hicieron que hoy haya surfistas que montan olas de más de 30 metros. Como las motos de agua que llevan a los deportistas intrépidos mar adentro (algo muy peligroso para hacer a nado con la tabla) y, fundamentalmente, el avance de los pronósticos meteorológicos, que permiten que los mejores surfistas se trasladen todo el año en avión entre islas y costas del pacífico a la “caza” de las mejores olas.

El libro de Casey se publicó en 2010 y desde entonces la capacidad de predecir el tiempo mejoró aún más, de manera exponencial. Un reciente artículo de la revista
Science cuenta que en la actualidad se logran predicciones a cinco días con la misma precisión que en 1980 se conseguían para el día siguiente. Los avances permitieron incluso descifrar mejor fenómenos climáticos ultracomplejos como los huracanes, algo que se traduce en miles de vidas salvadas si se tiene en cuenta que el anticipo en tiempo permite evacuaciones mucho más eficaces que en décadas anteriores.

Según estimaciones del Banco Mundial, en los países en desarrollo se gastan entre US$400 millones y US$500 millones al año en servicios meteorológicos, pero esta inversión debería triplicarse o cuadruplicarse. Como resultado, sostienen los técnicos del Banco Mundial, podrían salvarse 23.000 vidas al año que se pierden por desastres naturales y ahorrarse costos materiales por hasta US$30.000 millones.

La mejora registrada en los pronósticos del tiempo se explica por la combinación de nueva tecnología (satélites y mayor capacidad de procesamiento de datos), junto con avances en los modelos matemáticos que permiten entender mejor los fenómenos atmosféricos.

Este tándem, que se retroalimenta, deja algo en
offside un viejo chiste común entre los economistas que decía que los pronósticos de esta disciplina se habían inventado para que, a su lado, queden bien parados los meteorólogos. La realidad es que, en lo que hace a proyección de futuro, la meteorología logró en las últimas dos décadas sacarles varios cuerpos de ventaja a los economistas. La brecha puede verse en los noticieros y canales de noticias: mientras que aumentan los recursos para el segmento del tiempo -con meteorólogos estrellas, recursos visuales caros, etcétera-, los economistas son convocados en horarios marginales y acotados para no “enfriar” -valga la referencia climática- la pantalla.

¿Por qué los avances en tecnología y modelos matemáticos no produjeron la misma mejora en pronósticos para la economía, como sí lo lograron para la meteorología? Para el econometrista Walter Sosa Escudero, profesor de la Udesa y colaborador habitual de esta sección, la principal fuente de impredecibilidad en meteorología es la complejidad-no linealidad, y ahí hubo grandes pasos adelante vía big data, algoritmos, etcétera.

“En economía y política la principal barrera contra las predicciones son las cuestiones estratégicas, cuya contracara es la hipótesis de la eficiencia”, explica Sosa Escudero. El chiste -revelador del esquema mental de la ciencia sombría- de que si un economista ve en la calle un billete de 100 dólares tirado no lo levanta, porque si fuera auténtico ya otra persona lo hubiera agarrado. “Es decir, la performance predictiva de la economía no mejoró, en el mismo sentido en que tampoco lo hizo pronosticar cómo saldrán las definiciones por penales, por más datos y video que haya al respecto”, plantea el economista.

En octubre del año pasado, el gobierno de la provincia china de Guangdong -el centro manufacturero de la costa sudeste, que genera un 12% del PBI del país más poblado del mundo- dejó de publicar un reporte mensual sobre la actividad de las fábricas de la región. El motivo: la guerra de tarifas con los Estados Unidos hizo caer la actividad y, tras cinco meses consecutivos de baja, las autoridades locales optaron por cortar el flujo de malas noticias.

Usar los satélites

Una pequeña
startup de San Francisco, SpaceKnow, vio la oportunidad de inmediato y se puso a reconstruir el índice sobre la base de imágenes satelitales. La información se vende a inversores y a fondos, que así sacan una luz de ventaja para sus decisiones de mercado.

De acuerdo con Euroconsult, solo en la última década se lanzaron 730 nuevos satélites. Varias firmas se dedican a decodificar estas imágenes y transformarlas en información relevante para los mercados y los pronósticos económicos: pueden ser movimientos de camiones desde las fábricas, calidad y cantidad de cosechas, espacio ocupado en los estacionamientos no techados de los shoppings -la firma Orbital Insight, de Palo Alto, se especializa en estas mediciones-, densidad de señales de wifi, celulares, etcétera.

La información que proviene de los satélites es solo una de las nuevas fuentes que provee la tecnología: otra es la información de precios online, que está provocando una revolución en la medición de la inflación y mejorando la capacidad de pronosticar los precios.

Estos progresos tienen sus nichos de mercados y pueden dar ventajas predictivas a nivel micro, pero todavía es muy difícil anticipar “huracanes macro”: grandes crisis, etcétera.

En un artículo sobre “El principio de incertidumbre” en economía, David Levine, profesor de Washington University en St. Louis, abunda sobre las cuestiones estratégicas que comentaba Sosa Escudero. En la física existe el principio de Heisenberg, que establece un límite a nuestra capacidad de conocer ciertos hechos en forma simultánea, como la velocidad y la posición de una partícula. En la física cuántica, solo la distribución de probabilidades de ciertos resultados puede determinarse de antemano. “Extrañamente, se espera más de los economistas”, dice Levine.

La analogía con la física es valiosa porque en el principio de Heisenberg el observador interfiere con el sistema, algo que es todavía más pronunciado en la economía: “Somos todos actores en esta disciplina y los modelos que utilizamos determinan cómo nos comportamos. Si se descubre que un modelo explicativo es correcto, esto cambia nuestro comportamiento para adaptarlo al nuevo entendimiento de la realidad, lo que hace que el modelo original deje de ser correcto. En este sentido, el comportamiento humano es incierto por naturaleza”, explica el académico. En términos de mercados, si un modelo considerado eficiente predice una crisis para un determinado día, los inversores venderán con anticipación y la debacle se producirá antes.

En su libro sobre surf y olas gigantes, Casey cuenta cómo en los años 80 se modificaron los modelos matemáticos que hasta entonces no permitían como resultados la formación de “olas monstruo” de la nada (sin un terremoto, un asteroide u otro evento externo que lo cause). Los nuevos modelos sí conceden que la propia dinámica de los océanos puede provocar, muy de vez en cuando, olas de decenas de metros.

Pero la realidad económica, sus corrientes internas y el comportamiento humano pueden ser mucho más complejos y elusivos. Al fin y al cabo, como dice el director del Instituto Interdisciplinario de Economía Política (IIEP) de la Universidad de Buenos Aires, Daniel Heymann, “los economistas estudiamos las interacciones de 7000 millones de personas que tienen cerebros por lo menos tan buenos como los nuestros”.


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