Las matemáticas, los economistas y la crisis

El debate sobre si los modelos matemáticos tenían lugar en la ciencia económica se cerró hace varias décadas, por lo menos en los principales centros del mundo académico. Hubo voces, muchas de ellas ilustradas, en contra de la matematización creciente de la economía.

Por ejemplo, el célebre John Maynard Keynes en su Teoría General criticó explícitamente el uso de modelos «pseudomatemáticos» en el análisis económico. Para Keynes, muchos de los trabajos de economía matemática eran tan imprecisos como los supuestos en los que se basaban y no tenían en cuenta las complejidades ni las interdependencias del mundo real.

Copia

Friederich von Hayek, premio Nobel de Economía en 1974, también criticó la tendencia de los economistas a copiar la metodología de las ciencias exactas. Hayek consideraba que la aplicación excesiva de las matemáticas había creado cierta ilusión entre los economistas de que podían modelar y predecir el mun-do real.

A pesar de estas opiniones, el avance de los modelos matemáticos en economía fue imparable.

Quizás quien más contribuyó a este fenómeno fue Paul Samuelson, un economista de MIT (y también premio Nobel) que en 1947 publicó un libro titulado «Fundamentos del análisis económico».

Este libro, que Samuelson escribió a los 23 años como tesis doctoral, se convirtió en la piedra angular sobre la que por los próximos cincuenta años se construyó el edificio teórico de la economía moderna. Una de sus innovaciones fue introducir al análisis económico métodos matemáticos desarrollados para estudiar los fenómenos termodinámicos.

La matematización de la economía se extendió rápidamente a las finanzas. Una de las innovaciones teóricas más revolucionarias en esta subdisciplina fue la fórmula para valuar opciones desarrollada en 1973 por Fischer Black y Myron Scholes. A partir de entonces, Wall Street comenzó a prestar cada vez más atención a los modelos matemáticos para valuar derivados y productos estructurados. Como la complejidad de estos modelos era enorme y no había muchos economistas con formación matemática tan avanzada, los bancos comenzaron a contratar doc-torados en física. Así, surgió una nueva especie en la fauna de la industria financiera: los quants o rocket scientists.

Aunque eran mirados con cierto desprecio por los traders, sin ellos Wall Street nunca hubiera llegado a ser lo que fue.

Mea culpa

Cuando estalló la crisis a fines de 2008, muchos analistas culparon a los quants por haber creado instrumentos financieros basados en modelos matemáticos y estadísticos que no reflejaban las complejidades ni las posibilidades del mundo real. Nassim Taleb fue quien expuso esta tesis de manera más pública y más contundente en su best seller «El cisne negro». Curiosamente, uno de los primeros en hacer un mea culpa fue el ya fallecido Paul Samuelson, quien reconoció que la economía estaba lejos de ser una ciencia exacta.

Andrew Lo, un respetado profesor de finanzas de MIT, la catedral de los quants, recientemente presentó un trabajo en el que lanza una crítica demoledora a la aplicación de métodos cuanti-tativos en la economía y las finanzas. Según Lo, estas disciplinas sufren una envidia casi freudiana por la física.

También reconoce que no se puede discutir el futuro de las finanzas sin discutir el papel que jugaron los modelos cuantitativos en la crisis financiera. Ni los MBS, ni los CDD, ni los CDS, ni el resto de la sopa de letras de activos tóxicos existirían si no fuera por los modelos cuantitativos. Sin embargo, Lo les asigna, a lo sumo, el papel de cómplices en gestar la crisis.

Lo rescata la distinción que hizo en los años veinte el economista Frank Knight entre riesgo e incertidumbre. Mientras que al primero se le puede asignar una función de probabilidad conocida, al segundo no. Es decir, la incertidumbre sería el azar puro. Utilizando esta distinción construye una taxonomía de la incertidumbre según ésta sea totalmente reducible (certeza), parcialmente reducible o irreducible. Esta taxonomía permitiría clasificar a la totalidad del conocimiento humano. Por ejemplo, la religión manejaría incertidumbre irreducible, la psicología y la economía incertidum-bre parcialmente reducible; y la matemática y la física, certeza.

Paradigma

A partir de estos conceptos, Lo pretende establecer un nuevo paradigma para la ciencia económica, más cercano a la biología y a la meteorología. Para ello también incorpora los avances en la economía del comportamiento (behavioral economics), que hace uso de los avances en la psicología del comportamiento para explicar fenómenos económicos o financieros. También rechaza dos supuestos básicos del modelo económico tradicional: el del individuo racional ultramaximizador y el de los mercados eficientes.

Para superar las limitaciones de los modelos actuales, Lo propone incorporar de forma explícita el miedo y la codicia (las dos emociones que más atentan contra la racionalidad). El desafío teórico no es menor. Los académicos podrán debatir, pero la realidad del mercado es la que al final validará o no los nuevos modelos. Y aunque fueran validados, la prudencia sugiere que los legos mantengamos cierto escepticismo.