Los pronósticos en economía difícilmente puedan dar lugar a predicciones libres de error, pero mejoran la calidad de respuesta de quien toma decisiones.

El problema de las predicciones

A pesar de los esfuerzos de la gente dedicada profesionalmente a la formulación de pronósticos, a la mejora y aparición de métodos de cada vez, de mayor y mejor alcance, no existe prueba concluyente de una mayor consistencia y precisión en los resultados obtenidos para determinados métodos, en algunas ocasiones unos lo hacen mejor, en otras ocasiones serán otros. Lo que pareciera una regularidad, es que cuanta más importancia y precisión se necesita, mayores son los fallos.

Uno puede a partir de los números reconstruir con gran precisión las interrelaciones entre variables macroeconómicas con base en modelos econométricos con nodos y capas de ajuste neural, pero es imposible predecir a partir de ellos, lo que acontecerá con las variables importantes en el futuro. Es una regularidad que a medida que avanzamos cualquier proyección en el tiempo, el mismo modelo nos anuncia errores mayores de predicción. En economía utilizamos la condición “céteris páribus”, que explica el alcance de la distorsión predictiva y limitada de los modelos económicos, esa expresión significa que permaneciendo constantes todas las variables de una situación, menos aquellas cuyas influencias que se desean estudiar, con un error de significación, se puede anticipar la cuantificación futura de esas influencias que se pretenden evaluar. El drama es que la realidad no se acomoda a la condición «ceteris páribus».

La consistencia retrospectiva y la pobreza predictiva

Una validación de la hipótesis de que los modelos son fiables de manera retrospectiva pero no de modo prospectivo, es el caso de la relación entre la liquidez monetaria y las reservas internacionales netas como determinantes de la tasa de cambio en el mercado llamado paralelo. Utilizando una aplicación de «minería de datos» con capacidad de ajuste neural, para analizar dos series temporales una para el lapso: 1998-2014 y la misma para el lapso: 1998-2016, los resultados fueron los siguientes:

Los niveles de predictibilidad y estabilidad son excelentes, pero si se intenta utilizar los resultados del 2014 con datos del 2016, para hacer una predicción, con base al modelo del 2014 el resultado es realmente inconsistente. Igualmente si utilizamos el modelo actualizado a 2016 para probar la consistencia para fechas anteriores al 2014, el modelo actualizado falla.

Si cargamos la data real del mes de agosto 2016, en ambos modelos: el formulado con los datos de la serie 1998-2014, da un pronóstico  realmente inconsistente: -40.964,88, si utilizamos el formulado con la serie 1998-2016: la predicción si lo es.

A la inversa, si cargamos los datos del mes de enero 2014, en el modelo formulado con la serie 1998-2014, este último da como estimación un resultado de mayor consistencia que el modelo creado con datos de la serie 1998-2016.

La gente toma decisiones bajo supuestos restrictivos de lo que llamamos realidad, pues se fija la atención en determinados aspectos que se consideran cruciales en la explicación de un fenómeno. Por ejemplo, en el caso de la inflación siempre aparece el estado de la liquidez monetaria como factor con incidencia sobre el fenómeno, más específicamente es corriente escuchar sobre la emisión inorgánica de monedas y billetes como origen del mal. Pero resulta ser que la liquidez monetaria no solo recibe las influencias de la emisión inorgánica de monedas y billetes, también las recibe de la expansión secundaria del mismo. Además, si la economía muestra crecimiento económico, puede ocurrir que haya emisión de monedas y billetes con expansión secundaria de dinero y no se presente el fenómeno inflacionario. Cuando se entra en estas elucubraciones ya empezamos a tomar conciencia del limitado alcance de los pronósticos.

Pero la gente jamás deja de especular sobre lo que acontecerá en el futuro y a partir de ello actuar en el presente, con el inevitable impacto sobre ese mismo futuro que se pretende auscultar. Pero a la paradoja del pronóstico se suma la inestabilidad del entorno que da lugar a un destape de más peticiones sobre el qué pasará cuando la mayor incertidumbre se hace presente y menos fiables son los modelos. ¿Será un desperdicio dedicar tiempo y recursos a la exploración de posibles comportamientos que por definición son casi imposibles de lograr?. Pensamos que no es un desperdicio, porque igualmente la gente siempre lo hará y con mayores consecuencias al no conocer el alcance de su reflexión. La ventaja de  quienes lo hacen sujetos a una heurística formal, es que pueden identificar mejor los cambios de entorno, interpretar más finamente sus impactos y poseer una mejor capacidad de respuesta.

Los modelos referidos

Modelo óptimo para la serie temporal mensual 1998 – enero 2014

Modelo óptimo para la serie temporal mensual 1998 – agosto 2016