Citando al experto estadístico y escritor del best-seller “El Cisne Negro”, Nassim Taleb, “los humanos tenemos miedo de vivir en un mundo que no entendemos”. De este miedo natural e intrínseco al ser humano surge la necesidad de explicar lo que está a nuestro alrededor.

Al ser humano no le gusta ser vulnerable. Del mismo modo, al economista no le gusta pensar que no entiende el porqué de las decisiones económicas.

El economista se enfrenta en su labor a un problema multidimensional: el uso de datos pasados para validar modelos teóricos generales supuestos usando distribuciones de estadísticas predispuestas.

Nada ha pasado hasta que ha sucedido. Esto significa que es imposible, por definición, saber el futuro. A lo máximo que podemos llegar es a apostar más o menos profesionalmente. Pues bien, los economistas apuestan, y mucho. Citando a Xavier Sala-i-Martin:

[…] todos los modelos econométricos de previsión utilizan los datos del pasado para vaticinar el futuro. Y, como ya he indicado en alguna otra ocasión, eso es como conducir un coche mirando por el retrovisor: si la carretera es recta y no giras el volante, no pasa nada y todo el mundo piensa que sabes lo que haces. Ahora bien, si giras cuando no hay curva o tiras recto cuando la hay, te vas directo a la cuneta y la gente se ríe de tu incompetencia. Eso exactamente lo que pasa con los modelos econométricos de predicción, por más sofisticados que sean. […]

El método de estimación más sencillo para modelos lineales es la minimización de los errores de estimación al cuadrado. Este método o “mínimos cuadrados ordinarios” no es más que una media condicional, sujeta al resto de variables explicativas del modelo, y a que “todo lo no modelado” siga igual o “ceteris paribus”. Así, cuando predecimos estamos hallando el valor medio esperado. Y la cultura popular, muy sabia, nos dice: las medias verdades no son verdades. O lo que es lo mismo, las medias dan una información parcial, y a menudo, engañosa.

El segundo gran problema de la economía es su sumisión a la teoría. En cierto modo, es deseable disponer de los conocimientos teóricos de comportamiento de la economía. Es necesario para enfrentarse a los datos, para, por lo menos, saber si éstos verifican patrones (modelos) que siguen una racionalidad dada. El problema es que, al ser la economía una ciencia a menudo “no falsable”, no podemos contrastar con los datos si en realidad los modelos son los correctos para verificar las hipótesis (preguntas) que nos podemos plantear. Definimos el concepto de falsabilidad en el sentido del filósofo Karl Popper: “constatar una teoría significa intentar refutarla mediante un contraejemplo. Si no es posible refutarla, dicha teoría queda corroborada, pudiendo ser aceptada provisionalmente, pero nunca verificada.”

Continuando con las mismas metáforas diríamos, (i) según Sala-i-Martín, sólo podemos anticipar las curvas futuras de la carretera en función de las curvas observadas pasadas, suponiendo que se distribuyen de cierta manera, dados ciertos factores externos (ambientales, coche, etc). Pero si de repente llueve, o una carretera vira repentinamente, si nunca habíamos visto este suceso, nunca podremos anticiparlo. En términos de (ii) Nassim Taleb, hasta que el hombre no fue a Australia nunca se había visto un cisne negro, extendiéndose la teoría hasta entonces de que “todos los cisnes son blancos”, modelo que era contrastado fehacientemente por los datos… pero en realidad, no era una certeza. O finalmente, en terminología de Popper: nunca podremos verificar una teoría económica con un contraejemplo, puesto que las decisiones humanas son irrepetibles y únicas. Lo máximo a lo que podemos aspirar es a aceptar (no rechazar) los modelos … ¡mientras no se observe lo contrario!

Finalmente, resaltar una comparación de la economía con la física. En concreto, se trata de una limitación compartida. En esta última se conoce desde hace mucho tiempo el “principio de incertidumbre” de Heisenberg, según el cual cuando intentamos observar una partícula, la iluminamos, moviendo con ello el lugar en que se encuentra la partícula objeto de observación. Esto implica la imposibilidad de verificar simultáneamente su posición y moméntum (masa por velocidad). Pues bien, en economía nos enfrentaríamos a algo similar: cuando observamos los datos (partículas), los iluminamos con un modelo (luz) determinado, la cual condiciona la propia la verificación de las hipótesis bajo dicho modelo. Es imposible saber simultáneamente si fallamos en las hipótesis (preguntas sobre los datos) o sobre el modelo usado para plantear las hipótesis.

Las predicciones económicas no son ni mucho menos el objeto principal del trabajo de un economista. Deben realizarse (y leerse) con mucha precaución. Pero de nuevo, nos quedamos con las palabras de Xavier Sala-i-Martín: “[…] mi trabajo como economista no es el de adivinar el futuro, sino el de diagnosticar problemas económicos y encontrar e implementar soluciones […]”.