Robert Skidelsky: La negación de los economistas


 

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LONDRES – A comienzos del mes pasado, Andy Haldane, economista jefe del Banco de Inglaterra, dijo que el fracaso de los recientes modelos de previsión de la institución se debía a un “comportamiento irracional”. La incapacidad de detectar esta irracionalidad había llevado a los responsables de las políticas a pronosticar que la economía británica se desaceleraría luego del referendo por el Brexit en junio pasado. Por el contrario, los consumidores británicos se han dedicado a una compra compulsiva e irresponsable desde la votación para abandonar la Unión Europea; y, lógicamente, la construcción, la industria y los servicios se han recuperado.

Haldane no ofrece ninguna explicación para este brote de comportamiento irracional. Tampoco puede hacerlo: para él, la irracionalidad simplemente implica un comportamiento inconsistente con las previsiones surgidas del modelo del Banco de Inglaterra.

Y no se trata solamente de Haldane o del Banco de Inglaterra. Aquello a lo que se refieren los economistas tradicionales cuando hablan de comportamiento racional no es lo que usted o yo pensamos. En lenguaje común, un comportamiento racional es aquel que es razonable según las circunstancias. Pero en el mundo elitista de los modelos de previsión neoclásicos, significa que la gente, equipada con un conocimiento detallado de sí misma, su entorno y el futuro que enfrenta, actúa óptimamente para alcanzar sus objetivos. Vale decir, actuar racionalmente es actuar de una manera consistente con los modelos de comportamiento racional de los economistas. Frente a un comportamiento contrario, el economista reacciona como el sastre que culpa al cliente de que el traje recientemente confeccionado no le quede bien.

Sin embargo, el hecho curioso es que las previsiones basadas en premisas y suposiciones absolutamente irrealistas pueden ser perfectamente útiles en muchas situaciones. La razón es que la mayoría de las personas son animales de costumbre. Dado que sus preferencias y circunstancias en verdad no cambian de un día para el otro, y porque sí intentan conseguir la mejor ganga cuando van de compras, su comportamiento exhibirá un alto grado de regularidad. Eso lo torna predecible. No hace falta demasiada economía para saber que si el precio de nuestra marca preferida de pasta dental aumenta, lo más probable es que cambiemos por una marca más barata.

Los modelos de previsión de los bancos centrales esencialmente utilizan la misma lógica. Por ejemplo, el Banco de Inglaterra (correctamente) predijo una caída del tipo de cambio de la libra esterlina luego de la votación por el Brexit. Esto haría que los precios subieran -y, por lo tanto, que el gasto de los consumidores se desacelerara-. Haldane todavía sigue creyendo que esto sucederá; el error del Banco de Inglaterra fue más una cuestión de “timing” que de lógica.

Esto equivale a decir que la votación del Brexit no cambió nada fundamental. La gente seguiría comportándose exactamente como suponía el modelo, sólo que con un conjunto diferente de precios. Pero cualquier predicción basada en patrones de comportamiento recurrentes fallará cuando sucede algo genuinamente nuevo.

Un cambio fuera de rutina hace que el comportamiento se vuelva fuera de rutina. Pero fuera de rutina no significa irracional. Significa, en la jerga económica, que los parámetros han cambiado. La certeza de que mañana será más o menos como hoy se ha desvanecido. Nuestros modelos de riesgo cuantificable fallan cuando se enfrentan a una incertidumbre radical.

El Banco de Inglaterra admitió que el Brexit crearía un período de incertidumbre, que sería malo para los negocios. Pero la nueva situación que generó el Brexit en verdad fue muy diferente de lo que esperaban los responsables de las políticas, con sus oídos sintonizados casi por completo con la City de Londres. En lugar de sentir que van a estar peor (como “racionalmente” deberían pensar), la mayoría de los votantes a favor de “Irse” creen que estarán mejor.

Justificado o no, el hecho importante sobre este sentimiento es que existe. En 1940, inmediatamente después de la caída de Francia a mano de los alemanes, el economista John Maynard Keynes escribió a un corresponsal: “A título personal, ahora me siento completamente confiado por primera vez de que ganaremos la guerra”.  De la misma manera, muchos británicos ahora están más confiados en el futuro.

Este, entonces, es el problema -que Haldane vislumbró pero no pudo admitir- con los modelos de previsión del Banco de Inglaterra. Las cosas importantes que afectan a las economías se producen fuera de los propios límites de los modelos económicos. Es por este motivo que los pronósticos macroeconómicos terminan en las rocas cuando el mar no está completamente sereno.

El desafío es desarrollar modelos macroeconómicos que puedan funcionar en condiciones tormentosas: modelos que incorporen incertidumbre radical y por lo tanto un alto grado de imprevisibilidad en el comportamiento humano.

La economía de Keynes tenía que ver con la lógica de la elección en un estado de incertidumbre. Él quería extender la idea de la racionalidad económica para incluir el comportamiento frente a la incertidumbre radical, cuando enfrentamos no sólo desconocidos, sino desconocidos inescrutables. Esto por supuesto tiene implicancias mucho más severas para la política que un mundo en el cual podemos esperar razonablemente que el futuro sea más o menos como el pasado.

Hubo unos pocos intentos aislados de enfrentar el desafío. En su libro de 2011 Más allá de los mercados mecánicos, los economistas Roman Frydman de la Universidad de Nueva York y Michael Goldberg de la Universidad de New Hampshire sostenían convincentemente que los modelos de los economistas deberían intentar “incorporar factores psicológicos sin suponer que los participantes del mercado se comportan irracionalmente“. Al proponer una estrategia alternativa para los modelos económicos que ellos llaman “economía del conocimiento imperfecto“, instan a sus colegas a abstenerse de ofrecer “predicciones agudas” y sostienen que los responsables de las políticas deberían apoyarse en “rangos de guía”, basados en parámetros históricos, para contrarrestar las oscilaciones “excesivas” de los precios de los activos.

El matemático ruso Vladimir Masch ha generado un esquema ingenioso de “optimización restringida al riesgo“, que da lugar de manera explícita a la existencia de una “zona de incertidumbre”. La economía debería ofrecer “estimaciones muy aproximadas” que exijan “sólo cantidades modestas de modelos y esfuerzo computacional”.

Pero esos esfuerzos por incorporar incertidumbre radical en los modelos económicos, por más valerosos que sean, son víctimas del sueño imposible de domesticar la ambigüedad con matemática y (en el caso de Masch) con ciencia informática. Haldane también parece depositar su fe en conjuntos de datos más amplios.

Keynes, por su parte, no pensaba para nada de esta manera. Quería una economía que diera libertad total de criterio, enriquecida no sólo por la matemática y las estadísticas, sino también por la ética, la filosofía, la política y la historia -temas ausentes en la formación de los economistas contemporáneos, dejando un esqueleto matemático y computacional-. Para ofrecer descripciones sensatas del mundo, los economistas, solía decir, deben estar bien educados.

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 NOTA ORIGINAL:

Economists in Denial

Robert Skidelsky

LONDON – Early last month, Andy Haldane, Chief Economist at the Bank of England, blamed “irrational behavior” for the failure of the BoE’s recent forecasting models. The failure to spot this irrationality had led policymakers to forecast that the British economy would slow in the wake of last June’s Brexit referendum. Instead, British consumers have been on a heedless spending spree since the vote to leave the European Union; and, no less illogically, construction, manufacturing, and services have recovered.

Haldane offers no explanation for this burst of irrational behavior. Nor can he: to him, irrationality simply means behavior that is inconsistent with the forecasts derived from the BoE’s model.

It’s not just Haldane or the BoE. What mainstream economists mean by rational behavior is not what you or I mean. In ordinary language, rational behavior is that which is reasonable under the circumstances. But in the rarefied world of neoclassical forecasting models, it means that people, equipped with detailed knowledge of themselves, their surroundings, and the future they face, act optimally to achieve their goals. That is, to act rationally is to act in a manner consistent with economists’ models of rational behavior. Faced with contrary behavior, the economist reacts like the tailor who blames the customer for not fitting their newly tailored suit.

Yet the curious fact is that forecasts based on wildly unrealistic premises and assumptions may be perfectly serviceable in many situations. The reason is that most people are creatures of habit. Because their preferences and circumstances don’t in fact shift from day to day, and because they do try to get the best bargain when they shop around, their behavior will exhibit a high degree of regularity. This makes it predictable. You don’t need much economics to know that if the price of your preferred brand of toothpaste goes up, you are more likely to switch to a cheaper brand.

Central banks’ forecasting models essentially use the same logic. For example, the BoE (correctly) predicted a fall in the sterling exchange rate following the Brexit vote. This would cause prices to rise – and therefore consumer spending to slow. Haldane still believes this will happen; the BoE’s mistake was more a matter of “timing” than of logic.

This is equivalent to saying that the Brexit vote changed nothing fundamental. People would go on behaving exactly as the model assumed, only with a different set of prices. But any prediction based on recurring patterns of behavior will fail when something genuinely new happens.

Non-routine change causes behavior to become non-routine. But non-routine does not mean irrational. It means, in economics-speak, that the parameters have shifted. The assurance that tomorrow will be much like today has vanished. Our models of quantifiable risk fail when faced with radical uncertainty.

The BoE conceded that Brexit would create a period of uncertainty, which would be bad for business. But the new situation created by Brexit was actually very different from what policymakers, their ears attuned almost entirely to the City of London, expected. Instead of feeling worse off (as “rationally” they should), most “Leave” voters believe they will be better off.

Justified or not, the important fact about such sentiment is that it exists. In 1940, immediately after the fall of France to the Germans, the economist John Maynard Keynes wrote to a correspondent: “Speaking for myself I now feel completely confident for the first time that we will win the war.” Likewise, many Brits are now more confident about the future.

This, then, is the problem – which Haldane glimpsed but could not admit – with the BoE’s forecasting models. The important things affecting economies take place outside the self-contained limits of economic models. That is why macroeconomic forecasts end up on the rocks when the sea is not completely flat.

The challenge is to develop macroeconomic models that can work in stormy conditions: models that incorporate radical uncertainty and therefore a high degree of unpredictability in human behavior.

Keynes’s economics was about the logic of choice under uncertainty. He wanted to extend the idea of economic rationality to include behavior in the face of radical uncertainty, when we face not just unknowns, but unknowable unknowns. This of course has much severer implications for policy than a world in which we can reasonably expect the future to be much like the past.

There have been a few scattered attempts to meet the challenge. In their 2011 book Beyond Mechanical Markets, the economists Roman Frydman of New York University and Michael Goldberg of the University of New Hampshire argued powerfully that economists’ models should try to “incorporate psychological factors without presuming that market participants behave irrationally.” Proposing an alternative approach to economic modeling that they call “imperfect knowledge economics,” they urge their colleagues to refrain from offering “sharp predictions” and argue that policymakers should rely on “guidance ranges,” based on historical benchmarks, to counter “excessive” swings in asset prices.

The Russian mathematician Vladimir Masch has produced an ingenious scheme of “Risk-Constrained Optimization,” which makes explicit allowance for the existence of a “zone of uncertainty.” Economics should offer “very approximate guesstimates,” requiring “only modest amounts of modeling and computational effort.”

But such efforts to incorporate radical uncertainty into economic models, valiant though they are, suffer from the impossible dream of taming ambiguity with math and (in Masch’s case) with computer science. Haldane, too, seems to put his faith in larger data sets.

Keynes, for his part, didn’t think this way at all. He wanted an economics that would give full scope for judgment, enriched not only by mathematics and statistics, but also by ethics, philosophy, politics, and history – subjects dropped from contemporary economists’ training, leaving a mathematical and computational skeleton. To offer meaningful descriptions of the world, economists, he often said, must be well educated.