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Estadística, probabilidad, y las burradas de las predicciones sobre el futuro

He recibido un comentario que resume muy bien muchos de los mitos comúnmente aceptados en relación con la economía, que sorprendentemente aún sobreviven.  Lo he querido citar textualmente y de forma íntegra porque hace un compendio muy bueno de todas las ideas vigentes antes de 2008 acerca de la economía.

Decía el comentario:

Vuestro uso de la palabra predecir no es la mejor opción para relacionarla con la estadística, la economía o la probabilidad. La palabra correcta debería ser estimar puesto que eso es lo que hacen esas estas ciencias. Al utilizar predecir y estadística en el contexto que hacéis tergiversáis el real objetivo y la capacidad de esta ciencia. 

No hay que confundir la estadística con la probabilidad. La estadística estudia una serie de datos y ya sea descriptiva o inferencial, crea un modelo y determina los posibles futuros escenarios. La probabilidad nos ayuda a calcular la posibilidad de que cada escenario ocurra. Si la probabilidad de que ocurra cierto escenario es del 90% esto no quiere decir que vaya a ocurrir, ya que existe un 10% en contra.

En el caso de un QE3 es el resultado de una acción humana, no aleatoria y por ende no estudiable mediante estadística. Creo que has caído en un pequeño error ya que existe una rama de la estadística para medir resultados que dependan de hechos ya conocidos sumando sus probabilidades, se llama estadística bayesiana. Si va a existir un QE3 o no, es la decisión no aleatoria de la FED pero esta decisión se basa en una serie de datos y hechos conocidos en su mayoría: inflación, desempleo, PIB, etc. Si aplicamos la estadística y la probabilidad bayesiana para saber posibles futuros escenarios y que tan posible es basándose en los hechos que ya sabemos es muy posible que tengamos un resultado cercano. Por qué? porque la FED también utiliza la estadística bayesiana para saber que Efectos tendrá cada decisión que tomen y la probabilidad de ocurrencia de cada uno. Miden cada escenario para cada distinta decisión y se escoge el que mejores resultados pueda dar dependiendo de las restricciones y datos conocidos.

Así pues creo que la estadística sí puede estudiar la posibilidad de un QE3, claro esto no quiere decir que su resultado sea 100% seguro, sólo será una estimación con algún porcentaje de Error. Pero es mejor que nada, porque aunque no tendremos la misma información de los grandes inversionistas, al menos tendremos mas información que la mayoría.

Predecir o estimar

 

Estimar es juzgar, creer.  Predecir es anunciar por revelación, ciencia o conjetura algo que ha de suceder.  Cuando se trata de analizar tendencias, en realidad no importa tanto estimar, porque el dinero no se va a comportar como creemos, sino que lo que se ocupa es predecir.  En las ciencias exactas se puede predecir usando la ciencia a niveles tan precisos que se puede mandar una pequeñísima sonda espacial a lo largo de una trayectoria que puede ser anticipada con herramientas matemáticas usando ecuaciones y algoritmos muy probados.

Cosa distinta sucede con las ciencias sociales, donde el objeto de estudio no es un objeto inanimado de conducta aleatoria, sino un ser humano.

Uso de la probabilidad

 

Sabemos que la economía no es un conjunto de números que son su propia causa y efecto, sino que los números están determinados por acciones humanas.  Daniel Kahneman, psicólogo, economista y premio Nobel en economía en 2002, propone la teoría de las perspectivas (prospect theory), según la cual las personas toman decisiones en entornos de incertidumbre y se apartan de los principios básicos de la probabilidad.  ¿Será posible que un conjunto de decisiones humanas que se apartan de la probabilidad en su conjunto puedan ser objeto de probabilidad?  ¿O será este uso de la probabilidad simplemente un adefesio conceptual para implementar numerología moderna?

El modelo numerológico que usa estadística y probabilidad es algo que ya se vio en la crisis de 2008 como algo que no sirvió.  Usa variables interdependientes como independientes, con lo que agrega un sesgo no estadístico, y esencialmente hace inútiles los resultados del modelo.  Y si crees que estoy diciendo algo subjetivo, mira lo que dijo Bernanke en 2007 basado en "estadística bayesiana":

"All that said, given the fundamental factors in place that should support the demand for housing, we believe the effect of the troubles in the subprime sector on the broader housing market will likely be limited, and we do not expect significant spillovers from the subprime market to the rest of the economy or to the financial system".

Fuente: Why You Probably Shouldn't Trust Ben Bernanke's Rosy Forecast

Con esas palabras, resulta claro que Bernanke y los de la FED no esperaban que el mercado subprime extendiera su crisis al resto del sistema financiero.  ¿Se equivocaron?  Pues sí, a lo grande.  Se volvió una crisis mundial.

Pero Bernanke no estaba sólo en sus predicciones fallidas, pues las universidades de Harvard y Yale, las que le enseñan economía al mundo, tuvieron pérdidas con la crisis (Harvard and Yale Report Losses in Endowments). 

Ya en mi post anterior Económica neoclásica: Una religión sin sustento científico había tratado  los problemas de la economía neoclásica y sus modelos de simulación mal hechos, que usan deformaciones de la probabilidad y estadística de forma aberrante.  Y como si esto no fuese suficiente, a las deformaciones en la metodología de los números se suman las deformaciones conceptuales, como por ejemplo el mito de que un aumento de PIB implica desarrollo (Los problemas del indicador PIB para medir "crecimiento").

Si no me crees, puedes leer al economista mexicano Rafael Isás en su post La teoría económica neoclásica, ¿ciencia exacta o dinerología vulgar?

Cuando hablamos de probabilidad de que salga un número en la lotería, hablamos de probabilidades, pero no quiere decir que se pueda decir cuál será el próximo número ganador, no se puede predecir el resultado del próximo evento.  ¿Podemos predecir un QE causado por seres humanos? ¿Podemos predecir al ser humano?  Basta con analizar la teoría del rational choice y las motivaciones del individuo, para constatar que la maximización no es lo único que mueve a las personas a actuar, lo que dificulta mucho modelar matemáticamente la conducta de las personas.

Un caso donde modelar con probabilidades no es posible es el QE3, que si bien puede tener como referencia algunos indicadores macroeconómicos, en realidad necesita responder a un aspecto político y social en EUA para no destruir la gobernabilidad de la Reserva Federal.  Aquí podemos citar a Joan Prats:

No habrá desarrollo humano sin buena política. Pero, si como dice Manolo Zafra, la mala política no se corrige
con la ética sino con la buena política, entonces ¿para qué sirve la ética?

Fuente: Etica para polítcos 1: Autodominio y autoconocimiento - Joan Prats

Para que haya auténticos pactos necesitamos una reconstrucción de partidos políticos institucionalizados capaces de generar programas y de representar a la población. La función de agregación de demandas sociales fragmentadas, para traducirlas en políticas públicas de interés general, requiere nuevos y mejores partidos.

Fuente: Joan Prats: Bolivia tras el fracaso de la “democracia pactada”

La toma de decisiones de la FED ha de tener más un componente político que probabilístico.  Lo que está en juego no es la cantidad de votos de los estadounidenses frente a un bipartido, sino la gobernabilidad de la FED sobre el sistema financiero mundial.

Uso de la estadística

Cabe añadir que cuando usamos estadísticas para estimar indicadores, estamos sujetos a error, algo que yo ya había tratado en mi post ¿Le creemos a las estadísticas?.  Hay errores estadísticos medibles, que suceden cuando nos apegamos a un gran rigor metodológico.  Pero luego vienen las mentiras estadísticas que suceden cuando se rompe ese rigor, o cuando se deforman los indicadores para tratar de que reflejen lo que no es, lo cual equivale a mentir con números "maquillados" (Inflación en EUA: ¿Mentir estadísticamente?).

Mala información, malas decisiones

Con conceptos deformados o mala información se es propenso a tomar malas decisiones, ya sea de inversión o para efectos de planear finanzas personales futuras.  La probabilidad y estadística tienen limitaciones, y al igual que cualquier herramienta, puede ser y ha sido mal usada.

Cuando se trata de economía hablamos de una ciencia social, el estudio del ser humano, y pensar que usando números para predecir números (el dinero es causa y efecto), ignorando la naturaleza no aleatoria de los seres humanos, convierte cualquier estimación en un mamarracho conceptual.  Olvidarnos del ser humano es usar un enfoque maquinocéntrico, como pensar que un carro vacío fuera la causa y el efecto de la idiosincracia de conducción en un país, de modo que las multas de trásito son culpa de los carros y no de los choferes, de modo que los choferes no tienen participación de ningún tipo en el desenlace de los acontecimientos viales.

Eliminar al ser humano de una ciencia que estudia al ser humano es absurdo.  Convertir una ciencia social en numerología financiera es como creer que la economía podría funcionar sola sin seres humanos.  Ignorar al ser humano ignorando la naturaleza no aleatoria de su conducta es una aberración metodológica y los resultados que arroje cualquier análisis numérico será un adefesio.

El futuro no es una extrapolación lineal del pasado cuando las circunstancias cambian.  Encerrarse en el tecnicismo matemático es una manera de enredar a la gente hablando en jerga, y para no caer en estos enredos mentales es preciso el pensamiento crítico.

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  1. en respuesta a Ramon13
    -
    Joaquin Gaspar
    #20
    21/06/11 20:16

    Sé que la Estadística en sus diversas ramas no es 100% segura, en esta vida solo los impuestos y la muerte lo son; siempre existe un rango de error pero aún así es una de las herramientas más poderosas que tenemos a la fecha para analizar y estimar datos, lo cual creo es mejor que nada.

    Quienes hacen investigación económica utilizan esta ciencia, a veces sus conclusiones son incorrectas a veces son acertadas, a veces la utilizan para contradecir, otras para reafirmar, a veces la moldean a su favor y otras son mas honestos, pero al fin de cuentas la utilizan, así que cuando alguien dice que cierto fenómeno en la economía es: no estudiable mediante estadística, me inclino a pensar que esa persona no esta dentro del círculo de quienes realizan investigación económica y es una simple opinión como la mía que soy apenas estudiante con miras a graduarse.

    Buen link
    No dudo que los modelos se equivocaran pero bien se dice que todo modelo están fiable como los datos que se ingresan. A veces se cometen errores consciente o inconscientes en la selección de datos y la selección del modelo. Es como muchas cosas en la vida, La idea es buena, donde siempre fallamos es en la aplicación

    Saludos.
    Buen link

  2. en respuesta a Gaspar
    -
    #19
    21/06/11 19:45

    Empezando por decir que no soy un experto en estadistica, solo me toco dos años y la econometria dos años mas. No es mi campo, pero si tengo experiencias acertadas y otras que no se han cumplido.
    Los modelos estadisticos son complejos...Te envio un pdf, que analizaba los brotes verdes en 2009, como veras depende de que modelo se utilize, en 2009,nos indicaba que la economía estadounidense ya ha salido de la recesión...mientras que la economía española parece estar encaminándose hacia el final de su periodo de recesión.
    http://www.crisis09.es/libro_crisis/capitulo1.pdf
    Como estan ambas economias en 2011 ?

  3. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #18
    21/06/11 16:54

    La verdad, usaría probabilidad bayesiana, ya que conozco a priori los resultados anteriores de los ingenieros. Sé por su historial cuantas veces han errado y cuantas acertado. Así buscaría la probabilidad de que erraran esta vez dado sus errores del pasado.

    El mundo es complicado pero tenemos herramientas que pueden sino resolverlo ayudarnos.

    Sé que tal vez soy joven e imprudente y me falta mucho por aprender y todavía mas tiempo para equivocarme, pero tal y como dijo Aquiles: Siempre hay tiempo para que los viejos aprendan

    Saludos

  4. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #17
    21/06/11 00:24

    Entiendo que quieras no creer en nada que no esté demostrado. He aquí el siguiente ejemplo. Tu eres el encargado de decir si el transbordador espacial Challenger debe o no despegar. En la base Vandenberg cohetes con diseño similar a los cohetes auxiliares SRB han tenido fugas en días fríos. Tienes encima la presión de los medios que están impacientes por ver el lanzamiento, y los costos de nómina se van arriba con cada día en que no hay despegue y te consume el presupuesto.

    Vas donde los ingenieros y ellos no recomiendan lanzar, o al menos no van a firmar diciendo que si se puede lanzar, porque conocen lo de los cohetes de Vandenberg. Tu les preguntas por evidencia y ellos no te la pueden dar, porque el problema de las fugas está en investigación, pero se sospecha que es por el frío y el diseño de los anillos. Sabes que ellos no se pondrán la soga al cuello dando el aval para lanzar.

    Pensemos que no sabes lo que le pasará al Challenger. ¿Qué haces? ¿Lanzas o no?
    Si lanzas, tendrás la evidencia que muestra que era inseguro lanzar, y eso costará dos años sin vuelos por haber no sacrificado unos días de nómina.

    El mundo real es algo complicado. las decisiones bajo incertidumbre a menudo no permiten tener evidencia para todo, y para el momento en que hay evidencia, es demasiado tarde. El mundo real siempre encuentra la manera de hacerse difícil de modelar.

  5. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #16
    21/06/11 00:00

    Cuando la gente habla de Bayes, el consenso acerca de lo grandioso del método es preocupante. Es tan preocupante como la exuberancia irracional de una burbuja especulativa inmobiliaria en españa o la subprime en EUA. Un verdadero científico no califica ni se enamora de un método, sino que lo usa, a sabiendas de que podría tener problemas. Mientras más limitaciones tenga un método, mejor se conocen sus alcances y limitaciones. Pero cuando se encuentra un método que parece la pomada canaria, el bálsamo de fierabrás de la estadística, eso es preocupante.

    Como Bayes se usa para estimar en finanzas, nadie está interesado en cuestionar el método, lo cual deja algo para pensar.

    La mejor manera de empezar a encontrar fuentes de falla del modelo es buscar errores en las aplicaciones de Bayes en campos no asociados con las finanzas. Es que al fin y al cabo lo que se hace es realizar inferencias, y las fallas son fallas de inferencia que determinan los límites de fiabilidad en el uso.

    Entre los aspectos cuestionables de Bayes está la subjetividad asociada a la probabilidad inicial que cambia radicalmente la probabilidad final. Hay otros aspectos que están sujetos a debate como la idea de distribuciones de probabilidad para un parámetro, y el concepto de "degrees of belief" mezclado con probabilidades, entre otros. Claro, Bayes es mucho más fácil de usar que otros métodos y según algunos presenta ventajas en materia de convergencias, pero no por fácil debe usarse de forma incauta, sin conocer sus limitaciones.

    Potential Applications and Pitfalls of Bayesian Inference of Phylogeny
    http://163.238.8.180/~fburbrink/Courses/Seminar%20in%20Systematics/Huelsenbeck%20SYs%20Bio.pdf

    GENETIC EVIDENCE IN PATERNITY CASES: WHAT THE LAWYER MUST KNOW
    http://www.fa-ir.org/alabama/cs/cs_dna.htm

    Fly-by-Wire Finance
    http://people.brandeis.edu/~blebaron/blogs/fywfinance.html

    No es de extrañarse que la gente se enamore del método. Pero de que sea relativamente ventajoso respecto de otros métodos, a que sea infalible, hay una distancia.

    Al final el resultado de los fallidos pronósticos de la FED y las pérdidas de las universidades que le enseñaban al mundo, señalan un problema serio del modelo de predicción utilizado.

    Cuando a uno le venden una ideología, o un modelo estadístico, o un auto usado, uno siempre necesita verle los problemas antes de comprarlo. Y eso me recuerda el caso del Ford Pinto, un auto que iba a las mil maravillas, hasta que alguien chocaba por detrás y explotaba, igual que los modelos de predicción de la FED y de las universidades o de Long Term Capital Management. Lo importante de un modelo no es la maravillosa construcción técnica o conceptual, sino sus resultados y el grado en que el modelo describe la realidad, de forma consistente en el tiempo, hasta que falle.

    No dudo que el método sea útil, conveniente y accesible, pero ha de manejarse con prudencia, sin enamorarse. Al final un modelo no puede ser mejor que la percepción de quien lo diseña.

    Pero existe otro problema que complica más el modelo, y es la psique humana. Si para determinar la paternidad o para fines de filogenia el método tiene problemas, ¿acaso va a poder predecir de modo infalible una psique humana no aleatoria y cuyo funcionamiento es mayoritariamente desconocido, sin condiciones de control y para millones de individuos diferentes que reaccionan diferente ante el mismo estímulo?

    Existen varias técnicas usadas para ciencias sociales, pero como sabemos, la inteligencia artificial está aún en pañales. Y aunque use complicados modelos bayesianos, puede tener limitaciones para fines predictivos, dados por la exactitud del modelo.

  6. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #15
    20/06/11 22:52

    Pues tal vez vuestro colega Doctor pueda ayudaros a hacer una demostración e iluminar a este estudiante de economía.

    Y disculpa si he hablado con descortesía pero en este tipo de cuestiones he tenido una formación que me obliga a no creer en nada que no este demostrado.

    Os dejo un paper muy interesante que acabo de encontrar y aunque no es en sí una demostración puede serviros. Lástima que sea lo único que haya encontrado.

    http://people.exeter.ac.uk/dgbalken/EE08/Selten1991.pdf

  7. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #14
    20/06/11 22:25

    Un colega con doctorado en economía me decía:

    * Nadie es tan grande que no pueda recibir ayuda, ni nadie tan pequeño que no pueda darla.
    * Un verdadero científico social no se enaltece en si mismo, por el contrario esta obligado a refundirse constantemente si realmente quiese ser asertivo, es decir lo que utiliza hacia afuera, debe emplearlo introspectivamente, pues el conocimiento no es absoluto.
    * Cuanto más se sabe más se da uno cuenta que falta mucho por caminar y al final todo es vanidad.
    * Es mejor que me pidan la hora que andarla divulgando. Si ando diciendo la hora, alguien con mejor reloj me la va a dar.

    Ese colega ha brindado consultas a directores de bancos centrales. Los ministros que he conocido no te hablarían en ese tono. Y si les hablas así, dejarían de hablar contigo.

  8. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #13
    20/06/11 22:13

    Como siempre sólo palabras, pero hasta ahora no he visto una sola demostración formal o al menos un link a un paper, el cual refute que la estadística no puede estudiar los posibles futuros escenarios en la economía.

    Podréis ser un trovador o un científico, pero sin una demostración las palabras de ambos sólo son palabras. Y es una lástima porque si vuestro lema es cambiando al mundo una demostración por vuestra parte, ya sea en canción, poesía o paper, nos haría ver a todos quienes utilizamos la estadística como herramienta, nuestro grandísimo error.

    Aún así esperaré el día en que nos podáis iluminar con una demostración de esta índole que seguramente cambiaría enormemente la manera en la que vemos el mundo.

    Saludos

  9. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #12
    20/06/11 21:07

    La "mejor manera" es un asunto de opiniones. Cada quien tiene su forma de matar las pulgas. Recomiendo que investigues un poco acerca de los autores que se oponen al rational choice y su ligamen con la teoría bayesiana.

    Respecto a lo de "no conocéis a fondo", "poco conocimiento que tenéis", se trata de simples adjetivos, calificativos, porque hasta ahora no has demostrado nada tampoco acerca de porqué es la mejor manera, además de postear simples adjetivos. Esos adjetivos están dirigidos al ego, y como realmente no me interesa un pleito de egos, declino la invitación.

    Prefiero concentrarme en el aspecto humano de todo lo que ocurre, en lugar de distraerme en juegos mentales estériles. No he querido responder con adjetivos, porque eso sería aceptar la invitación.

    No me interesa dar a conocer nada más sobre mí, y realmente no tengo nada que probar. Precisamente la idea de que no indique nada sobre mí está dirigido a que la gente piense e investigue, sin saber si soy un poeta bohemio y trovador o un doctor en alguna especialidad. Así se centrarán en lo que digo y no en quién soy yo. El mensaje y el mensajero son cosas distintas. Quien entrega el mensaje no es lo importante, sino el mensaje mismo, y la capacidad de la gente de aplicarle pensamiento crítico para cambiar el mundo.

  10. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #11
    20/06/11 20:27

    Con vuestra respuesta sólo afirmáis el poco conocimiento que tenéis de la estadística bayesiana y no os culpo por ello, sé que probablemente lo que sabéis sobre ella lo has leído en la internet o algún libro pero jamás has llevado cursos completos de ella, posiblemente jamás hayas hecho un modelo estadístico o formulado la información a priori de los parámetros a utilizar.

    La verdad es que estáis juzgando algo sin realmente conocerlo a fondo, es como si yo opinara sobre la fiabilidad de la biogenetica solo leyendo los medios, libros o en internet pero sin jamás haberla estudiado. Sería un juicio de valor, es decir, una mera opinión de lo que yo creo sin basarme en lo que realmente es. Por qué? porque nunca la he estudiado mas de un año.

    Lo mismo sucede aquí, das vuestra opinión sobre una materia de la que probablemente solo has leído y jamas puesto en práctica. Algo que no conocéis a fondo.

    Tal vez me equivoque y seáis un Doctor en Estadística con especialidad en Bayes y después de varios años has descubierto algo que nadie mas y no lo queréis compartir con una simple demostración. Esta bien cada quien es dueño de sus conocimientos.

    Aún así yo creo que la probabilidad y estadística bayesiana son la mejor manera de hacer inferencias y estimaciones, o al menos es la mejor herramienta que tenemos hasta el día de hoy.

  11. en respuesta a Comstar
    -
    #10
    20/06/11 20:23

    Las tareas de decision no son simples, estan a la altura de mecanismos de sistemas, de ingenieria de sistemas economicos.

    Ademas hay:
    Economía de identidad: Cómo nuestras identidades conforman nuestro trabajo, salarios, y el bienestar
    Hay que consultar los Libros con consideraciones sociológicas en la economía.

    Identity Economics:How Our Identities Shape Our Work, Wages, and Well-Being

    George A. Akerlof & Rachel E. Kranton

    La identidad de Economía es una nueva manera importante y urgente para entender el comportamiento humano, que revela cómo nuestra identidad - y no sólo los incentivos económicos - influyen en la toma de nuestras decisiones.

    En 1995, el economista Raquel Kranton escribió con el futuro premio Nobel George Akerlof temas sobre la Identidad, porque creia que era los elementos que faltan, que ayudaría a explicar por qué las personas - frente a las circunstancias económicas - toman decisiones diferentes.

    Los autores explican cómo nuestro concepto de quiénes somos y quiénes queremos se, afecta a lo duro que trabajemos, a la manera de aprender, gastar y ahorrar. La identidad de la economía es una nueva forma de entender las decisiones de las personas - en el trabajo, en la escuela y en casa. Con él, podemos apreciar mejor por qué incentivos como opciones sobre acciones de trabajo o no, ¿por qué algunas escuelas tienen éxito y otras no, ¿por qué algunas ciudades y pueblos no invierten en su futuro ? - y otros temas.

    La Identidad Economíca elimina la brecha crítica en las ciencias sociales. Que le dan identidad y las normas de la economía. La identidad de las personas - su concepción de lo que son - puede ser el factor más importante que afecta a su vida económica. Y los límites impuestos por la sociedad sobre la identidad de las personas también pueden ser determinantes cruciales de su bienestar económico.

    "...... Akerlof y Kranton exploran los vínculos entre nuestras identidades y de las decisiones cotidianas que tomamos sobre ganar y gastar dinero Su objetivo es añadir un toque más personal a la economía.." - The New York Times

    "No hay duda de incentivos monetarios son importantes - de hecho esencial - pero es importante también tener en cuenta otras formas significativas de motivar y comprometer a las fuerzas de trabajo en un libro reciente de George Akerlof y Kranton Rachel, Economía de identidad, los autores de los documentos técnicos, sobre las personas en las organizaciones laborales excepcionales que se identifican con los valores y la cultura, no sólo los beneficios económicos "-. The Wall Street Journal

    "Identidad La economía es una versión popular de la labor que ya estarán familiarizados con los economistas que han leído los artículos de los autores de revistas.El lector podrá encontrar una gran cantidad de análisis profundos y bien informado de cómo los problemas de identidad tienen un impacto en los problemas económicos reales "-. Robert Sugden, Ciencia

    "Los autores hacen un caso convincente de que el grupo con el que las personas a identificar formas en sus decisiones sobre la educación, el trabajo, ahorro, inversión y jubilación. Este paradigma ofrece mejores formas de entender las consecuencias de las políticas públicas y prácticas empresariales.... Economía de identidad ofrece un nuevo lenguaje y un aparato de utilidad para tomar medidas de la 'gente real en situaciones reales .'"-- Barron

    "Los gerentes de negocios, economistas, responsables políticos y administradores de la escuela todos obtendrán nuevas ideas en enigmas similares que se enfrentan, siempre que lleven el mensaje del libro en cuenta:. Cuestiones de identidad" - Prólogo

    George A. Akerlof & Rachel E. Kranton.

    George A. Akerlof, ganador del Premio Nobel de Economía 2001, es profesor Koshland de Economía de la Universidad de California, Berkeley. Es coautor, junto a Robert Shiller, de los espíritus animales: cómo la psicología humana conduce la economía, y por qué importan los factores psicologicos y sociologicos en el capitalismo global (Princeton). Rachel E. Kranton es profesor de economía en la Universidad de Duke.

    http://press.princeton.edu/titles/9108.html

    http://elsa.berkeley.edu/~akerlof/

  12. en respuesta a Comstar
    -
    #9
    20/06/11 20:20

    LAs decisiones geoestrategicas siempre estaran por encima del mejor analisis economico financiero del mejor economista econometrico del mundo.

    Si USA no quiere entrar en la espiral de deflacion, seguira con sus QE, aunque alguna dia veamos inflacion, a el no le importa mucho la inflacion la traspasara a las otras economias.

    Donde estan sus limites en que nadie quisiera los dolares, pero como China tiene muchos almacenados antes inutilizarlos, dara coba al G-2

  13. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #8
    20/06/11 19:35

    El modelo bayesiano modela y restringe la realidad a un prototipo, luego supone igual uso de concepto, informacion y posibilidades para los jugadores, y la forma en que se dará la utilidad. El modelo funciona si se manipula las variables para que se ajusten al modelo, lo cual es un error conceptual.

    Aunque se quiera explicar la realidad, es insuficiente en varias situaciones, lo que limita su posibilidad de explicar la realidad. Bajo circunstancias muy controladas y para tareas relativamente simples (como las que haría un robot) el ser humano es muy predecible, pero si investigas sobre los hallazgos de los científicos sociales B. Lomov y V. Venda, encontrarás que ellos tuvieron que abandonar la visión del ser humano como mero componente de retroalimentación de un sistema para usar un enfoque antropocéntrico, debido a que las varianzas obtenidas mediante el enfoque no antropocéntrico arrojaba resultados estadísticamente inútiles, debido a la complejidad del ser humano. Estudiaron algunos aspectos que afectaban la actividad humana y toma de decisiones y aparte de los aspectos estudiados, reconocieron que la psique en su mayoría sigue siendo un misterio. Los resultados de estas investigaciones han sido particularmente útiles en aviación donde la toma de decisiones humana es crítica.

    El problema en economía es que no hay entorno controlado, y las tareas de decisión no son simples, y empeora cuando se agregan supuestos falsos, pues la información, su costo, la visión de la realidad, no son uniformes. La idea de valor es cuantitativa, pero es demasiado general.

    El ser humano no se motiva sólo por la utilidad en forma cuantitativa. Por ejemplo, una persona prefiere perder $1 millón a que le maten a su familia. Bajo el modelo bayesiano la persona perdería a su familia, porque escogería la opción que genera mayor utilidad.

    Como todo modelo, es una simplificación de la realidad, y es construido bajo criterios donde el sesgo de percepción de la realidad y los paradigmas imperantes en el diseñador tienen una gran influencia en el diseño del modelo. Modelar al ser humano es convertir al sujeto en objeto. Los alcances de un modelo bayesiano son limitados.

  14. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #7
    20/06/11 19:27

    Sin demostración alguna sólo podemos especular y lo único que queda claro es que Yo tengo una ferviente posición a favor sobre las bondades de las Estadística y la probabilidad y sus enormes beneficios en la estimación de posibles escenarios en casi todas las ramas de las ciencias lo cual esta demostrado en centenares de investigaciones. Y por el otro lado tenemos solo vuestra opinión. Yo me quedo con la mía y con las aplicaciones científicas y académicas demostradas.

  15. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #6
    20/06/11 18:50

    Las decisiones del QE3 no tienen componente probabilístico/matemático que pueda ser modelado usando la teoría del rational choice, como si se tratara de una simple maximización. Tienen mucho de político, y a menos que puedas modelar la política, no podrás predecir.

    Dices que "Vosotros fuisteis el primero en decir que NO (hasta escribisteis un post) pero nunca hicisteis una demostración."

    Aquí lo que dije es que falta información para definir si habrá o no QE3. Señalo que una importante variable del juego es el costo político y los intereses en juego.
    https://www.rankia.com/blog/comstar/834357-qe3-predicciones-futuro

    Dije que había un dilema frente al QE3
    https://www.rankia.com/blog/comstar/683257-dilema-frente-qe3

    Lo que asevero es que el análisis político tiene una mayor importancia que lo numerológico-financiero-bayesiano. ¿Adonde dices que dije que no?

  16. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #5
    20/06/11 18:27

    Vuestra respuesta no tiene nada que ver con el tema que comenzamos a discutir: que si habrá un QE3 o no y si por medio de la estadística podríamos estimar la posibilidad de ese SI o ese NO. Vosotros fuisteis el primero en decir que NO (hasta escribisteis un post) pero nunca hicisteis una demostración. Sé que no la podréis dar porque vuestros estudios no corresponden a esa área ni yo mismo podría, sólo podría ser un matemático con doctorado seguramente.

    Sé que la estadística tiene sus fallos pero en ningún momento soy tan pretencioso como para afirmar que esta ciencia es incapaz de ayudar a las ciencias sociales en la estimación de escenarios futuros. Cientos de científicos y académicos ocupan la estadística con este propósito, ellos ya han probado y demostrado su eficacia por lo que ya no es necesario que yo la demuestre.

    En cambio no he leído un sólo paper o una demostración de alguien que refute lo que estos centenares de científicos y académicos utilizan todos los días como herramienta en sus investigaciones. Al único que he leído es a vosotros, así que si tanta razón tenéis demuestralo de la misma manera que los académicos e investigadores han demostrado que la estadística si sirve para estimar posibles futuros escenarios.

  17. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #4
    20/06/11 17:50

    Yo no te he visto demostrar nada. Son solo palabras. Entiendo que estés enamorado de la teoría bayesiana. No refutas con argumentos, sino con adjetivos. Los adjetivos son sólo palabras de amor hacia la teoría.

    La economía no es ciencia exacta, es ciencia social, estudia al ser humano, y a menos que puedas probar que el ser humano puede medirse matemáticamente, no puedes probar que estás en lo correcto.

    La razón por la que estando enamorado de la teoría se puede rehusar la realidad es porque el fallo de usar Bayes radica esencialmente en que la conducta del ser humano no puede ser predicha como hacen en las ciencias exactas, porque se crea un sesgo no estadístico. ¿O es que tu puedes demostrar lo contrario?

    Tu eres el que dice que estoy equivocado. Demuéstralo con argumentos no con adjetivos.

  18. en respuesta a Comstar
    -
    Joaquin Gaspar
    #3
    20/06/11 17:27

    Aún sigo sin ver algo referente al tema que estamos tratando: economía, QE´s. Tal y como una vez comente en un post de Javi01, para las ciencias exactas, en este caso la estadística, no existe el yo creo, sólo hay dos posibilidades, estar bien o estar mal y la única manera de saberlo es con una demostración. Cuando haya visto esto por vuestra parte entonces os daré la razón. Mientras siguen siendo sólo palabras.

    Saludos

  19. en respuesta a Gaspar
    -
    Top 100
    #2
    20/06/11 17:19

    El mal uso del teorema de Bayes tiene lugar a la hora de juzgar situaciones, creyendo que la teoría trae la verdad consigo, cuando lo único que trae es una mentira disfrazada de tecnicismo, al sobreestimar la fiabilidad. El uso del teorema de Bayes puede llevar a discriminar personas en un proceso de contratación o a cometer injusticias en los tribunales, o lleva a juzgar inapropiadamente y otros tipos de situaciones y llevar a conclusiones erróneas.

    Misuse of bayesian theory in court
    http://www.stat.cmu.edu/~kadane/publications/chance.pdf

    A misuse of bayesian theorem
    http://www.phaenex.uwindsor.ca/ojs/leddy/index.php/informal_logic/article/download/2315/1758

    Yo no he visto que tu demuestres que las predicciones económicas bayesianas son fiables. No has mostrado ningún documento académico que demuestre lo que dices. Adjetivos como "argumento circular" y "teoría de conspiración" no sirven para probar nada.

    No has demostrado el rigor estadístico en el diseño de los modelos económicos usados por los bayesianos, aunque sus resultados son evidentemente incorrectos, pues Bernanke ha predicho una burrada y las universidades que enseñan economía al mundo y que han de tener sus expertos bayesianos tampoco acertaron y tuvieron pérdidas.

    De hecho sería interesante que vieras por qué Long Term Capital Management estuvo en aprietos al causar la primera crisis de derivados en los 1990s a pesar de haber ganado un premio Nobel por haber encontrado un modelo para "predecir el futuro" de las finanzas (en el planeta finanzas, por supuesto). Su modelo compuesto por una complejísima matemática falló miserablemente. ¿Puedes demostrar por qué el modelo de ellos no falló?

    Esto es lo que dice George Soros:

    Anatomy of a Crisis
    http://www.georgesoros.com/interviews-speeches/entry/anatomy_of_a_crisis_-_the_living_history_of_the_last_30_years_economic_theo/
    Economic theory has modeled itself on theoretical physics. It has sought to establish timelessly valid laws that govern economic behavior and can be used reversibly both to explain and to predict events. But instead of finding laws capable of being falsified through testing, economics has increasingly turned itself into an axiomatic discipline consisting of assumptions and mathematical deductions – similar to Euclidean geometry. (...) The failure of these theories brings the entire edifice of economic theory into question.

    George Soros ha demostrado consistentemente resultados, la evidencia empírica de que sus decisiones han sido correctas al juzgar la realidad. Los teóricos han fallado. ¿Puedes demostrar que Soros está equivocado? De nada sirve tener toneladas de axiomas, si los resultados teóricos no tienen correspondencia empírica y demostrable en la realidad.

  20. Joaquin Gaspar
    #1
    20/06/11 16:37

    Bravo por vuestro argumento circular. En ningún momento he visto un link a un paper académico donde se demuestre que la estadística y en especial la bayesiana no puede hacer lo que yo he sugerido. Tampoco he leído en ningún párrafo una demostración formal. Palabras muy interesantes, pero ninguna demostración formal. Tal vez sea un error mio pero cuando me enseñaron estadística y probabilidad primero se demostraban todos y cada uno de los teoremas para reafirmar la poderosa herramienta que pueden ser sin descartar el grado de error de las posibles mediciones, lo cual yo he sostenido en mi post.

    Después de todo creo que no he sido capaz de explicar la poderosa herramienta que es la estadística y probabilidad bayesiana, además de sus privilegios ante la estadística y probabilidad normal a la que os referís. La teoría bayesiana tiene aplicaciones en medicina, biología, química, demografía, sociología, etc.

    Al no tomar en cuenta en vuestra respuesta la estadística bayesiana sólo demostráis que no sabéis de ella y eso no tiene nada de malo ya que es necesario algunos años para aprenderla y otros mas para dominarla y no todas las carreras la ofrecen.

    Tal vez esto sea una discusión entre alguien que tiene una formación mas matemática y alguien que tiene una formación mas social, pero aún así me sorprende porque académicos en investigadores de muchas ramas sociales en muchas universidades utilizan la estadística y la probabilidad para sus diferentes papers de investigación y según vuestro argumento estas ciencias exactas no sirven para estudiar ciencias sociales, lo más probable es que todos esos investigadores estén en un Error y Vuestro post tenga toda la razón.