La crisis económica, modelos y efecto multiplicador de la informática

John Stokes, habitual de Ars Technica, se despacha en Axioms, downturns, and a global (computer?) crash con la relación entre la actual crisis económica, los modelos que han usado los bancos para medir el riesgo de los agentes a los cuales concedían créditos y el factor de multiplicación que supone un mundo tan interconectado como el de hoy.

Hay dos visiones distintas: La primera es aquella de los que defienden que los modelos son correctos, pero que los datos con los que se han alimentado son erróneos (por ejemplo In Modeling Risk, the Human Factor Was Left Out, en el New York Times. La segunda visión, After the Crash: How Software Models Doomed the Markets, afirma que los modelos están pensados para unas condiciones de contorno concretas, y que cuando estas se alteran, ya no son válidos. En este caso ciertas suposiciones que se hacen para establecer los modelos económicos no serían válidos:

The software models in question estimate the level of financial risk of a portfolio for a set period at a certain confidence level. As Benoit Mandelbrot, the fractal pioneer who is a longtime critic of mainstream financial theory, wrote in Scientific American in 1999, established modeling techniques presume falsely that radically large market shifts are unlikely and that all price changes are statistically independent; today’s fluctuations have nothing to do with tomorrow’s—and one bank’s portfolio is unrelated to the next’s.

Esta nota hace referencia a uno de los mayores estudiosos de sistemas caóticos como es Benoit Mandelbrot. Reconozco que me gusta esta idea y entronca con mi visión más liberal de la economía donde agentes privados interaccionan entre sí y no se puede planificar las decisiones que toman.

Ahora, ¿qué pasa cuando se modela un sistema pensando que se cumplen esas restriciones siempre y se alimenta con datos para obtener un resultado determinado?. Pues que el resultado es indefinido puesto que nos hemos saltado las condiciones de contorno para las cuales el modelo fue creado. Sumémoles a esto la capacidad de proceso y velocidad de las redes de comunicaciones actuales y tendremos un sistema que utiliza un modelo para tomar decisiones económicas que está básicamente en un estado desconocido y que dado su interconexión está multiplicando la "basura" generada por un modelo que está actuando fuera de las condiciones de contorno para el que fue concebido. Lo que en informática se llama GIGO, Garbage In, Garbage out, que viene a resumir que un ordenador hace exactamente lo que tú le propones, y que si le metes basura como entrada, los datos que resulten de su proceso serán basura (primera visión) o si el modelo no funciona (segunda visión) seguiremos obteniendo información falsa.

Una de las cosas más interesantes de esta crisis es que está siendo casi televisada, en el sentido que la información fluye por el mundo casi en el mismo momento que se produce, llegando algunos, como Klaus Zimmermann presidente del instituto de estudios económicos DIW, a pedir que se dejen de hacer prediciones y no se publiquen (la referencia al final de esta noticia). Algún día alguien estudiará el efecto multiplicativo que ha tenido la información (o la falta de la misma) en esta crisis económica.

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