Física ∩ Introversión ∩ Predicción

Tal vez muy pocos eventos pueden ser determinados de manera precisa, máxime si hay humanos involucrados. Ante esta falta de determinismo, el pensar probabilísticamente puede ayudar a analizar con mayor cuidado los datos o hechos, y así tomar mejores decisiones. El pensar con un margen de error no debe de quitar peso a los argumentos, la falta de certeza no indica una falta en conocimiento, sino es una consecuencia de las incertidumbres que todo evento acarrea de por sí. Es más, la incertidumbre y los posibles resultados han de servir a estar preparados para casi cualquier eventualidad.

La nota de hoy compila tres libros (y una muy buena película) en apariencia de temas distintos, pero que terminaron intersectándose en un tema que fue relevante en la economía de Estados Unidos y, en consecuencia, buena parte del mercado internacional: La Crisis financiera del 2008-2010. Los tres libros que mencionamos son de Lisa Randall (Knocking on heaven’s door), Susan Cain (Quite: The power of introverts in a world that can’t stop talking), y Nate Silver (The Signal and the Noise). Más que prestar atención a la crisis financiera de Estados Unidos, esta es una compilación de desatenciones, tanto de cálculo como humanos, prevenibles de haber puesto atención a los árboles y no al bosque.

Antes de comenzar, tal vez sea importante mantener en mente algunas definiciones

Predicción Pronóstico fecha y lugar en que sucederá probabilidad en un rango

de que el evento suceda Precisión Exactitud Cuando las repetidas mediciones de un fenómeno

no diferen mucho uno del otro. Indica cuan cerca está (el promedio de)

la medida del resultado correcto. Riesgo Incertidunbre Algo a lo que se le puede poner precio. Riesgo que es difícil de medir.

No se sabe cuánto hay o cuando golpeará.

Margin Call

Margin Call es una película que representa los orígenes de la crisis financiera de EEUU que empezó aproximadamente en el 2008. En ella muestra cómo analistas financieros encuentran un error que podría llevar a la quiebra en billones de la compañía para la cual trabajan provocando un efecto dominó en el mercado. Entre los personajes principales está un analista que es literalmente un rocket scientist que se pasa a Wallstreet por razones un tanto obvias

Well it’s all just numbers really, you’re

just changing what you’re adding up…

and if I may speak freely the money is

considerably more attractive here.

Es una película bastante interesante y recomendable, la cual pude ver en Noviembre del 2011 en (mi querida Athens,) Ohio, donde se puede ver y analizar la psiquis de cada personaje.

Lisa Randall y el agujero negro de la crisis financiera



Risky Business. El 4 de Julio de 2012 es muy probablemente la fecha más importante en la historia contemporánea de la física teórica y experimental en mucho tiempo. Fue en ese día en que el CMS y ATLAS anuncian el descubrimiento del bosón de Higgs, en ese entonces “algo muy parecido a”, por el que al año siguiente (2013) les fue otorgado a Peter Higgs y a Francois Englert el Premio Nobel de Física. Pero, ¿qué había detrás del experimento en términos de la física, de las instalaciones, y de su manejo de datos? Con estas dudas en mente, decidí obtener Knocking on heaven’s door, de Lisa Randall -Marzo, 2013 , siendo una edición que ya incluía un prefacio respecto al descubrimiento del Higgs. Además de la explicación de lo básico (y lo no tan básico) de la física de partículas, mas lo relacionado con las instalaciones, Randall resalta la importancia del manejo de datos acumulados, de la incertidumbre, de las probabilidades y de los riesgos, dedicando un capítulo al riesgo financiero (capítulo 11, Risky Business). Y es de este capítulo de donde comentamos y resaltamos algunos pasajes.



Lisa Randall(1) nos dice que Nate Silver le pidió una entrevista para conocer, no tanto la física tras el LHC, sino por los métodos de análisis de los datos y, más que todo, cómo en base a ellos se hacen las predicciones y especulaciones de qué es lo que sucederá. Silver sabe escoger sus batallas procurando no trabajar en áreas donde, aún con grandes cantidades de datos, la aleatoriedad y el ruido no permiten distinguir las señales importantes; sin embargo, si es posible determinar una tendencia, pero una predicción a corto plazo puede ser incierta de por sí.

He (Silver) is interested in forecasting, and scientists are in the business of making predictions

Ahora, las predicciones son basadas en modelos que se sabe son correctos con los datos y evidencia existente. Pero más aún, diseñados en base a cierto tipos de eventos, cierto tipo de suposiciones. Sin embargo, pronosticar sistemas complejos requiere de tomar en cuenta la variabilidad, el amplio rango de eventos posibles. Más aún, una predicción en si puede no ser suficiente, o muy optimista, si no se toma en cuenta la incertidumbre del evento: un resultado medianamente positivo en algún sentido puede no ser significativo si la incertidumbre es muy alta. La pregunta no debe ser si existe o no algún riesgo, sino cuándo podría suceder, o cuán probable es que sucedan.

De la burbuja financiera, indica Randall, y algo que también recalca Silver, entre los descuidos que se tuvieron fue que los modelos utilizados estaban basados con suposiciones y escenarios muy distintos de los que sucedían en el instante en que se desata el problema financiero. También menciona que los riesgos fueron pasados por alto, o más bien les tomó por sorpresa que sucedieran tan pronto; y otros a los que jugar con fuego al límite valía el riesgo, pero que se quemaron al final. Durante una reunión multidisciplinaria del 2008, un directivo de Goldman Sachs comentó que la gente debería estar menos preocupada en el poco probable agujero negro que podría resultar del LHC y más en el agujero negro económico al que estarían a punto de enfrentarse.

Y acerca del papel de los expertos economistas o financistas en prever, Alan Greenspan menciona que otro factor importante fue el psicológico:

los expertos estaban encerrados en una cámara de sabiduría

en la que cometieron el error de no cuestionar sus propias suposiciones…

un error completamente humano.

La única manera de tratar asuntos complicados es prestar atención a todo, incluso a lo atípico.

Susan Cain y la marginación de los atípicos

Why did Wall Street crash and Warren Buffett Prosper? En algún momento entre Febrero y Octubre de 2012 vi la charla TED de Susan Cain donde habla del poder de los introvertidos en un mundo que no puede parar de hablar, donde relata experiencias propias y de demás personas introvertidas, el cómo influye la cultura y, por supuesto, define qué es lo que hace a una persona introvertida, siendo incluso esta característica un reflejo bioquímico. Con ganas de más, por sentirme muy identificado con el tema obtuve su libro, en Octubre de 2012, en donde se extiende más en relatos de experiencias, entre la crisis financiera, a la cual también le dedica un interesante capítulo titulado Why did Wall Street crash and Warren Buffett Prosper? En este resalta las diferencias y características de conducta y genética de extrovertidos e introvertidos en el mercado y el papel que jugaron antes y durante la crisis financiera, dejando en el transcurso una moraleja para que no vuelva a suceder. Y es en este capítulo de donde también extraemos algunos pasajes.

Susan Cain explora anécdotas y las características, físicas, psicológicas, y bioquímicas, de las personas introvertidas. Entre tales anécdotas están aquellas donde los introvertidos hubieran sido la diferencia de haber sido oídos, en especial sus señales de cautela ante la toma de decisiones arriesgadas. Entre aquellas características bioquímicas que Cain menciona, está la variante de un gen regulador de dopamina que asocian con la extroversión, que a su vez serían los más propensos a tomar riesgos financieros; mientras que algunas personas con un gen ligado a la introversión toman menos riesgos. Cain entrevista a varias personas ligadas -y no escuchadas- a la crisis financiera. “Personas con ciertos tipos de personalidad tuvieron control del capital, instituciones y poder. Mientras que las personas que congénitamente eran más cautas, introvertidas, y estadísticas en su manera de pensar, fueron desacreditadas y hechas a un lado.”. Aquellos que advertían de movimientos riesgosos eran ridiculizados.

Y justo mencionabamos que había que poner atención a los atípicos.

The problem is that, on one side, you have a rainmaker

who is making lots of money for the company and is treated like a superstar,

and on the other side you have an introverted nerd.

So who do you think wins?

Nate Silver, con pronóstico reservado

Después de las elecciones de EEUU de 2012 se dió a conocer que Nate Silver habría predicho de manera exitosa sus resultados; no sería la primera vez, pues también lo habría hecho en 2008. Fue en ese entonces que supe de él y su libro, que aumentó sus ventas en un 850%, que bien hizo en promocionar aprovechando la euforia

This is probably a good time to link to my book: http://t.co/cVCB3gVn — Nate Silver (@fivethirtyeight) November 7, 2012

Y es con este libro que terminamos esta nota.

A catastrophic failure of prediction ¿Qué hace a un pronóstico uno fallido? Pero aún el hacer esta misma pregunta a pesar de contar muchos datos. El primer capítulo de The Signal and the Noise, A catastrophic failure of prediction, está dedicado a la crisis financiera, un relato completo de los pronósticos existentes, de los modelos acertados que fueron ignorados y los modelos fallidos que fueron tomados en cuenta, terminando con una repetida recomendación importante y relacionada con las mencionadas por Randall y Cain.

Margin Call, como mencionamos, representa la caída financiera del grupo inversor Lehman Brothers. La película empieza con analistas que se dan cuenta de que el modelo utilizado no era válido, y las mejoras mostraban que una quiebra era inminente. Entre las razones que Nate Silver resalta de porque estos modelos eran inadecuados estaban el utilizar las suposiciones erradas.

“If you make the wrong assumptions, your model may be extraordinarily wrong”

El mercado inmobiliario se creía mejor de lo que realmente era. La bonanza económica de después de la Segunda Guerra Mundial levantó la adquisición de casas por parte de los estadounidenses en parte por los beneficios, en préstamos o hipotecas, que se dieron con tal de que todos gozaran del “sueño americano” de la casa propia con cerca. Los beneficios que dieron ya alrededor del inicio del segundo milenio dió la impresión de que la situación se repetiría, pero no contaron que los beneficios que se daban ahora no tendrían retorno al otorgar préstamos a personas que no podían pagar de vuelta. Un segundo error de suposición fue el creer que la recesión por la que atravesarían sería salvable como algunas anteriores. Sin embargo, se creyó esto viendo recesiones “suaves” y no las más “violentas” (incluso una ocurrida en Japón no hace mucho), dándoles una ingénua confianza de que todo estaría bien.

When you can’t state your innocence, proclaim your ignorance.

Nadio lo vió venir, dijeron. Sin embargo distintos economistas lo habrían anunciado incluso desde inicios del 2000. Cuando el río suena es porque piedras lleva dice una frase, y no pocos analistas habrían sospechado que algo andaba mal, así que es increible que nadie se diera cuenta como también expresó Randall. En Margin Call hay una expresión de un CEO, interpretado por -el grande- Jeremy Irons

So, what you’re telling me, is that the music is about to stop

Nate Silver entrevista a un analista financiero independiente quien comenta: “These are not stupid people. They knew it, I don’t think they wanted the music to stop”. ¿Por qué las financieras se metieron en negocios riesgosos? ¿Por qué se metieron en el riesgo de perder trillones de dólares? (1.215 trillones según Margin Call; un trillón acá es ). En parte por culpa de las evaluadoras de riesgos (ver CDO en el video de más abajo) que clasificaron como seguras a las inversiones riesgosas. El papel jugado por las evaluadoras es explicado por el premio Nobel de Economía George Akerlof: Si alguien te trata de vender un carro y no te deja probarlo, sospechas. Sin embargo, si el vendedor cuenta con el aval de un amigo tuyo, no sospechas tanto o nada. Las evaluadoras eran el amigo y el vendedor de carros son las inversoras. Entonces se le permitió a las personas y bancos negociar de manera arriesgada.

La gran diferencia entre algo que puede salir mal y algo que no puede salir mal

es que lo que no puede salir mal sale mal y usualmente es imposible de reparar.

Douglas Adams

Casi al final de Margin Call, Lehm.. la inversora busca vender sus acciones, a pesar de que ya sabían que estaban por quebrar, esto mientras la noticia no se hubiera distribuido lo suficiente.

“En un mercado plagado por asimetrías de información, la calidad de los bienes decrece y el mercado se vuelve dominado por vendedores corruptos y compradores ignorantes o desesperados.” Akerlof

Las suposiciones erróneas llevaron a subestimar la crisis que iba a ocurrir, en parte porque utilizaron datos en modelos que fueron creados a partir de fenómenos de naturaleza distinta. Los datos de ese entonces eran atípicos. Se creyó que la recesión y crecimiento inmobiliario eran de naturaleza similar a eventos pasados, sin embargo estos sucedieron bajo otras circunstancias. Dicho de otra manera, se subestimaron los riesgos y se ignoraron las alertas. Parte de un buen pronóstico es el reconocer que, al utilizar un modelo para pronosticar, este esté usando en condiciones similares a las que fue creado. También es importante tomar en cuenta la incertidumbre, ese porcentaje de error que puede ocurrir y los riesgos relacionados. Asímismo, es vital no desechar a los datos atípicos, por el impacto que pueden llegar a tener. Esas serían recomendaciones útiles en distintas áreas de la vida diaria, es útil el pensar de manera probabilística.

Para una mejor comprensión de la crisis financiera con la terminología adecuada podemos referirnos al video

Sería recomendable también dar un vistazo a las entradas de Guateciencia al respecto, por ejemplo esta o este.

——————————————————————————————————-

(1) Una anécdota personal refuerza lo agradable que me es Twitter. Uno puede ponerse en contacto con personas de la talla de Lisa Randall y, más aún, que responda para algo tan simple como para averiguar de un typo.