La señal y el ruido: por qué se equivoca el hombre del tiempo, y qué significa esto para las grandes decisiones de inversión

Por fin he podido leer The Signal and the Noise (La señal y el ruido), de Nate Silver. Se trata de un análisis brillante de por qué los pronósticos suelen ser tan desacertados, escrito por la persona que predijo correctamente el resultado de todos los estados en las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2012. El autor del libro sostiene que las predicciones son a menudo mediocres debido a su afán de precisión: expresan un resultado absoluto, en lugar de asignar probabilidades a una gama de resultados posibles. Asimismo, suelen dar mayor importancia a la información cualitativa, al instinto y a la información anecdótica que a los datos; no es que estos aspectos deban ignorarse, pero solo deberían primar sobre las estadísticas por encima de unos umbrales elevados. También se tiende a ignorar los datos de muestreo. Silver sugiere que las agencias calificadoras erraron en su evaluación de las obligaciones de deuda con garantía (CDO) basadas en titulizaciones hipotecarias (MBS), al asumir una ausencia de correlación entre los impagos en el sector de la vivienda; al fin y al cabo, eso era lo que indicaban los datos estadounidenses de los últimos 25 años empleados en los modelos. Sin embargo, una revisión de las estadísticas de la crisis inmobiliaria de Japón podría haberles mostrado que en fases de bajón económico, la correlación entre los impagos pasa a ser extremadamente alta. En referencia a las analogías de Silver, no obstante, me gustaría proponer un trato: los británicos nos comprometemos a no hacer referencias al cricket en nuestras publicaciones académicas si los estadounidenses prometen hacer lo mismo con el béisbol. ¿Qué significa «batear .300»? ¿Cuántos rounders representa eso?

Eso sí, me han gustado los gráficos. El primero muestra lo buenas que son las previsiones meteorológicas hoy en día. No es que se acierte en todo momento, pero ahora los meteorólogos pueden establecer la probabilidad de un evento climatológico y su ocurrencia coincide con esa probabilidad. Por ejemplo, cuando el Servicio Nacional de Meteorología de los Estados Unidos dice que existe una probabilidad de lluvia del 70%, de hecho llueve el 70% de las veces. Asimismo, cuando indica una probabilidad de nieve del 20%, cae nieve el 20% de las veces.

En cambio, cuando el hombre del tiempo de una cadena local hace uso de esta información, la distorsiona de tal manera que su nivel de acierto es mucho peor que el del Servicio Nacional de Meteorología. El siguiente cuadro muestra que los hombres del tiempo locales suelen sobrepronosticar el tiempo de manera sistemática. Por ejemplo, si afirman que existe una probabilidad de lluvia del 100%, solo llueve el 67% de las veces; en cambio, si el Servicio Nacional de Meteorología dice que existe una probabilidad de lluvia del 100%, siempre llueve.

Esto se debe a que «la presentación se antepone a la precisión». En otras palabras, los presentadores de noticias y los hombres del tiempo de canales de televisión locales consideran que no solo deben proporcionar información, sino también espectáculo. Una predicción categórica sobre una tormenta de proporciones bíblicas es más excitante más que un rango de resultados probables, de igual modo que el pronóstico de un día de playa abrasador suena mejor que una probabilidad de intervalos soleados del 75%. Otros estudios dan fe del pésimo acierto de los analistas políticos que aparecen en televisión, y de sus predicciones sistemáticamente divorciadas de los sondeos estadísticos; el mero hecho de salir por televisión reduce nuestra capacidad predictiva. Creo que podríamos decir lo mismo acerca de las previsiones económicas y de mercado. Después de todo, en los canales de TV que cubren la bolsa abundan los profetas que auguran nuevas subidas del 200% en el Dow Jones, o el colapso de la economía global en un apocalipsis zombi desencadenado por el virus del Ébola. Cuando recibimos llamadas de periodistas, siempre corremos el riesgo de querer hacer comentarios muy diferentes a los de consenso, trátese de las cifras de empleo, de la rentabilidad de las letras del Tesoro a 10 años o de la posibilidad de ruptura de la eurozona. Estoy seguro de que yo también he cometido estos errores en el pasado. Y no me cabe duda de que quienes prevén acontecimientos extremos terminan acorralados y se sienten obligados a implementar esas ideas en sus carteras; de este modo, sus fondos terminan sesgados hacia estos acontecimientos «de cola», lo que les impide generar rentabilidad en condiciones económicas normales. Pienso que este libro es de lectura obligatoria para economistas y gestores de fondos, al ayudarnos a comprender cómo se realiza una buena previsión. Además, sirve para recordar que los pronósticos más «llamativos» reciben una difusión mediática desproporcionada y que a menudo se equivocan. Sin duda, Silver ha lanzado un excelente wicket maiden con esta nueva obra.