sábado, 8 de junio de 2013

Contrastando datos

Una nota muy breve.

Ayer mismo alguien argumentaba sobre los recortes aduciendo que no había habido recortes en defensa. En 10 minutos localizo la información y veo que pese a lo que se repite incesantemente es mentira. Esto es lo que encontré:


Año Ppto. Mº Defensa
2009 9.741.368,00 €
2010 9.154.423,00 €
2011 8.560.089,00 €
2012 7.411.744,00 €
2013 6.913.627,00 €

Lo mismo que lo he encontrado yo lo puede encontrar cualquiera. No hace falta ser Einstein.

Hoy leo que "las aulas se están quedando vacías" Me voy al INE y consulto la EPA. Resumo mis hallazgos:

En la población entre 16 y 24 años el porcentaje de estudiantes no deja de crecer (sí... también en 2013):


Si nos centramos en la población de 20 a 24 años nos encontramos lo mismo, tanto en el total de estudios como en los que cursan estudios reglados:


Seguramente no vivimos en el mejor de los mundos posibles pero desde luego las aulas NO se están quedando vacías.

martes, 21 de mayo de 2013

El cuarteto de Anscombe

Ya he comentado alguna vez en este blog que a veces es mejor no saber estadística que saber poca estadística. Que no se me entienda mal: la estadística es una herramienta poderosísima. Sin embargo aplicar mal técnicas estadísticas puede conducirnos al error y a algo que tal vez sea peor: a una falsa sensación de seguridad en nuestras afirmaciones. Obtener coeficientes "estadísticamente significativos al 99%" puede inducirnos a afirmar solemnes tonterías creyendo que los datos nos amparan.

Recientemente, y gracias a Josu Mezo (@malaprensa) descubrí un ejemplo maravilloso que ojalá me hubieran mostrado en clase: el cuarteto de Anscombe.

El cuarteto en cuestión no es un cuarteto de cuerda sino un ejemplo de cuatro conjuntos de datos que el estadístico Anscombe inventó para tratar de convencer a sus colegas de los años 70 de la importancia del análisis visual o gráfico de los conjuntos de datos. El artículo original puede encontrarse aquí.

¿Y en qué consiste el ejemplo?. Pues bien, hay cuatro series de datos que cumplen lo siguiente:

Número de observaciones (n): 11
Media de la variable x: 9.0
Desviación típica de la variable x: 3.32
Media de la variable y: 7.5
Desviación típica de la variable y: 2.03
Coeficiente de correlación lineal: 0.816
Ecuación de regresión lineal: y = 3 + 0,5 · x
Suma de cuadrados de los residuos: 13,75 (con 9 grados de libertad)
Error estándar del parámetro b1: 0,118
R-cuadrado: 0,667

Los cuatro conjuntos de datos aparentan pues ser muy similares, pero sin embargo, cuando miramos los gráficos de dispersión vemos que hay algo patológico en los análisis de regresión en al menos tres de ellos:

El primer conjunto de datos (arriba a la izquierda) muestra una recta de regresión aparentemente normal. Los puntos quedan por encima y por debajo de la linea de forma aparentemente aleatoria.

El segundo conjunto (arriba a la derecha) es un claro ejemplo de especificación funcional errónea. Un análisis de residuos nos daría una gráfica como la que se ve a la izquierda, lo que nos debería indicar que algo no funciona bien. Los datos x e y se ajustan muy bien a lo que parece ser una parábola, y no una recta. Probablemente un ajuste cuadrático del tipo
y = b0 + b1·x + b2·x^2
daría un ajuste mucho mejor.

El tercer conjunto de datos es un caso típico en el que aparece un punto palanca, esto es, una observación atípica e influyente que modifica sustancialmente los parámetros estimados. De no existir el punto "desalineado" la ecuación de regresión sería sensiblemente distinta. Para detectar valores atípicos e influyentes hay varios test como los residuos estudentizados o los DFFITS que nos señalarían numéricamente la observación anormal.

El último caso es tal vez el más aberrante. Es un caso en el que la variable x es prácticamente constante (excepto en una observación atípica e influyente como en el caso anterior). En este caso, un análisis de multicolinealidad nos señalaría un alto grado de dependencia lineal entre la constante y la variable x.

Por supuesto hay muchos más problemas potenciales en la aplicación "a ciegas" de técnicas de estimación estadística que invalidarían o limitarían el alcance de cualquier conclusión que pretendamos dar por válida (heterocedasticidad, multicolinealidad, no-normalidad, problemas de especificación funcional, aplicación de técnicas incorrectas dada la naturaleza de los datos... ). La estadística es como la nitroglicerina: extraordinariamente efectiva pero si no se maneja con precaución puede explotarte en las manos.

sábado, 4 de mayo de 2013

No es tan fácil dar lecciones

"If you need some help with the math, let me know, but that should be enough to get you started! Huh? No, I don't need to read your thesis, I can imagine roughly what it says."
Esta entrada pretende constituir una respuesta las dos entradas de Arturo Quirantes (@elprofedefisica) en Naukas tituladas Las matemáticas de los recortes en España: una lección mal enseñada. Desafortunadamente no puedo recomendar leerlas (no me han gustado nada, la verdad) pero tal vez sea necesario para seguir esta extensa explicación. De todos modos haré un breve resumen de lo que dice el Sr. Quirantes un poco más abajo.

No es la primera vez que contesto a una entrada de Arturo Quirantes y es que da la sensación de que ha adoptado exactamente la actitud del protagonista de la tira cómica que acompaña a este artículo. En aquella ocasión le recomendaba consultar con alguien con algún background en asuntos monetarios: realmente hubiera bastado con un alumno de primero de carrera que haya asistido alguna vez a clase. En esta ocasión creo que tampoco se luce mucho. Espero que no se lo tome a mal y que si cruzamos nuestros caminos en alguna ocasión podamos tomarnos una cerveza y reirnos de todo esto.

En esta entrada trataré de establecer un par de cuestiones:
  • Que el Sr. Quirantes se equivoca en las afirmaciones que hace sobre Economía y, algo más grave,
  • Que el Sr. Quirantes comete además enormes errores en su análisis "estadístico" precisamente por no entender la naturaleza de los datos que está tratando. 

Pero entremos ya en materia.

¿Qué dice el Sr. Quirantes en las dos entradas?

Permítaseme resumir los principales argumentos de el Sr. Quirantes.
Parte 1
1) Comienza justificando el título de sus entradas identificando el trabajo de Reinhart y Rogoff como uno de los pilares fundamentales de las políticas de recortes y la austeridad fiscal. Más adelante vuelve sobre ello en la segunda parte de su entrada.
2) Afirma que ha leído el artículo de R&R así como el de HAP y que ha "examinado los datos", señalado algunos "errores" y "fallos más o menos chapuceros".
3) Señala los problemas con los datos de Nueva Zelanda y explica el procedimiento de ponderación utilizado por R&R. Se alinea con las tesis de HAP señalando que R&R "deberían justificar su arbitraria metodología". Pone un ejemplo para señalar que el criterio de ponderación es "injusto de toda injusticia".
4) Indica un "error inexplicable" de que cuatro años de la serie de Nueva Zelanda no fueron contabilizados.
5) A continuación el Sr. Quirantes nos explica qué es la media y la mediana señalado entre otras cosas que "la media aritmética tiene ciertos problemillas como estimación de un promedio" (sic). Dice el Sr. Quirantes que "si los señores RR se hubieran parado a reflexionar por qué la media y la mediana son tan distintas en el último tramo de deuda/PIB, tal vez hubieran revisado y corregido los datos" al más puro estilo del protagonista de la viñeta que acompaña esta entrada.
6) Sigue el Sr. Quirantes haciendo estimaciones lineales sobre los datos resumidos y ajustando una recta de regresión sobre 4 puntos y despotricando sobre el bajísimo coeficiente de determinación... de 0,84 en un caso y 0,93 en el otro. Ahí nos deja en ascuas hasta la...

Parte 2
1) Comienza la segunda parte el Sr. Quirantes recordándonos que el estudio de R&R "se ha convertido en una obra de referencia para justificar las políticas de recortes" y nos promete llegar al final del artículo a la conclusión de que los recortes no son lógicos.
2) Se dedica a continuación el Sr. Quirantes a coger todos los datos, todas las observaciones individuales y a hacernos gráficos de colores por años y por países. Deja constancia de que no tiene ni idea de la naturaleza de los datos que está manejando señalando que hay huecos en las series, que cada país "tiene al menos un PIB distinto" y que seguro que habrá cometido errores pero que no cree que sean de importancia. Así... tan tranquilo.
3) A continuación señala que los economistas practicamos una lógica equivocada que nos hace cometer errores en la identificación y determinación de la causalidad. Afirma algo que según él es la tesis habitual de los economistas y señala que la lógica está equivocada.
4) Discute sobre si se puede o no se puede deducir la causalidad deuda-crecimiento a partir de los datos. Trata de presentar una falacia lógica en lo que según él es el argumento de los economistas.
5) Disquisiciones sobre el huevo y la gallina. El Sr. Quirantes vuelve a afirmar lo que según él decimos los economistas y señala lo equivocados que estamos por lo difícil que es establecer relaciones de causalidad. Señala que nos vemos tentados a establecer dichas relaciones cuando apreciamos correlaciones. Señala que el estudio de RR se ha utilizado para justificar las políticas económicas europeas "como si fuera la Biblia" (sic).
6) Insiste el Sr. Quirantes en que el estudio de RR no puede utilizarse para justificar la reducción de la deuda que nos llevará hacia el crecimiento.
7) Afirma que "Es posible y puede que lógico que una disminución de la deuda conlleve un aumento del PIB, pero no está demostrado en ninguna parte. Ninguna." haciendo gala de un conocimiento amplísimo de toda la literatura sobre el tema (que no es poca). 

Y más o menos eso es todo.

Como contestar punto por punto es agotador voy a centrar mi respuesta en tres grandes grupos argumentales:
- el primero de ellos es en relación a los errores estadísticos elementales que el Sr. Quirantes comete. El análisis con datos resumen que realiza en la primera parte no tiene mucho sentido, pero el manejo de los datos de la segunda parte es un despropósito como demostraré más adelante.
- el segundo grupo de argumentos pretende ilustrar algunos aspectos sobre en sentido de la causalidad entre deuda y crecimiento. Que el Sr. Quirantes haya divagado sobre el tema sin mencionar ni una sóla vez el término "crowding-out" significa que desconoce la naturaleza del problema a nivel elemental. Vamos... como si me pongo yo a hablar del bosón de Higgs...
- el tercer grupo de argumentos lo dedico a estudiar la relación que el artículo de R&R tiene con las políticas de austeridad y recortes.

1) Errores en la estadística.

Creo que de todos los errores cometidos en el artículo este es el más grave: ignorar la naturaleza de los datos que se están manejando y aplicar técnicas estadísticas no adecuadas. Probablemente es habitual en experimentos físicos en laboratorio realizar n veces un experimento y tomar cada una de las mediciones como observaciones independientes. Sin embargo los datos de R&R no son observaciones independientes: ¡son datos de panel! ¿Qué son datos de panel? Se dice que que un conjunto de datos es de panel cuando se tienen observaciones de series temporales sobre una muestra de unidades individuales (en este caso países).

Si ya manejar los datos de una serie temporal como si fuesen observaciones independientes es una aberración (¿qué sentido tiene calcular correlaciones sobre dos series temporales y más aún si no son estacionarias? Para una discusión sobre ésto mirar aquí). Si además del caracter temporal de los datos añadimos el del corte transversal (países) y damos a todas las observaciones un caracter independiente cometeremos errores abultados.

¿No está claro? Pongamos un ejemplo que todos entendamos. Supongamos que somos investigadores médicos y queremos comprobar si existe alguna relación entre el nivel de glucemia (azúcar en sangre) y el grado de somnolencia. Para ello cogemos una muestra de personas y cada hora medimos su nivel de glucemia y medimos de alguna manera su grado de somnolencia. Ya tenemos un bonito conjunto de datos de panel. Ahora... ¿cómo extraemos información de la muestra?. Si aplicásemos la metodología de Reinhart y Rogoff lo que haríamos es detectar para cada individuo los episodios de bajo, medio o alto nivel de glucemia y calcular la media del nivel de somnolencia en cada episodio. Por ejemplo, una persona diabética con niveles normalmente altos de glucemia puede tener episodios largos (muchas horas) y habría que obtener para cada uno de ellos su nivel de somnolencia. Otra persona, sin embargo podría tener episodios más cortos. De hecho, si la glucemia afecta al grado de somnolencia con algún grado de retardo (me sube la glucosa ahora y me entra sueño dentro de 30 minutos) mirar las observaciones de forma individual e independiente (obviando su caracter de serie temporal) no permitirían descubrir la relación. Reinhart y Rogoff toman cada uno de los episodios como una observación que representan por su media aritmética. Tomar todas las observaciones individuales de forma independiente significaría dar un peso excesivo a los individuos diabéticos para niveles altos de glucosa y viceversa además de obviar información importantísima relativa a cuándo en el tiempo se agregan los datos. (R&R no promedian TODOS los años para un determinado nivel de deuda para cada país sino aquellos que son CONSECUTIVOS, fijando de alguna manera el caracter episódico que cada crisis de deuda tiene con sus propias variantes no observadas).

Hay más formas de manejar los datos de panel, sin duda, pero como NO se hace es como sugiere Arturo Quirantes en su entrada. No es cuestión de dar aquí una conferencia sobre la estadística de los datos de panel, pero take my word for it, lo que hace el Sr. Quirantes es, en sus propios términos, chapucero (además de incorrecto).

De hecho lo más asombroso del trabajo de R&R es la COMPILACIÓN de su base de datos. Aunque actualmente utilicemos con soltura los conceptos como el PIB (¿sabemos realmente lo que mide?) hay que tener en cuenta que los sistemas de contabilidad nacional capaces de producir estadísticas más o menos fiables son de la década de los años 30... y eso en los países más avanzados. La base de datos de R&R tiene muchísimo más mérito que las cuatro gráficas que presentan en aquel congreso. Son datos reconstruidos utilizando técnicas "forenses". Algo así como esas series históricas de temperaturas reconstruidas mirando los anillos de los troncos de árboles fosilizados... una tarea de chinos. En concreto, en el caso de Nueva Zelanda (que tanto extraña a el Sr. Quirantes que falten datos de los años 40) comenzaron a publicar estadísticas oficiales mucho más tarde. Los datos que tenemos en la actualidad sobre dicho período no estaban disponibles cuando R&R publicaron su trabajo y de hecho... ¡encontraron errores! que todavía no han sido corregidos oficialmente. En sus últimos trabajos R&R incorporan los datos buenos pero los críticos (HAP) sin embargo todavía arrastran en su trabajo los errores detectados por R&R. Puede consultarse esto que afirmo aquí.

En resumen: la ponderación individual de observaciones para datos de panel es una chapuza. Reinhart y Rogoff no sé si son chapuceros, pero aparentan serlo mucho menos que el Sr. Quirantes. Por lo menos ellos conocen la naturaleza de los datos con los que están tratando.

2) Análisis del fenómeno y de la causalidad

Si bien el punto anterior entiendo que representaba el error más grave del artículo de Naukas creo que este punto es el que delata una mayor ignorancia. el Sr. Quirantes utiliza un par de veces la falacia del hombre de paja señalando lo que los economistas decimos o sobre lo que es la tesis central de la Economía sobre el asunto. En lugar de discutir punto por punto un razonamiento demencial casi prefiero explicar muy brevemente cuál es el estado de la cuestión y dejar al lector que juzgue si la crítica de el Sr. Quirantes tiene algo que ver con la realidad.

En primer lugar, la literatura sobre crecimiento económico tiene ya bastantes décadas y ha alcanzado en algunas cuestiones un grado elevado de consenso. Los economistas sabemos hace tiempo que el porcentaje de deuda pública no es el principal factor detrás del desarrollo económico. Desde la formulación de los primeros modelos económicos de crecimiento (Harrod-Domar, Solow-Swan, Ramsey entre otros...) se señalan como principales factores impulsores del crecimiento el factor trabajo (en sus dimensiones cuantitativa y cualitativa) y la acumulación de capital. Algunos modelos incorporan además el avance tecnológico y otros factores endógenos y exógenos. Así pues, la deuda pública no figura en principio como uno de los principales factores justificativos del crecimiento económico en la abundante literatura. Si a alguien le interesa, el manual sobre crecimiento económico de nuestro genial Xavier Sala-i-Martin con Robert Barro es una obra de referencia imprescindible sobre el conocimiento sólidamente establecido hace décadas sobre crecimiento económico.

De modo que... si los economistas ya hemos averiguado cuáles son las principales variables que afectan al crecimiento económico... ¿qué sentido tiene que nos pongamos a investigar la relación entre la deuda pública y el crecimiento? Bueno. En primer lugar porque parece que los modelos de crecimiento presentan rachas o tiempos en los que se ajustan mejor o peor dependiendo de momentos históricos o en países o zonas geográficas distintas. Esto es, no podemos explicar todo lo que afecta al crecimiento. Averiguar por qué las sendas de crecimiento de los países varían más de lo que las variables (trabajo, capital, tecnología) permiten predecir es importante. También porque a menudo esas variables pueden ser explicadas parcialmente a través de otras. Si el nivel de deuda pública tiene algún grado de correlación con el crecimiento vale la pena estudiar dicha relación y de qué manera ambas variables pueden estar relacionadas entre sí.

De los factores señalados en el punto anterior uno de los más significativos es el capital. El capital no es otra cosa que la suma de todos los bienes productivos de un país (ferrocarriles, fábricas, maquinaria, lineas de alta tensión, barcos pesqueros....) y su volumen global y su tasa de acumulación es vital. Un obrero puede hacer una zanja, pero un obrero con una retroexcavadora puede hacer miles de ellas... La parte del PIB que un país destina a comprar bienes de capital es lo que se llama inversión o en términos de contabilidad nacional formación bruta de capital fijo. La inversión tiene dos vertientes. Por un lado sustituir el capital amortizado (las máquinas que han quedado viejas, obsoletas o se han roto) y por otro incrementar el stock de capital (a que haya más máquinas o mejores). La inversión es pues vital para que un país crezca. Las decisiones de inversión dependen de muchas cosas pero una de ellas y muy importante es el tipo de interés: si una inversión tiene una rentabilidad superior al tipo de interés será más fácil financiarla. Si una inversión tiene una rentabilidad menor será mejor evitarla ya que será ruinosa. Es importante señalar que la inversión de un año no tiene por qué generar crecimiento ese mismo año y que el capital puede estar en servicio durante mucho tiempo, de modo que la inversión (o la falta de inversión) de hoy generará sus frutos (o dejará de generarlos) durante los años venideros.

¿Y qué tiene que ver esto con la deuda pública y su relación con el crecimiento?. Llegaremos a ello enseguida. Por el momento me gustaría que quede claro que los factores que estimulen la inversión a priori estimularán el crecimiento, mientras que aquellos que tiendan a disminuirla lo perjudicarán. (Todo esto es una enorme simplificación, pero démoslo por bueno for the sake of the argument).

Analicemos ahora algunos de los muchos mecanismos que en un sentido u otro actúan entre deuda y crecimiento:
a) El crecimiento afecta al nivel de deuda.  Pocos economistas ponen en duda esta relación. Un shock externo o una fase baja del ciclo que provoque niveles bajos de crecimiento o incluso decrecimiento tienden a ser compensados por un sector público que gasta más e ingresa menos. Algunos de estos incrementos en el gasto vienen por la vía de los estabilizadores automáticos que son partidas presupuestarias que automáticamente aumentan cuando las cosas van mal (como la partida para prestaciones por desempleo). Otras veces son decisiones discrecionales del gobierno que deciden utilizar políticas keynesianas (como nuestro Plan E) para estimular la Economía.
Me parece muy importante señalar que este efecto está sujeto al llamado termostato de Friedman y que presenta algunas dificultades para ser estimado. Hablando mal y pronto: si el gobierno utiliza el incremento del gasto para compensar caídas en el crecimiento (y viceversa) y dicha política es efectiva la correlación entre gasto público (o niveles de deuda) y el crecimiento sería nula (ya que conseguiría mantener niveles altos de crecimiento estables frente a variaciones de los niveles de deuda).

b) El nivel de deuda pública afecta al crecimiento. Se me ocurren por lo menos tres mecanismos a través de los cuales la causalidad puede actuar en éste sentido. (Bueno... seamos humildes: en realidad no se me han ocurrido a mí. Cualquier persona que lea un poquito sobre el tema se los encontrará de forma recurrente en cualquier sitio).
  1. Crowding-out. El crowding-out es un mecanismo por el que un elevado gasto público "desplaza" a la inversión privada reduciendo en definitiva la acumulación de capital y el crecimiento futuro. El mecanismo explicado de forma sencilla es el siguiente: en una economía existen unos determinados recursos financieros (ahorro). El estado y el sector privado compiten por dichos recursos y como consecuencia sube el tipo de interés; si el estado necesita financiar un gran incremento de gasto tendrá que pagar elevados tipos de interés en las subastas y los ahorradores preferirán comprar deuda pública que prestar a los inversores privados. Hay muchos factores que pueden alterar esta relación. Por ejemplo, el Reino Unido tienen una elevada deuda pública (cerca del 100% del PIB) pero con una vida media de 15 años mientras que nosotros tenemos un 90% pero con una vida media de 6. Esto significa que en 6 años habremos tenido que refinanciar o amortizar el 100% del PIB compitiendo en los mercados financieros con otras opciones mientras que en el Reino Unido en esos mismos 6 años solamente tendrían que amortizar o refinanciar un 40%... Evidentemente no es lo mismo.
  2. Otro mecanismo es la inflación. El propio trabajo de Reinhart y Rogoff (no es el único... pero ya que estamos...) señala una relación entre elevados niveles de deuda y altas tasas de inflación. Es lógico: la inflación elevada favorece a los deudores ya que la carga de la deuda disminuye. En países donde el estado tiene la máquina de hacer los billetes es lógico que se sienta tentado a imprimir más de la cuenta y generar inflación que le beneficia. Como los participantes en los mercados no son tontos y saben si un estado puede o no hacer esa trampa ajustarán sus decisiones a las expectativas. Y las expectativas dicen que un país muy endeudado y con una máquina de hacer billetes la usará, por lo que los ahorradores demandarán mayores tipos de interés para prestar al estado, y esto a su vez inducirá niveles bajos de inversión. 
  3. Impuestos. Al final un estado con un elevado nivel de deuda necesita más dinero para hacer frente a los intereses de la deuda. Tarde o temprano la deuda tendrá que ser satisfecha de modo que serán de esperar mayores impuestos destinados a satisfacerla. Como dichos impuestos se detraen precisamente de aquellos ciudadanos más ricos, esto es, los que tienen mayores tasas de ahorro, la cantidad de ahorro disponible (los recursos financieros que enunciábamos antes) será inferior agravando el problema del crowding-out.
En definitiva. La relación entre niveles de deuda pública y crecimiento es bidireccional, difícil de medir y sujeta a factores coyunturales. Los datos parecen indicar que los efectos concordantes con el mecanismo del crowding-out son importantes. No obstante la relación probablemente variará de país a país, de un momento histórico a otro y seguramente el efecto no será inmediato sino que la deuda de hoy afectará al crecimiento de mañana. En cualquier caso, y como hemos visto al principio de este apartado el nivel de deuda pública NO es una de las principales variables explicativas del crecimiento. Pero eso no significa que no debamos estudiarla.

3)¿Pero tienen algo que ver R&R con la política de recortes?

Supongo que si alguien ha llegado hasta aquí estará cansado. Ánimo que falta poco. Lo cierto es que NO. Es cierto que Paul Ryan utilizó en repetidas ocasiones el argumento en la campaña presidencial americana, pero recuerdo que los republicanos perdieron y que es Obama quien dirige el país. En Europa es cierto que se ha mencionado el trabajo de R&R en informes de la Comisión, pero si uno se toma la molestia de leerlos se dará cuenta de que citan los datos que no han sido corregidos. En la página 47 de este informe, por ejemplo, se puede ver como la Comisión se hace eco del crecimiento un 1% menor para niveles altos de deuda y no del -0,1% erróneo del trabajo original. No creo que, como dice el Sr. Quirantes, nadie tomase el trabajo de R&R como "la biblia".

Me gustaría apuntar no obstante unas cuestiones al respecto:
  • No conozco ningún caso en el que en base a una evidencia débil de un trabajo empírico presentado en un congreso se hayan tomado medidas de política económica. Ni lo conozco yo, ni gente como Mankiw. Por un lado no estaría mal que alguna vez los políticos hiciesen caso a la academia, pero me temo que no ha sido así. 
  • R&R hablan en ese trabajo (y no en otros posteriores sin el famoso error) de un nivel de deuda peligroso por encima del 90%. Pues bien, quiero recordar que aquí, en nuestra querida zona euro, se aprobaron hace ya muchos años unos límites de deuda del 60% y un 3% de déficit.  De hecho se prevén sanciones para los países que incumplan ya que son objetivos IMPORTANTES para la estabilidad monetaria. Hablé algo sobre este tema aquí. La "tolerancia" (pasteleo político, en definitiva) con esos objetivos está en el epicentro de la crisis de la zona euro.
  • Las políticas de ajustes y austeridad en Europa comienzan mucho antes de que R&R presentaran esos datos en el congreso de la American Economic Association. Otra cuestión es que determinados líderes de opinión política cuyas ideas y líneas de acción ya estaban fijadas utilizaran el llamativo dato de R&R como acicate para sus posiciones.
  • La tesis de R&R ¡no implica austeridad fiscal!. Puede leerse el detalle aquí. Resumiendo, y para que don Arturo no se me descentre: ni los economistas decimos que la austeridad traerá el crecimiento, ni las medidas de austeridad están reduciendo el volumen de deuda pública, ni el objetivo de deuda tiene nada que ver con un valor fijado por R&R. 

Lamento que el artículo haya quedado tan extenso. Gracias por aguantar hasta aquí.  Me gustaría también indicar que me da cierta pena que una excelente web de divulgación científica como es Naukas se esté convirtiendo en un blog colectivo con muchas opiniones y falta de rigor. No necesitamos una sección de Economía en Naukas (ya hay bastantes blogs de Economía francamente buenos), pero si se va a hablar de Economía, por favor, contrasten antes. Es una pena pero este tipo de episodios manchan algo cuyo mérito e importancia es indiscutible.

miércoles, 1 de mayo de 2013

A vueltas con el termostato, la deuda y el crecimiento

Hace unos meses hablaba aquí sobre la dificultad de evaluar la efectividad de las políticas económicas mirando exclusivamente a las series de datos en una entrada titulada El termostato de Friedman.

La idea era sencilla: si la política económica es efectiva (y se hace correctamente) la correlación entre las medidas tomadas y los resultados será nula. El ejemplo que ponía Friedman es sencillo de entender: si hace mucho frío en la calle la calefacción de casa quema mucho gas y la temperatura de la habitación permanece constante. Aparentemente el frío de la calle está correlacionado (cedo en el uso del palabro correlado en atención a @uhandrea) con el consumo de gas de la caldera: cuanto más gas quemamos más frío hace fuera. Por el contrario, ni el consumo de gas ni el frío exterior tiene ningún efecto en la temperatura de casa que se mantiene constante... gracias a un termostato.

En relación a la última polémica con el tema de Reinhart y Rogoff me gustaría explorar una idea que combina algunos datos y el termostato de Friedman. La idea que pretendo bosquejar es la siguiente:

Supongamos que los gobiernos tienen dentro de sus objetivos mantener un crecimiento económico estable y prolongado en el tiempo. Supongamos también que para conseguirlo tienen a su disposición la política fiscal (estimular la economía a base de gasto público) y la política monetaria (estimular la economía a base de "imprimir billetes"). Dichos instrumentos serían como la caldera de gas en el ejemplo anterior. En la medida que el contexto exterior, ciclos, etc.  van ocurriendo (el frío que hace en la calle) el gobierno trata de compensar esas fluctuaciones para mantener estable el crecimiento (temperatura de la habitación).

En un contexto así en la medida que las condiciones económicas se vuelven adversas el gobierno activa la política fiscal (incurre en déficits y en incrementos de deuda pública) y la política monetaria (con posibles rebrotes inflacionistas tanto mayores cuanto más inefectiva sea ésta).  Si el gobierno acierta con sus medidas el crecimiento será estable pese a las variaciones de las variables descritas (volumen de deuda, por ejemplo) y de hecho apenas habrá correlación entre ambas variables.

Supongamos ahora que es cierta la hipótesis que quiero apuntar: que la política económica se torna más y más inefectiva cuanto mayor es el volumen de deuda. Dicho de otra manera: que la caldera funciona mal si está "recalentada".

Si estoy en lo cierto sería posible observar lo que se aprecia en el siguiente gráfico:  tasas de crecimiento más alejadas del "objetivo" (menores) cuanto mayores sean los volumenes de deuda pública con políticas fiscales expansivas (con la deuda creciendo) y el efecto inverso: tasas de crecimiento superiores cuando el volumen de deuda sea decreciente (cuando no hay estímulo fiscal).


Si ocurriese lo mismo con la politica monetaria sería posible observar tasas de inflación más elevadas en países con deuda pública muy alta. ¿Es así?. Parece que en algunos casos sí... y en otros no. Tal vez esto daría para un artículo interesante:
(Tabla anterior, del famoso paper de Reinhart & Rogoff... disponible aquí ).

lunes, 15 de abril de 2013

Ahorradores y especuladores

Money - SavingsDiariamente ser realizan millones de transacciones económicas: desde el café que acabo de tomarme en una cafetería hasta la adquisición de un buque de guerra por parte de la armada venezolana. Casi todas las transacciones tienen en común la utilización del dinero para establecer el precio del bien o del servicio contratado. En algunos casos se utiliza el trueque pero la utilización del dinero es mucho más conveniente.

El dinero permite establecer unos precios fácilmente comparables frente a los que daría una economía de trueque. Por ejemplo, si una cabra se puede cambiar por doce gallinas y un litro de aceite por dos kg de alubia verde podría ocurrir que alguien cambiase una cabra por 100 litros de aceite y una gallina por un Kg de alubia verde... ¡y no sabríamos si ésto es caro o barato! Con dinero es más fácil: 1,5€ la alubia verde, 3€ el aceite, etc.

El dinero no es más que un bien más que utilizamos como referencia. Los precios cambian con frecuencia: unos suben, otros bajan... pero mantener la referencia a un bien fijo (el dinero) nos permite comparar los precios relativos con facilidad. Cuando los precios de todos (o casi todos) los bienes suben es porque el dinero pierde valor y es lo que denominamos inflación. Por el contrario, cuando todos los precios bajan es porque el dinero se hace más valioso y es una situación de deflación.

Cuando una persona recibe su renta (su salario, por ejemplo) tiene que tomar una serie de decisiones. Una de las más importantes es aquella en la que decide cuánto consume y cuánto ahorra. Puede decidir disfrutar de unas merecidas vacaciones en la playa o quedarse en casa jugando al parchís. Supongamos que esa persona, prudente ella, decide ahorrar una determinada proporción de su renta. Lo que esa persona hace es "congelar" su capacidad de compra (lo que se llama depósito de valor), de consumo, en un bien duradero para poder "descongelarla" en el futuro y consumir más entonces (o transmitir dicha capacidad de consumo a sus herederos...). Si el bien elegido como depósito de valor es dinero decimos que esa persona es un ahorrador. Por el contrario, si ante la perspectiva de poder conservar mejor el valor de su ahorro decide utilizar cualquier otro bien (oro, un inmueble, acciones, etc.) decimos que es un especulador.

En realidad ambos son lo mismo y realizan la misma función. Y es una función necesaria.

sábado, 13 de abril de 2013

Arbitraje y apuestas deportivas

Hoy, por primera vez y a modo de excepción, voy a explicar algo realmente útil: cómo hacerse multimillonario con un método infalible utilizando apuestas deportivas.

Una casa de apuestas acepta apuestas por los distintos resultados de un partido de fútbol y cotiza cada resultado. En la siguiente captura de pantalla están las apuestas de la segunda división de fútbol español de Bwin:
Fijémonos en el partido Lugo - Alcorcón, por ejemplo. Si apostamos 100€ por la victoria del Lugo la casa de apuestas nos pagaría 275€. Si apostamos la misma cantidad por el Alcorcón nos pagaría 255€. La casa de apuestas va determinando los pagos para cada resultado de tal manera que puede pagar a los afortunados con las pérdidas del resto y obtener un margen.

En este caso podemos calcular el margen de la casa de apuestas de forma bastante sencilla. Veamos cómo. Supongamos que yo quiero cobrar 1000€ de premio. Para ello tendría que apostar 363,63€ a favor del Lugo (363,63 x 2,75 = 1000€), 344,82€ por el empate (344,82 x 2,9 = 1000€) y 392,15€ a favor del Alcorcón (392,15 x 2,55 = 1000€). Apostando esas cantidades cobraremos 1000€. El problema es que tendríamos que apostar la cifra de 1100€ en total por lo que tendremos unas pérdidas seguras de 100€. Mal negocio para nosotros, pero un excelente negocio para la casa de apuestas: ¡el 10%!.

Visto desde el punto de vista de la casa de apuestas: supongamos que queremos obtener un 8% de margen. Recibimos 3450€ de apuestas a favor del equipo local, 2876€ por el empate y 1220€ por una victoria visitante. En total suman 7546€. Si quiero obtener un 8% puedo repartir 7546 / 1,08 € en premios: 6987€. Esto significa que a los 3450€ a favor del equipo local puedo pagarlos doble a uno (3450 x 2 = 6900€), el empate a 2,43 y la victoria visitante a 5,72€ por cada euro apostado. Sencillo ¿no?

Es importante observar que la casa de apuestas irá ajustando las cotizaciones de cada resultado dependiendo de cuánto dinero apuesten sus clientes a cada uno de los resultados de tal manera que puede mantener ese 8, 10 o lo que sea fijo.

Está claro que por esta vía no vamos a hacernos multimillonarios de forma segura: siempre gana la casa de apuestas. Pero... ¿y si en otras casas de apuestas el partido no cotiza igual?. Supongamos que en William Hill cotiza: 2,5 / 3 / 2,8 (que es como estaba cotizando ayer cuando empecé a hacer las cuentas con la hoja de cálculo), que Mi Apuesta cotiza: 2,6 / 3,2 / 2,65 (idem) y que Bet365 cotiza: 3,1 / 3,1 /2,4 (que es como estaba cotizando hace un momento antes del partido). En este caso podríamos apostar 322,58€ en Bet365 a favor del Lugo, 357,14 en William Hill a favor del Alcorcón y 312,5 en Mi Apuesta por el empate. Habríamos empleado 992€ para obtener 1000€ con un beneficio seguro de 8 euros. No es impresionante, pero no está mal...

La cuestión es que hay miles de apuestas deportivas y docenas de casas de apuestas. Un sistema informático capaz de monitorizar las cotizaciones a tiempo real y de realizar de forma automática las apuestas sería una máquina de hacer dinero... ¿y esto no existe?

En los mercados financieros sí existe y hay enormes centros de datos con programas hiperoptimizados para hallar pequeñas diferencias o errores de valoración en productos financieros por todo el mundo. Pueden mover millones de dólares en milisegundos para obtener calderilla... pero calderilla segura millones de veces al día. Esto es lo que se denomina arbitraje. Las posibilidades de encontrar ventanas de arbitraje son ridículamente pequeñas y es precisamente eso a lo que nos referimos los economistas normalmente cuando decimos que los mercados financieros son eficientes.

Estoy seguro de que en el mundo de las apuestas deportivas también existen arbitradores. Lo que ocurre es que al ser mercados mucho menos profundos (mueven muchísimo menos dinero en cada apuesta que los mercados financieros) deben abrirse pequeñas ventanas de arbitraje con relativa frecuencia. ¿Se anima alguien?

P.S.- Para quien le parezca poco un 0,8% de rendimiento (8 euros por 1000 apostados) diré que con esa tasa diaria acumulativa en un año se pueden transformar 1000 euros en 18000. Al cabo de 2 años serían 343.000 euros y en 4 años la cifra sería de 118 millones de euros... ¡cosas del interés compuesto!

miércoles, 3 de abril de 2013

Algunas notas sobre los bitcoins

No había prestado mucha atención a los bitcoins, la verdad. Un par de lecturas rápidas cuando The Economist habló de ello pero no me habían despertado el interés.


Hoy alguien ha llamado mi atención sobre la entrada que Arturo Quirantes (@elprofedefisica) hacía en Naukas sobre el tema. Creo que es una exposición bastante clara sobrevolando los aspectos técnicos de la susodicha moneda virtual. Sin embargo no hubiera estado mal una entrada mano a mano con alguien con algún background en temas monetarios.

Me gustaría señalar aquí algunas cuestiones.

  1. Bitcoin no tiene respaldo del patrón oro, como tampoco lo tiene actualmente ninguna moneda de amplia circulación. De hecho, bitcoin me recuerda muchísimo al dinero de piedra de la isla Yap. Nada novedoso aquí. En todo caso un paso atrás hacia una forma primitiva de dinero
  2. Que no exista un Banco Central no es necesariamente algo bueno. Aunque algunos economistas como Milton Friedman abogaron por su eliminación y su sustitución por una institución que se limitase a emitir dinero a un ritmo constante prefijado, esta postura no tiene un amplio consenso entre los economistas. Los bancos centrales (y en especial los bancos centrales autónomos y con alto grado de independencia del poder político) son necesarios en un mundo económico complejo, conectado y globalizado como el actual. 
  3. Arturo dice la verdad cuando dice que el dinero actual, los billetes, no tienen un valor intrínseco más allá de la confianza de quienes los utilizamos. De hecho, a los billetes y monedas en manos del público se la denomina circulación fiduciaria que viene de la palabra "fe". Son una convención que todos aceptamos, pero no tiene nada que ver con la "capacidad del Estado para pagar sus deudas". Esto tendrá que ver con la deuda pública, pero nada que ver con los billetes y monedas, por lo menos en nuestro entorno. 
  4. Un sistema monetario basado en bitcoin sería por defecto deflacionario. Esto es: el límite máximo en la cantidad de moneda y el ritmo decreciente de aumento de la base monetaria significa que la moneda ha de apreciarse cada vez más. ¿Y qué ocurre cuando las cosas son así?. A bote pronto:
    1. Que mantener bitcoins que cada vez valen más es mejor que gastarlos. La gente guardará sus "bitcoins" bajo el colchón con la fundada esperanza de que cada vez valgan más y de tal manera que los bitcoins en circulación serán muchos menos que los bitcoins "emitidos". En algún momento se utilizará otro tipo de moneda para las transacciones mientras que los bitcoins no serían más que un depósito de valor. La Ley de Gresham en estado puro: la moneda mala desplaza a la buena.
    2. La dinámica del flujo monetario que se deduce de los párrafos anteriores muy probablemente conduzca a situaciones de formación de burbujas (en cuanto mejoren levemente las expectativas) y pinchazo de las mismas (ante la más leve sombra de duda sobre el futuro de los bitcoins). De hecho en el gráfico adjunto se ve la formación y pinchazo de la primera y estamos asistiendo a la formación de la segunda. Atención al pinchazo en los próximos meses (tal vez semanas).
  5. Si yo necesitase bitcoins para comprarme un coche... ¿quién me los iba a prestar y a qué precio?. Es fácil ver que la constitución de un banco virtual con cuentas en bitcoins es complicada. Un banco toma dinero de los depositantes, los remunera (más o menos) y presta dinero a quien lo necesite a cambio de un tipo de interés. En principio el tipo de interés a aplicar sobre una moneda diseñada para que sea deflacionaria (cuyo valor no deje de subir) será bastante alto. Por otro lado... ¿quién garantiza los depósitos de los depositantes si no existe una autoridad monetaria centralizada?. Parece que para poder montar un sistema financiero elemental (canalización del ahorro hacia la inversión sin más florituras) haría falta algún tipo de supervisión... y eso es precisamente de lo que bitcoin presume de carecer.
En resumen. A mí bitcoin no me gusta. Es posible que alguno se forre con las sucesivas burbujas sobre el sistema, de la misma manera que otros perderán hasta la camisa. Yo, para apostar prefiero el hipódromo.
P.S.- Actualización: Sala i Martin ha escrito una excelente entrada sobre bitcoin. Vale la pena leerla.