6 Ética de las Finanzas 180718

61 Primera parte

adicionalmente asume que tenemos un número suficiente de observaciones como para que las estimaciones sean correctas. Es decir supone que podemos medir correctamente la volatili- dad y las correlaciones, y además que estas serán estables en el tiempo. Las limitaciones de las herramientas para medir el riesgo ya las hemos considerado. Si no conta- mos con suficientes datos del pasado para hacer una estimación significativa de los parámetros del sistema, no tenemos manera de predecir sus estados futuros. Cuando los números son ver- daderamente grandes y se refieren fundamentalmente a eventos físicos, como los accidentes que ocurren en una curva por la que pasan miles de coches cada día, esto no es un problema. Las aseguradoras viven de ello, y les va bien. Pero cuando se trata de un hecho raro o único que afecta a las finanzas, como una crisis macroeconómica de la magnitud de la comenzada en 2007, simplemente no hay muestra en el pasado para estimar qué nos deparará el futuro. Los cálculos han de incorporar un riesgo macroeconómico tan grande, que hace poco menos que inútiles todas las previsiones. Si además encontramos un componente importante de no-linea- lidad, comportamientos no racionales en la toma de decisiones, como el efecto rebaño, etc., todavía necesitamos una muestra más grande para intentar descifrarlos. Y si hubiera muestra suficiente, todavía queda el supuesto de estabilidad de las condiciones económicas: que el futuro será semejante al pasado. Cuando las condiciones no se mantienen en el tiempo, las correlaciones obtenidas de datos pasados pueden no predecir bien eventos futuros. Esto es relevante tanto para las finanzas como para las demás magnitudes relevantes de una economía, a nivel macro y micro. Está la dificultad adicional de los instrumentos matemáticos disponibles. Las ecuaciones eco- nométricas siguen siendo lineales en su mayoría, o en todo caso relativamente sencillas desde el punto de vista formal. Pero una parte importante de la incertidumbre en la realidad tiene que ver con la no linealidad de las conexiones entre causa y efecto. Como indicamos en el primer capítulo, esa no linealidad del sistema hace que causas pequeñas puedan tener efectos grandes, y causas grandes efectos pequeños, por la intervención intermedia de mecanismos de bucle positivo o negativo que amplifican o amortiguan las consecuencias de cada fenóme- no. Esos mecanismos en ocasiones no están bien identificados o no son fáciles de estudiar, de forma que nuestro conocimiento de los fenómenos en que son importantes resulta menor que cuando el efecto es proporcional a la causa. Y por si eso fuera poco, hay una serie de sesgos cognitivos que llevan a nuestra mente a esti- mar mal probabilidades y riesgos, incluso en situaciones en que tenemos o podríamos tener fácilmente todos los datos. Algunos de esos sesgos derivan de que nuestra mente no está hecha para intuir probabilidades, de forma que las respuestas intuitivas frecuentemente son desmentidas por un cálculo más cuidadoso. Otros son sesgos emocionales, podríamos decir