Falta una semana para Halloween, y ya se siente el terror y el miedo de las fiestas. A pesar de que los economistas somos dioses bajados del Olimpo tenemos enemigos tan grandes como nuestros temores. No por nada tu amigo se disfraza de sesgo, y el otro, de una mano invisible (?) para honrar a los miedos que nos atacan todos los días. En esta edición de Horronomics, vuelvo con tres historias traídas del inframundo de los economistas, el tártaro de las rigideces y la inconsistencia.
Tu IE al tacho
Una de las cosas que más aterra a un economista en proceso es que su vida universitaria dependa de correr una regresión para pasar su tesis de paper. Pero, ¿qué sucede cuando sus estimadores son sesgados? Bueno, aún podría haber un arreglo para dicha endogeneidad. Primero, se identifican las fuentes del problema. Cuando no se cumple E(u/x)=0 es porque contiene tres fuentes terroríficas: la doble causalidad, error de medición y/u omisión de variables. Basta que se cumpla alguna de las anteriores razones, para que el modelo sea basura #Porlas. En la cuerda floja, tenemos, por un lado, el terror de la doble causalidad. Dicho se genera cuando la variable dependiente es causada por sus regresores comúnmente, pero también dicha variable causa los regresores. Además, existe otra fuente la cual es una de las peores que rompen el supuesto de media de error cero, y covarianza de explicativas y el error cero. Esta es la omisión de variables. Como cuando tu “amix” te omite en la lista de Noise y te quedas afuera en la cola, sol@ y con frío.
Finalmente, se encuentra el error de medición. Este se refiere a que tengas aproximados de las variables explicativas y, por tanto, se subestime el estimador, el cual es sesgado. Sin embargo, aún puedes despertar de la pesadilla. Se puede estimar mediante el pack salvavidas de variables instrumentales, de tal forma que el modelo no se desecha del todo.
No obstante, existe una pesadilla común en cualquier economista. Ni en los sueños más alucinantes puedes encontrar un instrumento adecuado que cumpla las condiciones que lo hacen bueno ¿Te das cuenta de que todo es doble chamba porque tu estimador es sesgado?
Pero, ¿sabes qué es peor que una pesadilla? La realidad. El terror en su máxima expresión que te desmayas de miedo es que ni agrandando la muestra, el estimador salga consistente. Sí, lo que puede matarte de un infarto y volverte zombie es que los estimadores salgan sesgados e inconsistentes, a pesar del mayor tamaño de muestra. Medio año, ¡qué medio año!, toda una vida llena de amanecidas, migraña y sufrimiento desperdiciada en un modelo mal estimado. Ni la recolección ardua y forzosa de datos te pudieron salvar. Ni las encuestas pagadas #WhereIsMyMoney para generar más observaciones pudieron salvarte #QuéQueSad. Ni siquiera el bootstrapping que demoró horas de horas para que te corra en Stata. En fin, todo eso que hiciste por nada. Recuerda pues que, si los estimadores resultan inconsistentes, el modelo es una basura no sirve.
Los sustos del análisis privado
Era una noche oscura de invierno y, luego de un arduo día buscando información para la evaluación de rentabilidad del proyecto que eligió, un analista se dirigía a su casa a descansar. En medio de un profundo sueño, empezó a sentirse ligero, como si levitara. Al bajar la mirada, notó que su cuerpo seguía recostado en su cama ¿Lo mató el desamor o tenía una apnea de sueño? La respuesta no importaba, él prefirió aprovechar que su cuerpo seguía descansando, para que su alma culmine la evaluación. Prendió la computadora y empezó a completar los ingresos y costos del proyecto “Escuela de Brujas y Lobas”. La idea central era evaluar si resultaba rentable realizar una APP para la construcción y mantenimiento de dicho colegio.
Pasaron cinco horas y los datos estaban completos. Se incluyeron desde los costos de las herramientas y materiales para la construcción hasta proyecciones de los futuros gastos en mantenimiento en que se podrían incurrir. Todo estaba listo para evaluar el valor presente del beneficio neto, así que, luego de tomar valor, lo calculó. De pronto, se quedó helado con lo que observó: el beneficio del proyecto era negativo. Su mundo se caía encima, ese día no solo había recibido la nota del parcial de Metría, sino que la idea de que la educación indudablemente beneficiaba al país parecía no ser cierta ¿Cómo era eso posible si los costos del privado eran mucho menores a los del Estado debido a su poder de negociación?
Estaba muy asustado, el privado tenía, intuitivamente, mayores beneficios por donde se lo veía. Incluso, verificó si esto se podía deber a que la educación no era de calidad. Pero, ¡no!, la calidad docente iba a mantenerse. De pronto, empezó a oír que “no había un sustitutu”. Era su alarma. Abrió los ojos y era él dentro de su cuerpo. Al parecer, la profunda melodía lo había inspirado: él estaba descontando a una tasa privada, cuando la tasa social (que considera componentes como externalidad, subsidios, impuesto, beneficios sociales y costos sociales) era en realidad de 8%[1]. Además, el flujo de beneficios que llevó al valor presente era mayor a 10 años, por lo que no podía mantener la misma tasa para todo el periodo, ya que ello ignoraría el efecto positivo sobre la vida de futuras generaciones.
Nadie sabe a dónde nos están mandando
Era la noche anterior para dar la sustentación final de su paper y así, finalmente, poder graduarse de la UP. Tenía todo listo y se sentía muy preparada, pero el aire estaba frío y el ambiente se sentía pesado (un mal presentimiento tal vez). Sentía que la observaban desde muy cerca, pero no sabía qué podía ser y finalmente, después de mucho malestar, logró dormirse. Cuando se levantó, leyó Gestión y vio un artículo sobre los bonos del Tesoro de Estados Unidos y sobre cómo el retorno que daban se estaba comportando raro. Gracias a sus cursos de Finanzas y Macroeconomía o por culpa de ellos, la economista pudo entender todo lo que estaba leyendo y las implicancias de esto en el futuro su futuro. Veía cómo la curva de rendimiento se estaba invirtiendo, algo que no es normal ni bueno (depende de cómo lo mires). Esta refleja la percepción que se tiene sobre cómo estaremos en unos años. Ya que, si las tasas de retorno son mayores ahora que en el futuro, parece que la economía va a necesitar un empujón en los próximos años si no lo necesita ya. “Según lo que se ve, estamos entrando en momentos difíciles”. La futura graduada se da cuenta de lo que está pasando y empieza a sudar frío. “Estoy saliendo a trabajar en un mundo que está pasando por uno de sus peores momentos ¿Qué será de mí? ¿Debería jalar mi sustentación a propósito para poder estar un año más como estudiante? ¿Me voy de intercambio y no vuelvo? (La recesión es mundial, así que maybe no es buena idea)” Todo esto le pasó por la cabeza antes de exponer y decidió que igual afrontaría el mundo real siendo una egresada. Entonces, cuando iba a empezar su exposición, despertó. Todo había sido un sueño o pesadilla culpa de la presión UP y se sintió más aliviada cuando leyó todos los periódicos y no encontró nada que la aterrorice. La tranquilidad le duró hasta que, en el camino a su “expo”, revisó Twitter y vio un tweet de un señor anaranjado con cabello muy amarillo que hablaba de la FED, las tasas de referencia, etc. Tal vez no todo había sido un sueño.
Edición por Claudia Barraza
[1] https://www.mef.gob.pe/contenidos/inv_publica/anexos/anexo11_directiva001_2019EF6301.pdf
