Buenas,
Creo que el título es muy adecuado para el presente que vivimos. De hecho, debería haber una materia en la carrera de Economía que se denomine "Construcción de modelos económicos". Hoy en día muchos economistas realizan esta función en diversas ramas de las industrias.
Quiero pararme aquí, en este diálogo con la IA, para hablar un poco de epistemología y luego mostrar un ejemplo de modelos en comparativa.
Espero les interese.
Saludos,
Maximiliano
Maximiliano: A la hora de construir modelos de economía, cuál crees que es el hilo conductor que los une? Se pueden crear toy models como en física? Crees que mientras predigan el futuro, como decía Friedman, entonces son válidos?
Excelente pregunta. Has tocado varios de los debates más profundos y persistentes en la filosofía de la economía como ciencia. Vamos por partes.
📌 ¿Cuál es el hilo conductor que une a los modelos económicos?
El hilo conductor es la abstracción de la realidad para capturar relaciones causales o comportamentales de interés, generalmente bajo restricciones de recursos (escasez), incentivos y expectativas.
A pesar de las diferencias en enfoques (micro, macro, conductual, estructural, experimental), la mayoría de los modelos económicos comparten:
- Supuestos simplificadores: racionalidad (a distintos niveles), mercados con ciertas fricciones o sin ellas, información perfecta o imperfecta, etc.
- Relaciones matemáticas o formales: funciones de utilidad, producción, restricciones presupuestarias, ecuaciones de equilibrio general, etc.
- El intento de aislar mecanismos causales. Esto es clave: los modelos son herramientas para pensar cómo ciertos mecanismos operan en un mundo complejo.
👉 En esto, no se diferencian tanto de los modelos en física, biología o ciencias sociales.
🎯 ¿Se pueden crear "toy models" como en física?
Sí, y de hecho la economía está llena de toy models. Ejemplos:
- El modelo de oferta y demanda en competencia perfecta.
- El modelo IS-LM de Keynes.
- Modelos de búsqueda laboral de Diamond-Mortensen-Pissarides.
- Modelos de subastas o de teoría de juegos.
Un toy model es simplemente un modelo muy simplificado, que abstrae casi todo excepto un mecanismo específico. La idea es entender ese mecanismo en forma pura, sin "ruido". Los economistas los usan para:
- Aislar efectos teóricos.
- Generar intuiciones.
- Guiar la construcción de modelos más realistas o estructurales.
Pero a diferencia de física, donde a veces los sistemas son inherentemente más predecibles, la economía lidia con agentes que aprenden, anticipan, y cuyo comportamiento puede cambiar con las reglas del juego (fenómeno conocido como no invarianza estructural, destacado por Lucas).
🧠 Sobre la validez: el criterio de Friedman ("as if")
Milton Friedman sostenía que los modelos deben juzgarse no por el realismo de sus supuestos, sino por la precisión de sus predicciones. Es decir, si un modelo predice bien, entonces es útil, aunque sus supuestos sean manifiestamente falsos (ejemplo: asumir que los consumidores maximizan con precisión matemática).
🔸 Este criterio ha sido muy influyente, pero también muy criticado. Sus críticas principales son:
-
Predicción versus comprensión: Un modelo puede predecir bien en algunos contextos, pero ser inútil para entender los mecanismos causales subyacentes. Esto es relevante para diseñar políticas. Si no entiendes el mecanismo, puedes hacer políticas contraproducentes.
-
Riesgo de overfitting: Modelos que se ajustan bien al pasado pero fallan en cambios estructurales.
-
Lucas Critique: Friedman subestimó que los modelos que predicen bajo un conjunto de reglas pueden dejar de hacerlo si esas reglas cambian (por ejemplo, cambio en política fiscal o monetaria).
✅ ¿Entonces cuándo es válido un modelo económico?
Hoy en día, la comunidad económica tiende a balancear tres criterios:
- Validez interna: que capture de forma razonable los mecanismos causales que pretende modelar.
- Validez externa: que tenga capacidad predictiva fuera de la muestra o del contexto donde fue calibrado.
- Relevancia: que sea útil para responder una pregunta de política, de comportamiento o teórica.
Y además, ha surgido un enfoque más empírico y experimental en los últimos 20-30 años, donde los modelos son testados, validados y refutados más rigurosamente que antes.
📍 Resumen final:
- Los modelos en economía, como en física, son simplificaciones con toy models jugando un rol central.
- El criterio de Friedman ("que prediga, aunque los supuestos sean falsos") fue revolucionario, pero hoy se considera insuficiente. Se busca un balance entre predicción, explicación y capacidad para guiar decisiones.
- La economía no es solo sobre predecir, sino sobre entender mecanismos, lo cual es vital dado que las políticas y las expectativas afectan el propio entorno que se intenta modelar.
Maximiliano: Podrías comprar la teoría moderna financiera de riesgo retorno de activos contra el clásico analisis de maximización de la utilidad y beneficios por parte de los agentes?
Excelente pregunta. Comparar la teoría moderna de portafolios y riesgo-retorno (finanzas) con el modelo clásico de maximización de utilidad o beneficios (microeconomía) es profundamente revelador sobre cómo se entienden las decisiones económicas bajo incertidumbre. Vamos por partes.
🧠 1. Punto de partida y objetivos
| Aspecto | Teoría Clásica (Microeconómica) | Teoría Moderna Financiera (Riesgo-Retorno) |
|---|---|---|
| Agente | Consumidor o productor | Inversor (ahorrador) |
| Objetivo | Maximizar utilidad (consumidores) o maximizar beneficios (productores) | Maximizar retorno ajustado al riesgo (relación riesgo-retorno eficiente) |
| Enfoque | Decisiones sobre consumo, producción, trabajo, etc., dadas restricciones de recursos y precios. | Composición óptima de portafolios de activos financieros bajo incertidumbre. |
🔥 2. Tratamiento del riesgo
| Aspecto | Teoría Clásica | Teoría Financiera Moderna |
|---|---|---|
| Riesgo | Se modela a través de la utilidad esperada (von Neumann-Morgenstern). Las preferencias sobre riesgo se capturan en la función de utilidad. | Se formaliza explícitamente como varianza o desviación estándar del retorno. El riesgo es medible, cuantificable y separable del retorno esperado. |
| Actitudes hacia el riesgo | Riesgo-aversión, neutralidad o preferencia, según la curvatura de la función de utilidad. | Implícita: se busca minimizar riesgo (varianza) dado un retorno, o maximizar retorno dado un nivel de riesgo (frontera eficiente de Markowitz). |
| Formalización | Maximizar utilidad esperada: | Maximizar función objetivo riesgo-retorno: |
🎯 3. Supuestos clave
| Aspecto | Teoría Clásica | Teoría Financiera Moderna |
|---|---|---|
| Mercados | Mercados de bienes y factores. No necesariamente financieros. | Mercados financieros completos, líquidos, sin fricciones en el modelo básico. |
| Información | Generalmente perfecta, aunque puede incluir incertidumbre. | Información perfecta sobre distribución de retornos (media y varianza). |
| Preferencias | Capturadas por la función de utilidad, que puede ser muy general. | Reducidas a una relación media-varianza. Supone que los agentes se comportan como si solo les importara retorno y riesgo. |
🧩 4. Comparación metodológica y conceptual
| Tema | Análisis clásico | Teoría financiera moderna |
|---|---|---|
| Riesgo y expectativas | El riesgo se procesa internamente en la función de utilidad (modelo de utilidad esperada). | Riesgo y retorno se separan y se representan gráficamente (frontera eficiente). |
| Optimización | Sobre decisiones de consumo, trabajo, producción, ahorro, etc. | Sobre la elección de portafolios: combinaciones de activos financieros. |
| Simplicidad vs. generalidad | Más general: puede incluir cualquier tipo de incertidumbre, no solo sobre precios de activos. | Más específico: se centra en incertidumbre financiera y distribuciones gaussianas (en su forma clásica). |
| Representación matemática | Funciones de utilidad arbitrarias, con cualquier curvatura. | Reducción a la media y varianza. Es un caso particular de utilidad cuadrática o retornos normales. |
🔍 5. ¿Son incompatibles o complementarios?
✅ Complementarios.
La teoría moderna de portafolios puede verse como un caso específico de la teoría de utilidad esperada bajo dos condiciones fuertes:
- Si los retornos son normales (se describen completamente por media y varianza), o
- Si las funciones de utilidad son cuadráticas.
Bajo estas condiciones, maximizar la utilidad esperada es equivalente a maximizar el retorno esperado penalizado por la varianza (riesgo).
🚩 Pero si los retornos son asimétricos, tienen colas pesadas, o los agentes tienen aversiones más complejas (por ejemplo, aversión a las pérdidas como en la teoría de prospectos), entonces la teoría de media-varianza es insuficiente.
🏛️ 6. Extensiones modernas
- La economía del comportamiento ha mostrado que la gente no maximiza utilidad esperada ni sigue exactamente el criterio media-varianza.
- La aparición de modelos como la Teoría de Prospectos (Kahneman y Tversky) rompe tanto con la visión clásica como con la financiera tradicional.
- En macroeconomía, modelos como los DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) incorporan agentes que deciden sobre consumo, ahorro y portafolios simultáneamente, unificando ambas visiones.
📜 7. Conclusión comparativa
- El modelo clásico de utilidad es un marco amplio y general que abarca toda decisión bajo incertidumbre, tanto sobre consumo como sobre inversión.
- La teoría moderna de portafolios es una aplicación específica y operacional de ese marco al mundo financiero, con fuertes simplificaciones que permiten resolver problemas de forma gráfica y algebraica sencilla (como la frontera eficiente y la línea del mercado de capitales).
Ambos modelos son útiles, pero con finalidades distintas y niveles de abstracción diferentes.
No hay comentarios:
Publicar un comentario