Literalmente esto es lo que ocurre cuando hablamos de las predicciones económicas de crecimiento del PIB y desempleo. Las previsiones son importantes porque uno de los principios de la economía es que las personas actuamos en función de expectativas, es decir, de lo que esperamos que suceda. El Banco Central fija los tipos de interés de referencia en función de la expectativa de una inflación, esto es de cómo se comportarán los precios en la economía. Una empresa decide contratar a una persona o involucrarse en nuevas inversiones en función de sus expectativas de ventas, de resultados, de posibilidades para ampliar su mercado. Aunque adoptamos decisiones a partir de la información, perfecta o no, que tenemos en cada momento, lo cierto es que a los economistas nos interesa estimar cómo se va a comportar la economía en el futuro, porque en función del consenso de esas expectativas, se moverá la economía hoy. Esta es la motivación del economista. Pero ¿cuál es la motivación del resto de agentes no puramente económicos para prestar tanta atención a las previsiones de los economistas?

Citando al experto estadístico y escritor del best-seller “El Cisne Negro”, Nassim Taleb, “los humanos tenemos miedo de vivir en un mundo que no entendemos”. De este miedo natural e intrínseco al ser humano surge la necesidad de explicar lo que está a nuestro alrededor.  Si la tasa de paro está en el 26% pero el Gobierno anuncia una estimación de que bajará un par de décimas a final de año, y nos dejamos influir por esa estimación, posiblemente seremos más optimistas en nuestra búsqueda de empleo. Sin embargo, esta misma dependencia que nos lleva a “perseguir” las previsiones, también nos ata a ellas.

En estas condiciones, ¿quién tiene mayor responsabilidad en sus previsiones? ¿un servicio de estudios de un banco o un organismo público? A escala nacional e internacional, las previsiones con más capacidad de influencia son la de los gobiernos y el Fondo Monetario Internacional (FMI), en tanto que son instituciones con capacidad real para influir sobre variables críticas: crecimiento de la economía y desempleo. El Gobierno ejerce dicha influencia mediante la política económica, y el FMI mediante su ayuda a la financiación en los rescates internacionales. Por lo tanto, es su deber tener un buen pulso de lo que ocurre en la economía. Pues bien, ¿saben la mala noticia? Tanto el Gobierno como el FMI son de las instituciones que más fallan en sus previsiones.

Esto es lo que demuestra el índice de precisión DIANA, elaborado por la escuela de negocios ESADE. Manteniéndose al margen de metodologías o tan siquiera de posibles intenciones de quien hace las previsiones, lo bueno de este índice es que actúa como una especie de notario, es decir, recoge en un mismo momento del tiempo las previsiones de diversas instituciones, y las compara a posteriori con el resultado real tanto del PIB como del desempleo. El resultado en el caso de España es demoledor: en el periodo 2010-2012, la institución que peor estimó el PIB ¡fue el Gobierno!

No sólo se trata de acertar, sino de tratar de hacerlo “a la primera”. Los cambios en las previsiones son algo comprensible en tanto que como decía la Ley de Bayes en estadística: “a nueva información, nueva probabilidad”. Pero ¿en qué medida un cambio en una previsión pasa de ser un fenómeno estadístico a otro estratégico?

El caso del Fondo Monetario Internacional

El FMI publica cada año dos importantes informes bajo el título de “World Economic Outlook”, en Abril y Septiembre/Octubre y dos actualizaciones en Enero/Junio algo más breves. Es fácil recopilar las previsiones que se publican para el cierre de cada ejercicio y, pasados unos meses, comparar esas previsiones con las desviaciones que se han producido con el dato real. Por ejemplo, en septiembre de 2012 el FMI estimó para España un crecimiento del PIB de 1,1% para ese año, pero el resultado final fue de -1,4%. Es decir, el FMI se desvió en 2,5 puntos porcentuales. Cuanto menor es la desviación, mayor la precisión.

El problema no sólo es fallar, sino cómo y cuánto fallas. ¿El FMI falla por exceso o por defecto? ¿Cuántas veces ha fallado en sus previsiones? Los datos dicen que las  previsiones que emite para el año siguiente fluctúan de forma significativa y, en cambio, las que publican para el mismo ejercicio se ajustan más a la realidad. Por ejemplo, en la primera semana del mes de julio el FMI mantenía su previsión de crecimiento del PIB para 2013 en -1.6%, pero rebajaba ¡en siete décimas la de 2014! hasta dejarlo en 0%. Tal margen de variación provocó un auténtico impacto en el mercado, elevando las rentabilidades de la deuda española en más de 30 puntos básicos tras la publicación de la noticia.

El índice Diana de ESADE

Desde el año 2009 ESADE publica un ranking que indica cuánto se aproximan o desvían las instituciones a la hora de predecir el PIB (y más recientemente, el paro).

Tal como explica la propia escuela de negocios ESADE: “ante el alud de previsiones que se publican, ESADE quiere ayudar a clarificar estos datos con la publicación de la Diana. La Diana no juzga, simplemente ejerce de notario, recogiendo las previsiones y publicando posteriormente una comparativa entre esos pronósticos y el dato real.”

Resulta muy importante observar que no todos los años el comportamiento errático agregado es igual, sino que hay años más “difíciles de predecir” que otros. Con la crisis prácticamente todas las entidades analizadas por ESADE se desviaron mucho de la realidad, pero se impone que unas lo hacen sistemáticamente mejor que otras. En el gráfico siguiente se muestra por ejemplo cómo nadie supo predecir correctamente la caída del PIB del -3,7% en 2009, año crítico de la crisis financiera.

¿Se fiaría más de un banco o del gobierno?

En el siguiente gráfico se muestra una manera muy intuitiva de ilustrar qué institución “da más cerca de la Diana”. Hablamos del periodo 2010-2012 y de estimación promedio del PIB a final de cada ejercicio. En estas condiciones, el resultado es que la entidad que más acertada estuvo en sus predicciones fue La Caixa, seguida del servicio de estudios de la Universidad Autónoma de Madrid (CEPREDE) y del Banco Santander en tercer lugar. En cambio, en último lugar está ¡el propio Gobierno de España! Seguido de cerca en la cola por instituciones públicas internacionales como la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económico).

Nada ha pasado hasta que ha sucedido. Esto significa que es imposible, por definición, saber el futuro. A lo máximo que podemos llegar es a apostar más o menos profesionalmente. Pues bien, los economistas apuestan, y mucho. Citando a Xavier Sala-i-Martin:

[…] todos los modelos econométricos de previsión utilizan los datos del pasado para vaticinar el futuro. Y, como ya he indicado en alguna otra ocasión, eso es como conducir un coche mirando por el retrovisor: si la carretera es recta y no giras el volante, no pasa nada y todo el mundo piensa que sabes lo que haces. Ahora bien, si giras cuando no hay curva o tiras recto cuando la hay, te vas directo a la cuneta y la gente se ríe de tu incompetencia. Eso exactamente lo que pasa con los modelos econométricos de predicción, por más sofisticados que sean. […]

ESADE es un mero notario que da fe de la desviación absoluta de cada institución. Nos da los hechos, y la opinión la ponemos cada uno de nosotros. Es innegable admitir que llama la atención que las previsiones del Gobierno tengan una desviación tan acusada. ¿Por qué? Porque el Gobierno tiene información muy “fina” sobre lo que pasa en nuestro país, conoce de primera mano cómo se comportan las prestaciones por desempleo, la recaudación de impuestos sobre la renta, el consumo, los beneficios empresariales, los registros de las aduanas…Esta información debería ser una ventaja a la hora de hacer previsiones. Por eso, cabe preguntarse  ¿en qué medida las predicciones son una estrategia política y en qué medida son un producto de un análisis estadístico?

Lo curioso es que las previsiones de organismos como el FMI tienen un mayor impacto en los mercados financieros, teóricamente por la independencia que se le supone. Pero también habría que valorar su precisión, y en este sentido la información que La Caixa obtiene de su actividad como entidad financiera así como la cercanía con el objeto de análisis (impacto del sector bancario en el PIB) le otorgue alguna ventaja al servicio de estudios del banco.

Para concluir diremos que cuando predecimos estamos hallando un valor medio esperado. Y la cultura popular, muy sabia, nos dice: las medias verdades no son verdades. O lo que es lo mismo, las medias dan una información parcial, y a menudo, engañosa. Por cierto, si le dicen que la predicción de crecimiento del PIB de España para 2014 es del 0% ¿Se lo siguen creyendo?

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Una versión de este artículo ha sido publicada en la revista TIEMPO