Estacionariedad y Cointegración para predecir el futuro
En 2003, 35 años después de que se concediera el primer premio Nobel de Economía a Ragnar Frisch y a Jan Tinbergen, otros dos especialistas del mundo de la Econometría, Clive Granger y Richard Engle, obtuvieron también el preciado galardón.
La econometría, regreso al pasado
Se puede decir que la ciencia moderna parte del célebre principio cartesiano “Pienso luego existo” y empieza a construir sus postulados desde el imperio de la razón. Descartes consagra al racionalismo como el centro de gravedad de la ciencia, arrinconando relativamente los conocimientos antiguos, fundamentados en la observación y en la repetición de fenómenos y de comportamientos regulares. Sin embargo, fueron nuestros antepasados más lejanos los fundadores de la estadística y de la comprobación experimental, aunque solo recientemente se les está reconociendo ese mérito y se está aplicando su metodología. Los logros de nuestros antecesores no fueron despreciables, consiguieron definir el calendario, anticipar el movimiento de los planetas, o predecir las crecidas del Nilo con una asombrosa exactitud.
El interés que despierta hoy la Estadística y su derivada cuantificadora, la Econometría, supone un regreso al análisis experimental y al estudio de series históricas de datos, con ánimo de predecir la evolución de las variables económicas que nos afectan decisivamente. Sin embargo, las supuestas correlaciones entre diversas series estadísticas pueden caer en ingenuidades, o en apreciaciones erróneas como la credibilidad que se le concedió a la llamada “Curva de Phillips”.
Después de observar que durante una serie de años el desempleo disminuía cuando aumentaba la inflación, se llegaron a implementar políticas económicas en las que se estimulaba la inflación como medio para combatir el paro. Hoy está demostrado que esta relación no es congruente ni persistente en el tiempo. Dicho con el lenguaje de Granger, que ambas series- paro e inflación- no están “cointegradas”, un término ideado por él, y que ha sido asumido por la Econometría como un concepto clave de esta rama de la Estadística Aplicada.
La cointegración
En este sentido, el primer concepto con el que nos tropezamos es con el de “estacionariedad”, que no tiene nada que ver con la conocida estacionalidad que todos asimilamos con las vacaciones veraniegas o con la fiebre consumista de las fiestas navideñas. La estacionariedad se refiere a la evolución de los datos en torno a unas cifras dadas. Por ejemplo, la temperatura del cuerpo humano oscila en torno a los 36-37 grados y con unos límites que si se traspasan tanto al alza como a la baja indicarían que el individuo en cuestión estaba muerto. Las series estacionarias forman parte de la estadística y son muy útiles para comprobar determinados parámetros sociológicos de un país. Edad media de la población, porcentaje de alfabetización, número de accidentes de circulación y tantos otros. Estas series de datos proporcionan información, y alarman cuando se apartan de la norma, pero no marcan tendencias ni ofrecen habilidades predictivas.
Son las series “no estacionarias” las que interesan a Granger; la evolución del consumo, las cifras anuales del Producto Interior Bruto, la cantidad de dinero en circulación, el nivel de desempleo, o la cantidad de operarios contratados en el sector de la construcción. Estas series, pueden presentar relaciones conjuntas estacionarias.
Cuando se encuentran este tipo de vínculos, las series se llaman cointegradas y no es difícil comprender la importancia predictiva de los cambios observados en una de ellas para presumir el comportamiento de la otra, generalmente no de forma simultánea, sino con un cierto retraso temporal. Algunas de estas series cointegradas son el aumento de la cantidad de dinero y el posterior incremento de los precios, la relación entre el consumo y la producción, o la influencia de los tipos de interés de corto plazo sobre la tendencia que sufrirán posteriormente los de largo.
Hoy cualquier relación entre magnitudes que se pretendan presentar como correlacionadas han de superar el test de cointegración de Granger, evitando que se produzcan especulaciones espurias como la que comentamos de la curva de Phillips.
Para terminar, hemos de decir que Clive Granger ha sido incluido en el Cuadro de Honor de los 100 galeses más famosos del mundo. Debido a ello, y aunque estoy casi seguro que el 99% de sus compatriotas no saben de qué va la cointegración y la estacionariedad, no han dudado en elevarle a los altares de la fama junto a Richard Burton y a Catherine Zeta Jones.
Para conocer un poco más a fondo sobre cada uno de los galardonados recuerda que puedes consultarlo todo en el libro ‘Una corona de laurel naranja’ o entrando al siguiente blog. José Carlos Gómez Borrero
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