EEUU: Incertidumbre: Modelos y repercusiones

Incertidumbre: modelos y repercusiones Potenciadores de eficiencia posibilitan el modelado de la incertidumbre prácticamente en tiempo real

Conmoción de incertidumbre asimétrica es la posible causa de la "débil recuperación"

Aspectos negativos de la incertidumbre pueden atenuarse si se producen con una crisis financiera o con una incertidumbre política o geopolítica

El índice de volúmenes de búsqueda es la siguiente iteración del modelado de la incertidumbre

La abstracción de la incertidumbre es amplia y, al igual que la mayoría de los fenómenos no observables, su cuantificación es igualmente mudable. La incertidumbre, aunque difícil de cuantificar, presenta manifestaciones vastas y reales, y en la mayoría de los casos ejerce una influencia asimétrica sobre los ciclos económicos. En sus manifestaciones más extremas, la incertidumbre puede dislocar gravemente los mercados eficientes (por ejemplo, de trabajo, de inversiones de capital e inmobiliario). Así, la combinación de contracción económica con incertidumbre puede ejercer una influencia moderadora sobre un repunte cíclico. Entre los ejemplos específicos pueden mencionarse el comportamiento histérico del empleo y de las inversiones, la alta aversión al riesgo en los mercados bursátiles, el ahorro de las familias y la disminución de los créditos al consumo, o las bruscas variaciones de los precios del petróleo.

El reflejo más reciente de la histéresis, como resultado de la crisis de incertidumbre, ha sido el desempleo severo y persistente. Contrariamente a ciertas nociones a priori, la inversión fija no residencial fue sólida durante el período. Por consiguiente, parece ser que la incertidumbre puede tener efectos heterogéneos en según qué mercados. Considerando que la incertidumbre es un fenómeno inevitable y que sus repercusiones son diversas, es importante entender su influencia empírica.

Tras el desplome de Lehman Brothers en 2008, nuestro índice de incertidumbre se ha mantenido por encima de la desviación media (cero). El alto y persistente nivel de incertidumbre es, posiblemente, un factor que agrava la anémica recuperación y el desempleo persistente. Esto podría ser un factor diferenciador de esta crisis, dado que la actual recesión vino acompañada de una crisis financiera. No obstante, es evidente que la vuelta a tiempos menos inciertos coincide, en este período, con la mejora de los mercados bursátiles, los resultados de la economía real y las previsiones del futuro. Así, parece ser que si la conmoción de la incertidumbre es significativa, los mercados no se redistribuirán de manera eficiente hasta que no perciban que la situación se ha normalizado completamente (por debajo de la media).

Como puro ejercicio estadístico, este fenómeno puede observarse en el índice, que cruzó el umbral de cero en enero de 2008 y no volvió a cruzar el umbral de la media hasta el cuatro trimestre de 2011. Específicamente, la rentabilidad y la volatilidad de los mercados bursátiles mejoraron a medida que la incertidumbre volvió a normalizarse. Al producirse el fiasco del debate del techo de la deuda y la crisis de la deuda soberana europea, en el segundo y tercer trimestre de 2011, nuestro índice mostraba que la incertidumbre de los mercados se había atenuado en 2010. Sin embargo, al parecer la incertidumbre generada por ambas situaciones reinició el escepticismo de los mercados con respecto al futuro, prolongando posiblemente el malestar de la economía.

En respuesta a la crisis de incertidumbre, la Reserva Federal ha ajustado su estrategia de comunicaciones para permitir que los mercados facilitasen a las familias tomar decisiones fundamentadas y se redujese la incertidumbre financiera y económica. Además, como respuesta a la posible histéresis efectos de la incertidumbre en el mercado de trabajo y a las deficiencias de distribución en los mercados de crédito, la Fed ha venido manteniendo tasas de interés históricamente bajas y empleando herramientas no convencionales de política monetaria (por ejemplo, compras de activos a gran escala o saneamiento de balances) para reducir al mínimo la incertidumbre o, como mínimo, mejorar las expectativas de particulares y empresas.

Además, la política fiscal se ha centrado en mejorar las previsiones de las familias mediante una serie de paquetes de estímulos, tanto a nivel de empresas (como subsidios a la fabricación) como de consumidores (por ejemplo, reducción de los impuestos al trabajo). No obstante, en el 3T11, la carrera electoral de cara a las presidenciales de 2012 ha frenado la adopción de medidas políticas e impulsado, más que frenado, la incertidumbre. Por consiguiente, considerando la probabilidad de que la incertidumbre se mantenga, consideramos necesario crear un parámetro que proporcione más transparencia a los mercados y que sea cuantificable (lo ideal sería que fuese cardinal y que pudiese gestionarse eficazmente). Así, para modelar la incertidumbre hemos recurrido a los índices de Estadísticas de búsquedas de Google, que muestran los resultados de búsquedas de palabras específicas de una determinada categoría.

La hipótesis es la siguiente: si en el índice los resultados de búsquedas de "impuestos" o "economía" son más altos, podría afirmarse que se trata de un reflejo de los deseos de conocimiento del individuo (o del mercado). Y, por el contrario, si se reduce el número de búsquedas de "impuestos", "fiscal" o "deuda", posiblemente sea el reflejo de una menor incertidumbre sobre el particular. En consecuencia, un movimiento extremo de un índice de términos de búsqueda tomado a nivel nacional (total), podría proporcionarnos una aproximación de la incertidumbre acerca de un evento específico. Además, si los términos se seleccionan cuidadosamente para que reflejen determinados tipos de incertidumbres, los resultados podrían proporcionarnos un parámetro de una forma específica de incertidumbre. La misma hipótesis ha sido aplicada a las ventas de vehículos, y los resultados han demostrado que las fluctuaciones en los volúmenes de búsquedas han coincidido con aumentos y disminuciones de las ventas de vehículos (Varian y Choi 2009).

En cuando a las condiciones, creemos que resulta ventajoso el desglose en índices separados (geopolítico, político, financiero/económico) para, a continuación recombinar cada índice de incertidumbre en un parámetro de incertidumbre unificado y transparente para, por ejemplo, observar las repercusiones del precio del petróleo como consecuencia del riesgo geopolítico derivado de la incertidumbre financiera o de política interior. En la investigación actual se utiliza una metodología similar, que refleja algunos de los mismos fundamentos que nuestro modelo, aunque elige métodos diferentes para especificar la incertidumbre y no la desglosa.

En Bloom (2009), la incertidumbre se calcula utilizando un índice de volatilidad combinado y extrapolado que aplica la volatilidad del mercado real e implícita desde 1895 como aproximación de la incertidumbre. Este método también se ha centrado en las repercusiones que los trastornos secundarios tienen sobre las inversiones y el empleo. Los resultados de Bloom demostraron que la incertidumbre puede tener efectos negativos persistentes sobre la inversión y el empleo. Más recientemente, Baker y otros (2012) se han centrado en la incertidumbre política.

Los autores crearon varios índices de incertidumbre utilizando consultas de palabras a bases de datos de noticias públicas, en crónicas que incluían incertidumbre y que contenían también "económico" o "economía". Ademas, para mejorar la solidez del modelo, se incluyeron los recortes fiscales y el desacuerdo de los analistas sobre futuros resultados para componer un índice de incertidumbre ponderado. En nuestra investigación empleamos la mencionada metodología de búsqueda de palabras para modelar la incertidumbre, aunque centrándonos en la reacción de los particulares a la incertidumbre (Knotek y Khan 2011). Sin embargo, los resultados demostraron que no se producía una reacción estadísticamente significativa de las familias a la incertidumbre. En conclusión, hasta la fecha el estudio es limitado y, por consiguiente, para entender mejor la incertidumbre y modelarla casi en tiempo real, aplicamos técnicas estadísticas para filtrar el alto coeficiente ruido-información.

La proliferación de datos de volúmenes de búsquedas, así como su creciente disponibilidad, nos permiten aprovechar una fuente de datos más práctica. Nuestro modelo basado en lexemas simplifica 15 términos de búsqueda, como impuestos, deuda, terrorismo y economía, en tres índices de incertidumbre diferenciados y un índice combinado. Una vez debidamente acondicionado cada índice de términos de búsqueda, los términos se combinan para constituir tres índices (geopolítico, político y económico-financiero), compuesto de 5 términos de búsqueda por índice (15 términos de búsqueda).

La Gráfica 2 muestra los índices de búsqueda de 15 palabras en una escala uniforme. Como puede observarse inmediatamente por su formato, los datos no son informativos. Además, la información puede ser altamente estacional, por lo que hemos aplicado un filtro X11 que compense las fluctuaciones estacionales. Por último, considerando la cacofonía de la información, hemos utilizado una especificación de componente principal para filtrar las búsquedas de las 15 palabras en las mencionadas categorías de incertidumbre.

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