Viejas trampas para los fanáticos de la estadigrafía

<p>Ambos estad&iacute;grafos lo sostienen en &ldquo;The black swan: impact of the highly improbable&rdquo;, algo as&iacute; como un &ldquo;efecto cisne negro&rdquo;. Mucha gente da por sentado que lo complejo ayuda a proyectar el futuro pero, de hecho, dificulta las cosas y distorsiona el foco de investigaciones. Al cabo, si de adoptar mejores decisiones se trata, &ldquo;ser&iacute;a mejor buscar expertos capaces de captar los l&iacute;mites de sus propios conocimientos y apreciar el alto valor relativo de m&eacute;todos m&aacute;s sencillos&rdquo;.<br />
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Como profesor de estadigraf&iacute;a en una escuela de negocios durante los a&ntilde;os 70, Hogarth no pod&iacute;a ignorar que los ejecutivos viv&iacute;an obsedidos por pron&oacute;sticos. Su inter&eacute;s se cifraba en el futuro de la econom&iacute;a o sus negocios expresado en ventas, utilidades, exportaciones, paridades cambiarias, precios de bienes ra&iacute;ces, nivel de producci&oacute;n industrial y pilas de indicadores.<br />
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A su vez, a Taleb le molestaba que sus colegas m&aacute;s pragm&aacute;ticos formulasen predicciones sin recurrir a los sistemas m&aacute;s recientes y complejos, desarrollados por te&oacute;ricos como &eacute;l mismo. Por el contrario, prefer&iacute;an t&eacute;cnicas simples, pues les permit&iacute;an explicar pron&oacute;sticos m&aacute;s f&aacute;ciles de entender para los ejecutivos superiores o sus clientes.<br />
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Por ende, el experto resolvi&oacute; darles una lecci&oacute;n a los pragm&aacute;ticos. Para ello, se embarc&oacute; en un proyecto que demostrase la superioridad de los instrumentos estad&iacute;sticos m&aacute;s sutiles. Aun si no pudiese persuadir a los facilistas de adoptar sus m&eacute;todos, al menos pondr&iacute;a en evidencia el costo real de quedar bien con la l&iacute;nea jer&aacute;rquica. <br />
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<p>Cualquier estadígrafo sabe que un buen ejemplo vale mil palabras. Por ende, el profesor y su asistente recopilaron muchos grupos de datos económicos durante largo tiempo, tomados de una amplia gama de fuentes sectoriales. En rigor, armaron 111 series distintas, las analizaron y las emplearon para formular pronósticos. Fue todo un logro, dadas las exigencias de esa época en materia de computación, cubiertas por máquinas no más veloces que un calculador actual. <br />
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Hogarth y Taleb decidieron aprovechar ese cúmulo de datos para emular, en lo posible, los procesos reales de predicción. Con ese propósito, dividieron cada serie en datos antiguos y datos recientes. Simularon que la segunda parte aún no había tenido lugar y procedieron a adaptar diversas técnicas –simples y complejas- a la parte anterior. Tratadas como “pasado”, se aplicaron para predecir el “futuro”. Después, ambos expertos se dedicaron a comparar sus pronósticos con los eventos reales.<br />
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Para su horror, las técnicas simples y pragmáticas para conformar jefes resultaron ser más seguras que los modos estadigráficos más complejos y sutiles. A decir verdad –y esto fue inquietante-, ninguna de ambas vías brindó resultados extraordinarios. Pero, sin la menor duda, los “superexpertos” quedaron humillados con sus propias armas.<br />
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Uno de los métodos más sencillos (armonización exponencial) probó ser el más exacto. Por cierto, alcanzó 61,8% de resultados seguros. Superó, pues, la técnica Box-Jenkins, considerada el pináculo en materia de pronósticos teóricos y clave de la tecnología estadigráfica hace unos treinta años.<br />
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Las publicaciones especializadas de esos tiempos habían “demostrado” que el sistema Box-Jenkins era más exacto que densos modelos econométricos basados en cientos de ecuaciones y millones de datos. Entonces, por extensión, una simple armonía exponencial resultaba superior a complejos sistemas que habían costado millones en desarrollo y adaptación.<br />
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Al principio, los autores creyeron haber cometido un error garrafal. Verificaron y contraverificaron cálculos, sin detectar fallas. Después, superada la impresión, empezaron a ver el lado bueno del asunto: si algo iguala el fracaso de un ejercicio académico, es poder demostrar que otras autoridades también habían metido la pata.<br />
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Por tanto, los estadígrafos elevaron un trabajo sobre sus sorprendentes hallazgos a un boletín del oficio. Esperaban ser felicitados por revelar las flaquezas de métodos consagrados, pero ahí tampoco tenían la bola de cristal. La monografía fue rechazada porque ¡sus resultados no encajaban en las teorías estadigráficas! Afortunadamente, otra publicación aceptó sacar tan iconoclasta texto, aunque agregándole opiniones de “distinguidos profesionales”.<br />
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A los autores no le fue ni les vino. Entre esas críticas, una sugería que el mal desempeño de los métodos complejos reflejaban la mera incapacidad al aplicarlos. Entonces, Taleb y Hogarth se largaron a demostrar que sus objetores estaban equivocados. Ahora, juntaron datos y formularon pronósticos sobre 1,001 series, dado que –mientras tanto- había crecido la potencia de las computadoras. Esta vez, cubrieron economía, negocios y finanzas pero, como en la primera ocasión, las series se dividieron en dos: una para desarrollar modelos y hacer pronósticos, otra para medir su exactitud.<br />
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Pero el plan era más sutil. En lugar de hacer todo el trabajo, pidieron la cooperación de renombrados experto en diversos campos estadigráficos, tanto pragmáticos como teóricos. En suma, catorce especialistas compararon la exactitud de diecisiete métodos. <br />
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En esta oportunidad, nos hubo sorpresas desagradables: los hallazgos fueron exactamente iguales a los del primer ensayo. Con una diferencia clave: no aparecieron expertos críticos. Eso sucedió en 1982. Desde entonces. Taleb organizó dos “competiciones de pronósticos” para actualizar métodos y desechar nuevos, ingeniosos ataques académicos. Publicado recién en 2000, el último trabajo abarca 3.003 series, más métodos nuevos y más expertos, todo bajo el mismo lema: “En estadigrafía, lo simple es bello”.</p>
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