Pitonisos ou economistas? A arte da predición macroeconómica

A semana pasada a Comisión Europea fixo públicas as novas proxeccións macroeconómicas para a economía española de cara aos vindeiros trimestres. Estas proxeccións son moi optimistas a curto prazo (cun aumento previsto do PIB do 2,4% para o ano 2023), xunto cunha mellor evolución da inflación e do desemprego que nos nosos veciños europeos. A medio prazo (2024) as previsións non son tan optimistas, cunha desaceleración proxectada do PIB, que crecería ao 1,7%. Noutras palabras, o exercicio técnico realizado pola Comisión mellora a previsión de crecemento para 2023 e empeora a previsión para 2024. Pero, ata que punto son cribles estas previsións? Como se chega a calcular estas cifras? Nos cursos de introdución á economía que se imparten nas facultades universitarias adoitamos incidir en varios aspectos. O primeiro é que a análise económica baséase na construción de modelos económicos, que non son máis que representacións simplificadas (ás veces, moi simplificadas) da realidade complexa que nos rodea. A modelización esixe do investigador elixir que aspectos da realidade que se quere explicar son importantes e cales non, elección que se pode basear na experiencia ou en pre-xuízos. Se eu lle pregunto a alguén na rúa Príncipe de Vigo como chegar en automóbil a Moaña, por exemplo, esta persoa fará as indicacións que considere oportunas, mesmo pode chegar a debuxar un simple diagrama con liñas que representan as vías de comunicación. Ata que punto son cribles as previsións económicas? Como se chega a calcular estas cifras? Facendo ese diagrama está a construír un modelo, unha representación simplificada da realidade, que me permitirá lograr o meu obxectivo, que é chegar á devandita localidade do Morrazo. Canto máis detallado sexa o diagrama, máis doada será a tarefa. Pero un diagrama detallado esixe un coñecemento profundo da realidade a representar. Debe incluír información sobre peaxes? Debe representar todas as curvas da estrada da costa? Por outra parte, os modelos unha vez construídos (e contrastados) serven para dúas tarefas fundamentais: explicar e predicir. Esta segunda función permítenos anticipar o que pode suceder na realidade explicada: "Se non cruzas a ponte de Rande terás que dar toda a volta á ría para poder chegar a Moaña", por exemplo. Modelos e acertos Algo parecido ocorre cos modelos macroeconómicos. Estes modelos tratan de representar unha realidade moi complexa (o funcionamento dunha economía de mercado insertada na economía mundial), na que multitude de axentes toman decisións que afectan ás variables que se queren medir: o consumo das familias, o investimento das empresas, as decisións de política fiscal e monetaria, a evolución da demanda externa... A representación desta realidade tan complexa esixe, por unha banda un coñecemento moi profundo do que se quere explicar e, por outro, un exercicio de abstracción dos analistas, que poden non coincidir no que é esencial e no que é secundario. Eu podo supoñer que o grado de endebedamento do sector público non é un elemento esencial no meu modelo mentres que para un colega esa variable pode ser o eixo central do seu modelo. Por outra parte, os modelos soen basearse nunha análise cuantitativa moi exhaustiva, que esixe a dispoñibilidade de datos para o seu contraste empírico e, polo tanto, para a súa validación. Os modelos empregados polas grandes institucións internacionais (Comisión Europea, Fondo Monetario Internacional, OCDE) soen consistir en grandes modelos macroeconométricos (de centos de ecuacións e relacións estruturais), contrastados empiricamente e cun alto grado de confianza estatística da súa validez. E constantemente observamos que non acertan nas previsións (ou polo menos, non son tan precisos como as cifras que se publican na prensa poden facer pensar). Estes "erros" non significan que os modelos non sirvan, ou que non están ben construídos. Cando se fai predición esquecemos que de xeito implícito empregamos o suposto de que o contexto de predición é fixo: se eu vou a Moaña pola A-9 chegarei en 20 minutos. Pero, e se hai un accidente en Rande e a autoestrada está pechada? Significa que o modelo é erróneo? Obviamente non. Na predición macroeconómica sucede algo parecido. As previsións poden resultar erróneas porque o contexto muda de xeito imprevisto: unha guerra, unha pandemia, un cambio político... Todo iso pode provocar que as previsións, tecnicamente correctas no momento da súa elaboración, acaben por resultar erróneas. Por iso, ás veces, os economistas parecemos pitonisos e non científicos. Pero nada máis lonxe da realidade.