EN DEFENSA DE LA MACROECONOMETRÍA
5.5 CRÍTICAS ADICIONALES
Además de las críticas anteriores que fueron en sí mismas suficientemente contundentes como para generar una revolución científica en los términos referidos, hubo otras, que deben enumerarse porque también contribuyeron injustificadamente al desprestigio y des- uso de los modelos estructurales.
Quizá dos de las más importantes, y sobre las que ya hemos hecho algunos comenta- rios tangenciales, tienen que ver con la crítica de Lucas y con las fallas sistemáticas de los pronósticos en los años setenta del siglo anterior. Estas dos críticas fueron anteriores al artículo seminal de Sims (1980) y al consenso que éste creó entre sus asociados, y aunque en su momento fueron muy relevantes, con el paso de los años han podido ser ampliamente replicadas desde la teoría y la práctica econométricas.
Empecemos con el segundo cuestionamiento. Todavía hay libros de texto muy popula- res en la enseñanza de la econometría que siguen considerando que en el “pobre pronós tico” durante la década de 1970 ha radicado la principal debilidad de estos modelos.25 Spanos et
24 Pulido y Pérez-García (2001: 39).
25 Gujarati (2003: 837), entre otros autores de textos populares, acepta los argumentos ya señalados y con
ellos justifica la pérdida de interés en estos modelos, por lo que en las ediciones recientes ya no presenta más desarrollos ni aplicaciones sobre el tema.
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al. (1997: 2) refuerzan esta crítica y expresan que “El pronóstico de los modelos de gran escala fue pobre comparado con los modelos ateóricos simples de series de tiempo (ARIMA)”. Comentan que después de revisar el desempeño de los modelos, podrían concluir que mode- los más baratos (cheaper time series models) pueden ser tan precisos como los de gran escala. Lo curioso es que muchas veces este señalamiento se toma como razón única y suficiente para desechar estos modelos, cuando lo cierto es que no hay evidencia empírica que demues- tre que las fallas que tuvieron en los años setenta del siglo pasado, en gran parte explicadas por los factores ya descritos, sigan presentándose sistemática y únicamente en este tipo de modelos y que los modelos de series de tiempo –por el contrario– hayan sido esencialmente precisos. Lo cierto es que muy diversos estudios han demostrado que no existe superiori- dad clara ni contundente en esta materia por algún tipo específico de modelo. Al respecto, Intriligator et al. (1996, cap. 15) presentan diversos estudios empíricos que demuestran el argumento anterior.
Ya se ha demostrado bastante que lo que ocurrió en la década de 1970 –periodo en que comenzó a cuestionarse a los modelos estructurales– fue que la economía mundial comenzó a sufrir múltiples y sucesivos choques que modificaron la estructura de sus relaciones eco- nómicas básicas, por lo que esos modelos rápidamente perdieron capacidad de replicar una nueva realidad. Por ejemplo, la versión vigente en ese momento del influyente modelo MPS
de la economía de Estados Unidos carecía de las especificaciones adecuadas para captar los súbitos choques de oferta generados por las elevaciones exponenciales de los precios de los energéticos, así como también de los mecanismos adecuados de transmisión de las varia- bles monetarias y financieras. Estas carencias obligaron a realizar nuevas especificaciones que, entre otras cosas, hicieron que se incluyera la energía como un factor adicional en la función de producción. De hecho, Bodkin et al. (op. cit.: 550) y Hall (1995: 982) considera- ron que debería especificarse de la siguiente manera: Y = f(K, L, E, M), donde E = insumos energéticos; M = insumos materiales distintos a los tradicionalmente incorporados en la función de producción; K = capital físico, y L = unidades de trabajo. Brayton et al. (1997) presentan de una manera muy didáctica la evolución del modelo de la Reserva Federal desde mediados de los años sesenta del siglo pasado. Ahí se puede constatar la validez de los argumentos expuestos en los capítulos 2 y 3 de este libro; particularmente cuando con- cluyen diciendo que “los cambios en los modelos responden a los cambios en los consensos. [Por ejemplo] Este consenso comenzó a cambiar en los años setenta hacia un enfoque de expectativas racionales y optimización intertemporal. En la medida que un nuevo consenso se desarrolló a fines de los ochenta y principios de los noventa, los modelos de la reserva federal fueron cambiando para incorporar la evolución del nuevo paradigma”.
Por otro lado, Eckstein (1983) demostró, usando el modelo DRI 26 para la economía estadounidense, que los errores de pronóstico del pasado “[...] son originados por factores exógenos y por el carácter estocástico de la economía [...] como son guerras, disturbios civiles, choques de precios del petróleo”.
Los modelos estructurales que se siguen elaborando hasta nuestros días han tenido que ser muy ágiles y flexibles en sus especificaciones y métodos de estimación, pero a la vez más robustos en el aspecto estadístico para ser capaces de captar con oportunidad un mundo que cambia con rapidez. Esto, en gran parte, es responsabilidad del modelador, no sólo de la técnica. Incluso, nuestra propuesta es que para efectos de pronóstico muchas veces es nece- sario utilizar técnicas mixtas buscando con ello evitar conductas o “soluciones de esquina”, donde una sola técnica o un solo método, excluyente de otros más, sea capaz de generar un resultado óptimo. En ese sentido, la combinación de técnicas implica que se apliquen pruebas y se incorporen especificaciones que, por ejemplo, tomen en cuenta la memoria his- tórica de las series involucradas y sus propiedades estadísticas. Asimismo, es importante que
26 Según Bodkin et al. (1991: 118-122), el modelo DRI (Data Resources Incorporated) es quizá el modelo
econométrico más exitoso que se haya construido desde el punto de vista comercial justamente debido a la precisión de sus pronósticos.
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Econometría aplicadalos datos hablen por sí mismos, pero no podemos circunscribirnos solamente a eso, puesto que podríamos caer en estimar modelos ateóricos de series de tiempo que desconocen las causalidades de tipo filosófico (teórico) que subyacen en los fenómenos económicos.
La teoría microeconómica nos indica que sólo pueden existir soluciones de esquina (óptimas) cuando estamos en presencia de un bien y un mal o de dos bienes sustitutos per- fec tos. En tal caso, el consumidor (el econometrista) comprará (usará) el modelo que le resulte más barato (útil) para su trabajo profesional, sin que esa elección le represente un dilema o una pérdida de utilidad. En el mundo profesional es difícil encontrarse con situa- ciones como la anterior, por lo que es lógico pensar que una buena combinación de ambas metodologías logrará mejores resultados. De hecho, desde finales de los años ochenta del siglo pasado Klein (1987: 535) sugería la necesidad de hacerlo para fortalecer los mode- los estructurales de la CC. A esta metodología le llamó SEMTSA (Structural Econometric Modeling Time-Series Analysis), que parece ser la ruta a seguir para remediar las limitacio- nes de las metodologías excluyentes.
Pasemos ahora a la discusión de la Crítica de Lucas. Como sabemos, este argumento, que es fundamental en la Nueva Escuela Clásica, va de la mano con el principio maximiza- dor de los agentes, basado en las expectativas racionales y en la inefectividad de la política económica para reactivar o estabilizar la economía con políticas expansivas de demanda.
Pero además de lo anterior, una conclusión fundamental de este enfoque es que los ciclos económicos no son endógenos, como lo advertía el paradigma keynesiano, sino total- mente exógenos y se explican por la teoría de los ciclos económicos reales.
De acuerdo con Contreras (2003: 22), el planteamiento esencial de las expectativas racionales considera una “aplicación a la política económica de un principio de teoría de juegos conocido como interdependencia estratégica, en que los participantes de cual- quier juego modificarán su comportamiento si las reglas del juego cambian, a fin de mejorar sus resultados”. De este argumento se desprende que un mundo tan inestable, que condujo a cambios fundamentales de la política económica, necesariamente alteró comportamientos y respuestas de los agentes económicos. En consecuencia, sería de espe- rar que los coeficientes estructurales de los modelos tradicionales también hubieran cam- biado, incluso de manera drástica. Si los modelos no lo consiguieron, entonces ahí estaba una fuente muy importante de sus limitaciones. A raíz de estas consideraciones surgieron modelos autorregresivos con distintas vertientes pero que finalmente condujeron a la apli- cación de diversos métodos (filtros) de suavizamiento de series de tiempo consideradas ya para entonces estocásticas.
De esta manera, la parte más fuerte de la Crítica de Lucas es que los parámetros esti- mados por los modelos son dependientes de los cambios de reglas de política económica y de las expectativas que forman los agentes. Por lo tanto, desde este enfoque, las debilidades y los consecuentes errores de pronóstico de los modelos estructurales bien pueden atri- buirse a este argumento.
Si bien desde la teoría esta argumentación presenta alta congruencia, también es cierto que ha habido muchas respuestas desde diversos frentes a la Crítica de Lucas, pero quizá las principales son las siguientes:
a) Al menos desde la teoría, si la Crítica de Lucas operara de manera impecable, los mercados funcionarían en equilibrio, con lo que se cumpliría el principio de vaciado o limpieza. Bodkin et al. (1991) señalan que la evidencia empírica no registra que esto ocurra sistemáticamente: “es una descripción bastante inadecuada de los registros his- tóricos”.
b) Lawrence Klein, en una visita a la Facultad de Economía de la UNAM en mayo de 2003, a pregunta expresa del auditorio señaló que la Crítica de Lucas se contrarresta fácil- mente a través de varios argumentos:27
27 Talavera (2003) compendió estos comentarios.
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• Los econometristas deben reestimar en forma sistemática sus modelos. Lo que exigeincorporar los datos más recientes de los indicadores líderes y de los indicadores adelantados. De esta manera, la reestimación permanente del sistema contiene no sólo la información histórica, sino la que puede incidir en la conducta de los agentes económicos.28 Como puede intuirse directamente, ésta es una característica que deberá desarrollar el econometrista aplicado. El uso de variables instrumentales y la calibración sistemática de las variables exógenas bien pueden cumplir con este propósito.
• En ese mismo evento Klein repitió lo que había dicho veinte años atrás (Klein, 1982): “es difícil de aceptar que un ciudadano común y corriente llegue a las mismas conclusiones que los economistas seguidores de la Nueva Escuela Clásica a pesar de que ahora se acepte ampliamente que considere cada vez más información para la toma de sus decisiones”.
• También señaló que no creía que los parámetros cambiaran de la manera tan abrupta como lo sugería Lucas.
c) A partir de la metodología de Hendry, y que es la base de lo que llamamos NME, se han logrado establecer pruebas para corroborar la estabilidad individual y conjunta de los parámetros a partir de las pruebas de exogeneidad y cambio estructural que se presentan en los libros modernos de econometría y que también están disponibles prácticamente en todo el software econométrico.29
d) Una correcta especificación –a partir de la nueva batería de pruebas de la econome- tría estructural– logra estimaciones en las cuales los parámetros son esencialmente estables. Llama la atención que considerando lo anterior, en el trabajo econométrico cotidiano se constata que los parámetros estimados tienden a ser muy estables en el tiempo. Las bruscas alteraciones de las variables exógenas (que por su naturaleza son poco predecibles) y los cambios en las metodologías de las cuentas nacionales los factores que más perturbaciones ocasionan en los pronósticos, más que los cambios abruptos de regímenes de política económica. Por ejemplo, en países de América Latina como México han ocurrido cambios políticos, institucionales y económicos muy abruptos que en algunos años se han traducido en lo que podríamos llamar cambios de regímenes, como en el caso de los procesos de autonomización de los bancos cen- trales y de modificación de los regímenes cambiarios. Sin embargo, en años recientes se han fortalecido los arreglos institucionales justamente con el fin de evitar sorpresas o modificaciones abruptas en la percepción y la formación de expectativas de los agen- tes económicos. De esta manera, consideramos que la no credibilidad de los agentes a la política económica y, por tanto, la actuación en contra de ésta hasta neutralizarla pueden aceptarse para episodios muy definidos del pasado, pero ya no en contextos institucionales contemporáneos, en los que además la política ha dejado de influir tan decididamente en la economía.
Clive Granger (2001:18) señala que ha declinado de manera relevante la importancia que se le adjudicó a las expectativas racionales, particularmente en los modelos de gran escala. De igual modo, “en series de tiempo, los modelos univariados ya no se conside- ran como relevantes para la mayoría de los propósitos prácticos de la economía”. Además de las dos críticas recién mencionadas han existido otros factores de natura- leza distinta, pero también muy importantes, que han actuado en favor del desuso de los modelos macroeconométricos y que además son poco tratados en la literatura convencio- nal. Entre los más importantes podemos mencionar los siguientes:
28 A este procedimiento Klein le ha llamado técnica de estimación de información de alta frecuencia. Véase
Klein y Coutiño (2002).
29 Por su gran importancia, estos aspectos se desarrollan a detalle en el capítulo siguiente.
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Econometría aplicada• Fair (op. cit.: 1) señala que en la época dorada de la CC hubo una fuerte comercializa- ción de los modelos, lo cual provocó el alejamiento de la investigación básica respecto a la aplicada y que elementos que ya se habían destacado desde su interior y con mucha anterioridad, no fueran incorporados ante la priorización de generar diagnósticos y pro- nósticos oportunos para los clientes.
• Los altos costos de elaboración, manejo y mantenimiento de los modelos completos provocaron la utilización de técnicas alternativas más sencillas y más baratas, como los modelos ateóricos de series de tiempo univariantes y uniecuacionales. En general, el mantenimiento de los modelos estructurales es muy costoso en cuanto a tiempo y recur- sos humanos; estos últimos deben ser muy calificados, conocedores y experimentados en la teoría y en el trabajo empírico, como ya se manifestó en el capítulo 3.
• Asimismo, y en la medida en que los modelos actuales se construyen con cientos de ecua- cio nes y variables, se requieren series estadísticas largas que deben actualizarse sis te má ti- ca men te debido a que con cierta periodicidad cambian las observaciones de base para las deflactaciones. En el mismo sentido, y como los modelos estructurales tratan de repro- ducir sistemas completos, se requiere de una multitud de transformaciones algebrai cas que también cambian ante las modificaciones de los sistemas contables de los paí ses. De igual modo, la complejidad en la especificación y el manejo de los modelos estructurales exige conformar equipos de profesionales que sigan muy de cerca el avance y desarrollo de la teoría económica, de la teoría econométrica y de la práctica misma. No está de más decir que las crecientes restricciones presupuestales de las instituciones dificultan la realización de estas actividades.
Además de los factores anteriores hay otros obstáculos importantes que han afectado en forma determinante el desarrollo académico y la elaboración de los modelos macroeco- nométricos completos, como son:
a) Las agencias de consultoría o los académicos que utilizan modelos de predicción no dan a conocer sus técnicas y métodos de estimación, ya que temen la imitación y el posible perfeccionamiento por parte de sus competidores. Esto ha evitado el debate, la crítica y, por tanto, el desarrollo de la técnica.
b) En el sector público, gran parte de los trabajos econométricos y otros documentos relacionados se elaboraron hace casi tres décadas, cuando se vivía un contexto presu- puestal más relajado. En ese entonces, áreas completas de varias dependencias oficiales podían asignarse a la elaboración y mantenimiento de modelos.30 Actualmente, estas actividades se realizan en muy pocas áreas de la administración pública31 y, al igual que las consultorías privadas, las metodologías utilizadas son confidenciales o de circula- ción muy restringida.
c) Gran parte de la bibliografía que sustenta a los modelos desarrollados en nuestro país se encuentra en pocas manos o en bibliotecas particulares debido a que se hicieron ediciones limitadas.
d) A pesar de que la mayoría de los libros de texto de econometría incorpora por lo menos un capítulo para los modelos estructurales (multiecuacionales), es muy escasa la literatura que explica cómo elaborar y utilizar en la práctica un modelo. Por lo tanto, son muy pocos los estudiosos de la economía que aprenden a construir y manejar estos modelos.
30 Parece que a fines de los años setenta y principios de los ochenta del siglo pasado, en México coexistieron
simultáneamente varios modelos institucionales, entre ellos Hacienda (SHCP, 1979), Galileo y Modem. Una descripción general de estos modelos puede verse en Castro et al., 2000.
31 Y además en unidades muy específicas de las dependencias involucradas con el manejo de la política
económica, como la Secretaría de Hacienda y Crédito Público y el Banco Central.
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e) La mayoría de los primeros modelos que se hicieron para México fueron producto de tesis doctorales o de actividades profesionales muy específicas, lo que evitó que hubiera una continuidad de sus desarrollos y dificultó su difusión. Todo ello ha obstaculizado el surgimiento de una escuela de modelación en México. Esto contrasta con lo que ha ocurrido en otros países desarrollados como España, donde desde hace varias décadas se instituyeron centros de modelación.32
f) La denostación de la técnica ha hecho poco atractivo que los investigadores y los estu- diantes de econometría trabajen con ella o que abiertamente lo acepten.33
g) Encontramos un último elemento que tiene que ver con el problema de la información estadística de los países de menor desarrollo y que se mencionó en el capítulo 2. Como resultado de las críticas y las dificultades mencionadas, en general ha tendido a debilitarse el trabajo de construcción de modelos completos. Sin embargo, es innegable que muchas agencias de consultoría y oficinas gubernamentales que hacen predicción de economías completas los siguen utilizando.
Todos los factores señalados en este capítulo son los que a nuestro juicio explican la existencia de un cierto vacío sobre el tema y, más aún, sobre el uso de la técnica. Sin embargo, deben mencionarse algunos modelos académicos completos que se han publicado recientemente para la economía mexicana, como el de Armenta et al. (2001), Castro et al. (op. cit.) y el de Loría (2004). Este último funciona regular e ininterrumpidamente desde 1998.
Como se verá en el capítulo siguiente, las críticas que hemos presentado se han resuelto en su gran mayoría y la experiencia propia en el manejo de los modelos estructurales com- pletos nos permite ser optimistas en cuanto a la conveniencia de su uso y desarrollo.