Tomas Bradanovic

NULLA DIES SINE LINEA. Filosofía barata, historias, historietas, mecánica, moralejas, chamullos, relatos absurdos, la vida de un vago, cosas de Arica, literatura, música, pornografía, política, física, cocina regional, minas, copete y cosas por el estilo. The awesome, absurd and often bored adventures of our Man of Mistery in Arica, from the trenches, in the Northern Front. Sacar a mil, sacar a mil. Streams of brilliance often springs from boredom. Atendido por su propio dueño, dentre nomás.

La vida es una tómbola

martes, 17 de diciembre de 2013


En el curso Introduction to Finance estamos viendo el riesgo financiero y partimos con una introducción a la estadística como herramienta fundamental para manejar el riesgo. La estadística no tiene nada de malo y puede ser muy divertida, lo malo es el uso que se le da y la pretensión de que puede servir para minimizar el riesgo, una idea completamente equivocada.

Entendemos por riesgo las cosas malas que nos pueden pasar, en principio todos somos adversos a tomar riesgos y por eso el riesgo siempre tiene un mayor premio, lo que lleva a algunos a atreverse a tomarlo. La palabra riesgo viene precisamente del latín risicare (atreverse).

Toda persona que haya hecho negocio entiende el asunto mucho mejor que cualquier doctor que haya pasado su vida haciendo clases: el riesgo es precisamente lo inmanejable, el riesgo es donde las estadísticas no sirven para nada y esa es la razón por la que cuando un profesor baja a la vida real a hacer negocios normalmente se va a la ruina y debe volver a hacer clases y recibir su sueldo como buen ganapán enseñando a otros. Los que hacen buenos negocios son los que ignoran o se olvidan lo que les enseñaron los profesores respecto al riesgo.
Las predicciones estadísticas se basan en medir la regularidad de los resultados observados, esta regularidad se puede representar en un gráfico que muestra la distribución de probabilidades. Por ejemplo si tiramos dos dados muchas veces y registramos los números que suman, si los dados no están cargados tenderán a dar una distribución normal con el valor más probable al centro y los demás valores distribuidos de manera uniforme alrededor, si los dados están cargados la distribución se moverá hacia alguno de los lados como muestra la figura. Hasta aquí, la estadística solo registra la frecuencia con que suceden las cosas y nos muestra que algunas ocurren con más frecuencia que otras, la más frecuente es la moda y alrededor de esta se distribuyen las que tienen menor probabilidad de ocurrir.

Cuando dos cosas varían de una manera que suponemos relacionada, también podemos medir esta variación de dos variables, por ejemplo ¿cuantos fumadores empedernidos desarrollan cáncer al pulmón? Entonces medimos las frecuencias colocando en un eje lo que suponemos la causa (por ejemplo cantidad de cigarrillos diarios que se fuman por grupo) y en el otro el supuesto efecto (enfermos de cáncer de ese grupo) y nos puede dar una nube de datos, a la que tratamos de ajustar una línea recta como esta:
Donde la ecuación y=2.52+0.91x nos describe una línea adonde los puntos tienden a "regresar" o acercarse. Hasta aquí todo muy bonito 2.52 es el nivel a partir del cual la variable independiente (número de cigarrillos por ejemplo) empieza a afectar, bajo ese nivel hay gente que contrae cáncer aunque no haya fumado ni un cigarrillo en su vida. 0.91 es la "pendiente" o sea indica cuan rápida es la variación o cuan fuerte es el efecto de los cigarrillos sobre el cáncer (no es muy técnico decirlo así pero espero que se entienda).

Como todo modelo matemático, este es muy burdo primero porque se trata de una extrapolación: simplemente tomamos una cantidad de muestras que suponemos "representativas" lo que nos permite creer que la proporción de ocurrencia sobre la muestra será igual a la proporción sobre toda la población, este el el primer acto de fe estadístico, porque la representatividad de la muestra no hay modo de asegurarla, por más complicados adornos matemáticos que le pongamos, será siempre una estimación.

Si queremos refinar nuestro modelo deberíamos agregar a la recta de regresión otro factor que representa el error creado por la suma de todos los efectos que no conocemos. ¿Notaron que mencioné esto al final, como si fuese algo marginal y poco importante? Bueno, el error estadístico es lo más importante y normalmente se minimiza porque puede invalidar la mayoría de las conclusiones que se obtienen usando estos métodos. Lo fundamental: el riesgo ES este error estadístico y es por definición, inmanejable.

La estadística nos vende la ilusión que podemos predecir lo impredecible, manejar lo que no sabemos como si lo supiésemos, sacar verdad y establecer relaciones causa-efecto a partir de una nube de puntos en los que no vemos la menor relación: las matemáticas -supuestamente- nos darán la respuesta que está escondida en los datos.

Claro que si le preguntan a un investigador que se apoya en la estadística dirá que el nunca ha afirmado esas cosas, que solo habla de probabilidades y de los valores objetivos en los que se estabilizan esas probabilidades.Eso es pura retórica porque presumen relaciones causa-efecto y tratan de dar un valor de verdad que no existe a sus ideas, cubriéndolas con una espesa capa de cálculos matemáticos que muchas veces ni ellos mismos entienden.

Toda la estadística se basa en una idea muy sencilla, que hasta los niños la saben: que algunas cosas ocurren con más y otras con menos frecuencia. Pero como se dio cuenta Shannon hace años, la información está en la incertidumbre, en lo que no podemos predecir por ningún medio, eso es lo importante. La vida es una tómbola, tal como decía la canción.

9 Comments:

Anonymous Wilson said...

Te voy a recetar de nuevo el Cisne Negro, Taleb sistematiza no pocos puntos de vista que te he leido, y en los que coincido. Entre ellos esa especie de fetichismo que existe sobre la campana de Gauss,muy adecuada para medir el promedio de altura de la poblacion o hasa el ingreso medio de un grupo acotado, pero muy limitada si aparecio un Gates y un Sims en la muestra.
Es interesante qu el tipo trabajaba en la bolsa y cacho que las proyecciones y modelos eran meras chivas, utiles solo en circunstancias "acotadas", pero que la verdadera plata estaba fuera de alcance ex-ante de los modelos.

17 de diciembre de 2013, 11:31

 
Blogger Tomas Bradanovic said...

Ah, ya lo bajé, ahora lo estoy leyendo ;)

17 de diciembre de 2013, 12:19

 
Blogger Pablo said...

si la gente entendiera lo que tú posteas acá, chantas como Garay de Felices y Forrados tendrían que buscar pega.

17 de diciembre de 2013, 12:22

 
Blogger Tomas Bradanovic said...

Pablo, esos idiotas viven de engañar a la gente, bueno, mal digo idiotas, debí decir sinverguenzas.

El que exista algo como "felices y forrados" muestra lo fácil que es estafar a las personas: cada día se levanta un gil, solo hay que encontrarlo.

17 de diciembre de 2013, 12:24

 
Blogger Ulschmidt said...

Sin embargo los doctores y académicos han impuesto su criterio a menudo o como dicen que dijo Keynes "la mayoría de los hombres prácticos son discípulos de algún economista ya fallecido" con lo cual quiso decir que los empresarios del siglo XX, creyéndose expertos en la vida real, sólo emitían frases que había escrito Adam Smith un par de siglos antes.
Pero, en concreto, un lugar donde los académicos ganaron es en el valor de las primas de las opciones ( que son esas martingalas de los agricultores, entre otros muchos)
Una opción es un seguro de precio, Ud. se asegura comprar un bien a tal precio en el futuro, o venderlo a tal precio. Hay un valor futuro esperado, hay una "volatilidad implícita", en fin, pero todo se resolvió con Black and Scholes que no son un conjunto de rock sino unos economistas que supusieron una distribución normal, un desvío standar, en fin, su fórmula hoy día es lo que se usa para ponerle precio a las opciones.
Ante la ignorancia del futuro se recurre al Oráculo, en suma, en este caso un oráculo economicista.

17 de diciembre de 2013, 15:12

 
Anonymous Anónimo said...

Tomas: en el RIESGO está la Ganacia. Asumir riesgos calculados significa sopesar las posibles ganancias y las posibles pérdidas, y tomar las decisiones atinadas que correspondan. A veces vale la pena arriesgarse a fallar por las posibles compensaciones que se puedan obtener en caso contrario. Sin embargo, por lo general debieran ser mayores las probabilidades de un desenlace positivo que las de uno negativo. La clave es, en primer lugar, entender las posibilidades de acierto, y en segundo lugar, hacer todo lo posible por aumentarlas.

17 de diciembre de 2013, 16:00

 
Blogger Tomas Bradanovic said...

Ulshmidt, la inclinación natural de todos es evitar el riesgo y los hombres prácticos o empresarios no se escapan de esta tendencia especialmente después que han hecho fortuna. A medida que engordan se van poniendo miedosos y buscan seguros y privilegios del estado (salvo muy contds excepciones).

Por eso los profesores ganan buenos sueldos y son contratados para vender su pomada, en cierto modo se parecen a los políticos.

Anónimo, si los riesgos se pudiesen calcular hace rato que no existiría la pobreza en el mundo, la frase "riesgo calculado" es un oximoron. Poco riesgo poca ganancia y viceversa, pero nada puede asegurarnos contra el fracaso, no existe el riesgo optimo ni menos el cero riesgo

17 de diciembre de 2013, 16:10

 
Blogger Ulschmidt said...

academicamente, han desarrollado todo ese asunto de los Beta, y luego desarrollaron carteras con el riego distribuido para aprovecharse del riesgo-sin-correr-riesgo.
Algo así como hacer muchas pequeñas inversiones de alto riesgo, alguna puede fallar pero las otras van a compensarme.
Todo explotó en los 80 con el colapso de los activos tóxicos.
el riesgo que corre un empresario es mas bien vital, no sistémico. Es una jugada única, o escasas jugadas, sobre todo para surgir. Después, como Ud. dice, se retira y se vuelve conservador.
Lo que mejor lo describe es la Paradoja de San Petersburgo, en términos matemáticos. Un juego que es cada vez más atractivo en sus posibilidades, pero que la mayoría abandona al cabo de un tiempo para salvar lo ya ganado.

18 de diciembre de 2013, 07:48

 
Blogger Tomas Bradanovic said...

Como yo lo veo, la mejor estrategia es tomar grandes riesgos al principio sin hacer ningún cálculo (para los riesgos grandes los cálculos no sirven) y después tratar de mantener lo ganado de manera conservadora o tratando de conseguir ventajas "mal habidas" mediante coima, información privilegiada, favores políticos, etc.

Creo que así es más o menos como operan todos los empresarios, al menos los que yo he conocido.

18 de diciembre de 2013, 09:44

 

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