Análisis empírico moderno en macroeconomía y finanzas

EL PAÍS, DOMINGO 26 DE OCTUBRE DE 2003
NEGOCIOS 19
ECONOMÍA
Análisis empírico moderno en macroeconomía y finanzas
ANTONI ESPASA Y ESTHER RUIZ
El Premio Nobel de Economía de este año ha recaído sobre los profesores Robert F.
Engle y Clive W.J. Granger
por sus contribuciones a la
econometría de series temporales. Tales contribuciones
han tenido un gran éxito y se
han incorporado con rapidez
en las aplicaciones y estudios
de macroeconomía, predicción y finanzas.
왘Econometría de series
temporales
Una serie temporal sobre una
determinada variable, el IPC
mensual, es una secuencia histórica de valores de la variable en cuestión observados a
intervalos regulares de tiempo, mes en el ejemplo anterior. El objetivo de la econometría consiste en especificar
y estimar en términos matemático-estadísticos las relaciones entre variables que considera la Teoría Económica.
Así, por ejemplo, ésta establece que, en general, las importaciones que realiza un país
dependen, entre otras variables, de su renta. En el caso de
unos datos concretos, por
ejemplo la serie trimestral de
importaciones españolas, la
econometría permite contrastar si dicha relación se da y en
este caso de un modo tal que
una subida del 1% de la renta
nacional acaba generando
una subida del 3% en las importaciones.
왘Cointegración:
variables económicas con
tendencias comunes
Una de las contribuciones
destacadas del profesor Gran-
Predicciones con márgenes
de error bajos sirven para
tomar decisiones que
adecúan la oferta de electricidad a la demanda, ahorrando costes de generación excesivos o evitando apagones
ger ha sido la caracterización
de las series temporales económicas. Con mucha frecuencia estas series contienen
una evolución creciente a largo plazo (tendencia), es decir, una evolución que en cada momento incorpora (integra) el pasado para perpetuarlo hacia el futuro. Así, el
valor de la renta nacional española en 1995, que fue
438.6 millones de euros, se
ha ido trasladando (integrando) hacia el futuro y, en
2002, el valor de dicha producción ha sido de 687.7 millones de euros. La presencia
de tendencia en series económicas muy diferentes hace
que dos series concretas puedan parecer relacionadas entre sí, cuando en realidad no
lo están, por ejemplo el valor
de la producción anual de automóviles y el índice anual de
precios de los alimentos no
elaborados. Ambos han pasado, sobre una base 100 en
2000-2001, de 49,9 y 74,5,
respectivamente, en 1993 a
93,7 y 105,4 en 2002. La contribución más notoria de Clive Granger ha sido la invención de la cointegración. El
profesor Granger ha formulado un contexto estadístico en
el que es posible contrastar si
en series con evoluciones tendenciales similares existe
una relación de dependencia
entre ellas, debido a la presencia de factores tendenciales comunes. Cuando tal relación existe se dice que dichas
to con el profesor Engle, ha
realizado modelos econométricos para el consumo diario
y horario de energía eléctrica
que han resultado muy precisos en la predicción de dichas
variables. Predicciones con
márgenes de error (incertidumbre) bajos sirven, en este
caso, para tomar decisiones
que adecúan la oferta de energía eléctrica a la demanda,
ahorrando costes de generación excesivos o evitando apagones.
inflación en septiembre de
2004 estará entre 1,0% y
2,4%. Por lo tanto, existe una
probabilidad pequeña pero
no despreciable de tasas de inflación en septiembre de
2004 próximas al 1% o tan altas como el 2,4%, mientras
que en octubre de 2003 la incertidumbre sobre la inflación europea está más acotada, siendo casi imposible obtener valores tan distantes.
Las probabilidades de ocurrencia de estos valores relati-
Robert F. Engle (izquierda) y Clive W. J. Granger, ganadores del Premio Nobel de Economía.
series están cointegradas, integran sus propios pasados
hacia el futuro de forma relacionada, motivada por la restricción de compartir factores tendenciales comunes. Esto ocurre entre las importaciones y la renta nacional en
España pero no entre la producción de automóviles y los
precios de los alimentos cuyos crecimientos responden
a factores distintos.
왘 Causalidad
A Clive Granger se le debe
también el concepto denominado "causalidad en el sentido de Granger", que es susceptible de ser contrastado
empíricamente y sirve para
determinar si una variable
precede a otra. Con el concepto de cointegración se ha desarrollado un tipo de modelo
econométrico: modelo con
restricciones
de
cointegración. Además, con
el análisis de causalidad de
Granger se puede formular
la estructura de la dependencia dinámica entre las variables, por ejemplo, de las importaciones españolas respecto a la renta. Todo ello ha derivado en que las aportaciones de Granger se utilicen de
forma muy generalizada en
el análisis macroeconómico.
왘 Predicción y modelos
Clive Granger ha contribuido
también al área de la predicción económica, particularmente en temas de evaluación y combinación de predicciones. Sus trabajos recientes
sobre la predicción de cambios estructurales son especialmente estimulantes. Jun-
La principal aportación
del profesor Engle es la propuesta, publicada en 1982, de
un modelo sencillo, pero muy
potente, para representar la
evolución dinámica de la incertidumbre asociada a las variables económicas cuando ésta tiene una naturaleza cambiante a lo largo del tiempo.
La medición de la incertidumbre, aún en los casos en que
se pueda considerar constante, es fundamental en el análisis empírico de la realidad
económica dado que, por
ejemplo, las predicciones del
valor futuro de la inflación,
sólo pueden ser adecuadamente valoradas teniendo en
cuenta cuál es su incertidumbre asociada. Considérese,
por ejemplo, que la predic-
La cointegración ocurre
entre las importaciones
y la renta nacional en
España, pero no entre
la producción de automóviles y los precios de
los alimentos
ción de la inflación europea
para el mes de octubre de
2003 es 2,0% y para septiembre de 2004 es 1,7%. Estando
ambas predicciones relativamente próximas, la incertidumbre asociada a cada una
de ellas es muy distinta. Así,
con un 80% de probabilidad,
la inflación europea en octubre de 2003 estará entre
1,8% y 2,2%, mientras que,
con la misma probabilidad, la
vamente distantes son importantes, ya que dichos valores
pueden ser referentes para tomar decisiones opuestas en
los movimientos del tipo de
interés por parte del Banco
Central Europeo.
왘 Volatilidad:
el modelo Arch
La propuesta realizada por
Engle parte de la consideración de que no es infrecuente
observar series económicas
para las que la incertidumbre no es constante sino que
evoluciona a lo largo del
tiempo. La evolución de la incertidumbre es especialmente evidente al analizar el comportamiento dinámico de los
rendimientos de activos financieros para los que se observan periodos de tiempo
de variaciones suaves seguidos de otros con variaciones
muy bruscas. En este contexto, la incertidumbre, conocida como volatilidad, es importante porque es la base para, por ejemplo, la valoración de opciones sobre activos financieros o el cálculo
del valor en riesgo de un determinado activo. El profesor Engle propuso predecir
la volatilidad futura en función de su evolución en el pasado mediante un modelo conocido como ARCH.
Durante sus 20 años de vida, este modelo ha sido extendido en varias direcciones para poder adecuarse a las demandas cada vez más complicadas de sus usuarios en el
mundo financiero. Así por
ejemplo, la selección de los
activos componentes de una
cartera de valores, para la
que es fundamental medir cómo los rendimientos de dichos activos se relacionan entre sí, el profesor Engle, propuso un modelo ARCH con
varias ecuaciones donde cada una de ellas representa la
evolución dinámica de la volatilidad correspondiente a
cada activo financiero considerado y de sus relaciones
con los otros activos.
왘La microestructura de
los mercados financieros
Otra extensión interesante
se ha producido en relación a
lo que se conoce como microestructura de los mercados financieros, que pretende entender los mecanismos
de funcionamiento de dichos
mercados analizando las características dinámicas de
las transacciones y precios
observados en tiempo real,
es decir, cada vez que se produce una transacción (para
los activos más populares
una cada pocos segundos).
En este caso, el lapso de tiempo entre dos observaciones
consecutivas no es fija, como
es habitual en series temporales, sino que dicha distancia es aleatoria y contiene información valiosa en sí misma para la toma de decisiones sobre inversiones financieras.
En este contexto, el objetivo es describir cómo se comportan, no sólo los rendimientos y las volatilidades
generadas por la negociación
intradiaria de los activos financieros, sino también la
distancia temporal entre
transacciones. Para ello, el
En la negociación intradiaria es importante predecir
qué mercados van a tener
comportamientos colaterales. En este sentido, las
aportaciones del profesor
Engle son muy valiosas
profesor Engle ha propuesto
el modelo ACD (Duración
Condicional Autorregresiva)
que permite predecir la duración hasta la próxima transacción observando cuáles
han sido las duraciones en el
pasado. En el universo de negociación intradiaria es importante saber comprar y
vender con beneficio, pero
también predecir mercados
laterales donde no hay probabilidades de hacer dinero.
En este sentido las aportaciones del profesor Engle son
muy valiosas.
Los profesores Engle y
Granger coincidieron durante muchos años en el departamento de Economía de la
universidad de California en
San Diego, donde constituyeron uno de los principales
centros académicos en Econometría a nivel mundial.
Antoni Espasa y Esther Ruiz. Departamento de Estadística y Econometría de la Universidad Carlos III de
Madrid