En el que posiblemente es el ensayo seminal sobre como los sesgos psicológicos influyen en nuestras decisiones de inversión[1], el autor Jason Zweig nos explica la conocida como paradoja de Ellsberg, descubierta por dicho investigador.
Tenemos dos urnas delante de nosotros. La primera de las dos (Urna 1) contiene 50 bolas rojas y 50 bolas negras. La Urna 2 contiene también 100 bolas, pero no sabemos cuántas de ellas son rojas y cuántas negras. Te dan una recompensa de 100 Euros si sacas una bola roja, de una de las dos urnas a elegir. ¿Cuál urna escoges?
La mayor parte de la gente, según parece, escoge la Urna 1. Hasta aquí nada raro. Lo interesante ocurre si a continuación les dices a los mismos sujetos que ahora la recompensa se la darás si la bola que sacan es negra. La sorpresa estriba en que la mayor parte de la gente vuelve a elegir la Urna 1. Esto es inconsecuente con la primera decisión, en la que implícitamente la gente estaba asumiendo que la Urna 2 tenía menos de 50 bolas rojas y, por tanto, más de 50 bolas negras. Lo coherente hubiera sido escoger esta segunda urna para, según el sujeto que para sacar una bola roja había elegido la Urna 1, tener más posibilidades de ganar la recompensa.
Ellsberg se encontró con que el “error” persistía después de explicar a la gente que lo que hacían no tenía sentido, e incluso si se les pedía que apostaran dinero a si escogían la urna correcta. Y esto le ocurría no solo a la gente corriente, sino también a economistas y expertos en teoría de decisión.
Años después, nos sigue contando Zweig, otros investigadores hicieron un experimento parecido, usando diferentes barajas de veinte naipes, una con diez rojos y diez azules, y la otra con un número desconocido de cada color. A los sujetos del experimento les medían la reacción de las distintas partes del cerebro en el momento de la decisión. Lo que vieron fue que, cuando el sujeto se planteaba elegir el segundo mazo, se activaba la amígdala y se bloqueaba el caudal. O sea, se activaba el área que genera miedo, y al mismo tiempo se bloqueaba el camino neurológico por el que nos llega el placer asociado a la confianza y el control.
La conclusión de estos (y supongo otros muchos) experimentos es que los seres humanos tenemos una gran aversión, miedo si se quiere, a la incertidumbre. Este miedo nos hace actuar muchas veces de forma ilógica y contra nuestros intereses, como ocurre en el experimento de las unas antes descrito. Es un sesgo psicológico que nuestro cerebro ha desarrollado evolutivamente, o sea que ha permitido la supervivencia en determinados momentos de la evolución, por lo tan malo no será. Pero en momentos concretos, y más en la actualidad en que ya no existen las mismas amenazas a la supervivencia que hace millones de años, nos juega malas pasadas.
¿Cómo luchar contra la incertidumbre? Una forma bastante efectiva es poner números. En el ejemplo de las bolas, saber su número la reduce considerablemente, y preferimos la opción sobre la que tenemos información cierta hasta el punto de ser inconsecuentes.
Los números nos dan certidumbre y actúan también como “ancla” para nuestras decisiones. Pero puede ocurrir que esos números no tengan sentido, por mucha certidumbre psicológica que nos generen. Zweig nos demuestra con datos algo que todos intuimos: que los analistas de Bolsa son lamentables en sus predicciones. Y, sin embargo, los inversores prefieren una predicción precisa, aunque errónea, a una vaga pero correcta[2]. Dicho de otra forma, vamos a tender a fiarnos más de alguien que diga que la Bolsa va a subir este año un 5,3%, que de quien nos diga que la Bolsa va a subir en los próximos meses.
¿Puede afectar este sesgo psicológico, que todos tenemos, a la forma de abordar la teoría económica y de hacerla comprender a terceros? Me temo que sí, puesto que el enfoque que consiga producir números, aunque sean absurdos, podrá aprovechar esa ventaja que le da el sesgo para parecer más rigurosa.
Herramientas como la estadística, la econometría o incluso la aplicación de técnicas de Machine Learning, permiten a los economistas neoclásicos la obtención de resultados numéricos para magnitudes económicas y sus relaciones. Consiguen que sus modelos den lugar a números que mostrar al mundo. Todo ello lo basan en un modelar al ser humano como computador optimizador, modelo les permite poner sus hipótesis económicas en formato matemático, y obtener deducciones que contrastar con la realidad.
Frente a ello, la teoría económica austriaca asume un ser humano innovador, creativo, que tiene que descubrir la información, y que dista de ser un computador. Como no podemos anticipar cómo reaccionará el ser humano ante cada circunstancia, el economista austriaco renuncia a las matemáticas para explicar la economía. Utiliza la lógica, en su denominación de praxeología.
De hecho, la incertidumbre es consustancial a la teoría económica austriaca. Las únicas predicciones que puede hacer un economista austriaco, nos dice Hayek, son de patrones de comportamientos en el caso concreto de imposiciones regulatorias por los Estados. No se puede predecir, científicamente, nada de lo que ocurrirá en un mercado no intervenido. Ni se puede predecir, ni mucho menos cuantificar.
Y es por ello que el sesgo psicológico contra la incertidumbre, lo es también contra la economía austriaca. El teórico neoclásico va a ser capaz de sacar un número de sus modelos: por ejemplo, “el IPC bajará un 2,35% durante 2023”. Esa frase da certidumbre, aunque todos sepamos racionalmente que es imposible predecir el IPC, y que con todo el dinero que han introducido los bancos centrales en los últimos años, lo normal sería que el IPC se disparara, en lugar de bajar.
El análisis racional y lógico te lo proporciona la economía austriaca, pero el número y la certidumbre te lo dan la neoclásica. ¿Por cuál tenderá a inclinarse nuestro cerebro? Ahora ya sabemos que seremos atraídos irresistiblemente por ese número, aunque carezca de sentido, sepamos que realizar tal previsión no es posible, y además sea racionalmente contraria a la teoría económica.
Ello también nos proporciona una explicación a la pasión que tienen los economistas por el “cientifismo”, por llevar a la teoría económica al método científico de las ciencias naturales. Y es que en las ciencias naturales sí que están alineados el sesgo psicológico con el avance científico. Para que luego digan los de ciencias que lo difícil es lo suyo.
[1] Zweig, Jason: Your money and your brain, 2006.
[2] “analysts are lousy at predicting corporate earnings; yet investors prefer a precise but wrong forecast over a vague but accurate one”. Los datos que muestran dicha incapacidad predictiva se refieren no solo a beneficios corporativos, sino en general a evolución de mercados.
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