En 2009 hubo un terremoto en l’Aquila, Italia, que dejó 308 muertos, etc.
¿Qué medidas se tomaron? Italia, en eso, se parece a España: buscar culpables. Los sismólogos que asesoraron a la administración y evaluaron los riesgos de que se produjese un terremoto importante, acabaron en la cárcel (aunque luego salieron).
Mientras tanto, la casa sin barrer.
(Y de regalo, ¿por qué es tan difícil predecir terremotos?).
¿Os acordáis del problema de la carta del otro día? Lo extraje del libro Risk Savvy de G. Gigerenzer.
Uno de los grandes temas del libro es la distinción entre riesgo e incertidumbre. Se decanta por la perspectiva de Knight discutida en el enlace anterior: en situaciones de riesgo, la distribución de probabilidad es conocida (p.e., juegos de azar) y el aparataje probabilístico puede ser aplicado en su entera potencia matemática. En situaciones de incertidumbre, la situación es distinta y de poco o nada sirven los formalismos.
Si quieres comparar tu nivel de alfabetización numérica con una muestra de personas con estudios universitarios de muchas partes del mundo, puedes realizar este test.
Se lo llama Berlin Numeracy Test y está descrito en este artículo. Y de él extraigo una tabla, la cinco,
en la que aparecen los resultados del test en función de la combinación de país e idioma y ordenados por el porcentaje de respuestas en los cuartiles superiores. Y no me llena ni de orgullo ni de satisfacción, la verdad sea dicha.
Leo en El País que
La aviación es el modo de transporte más seguro de cuantos existen. Los expertos califican una organización como ultrasegura cuando ofrece un ratio de un accidente por cada millón de operaciones. 2011 se cerró en Europa con cero accidentes aéreos. En todo el mundo se registraron 0,37 accidentes por cada millón de vuelos. Estadísticamente hablando, una persona que volara diariamente tendría un accidente en 3.000 años.
En muchos ocasiones es necesario realizar estimaciones sobre el máximo de una serie de valores aleatorios.
Uno de los casos más conocidos que me vienen a la mente es el llamado problema de los tanques alemanes. Durante la II Guerra Mundial, los aliados, para estimar el ritmo de producción de tanques del enemigo, recogían el número de serie de los que destruían o capturaban. Gracias a esta muestra potencialmente aleatoria, podían realizar estimaciones del máximo de la serie y, de ahí, del número de unidades construidas durante cierto intervalo de tiempo. Pero este es un problema trivial comparado con el de estimar el máximo nivel que puede alcanzar una riada o la carga que puede llegar a soportar un puente en los próximos cien o mil años.
Muchos portales financieros incluyen información sobre uno de los llamados múltiplos (asociados a empresas que cotizan en bolsa), el PER. Es fácil de calcular a partir de información pública más o menos fiable y se usa en la práctica para estimar muy a groso modo si determinadas empresas (o mercados) están o no sobrepreciadas.
El PER es el cociente entre la capitalización bursátil de una empresa (que es público y se actualiza segundo a segundo) y su beneficio, que se conoce con cierta regularidad. Tiene sus ventajas —como la señalada más arriba— y desventajas —por ejemplo, que está influido por el desempeño pasado, los beneficios de ejercicios anteriores, cuando a un inversor le interesa más el desempeño futuro—.
David Cabo me hizo llegar el otro día este artículo, To what degree is the ECB flying blind? Y con buen criterio, porque, como veremos, toca temas ya conocidos de los lectores de estas páginas.
El artículo se resume en lo siguiente: si un día el Banco Central Europeo va a sumar a sus funciones la de la supervisión bancaria, va a encontrarse los dos problemas siguientes:
Son dos problemas, además, interrelacionados. Por un lado, la supervisión bancaria exige un conocimiento íntimo de la cartera crediticia de las entidades. De hecho, son lo que el columnista llama tail risks, riesgos grandes que afectan a un número pequeño de préstamos, los que pueden tumbar al banco más pintado (véase esto y esto otro). Y estos riesgos en la cola quedan opacados tras las agregaciones.
Hoy he sabido vía Twitter lo siguiente:
Como me ha intrigado el asunto de lo de la probabilidad, he acudido al artículo original donde he aprendido que (y, excúsenme: por primera vez no traduzco este tipo de citas):
After we controlled for these characteristics through conditional logistic regression, the presence of one or more guns in the home was found to be associated with an increased risk of suicide (adjusted odds ratio, 4.8; 95 percent confidence interval, 2.7 to 8.5).
Ayer fue día de auditorías bancarias. A las cinco y media de la tarde se enfrentaron un secretario de estado y el subgobernador del Banco de España a un pelotón de periodistas anuméricos con hambre de una sola cifra (pero de muchos ceros) con la que saciar el hambre también de una sola cifra de un país merecidamente atribulado (a más de, no se sabe si por emanación o reflejo, igualmente anumérico).
Cayó el otro día en mis manos un artículo, Strategy under Uncertainty, que complementa bastante adecuadamente mi entrada del otro día sobre las proyecciones a corto plazo de la población española que realiza el INE.
La estrategia concierne a sucesos futuros. Por ser futuros, son inciertos. Y el artículo describe cuatro niveles distintos de incertidumbre a los que contrapone una serie de posibles estrategias. Los niveles son:
Las tres estrategias fundamentales consisten en:
