Riesgo

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:

• La confidencialidad de los datos
• Sus niveles de desglose (y agregación)

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:

1. Un futuro suficientemente claro: las tendencias son muy claras y no se esperan sorpresas. En resumen, hay un único escenario posible y la estrategia adecuada consiste en adaptarse a él.
2. Varios futuros alternativos: existe un número concreto de alternativas o escenarios, cada uno de las cuales con su propia probabilidad de ocurrir. Por ejemplo, los bares barajaron recientemente dos posibles alternativas: la futura ley podría prohibir fumar taxativamente (como ocurrió) o permitir tal vicio en áreas específicas y adaptadas. A cada suceso puede asignársele una probabilidad discreta, diría un matemático.
3. Un rango de futuros: no existen escenarios discretos y concretos, pero sí un rango de opciones: la demanda puede ser cualquier cifra entre 0 y 1000, etc. Nuestro matemático entendería que este es un problema en el que rigen leyes de probabilidad continua.
4. Absoluta incertidumbre: ocurre cuando es imposible plantear cualquier tipo de función de probabilidad. No obstante, aunque el artículo recoge algunos casos, subraya también que este tipo de situaciones son inestables y suelen degenerar con el tiempo en alguna de las situaciones anteriores.

Las tres estrategias fundamentales consisten en:

Tu proyecto de IT puede contener más riesgo del que piensas. De verdad. Dan fe de ello Bent Flyvbjerg y Alexander Budzier.

Los autores describen en el artículo que he enlazado encima varios proyectos que fracasaron estrepitosamente y proporcionan algunos consejos para evitar ese tipo de desenlaces. Sin embargo, para quienes siguen esta bitácora, la reflexión más interesante es la siguiente:

Al focalizarse en las medias en lugar de los casos extremos más dañiños, la mayor parte de los gestores y consultores han ignorado el verdadero problema.

Según el DRAE, inferir consiste en s_acar una consecuencia o deducir algo de otra cosa_. Estadísticos, economistas, económetras y muchos otros lidian siempre con el llamado problema de la inferencia: ¿es posible generalizar a sucesos aún no observados los resultados que parecen deducirse de los datos recogidos?

Nassim Taleb, empiricista y escéptico, es un pensador y polemista que cuestiona la fe que muchos depositan en teorías y métodos. De lo mucho que podía hablarse de él, me limitaré a subrayar que gran parte de sus reflexiones están contenidas en el muy recomendable libro El cisne negro y que los faltos de tiempo podrán averiguar lo más de ellas en esta conferencia suya de apenas una hora.

La percepción del riesgo es el juicio subjetivo que hacen las personas sobre la relevancia o severidad de un riesgo. Esta percepción tiene una dimensión matemática por naturaleza y que tiene que ver con la habilidad del sujeto para manejarse con las cifras. Pero también tiene una dimensión no matemática: mucha gente, de hecho, reacciona de una manera que pudiera parecer incoherente con su visión racional de las probabilidades implicadas.

He encontrado dos (¿cuatro?) definiciones contradictorias de _riesgo _e incertidumbre. La primera está implícita en una frase del artículo The ratings game de Martin Mayer y dice, según mi traducción, así:

Knight realizó una distinción categórica entre el riesgo, que puede ser medido, y la incertidumbre, que no puede serlo.

Mayer recoge así la distinción que realizó Frank Knight en su tesis doctoral hace ya casi un siglo. En términos algo más precisos, lo que según Knight distingue la incertidumbre del riesgo es que del segundo se conoce, cuando menos, la distribución de probabilidad asociada al fenómeno. Uno se enfrentaría así a un riesgo cuando no sabe a ciencia cierta qué puede ocurrir pero sabe atribuir una probabilidad a cada uno de los posibles resultados.