Las ideas clave

La señal y el ruido. Por qué algunas predicciones fallan y otras no

Nate Silver, 2012

¿Por qué las agencias de calificación se equivocaron por un factor de doscientos en 2008, mientras los meteorólogos aciertan cada vez más? Nate Silver analiza las finanzas, el tiempo, los terremotos, el béisbol, el póquer, el clima y el terrorismo. En todos los casos muestra lo mismo: un pronóstico fracasa cuando se confunde el ruido con la señal y funciona cuando se piensa en probabilidades.

Para quién es

Para quienes están cansados de los expertos seguros de sí mismos y quieren entender en qué pronósticos confiar. Y para quienes toman decisiones en situaciones de incertidumbre.

La señal es la verdad. El ruido es lo que nos distrae de la verdad.

Más datos, más errores

A mediados del siglo XV, Gutenberg puso en marcha la imprenta y, de pronto, los libros se multiplicaron. Parecía lógico que la gente se volviera más sabia. Pero al principio la imprenta difundió por Europa disputas religiosas que desembocaron en guerras. Pasó bastante tiempo antes de que la abundancia de información empezara a resultar beneficiosa. Nate Silver abre el libro precisamente con esta idea: cuando el conocimiento crece, distinguir la verdad del ruido no resulta más fácil al principio, sino más difícil.

Silver es un estadístico que ideó un sistema de pronóstico para el béisbol, se ganó la vida durante varios años jugando al póquer y después se hizo famoso por sus predicciones de las elecciones estadounidenses. En 2012 publicó este libro. En él analiza, una por una, áreas en las que intentamos adivinar el futuro: finanzas, política, meteorología, terremotos, deporte, clima y terrorismo. En cada una plantea la misma pregunta: ¿por qué aquí fallan los pronósticos y allí funcionan?

Su respuesta es que no se trata de la cantidad de datos. La señal es aquello que realmente nos dice algo sobre el futuro. El ruido es todo lo demás que se le parece. Se equivocan quienes confunden el ruido con la señal y confían demasiado en su modelo. Ganan quienes piensan en probabilidades y actualizan honestamente su opinión cuando llegan hechos nuevos.

A continuación vienen doce historias, desde la crisis de 2008 hasta la mesa de póquer. Cada una muestra una trampa o una estrategia que funciona. Al terminar, distinguirás mejor qué pronóstico merece confianza y cuál simplemente suena seguro.

La máxima nota para títulos que se desplomaron

Antes de la crisis de 2008, los bancos vendían a los inversores títulos complejos compuestos por miles de hipotecas. Se llamaban CDO, obligaciones de deuda garantizadas. Las agencias de calificación, como S&P, concedían a muchos de ellos la máxima nota, AAA. Eso significaba: casi seguros. Además, eran los propios bancos que emitían esos títulos quienes pagaban a las agencias por calificarlos. Según los cálculos de la agencia, la probabilidad de que uno de esos títulos no pagara en cinco años rondaba el 0,12 %.

En realidad, según los datos internos de la propia S&P, aproximadamente el 28 % de esos títulos incurrieron en impago. Un error de más de doscientas veces. Silver lo llama uno de los fracasos más completos que pueden darse en un pronóstico: billones de dólares considerados seguros resultaron estar prácticamente desprotegidos.

Para explicar cómo ocurrió, Silver recurre a una distinción introducida por el economista Frank Knight. El riesgo es lo que se puede calcular, como las probabilidades en la ruleta. La incertidumbre es lo que no se puede calcular porque ni siquiera conoces las reglas del juego. Los nuevos títulos hipotecarios eran pura incertidumbre: nadie los había visto antes durante una crisis.

Las agencias fingieron que aquello era un riesgo corriente y ofrecieron una cifra precisa. Una cifra precisa tranquiliza. Pero, si no se apoya en una comprensión real, es más peligrosa que un honesto «no lo sabemos».

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Sobre el autor

Nate Silver es un estadístico estadounidense, creador del sistema de béisbol PECOTA y del sitio FiveThirtyEight, conocido por sus pronósticos electorales.

Todos los libros del autor: Nate Silver

Conceptos del libro

  • Pearl Harbor
  • Bayes
  • Hansen
  • CDO
  • agencias de calificación
  • Lorenz
  • calibración
  • Fukushima
  • Efecto invernadero
  • Gutenberg: Johannes Gutenberg, hacia 1400–1468, inventor alemán de la imprenta de tipos móviles. No debe confundirse con el sismólogo Beno Gutenberg.
  • S&P: Standard & Poor’s, una de las mayores agencias de calificación del mundo. Evalúa la fiabilidad de las deudas de empresas y países y de los valores financieros.
  • Frank Knight: Frank Knight, 1885–1972, economista estadounidense. En «Riesgo, incertidumbre y beneficio», de 1921, distinguió el riesgo medible de la incertidumbre no medible.
  • incertidumbre: En el sentido de Knight, una situación en la que ni siquiera se pueden estimar probabilidades porque se desconocen las reglas del juego. A diferencia del riesgo, no se puede calcular.
  • fuera de la muestra: Un suceso que no apareció en los datos con los que se construyó el modelo. El modelo no sabe nada de él y lo predice mal.
  • McLaughlin Group: Programa político de televisión estadounidense, emitido entre 1982 y 2016, en el que comentaristas debatían las noticias y hacían pronósticos. Lo presentaba John McLaughlin.
  • Katrina: Huracán que golpeó Nueva Orleans y la costa del golfo de México en agosto de 2005. Una de las catástrofes naturales más destructivas de la historia de Estados Unidos.
  • teoría del caos: Rama de la ciencia que estudia sistemas en los que cambios diminutos al principio alteran mucho el resultado. Por eso es difícil predecir el tiempo con mucha antelación.
  • Servicio Meteorológico Nacional: Agencia pública de Estados Unidos que elabora pronósticos meteorológicos y avisos de fenómenos peligrosos.
  • The Weather Channel: Canal comercial estadounidense dedicado al tiempo, en funcionamiento desde 1982.
  • Richter: Charles Richter, 1900–1985, sismólogo estadounidense, creador de una escala de magnitud sísmica. Junto con Beno Gutenberg formuló la ley de frecuencia de los terremotos.
  • sobreajuste: Error que aparece cuando un modelo se adapta demasiado a los datos antiguos y confunde el ruido aleatorio con un patrón. Parece funcionar bien con el pasado, pero falla con el futuro.
  • PECOTA: Sistema de pronóstico del rendimiento de jugadores de béisbol creado por Silver a comienzos de los años 2000. Compara a un jugador con otros semejantes del pasado.
  • Pedroia: Dustin Pedroia, jugador estadounidense de béisbol de los Boston Red Sox. Novato del Año de la Liga Americana en 2007 y Jugador Más Valioso de la misma liga en 2008.
  • Ojeadores: En el deporte, personas que asisten a partidos y evalúan a jugadores jóvenes para que un club decida a quién fichar.
  • nivel del agua: Imagen del libro, no un término científico: nivel de habilidad por encima del cual un jugador empieza a ganar. Depende de la fuerza de sus rivales.
  • probabilidad previa: Estimación de la probabilidad antes de que aparezca un hecho nuevo. Es el punto de partida del cálculo en el teorema de Bayes.
  • IPCC: Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático de la ONU. Elabora evaluaciones de la ciencia del clima desde 1988.
  • Armstrong: Scott Armstrong, investigador estadounidense de métodos de predicción, profesor de la escuela de negocios Wharton y crítico de los modelos climáticos.
  • Schelling: Thomas Schelling, 1921–2016, economista estadounidense, estudioso de la estrategia y los conflictos, premio Nobel de Economía en 2005.
  • Clauset: Aaron Clauset, científico estadounidense e investigador de sistemas complejos. Estudió las estadísticas de atentados terroristas en todo el mundo desde finales de los años sesenta.
  • ley de potencias: Patrón en el que la frecuencia de un suceso disminuye de forma gradual al aumentar su magnitud: hay muchísimos casos pequeños y pocos grandes, pero estos no desaparecen.

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