Síntesis y Análisis de Riesgos Macroeconómicos y la Necesidad de Juicio Situacional

Fuente: Carlsson-Szlezak, P., y Swartz, P. (2024). Shocks, Crises, and False Alarms: How to Assess True Macroeconomic Risk. Boston, MA: Harvard Business Review Press.

Resumen Ejecutivo

El entorno macroeconómico y político que rigió durante los últimos 40 años, caracterizado por la convergencia geopolítica, el aumento de los flujos de comercio y capital, y la estabilidad de la inflación, ha llegado a su fin. Este periodo benigno, que favoreció la levitación de los precios de los activos y la prolongación del ciclo económico, obligando a líderes corporativos e inversores a reconocer que la macroeconomía es ahora un riesgo que debe gestionarse activamente.

El marco central para esta gestión es el Economicismo Ecléctico, que rechaza la dependencia exclusiva de modelos económicos obsoletos y datos imperfectos, o de los sesgos negativos de los titulares mediáticos (el «doomongering»). En su lugar, el enfoque exige un juicio situacional que combine la contextualización histórica, la flexibilidad, la búsqueda de la coherencia narrativa y el optimismo racional, que ni ignora los riesgos de cola ni los arrastra al centro de la distribución de resultados. La incapacidad de muchos pronósticos de materializarse —como la «inevitable» recesión de 2023 o el colapso posterior al COVID-19— subraya la necesidad de adoptar este marco basado en el juicio en lugar de la certeza.

Análisis Detallado: Desafíos, Evidencias y el Marco Ecléctico

I. El Fin del «Régimen del Buen Macro» (El Contexto Benigno Previo)

Durante más de 30 años, ejecutivos e inversores operaron bajo un «Régimen del Buen Macro» que proporcionó fuertes vientos de cola estructurales. Este régimen se basó en una triple capa de fuerzas favorables:

A. Vientos de Cola en la Economía Real (La Gran Moderación):

• La longevidad de los ciclos económicos aumentó significativamente, mientras que el tiempo promedio dedicado a la recesión disminuyó drásticamente.
• La transición estructural de una economía basada en bienes hacia una economía de servicios en EE. UU. (menos volátil que la industrial) contribuyó a la longevidad del ciclo.
• El aprendizaje en la gestión del ciclo por parte de los responsables de la política monetaria también desempeñó un papel en la estabilidad.

B. Vientos de Cola en el Ámbito Financiero (El Gran Reset Inflacionario):

• Ocurrió un «reset estructural» de una inflación muy alta a una muy baja, lo que arrastró a la baja las tasas de interés.
• Este evento fue un beneficio masivo para los retornos financieros y se considera un fenómeno que solo puede ocurrir «una sola vez» (el viaje de tasas de interés de dos dígitos a tasas muy bajas).

C. Vientos de Cola Globales (La Confluencia Geopolítica):

• Se desarrolló un amplio marco de instituciones y reglas que facilitó el comercio global y la proliferación de cadenas de valor mundiales.
• Esto se evidenció en el aumento de las ganancias extranjeras de EE. UU. (como porcentaje del PIB), que se multiplicaron por cuatro o cinco en un lapso de 15 a 20 años, lo que impulsó enormemente los negocios.

II. El Fracaso Sistemático de las Predicciones (Evidencia y Causas)

La disrupción de este régimen benigno se ha hecho evidente a través de una serie de fallos masivos en las predicciones macroeconómicas que afectaron a inversores y ejecutivos.

A. Falsas Alarmas y Escenarios Fallidos Recientes:

• Colapso Post-COVID-19: Fue catalogado como una recesión prolongada, «peor que 2008» o similar a la década de 1930. En realidad, fue la recuperación más rápida y fuerte jamás registrada.
• La Subida de la Inflación: Aunque fue un problema considerable, no fue un «punto de inflexión estructural» como los años 70; la inflación descendió rápidamente del 9% al 3% en aproximadamente un año.
• La Recesión «Inevitable» de 2023: Fue un fracaso de predicción «masivo» porque, en lugar de una recesión, la economía fue «rugiente».
• Crisis de Deuda en Mercados Emergentes: A pesar de la subida de tipos de interés, no se produjo una cascada sistémica de impagos en los mercados emergentes.

B. El Peligro del «Master Model Thinking»:

• Muchos modelos de recuperación posteriores al COVID-19 anclaron sus predicciones en la tasa de desempleo (14%), sin poder extrapolar fuera del rango de la evidencia empírica conocida.
• Los modelos fallan al tratar cada crisis como si fuera idéntica a las históricas (Ej. el modelo de 2008), cuando cada recesión desde la Segunda Guerra Mundial ha sido idiosincrásica.
• El pensamiento del «modelo maestro» ignora que el sistema es complejo y que el esfuerzo para modelar recesiones es «casi ridículo» dada la pequeña muestra histórica de solo una docena de recesiones desde la Segunda Guerra Mundial.

C. La Trampa del Doomsaying y el Sesgo Negativo:

• El discurso público y los medios de comunicación tienen un sesgo negativo inherente (el «negative bias»).
• Aunque la caída macroeconómica puede ser rápida y brutal (downside), el progreso (upside) es generalmente incremental y de largo plazo.
• Los líderes deben ser conscientes de que el prensa financiera funciona con «clickbait» y que los expertos son a menudo recompensados por predicciones negativas extremas, aunque la mayoría no se materialicen.

III. El Marco de Juicio: Economicismo Ecléctico

El Economicismo Ecléctico (EE) se postula como una alternativa para la evaluación de riesgos, requiriendo un enfoque multidisciplinario, consciente de la incertidumbre y enfocado en la coherencia narrativa.

A. Componentes del Economicismo Ecléctico:

1. Rechazo a la Certeza: Es fundamental aceptar que no hay «verdad» ni precisión científica en la economía; solo existe el juicio.
2. Multidisciplinariedad: Requiere el uso de historia, finanzas, política y hasta antropología para entender la complejidad del sistema.
3. Evaluación de Riesgos de Cola: El EE no ignora los riesgos extremos (tail risks), sino que se enfoca en determinar si existen los «drivers» (impulsores) necesarios para que el sistema aterrice en el escenario extremo de riesgo de cola (la parte de la distribución).

B. Metodología para Evitar Falsas Alarmas:

• La Pregunta Clave: En lugar de aceptar una caída, hay que preguntar: «¿Qué se necesitaría para aterrizar en la cola de esa distribución de riesgos?».
• Coherencia Narrativa: Una buena narrativa es internamente coherente e incisiva, y se construye analizando la génesis histórica del sistema, sus puntos de presión, y el papel de los responsables de políticas (capacidad y voluntad de actuar).
• Análisis del Estímulo: Tras la crisis, es crucial evaluar la capacidad y la voluntad de los responsables políticos para movilizar recursos y respaldar los choques en el lado de la oferta de la economía (Ej. el estímulo de 2020 fue más rápido e innovador que en 2008).

C. El Rol de las Expectativas y el Mercado:

• Indicadores de Expectativas de Inflación: Durante el reciente drama inflacionario, el EE habría prestado atención a dos indicadores clave para descartar un colapso estructural:
  • Mercados Financieros: Las expectativas de inflación a largo plazo (5-años/5-años break evens) no alcanzaron niveles consistentes con una «inflación alta a largo plazo» como la de los años 70.
  • Consumidores/Encuestas: Las expectativas de inflación de los consumidores (Ej. las de 5-años) no mostraron una discontinuidad o un salto que indicara un régimen de espiral de precios/salarios sin control.

IV. Conclusiones sobre la Incertidumbre y la Humildad

El Economicismo Ecléctico es la aceptación de que la economía no se comporta como una ciencia natural.

• Aceptar la Incertidumbre: La incertidumbre es un hecho en la economía, lo cual es incómodo, pero necesario.
• Rechazar la Arrogancia: Filósofos y economistas como Friedrich A. Hayek y Kenneth Arrow reconocieron la imperfección de su disciplina. Hayek incluso sugirió que los ganadores del Premio Nobel de Economía deberían prestar un «juramento de humildad», temiendo que el premio confiriera una autoridad excesiva para «pontificar» fuera de su estrecho campo de investigación.
• Los Modelos Son Compresión con Pérdidas: Los modelos económicos son simplificaciones del mundo (algoritmos de compresión), pero no son «sin pérdidas» (lossless compression); se pierde mucha información crucial en el proceso de simplificación. Por lo tanto, no se puede sobrecargar la confianza en ellos.