OPINIÓN
La inflación es un indicador de que los bancos centrales deben controlar y mantener estable. Sin embargo, son las expectativas y las decisiones de las personas las que juegan a favor o en contra de que el objetivo del banco central se pueda cumplir y de que la política monetaria se traslade a la economía real lo antes posible. Para ello, la credibilidad del banco central, es decir, el grado de confianza que sus anuncios despiertan en los agentes económicos se convierte en un concepto relevante, aunque es una cualidad difícil de cuantificar por el nivel de subjetividad que requiere.
Hay investigadores que consideran que la credibilidad de la autoridad monetaria se asienta sobre la transparencia, su independencia, la rendición de cuentas, una historia de honestidad, los resultados de la inflación pasada, la eficacia en la consecución de los objetivos de política monetaria anunciados, una buena gobernanza, el riesgo país y la deuda pública. Y también hay otros investigadores, como Cecchetti & Krause, que se basan en lo que denominan Índice de credibilidad, y, por tanto, afirman que esta es alta cuando las expectativas de inflación de los agentes son inferiores a la meta informada por el banco central; y en sentido contrario, afirman que no existe credibilidad cuando las expectativas superan el 20% de la meta que se haya anunciado. Si esto se aplica a la Reserva Federal, por ejemplo, el debate está servido.
Para tomar decisiones, los bancos centrales, y no solo ellos en los mercados financieros, manejan como instrumento para reducir la permanente incertidumbre que acompaña a cualquier decisión las probabilidades de que ocurran determinados hechos. Y, como sucede en casi todos los ámbitos, hay corrientes de opinión diferentes. En la enseñanza universitaria ha predominado la estadística frecuentista, o clásica, la más conocida y común. Un frecuentista no tiene en cuenta la información disponible previa a la adquisición de los datos y considera que las probabilidades solo tienen sentido en el ámbito de experimentos repetibles, de forma que cuanto mayor sea la muestra de una población, mejor se adecuarán las conclusiones a la realidad. Si se quiere saber si un equipo va a ganar un partido, se repite el partido 200 veces para ver qué media de resultados sale.
La hegemonía de esta teoría ha sido sustituida muy recientemente por la estadística bayesiana, a pesar de que data de 1767. Esta establece que la probabilidad final de un determinado suceso está condicionada tanto por la información previa de que se disponga, como por la información nueva que se incorpore al estudio que se realiza. En el ejemplo del partido, resulta más práctico tratar de hacer una inferencia teniendo en cuenta los resultados previos.
A la vista de las afirmaciones de los bancos centrales y de los principales analistas, el método bayesiano se ha impuesto. Por ejemplo, sobre los tipos de interés, el gobernador del Banco de España ha afirmado que: “El nivel de incertidumbre es tan alto que realmente es muy difícil lanzar un mensaje al mercado y a los ciudadanos sobre dónde estará el punto final; ni cuánto tiempo se va a mantener con posterioridad. Es más importante que actuemos y lo que hemos anunciado es que serán necesarios incrementos significativos en el futuro. El mensaje más importante es que todavía no hemos llegado al final”.
Acerca de la controversia inflación- recesión, el presidente de la Reserva federal, Jerome Powell, ha asegurado: “No creo que nadie sepa si vamos a tener una recesión o no, simplemente no se puede saber”, y ha añadido que las decisiones dependerán de los datos que vayan conociendo y se tomarán reunión a reunión. Es decir, que según como sea la reacción de los miembros de la Reserva Federal a la nueva información, se incrementarán o se reducirán los riesgos de una recesión. Por su parte, Lawrence Summers, presidente emérito de Harvard, cree que “no hay base para una predicción económica segura. Algunos de los argumentos más estridentes son también los más tontos”. Y una prestigiosa y muy estimada casa de análisis estadounidense sostiene que la probabilidad de que se produzca una recesión en los Estados Unidos se mueve entre un 45% y un 55%, como si lanzáramos una moneda al aire, cuando solo hace un año atribuía a este evento un 10%, la probabilidad más baja para una recesión desde 2012, cuando se le asignó un 30%. Estos mismos especialistas aseguran que ningún modelo es suficientemente creíble a la vista de los resultados pasados como para predecir lo que va a ocurrir y, sobre todo y más importante, el tiempo que tarda en producirse una recesión.
Por tanto, quizás por todo lo aprendido durante todos estos años de crisis en los que no se ha acertado, o por la influencia de investigadores que apelan al uso más cualitativo de la información, o porque una nueva ola de estadísticos bayesianos quiere romper con el pasado predominio de los clásicos, o bien para no ser responsable de una recesión de muy incierto desenlace, loa bancos centrales apagan la luz larga ante una densa niebla. En situaciones como las actuales, en las que como decía Dwight D. Eisenhower, “los planes son inútiles, pero la planificación es indispensable”, es básico dar a conocer la posición que se adopta, de lo contrario, siempre habrá personas que se apresurarán a llenar ese vacío, aunque sea con desinformación. No debe sorprender, por tanto, que en ausencia de información sobre qué se hará en caso de una recesión temporal, abunden los peores presagios y, en prevención, como ocurre en todo fenómeno dinámico en el que el comportamiento del sistema en determinado momento influye en su comportamiento futuro, los agentes económicos se preparen para trasladar los aumentos de los costes de financiación que produce la subida de los tipos de interés.
Es cierto que los bancos centrales están siendo muy claros a la hora de señalar las incertidumbres, pero si se deja que esas afirmaciones se carguen de una excesiva incertidumbre, como ocurre ya, cada quien buscará su propia salida.
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Carlos Balado Profesor de OBS business school y director de Eurocofín.