El cisne negro (50 page)

Me costó lo mío transmitir el mensaje sobre la diferencia entre Mediocristán y Extremistán. Muchos de los argumentos que se me presentaban hablaban de que la sociedad se las ha arreglado bien con la campana de Gauss; basta con observar las entidades de crédito, etc.

El único comentario que me pareció aceptable fue: «Tiene usted razón; debemos recordar las deficiencias de estos métodos, pero no puede usted arrojar al bebé junto con el agua de la bañera», refiriéndose a que debía aceptar su limitadora distribución gaussiana al tiempo que aceptaba que se podían producir grandes desviaciones (no se daba cuenta de la incompatibilidad de ambos planteamientos. Era como si uno estuviera medio muerto). Ninguno de estos usuarios de la teoría de la cartera de valores explicó, en veinte años de debate, cómo podían aceptar el esquema gaussiano y también las grandes desviaciones. Ninguno.

En todos esos casos vi suficientes errores de la confirmación como para que Karl Popper se levantara enfurecido. La gente solía encontrar datos en los que no había saltos ni sucesos extremos, y así me mostraban una «prueba» de que se podía emplear el método gaussiano. Era exactamente como mi «prueba» de que O. J. Simpson no es un asesino, del capítulo 5Todo el empeño estadístico confundía la ausencia de pruebas con la prueba de la ausencia. Además, la gente no entendía la asimetría elemental que ello implicaba: sólo se necesita una única observación para rechazar el método gaussiano, pero millones de observaciones no van a confirmar por completo la validez de su aplicación. ¿Por qué? Porque la campana de Gauss no permite las grandes desviaciones, pero las herramientas de Extremistán, la alternativa, no dejan de aceptar extensiones largas y pausadas.

Yo no sabía que la obra de Mandelbrot importara fuera de la estética y de la geometría. A diferencia de él, yo no estaba condenado al ostracismo: contaba con mucha aprobación por parte de los profesionales y de quienes toman las decisiones, aunque no de su personal de investigación, Pero, de repente, recibí la justificación más inesperada.

no era más que un cisne negro

Robert Merton hijo y Myron Scholes fueron los socios fundadores de la gran empresa de especulación en Bolsa llamada Long-Term Capital Management, o LTCM, de la que hablé en el capítulo 4. La formaban una serie de personas de brillante curriculum, procedentes de los niveles más altos de la academia. Se les consideraba unos genios. Las ideas de la teoría de la cartera de valores inspiraron su gestión del riesgo de resultados posibles, gracias a sus sofisticados «cálculos». De ese modo consiguieron agrandar la falacia lúdica hasta proporciones industriales.

Entonces, durante el verano de 1998, se produjo una combinación de grandes sucesos, cuyo origen estaba en la crisis económica que sufría Rusia, y que escapaba a los modelos de aquellos genios. Era un Cisne Negro. LTCM quebró y casi arrastró con ella a todo el sistema financiero, pues las denuncias fueron masivas. Sus modelos descartaban la posibilidad de grandes desviaciones, de ahí que se permitieran asumir una cantidad de riesgos fenomenal. Las ideas de Merton y Scholes, así como las de la teoría de la cartera de valores moderna, empezaban a quebrarse. La magnitud de las pérdidas fue espectacular: llegaron a tal punto que no pudimos ignorar el debate intelectual. Muchos amigos y yo mismo pensábamos que los teóricos de la cartera de valores estaban abocados al destino de las tabacaleras: ponían en peligro los ahorros de las personas y pronto se les pediría cuentas por las consecuencias de sus métodos de inspiración gaussiana.

No ocurrió nada de eso.

En las escuelas con máster en administración de empresas se siguió enseñando la teoría de la cartera de valores. Y la fórmula de la opción siguió llevando el nombre de Black-Scholes-Merton, en vez de revertir a sus verdaderos propietarios, Louis Bachelier, Ed Thorp y otros.

Merton hijo es un representante de la escuela de economía neoclásica, que, como hemos visto con LTCM, representa con mucha fuerza los peligros del conocimiento platonificado.
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Al observar su metodología, veo el siguiente patrón. Empieza con unos supuestos rígidamente platónicos y completamente irrealistas, tales como las probabilidades gaussianas, junto con muchas otras también perturbadoras. Luego, a partir de esos supuestos, genera «teoremas» y «pruebas». Las matemáticas son ajustadas y elegantes. Los teoremas son compatibles con otros teoremas de la teoría de la cartera de valores moderna, compatibles a su vez con otros teoremas, y así construye una gran teoría de cómo las personas consumimos, ahorramos, afrontamos la incertidumbre, gastamos y proyectamos el futuro. Merton presume que conocemos la probabilidad de los sucesos. Siempre está presente esa repulsiva palabra: equilibrio. Pero todo el edificio es como un juego completamente cerrado, como el Monopoly con todas sus reglas.

El estudioso que aplique esta metodología se parece a la definición que Locke ofrece del loco: alguien «que razona correctamente a partir de premisas erróneas».

Ahora bien, las matemáticas elegantes tienen esta propiedad: son perfectamente correctas, no al 99%. Tal propiedad apela a unos mecanismos de la mente que no se ocupan de las ambigüedades. Lamentablemente, tenemos que hacer trampas en alguna parte para conseguir que el mundo se ajuste a las matemáticas perfectas. Sin embargo, en la cita de Hardy veíamos que los matemáticos profesionales «puros» son de lo más honesto.

De modo que cuando las cosas se complican es cuando alguien como Merton intenta ser matemático y hermético, en vez de centrarse en el ajuste a la realidad.

Aquí es donde aprendemos de la mente de los militares y de quienes tienen responsabilidades referentes a la seguridad. No les importa el razonamiento lúdico «perfecto»: quieren supuestos ecológicos realistas. En última instancia, lo que les importa es la vida.

En el capítulo 11 decía que quienes iniciaron el juego del «pensamiento formal» elaborando premisas falsas con el fin de generar teorías «rigurosas» fueron Paul Samuelson, profesor de Merton, y, en el Reino Unido, John Hicks. Estos dos echaron por tierra las ideas de John Maynard Keynes, intentando formalizarlas (a Keynes le interesaba la incertidumbre, y se lamentaba de las certezas que cerraban la mente inducidas por modelos). Otros partícipes de la empresa del pensamiento formal fueron Kenneth Arrow y Gerard Debreu. Los cuatro fueron premios Nobel. Los cuatro se encontraban en un estado engañoso por efecto de las matemáticas, lo que Dieudonné llamaba «la música de la razón», y yo denomino la locura de Locke. A todos ellos se les puede acusar con seguridad de haber inventado un mundo imaginario, un mundo que se entregaba a sus matemáticas. El perspicaz estudioso Martin Shubik, que sostenía que el grado de abstracción excesiva de estos modelos, unos pasos más allá de la necesidad, los hace totalmente inútiles, se encontró en el ostracismo, destino habitual de los disidentes.
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Si cuestionamos lo que hacen estos investigadores, como yo hice con Merton hijo, nos van a pedir «pruebas rigurosas». Ellos establecen las reglas del juego, y tenemos que jugar según éstas determinen. Con mis antecedentes de profesional para quien el principal activo es ser capaz de trabajar con unas matemáticas confusas pero empíricamente aceptables, no puedo aceptar una simulación de la ciencia. Prefiero un oficio sofisticado, basado en las trampas, a una ciencia fracasada que busca certezas. ¿O es que esos constructores de modelos neoclásicos podrían hacer algo peor? ¿Podrían estar implicados en lo que el obispo Huet llama la fabricación de certezas?

Veamos.

El empirismo escéptico aboga por el método opuesto. Me importan más las premisas que las teorías, y quiero minimizar la dependencia de éstas, mantener los pies en el suelo y evitar las sorpresas. Quiero estar más o menos en lo cierto antes que exactamente equivocado. La elegancia de las teorías muchas veces indica platonicidad y debilidad: nos invita a buscar la elegancia por la elegancia. Una teoría es como un medicamento (o un gobierno): a menudo inútil, a veces necesario, siempre interesado y, de vez en cuando, letal. Así que hay que usarlo con precaución, moderación y bajo la atenta supervisión de una persona mayor.

La distinción que se establece en la tabla 4 entre mi empírico escéptico y moderno y lo que las marionetas de Samuelson representan se puede generalizar a las demás disciplinas.

He expuesto mis ideas partiendo de las finanzas porque ahí fue donde las pulí. Analicemos ahora una categoría de personas de las que se espera que sean más serias: los filósofos.

Este último capítulo de la tercera parte se centra en una importante ramificación de la falacia lúdica: cómo aquellos cuyo trabajo consiste en hacernos conscientes de la incertidumbre nos fallan y, de refilón, nos dirigen hacia falsas certezas.

He explicado la falacia lúdica con el ejemplo del casino, y he insistido en que la aleatoriedad esterilizada de los juegos no se parece a la de la vida real. Observemos de nuevo la figura 7 del capítulo 15. Los dados se compensan tan deprisa que puedo decir con certeza que el casino me va a ganar muy pronto en, supongamos, la ruleta, ya que el ruido se anulará, aunque no las destrezas (de ahí la ventaja del casino). Cuanto más extendemos el período (o reducimos el tamaño de las apuestas), menor es la aleatoriedad de estos constructos del juego, en virtud del promedio.

La falacia lúdica está presente en los siguientes sistemas basados en el azar: el andar sin rumbo fijo, echar los dados, lanzar la moneda al aire, el infame «cara o cruz» digital expresado como 0 o 1, el movimiento browniano (que se corresponde con el movimiento de las partículas de polen en el agua) y ejemplos similares. Estos sistemas generan un tipo de aleatoriedad que ni siquiera puede calificarse como tal; sería más adecuado hablar de protoaleatoriedad . En el fondo, todas las teorías construidas en torno a la falacia lúdica ignoran una capa de incertidumbre. Y lo peor es que quienes las proponen no lo saben.

Una grave aplicación de esta atención a la incertidumbre pequeña frente a la grande se refiere al manido principio de la incertidumbre mayor.

El principio de la incertidumbre mayor establece que, en la física cuántica, no se pueden medir ciertos pares de valores (con precisión arbitraria), tales como la posición y el momento de las partículas. Llegaremos a un límite inferior de medición: lo que ganamos en la precisión de uno, lo perdemos en el otro. De ahí que haya una incomprensible incertidumbre que, en teoría, desafiará a la ciencia y permanecerá siempre como una incertidumbre. Esta incertidumbre mínima la descubrió Werner Heisenberg en 1927. Me parece ridículo decir que el principio de incertidumbre tiene algo que ver con la incertidumbre. ¿Por qué? En primer lugar, esta incertidumbre es gaussiana. Como término medio, acabará desapareciendo (recordemos que el peso de cualquier persona no cambiará significativamente el peso total de mil personas). Es posible que siempre estemos inseguros acerca de las posiciones futuras de las partículas pequeñas, pero estas incertidumbres son muy pequeñas y muy numerosas, y se compensan, ¡por Plutón, claro que se compensan! Obedecen la ley de los grandes números de la que hablábamos en el capítulo 15. La mayoría de los otros tipos de aleatoriedad no se compensan. Si algo hay en este planeta que no sea tan incierto, es el comportamiento de una serie de partículas subatómicas. ¿Por qué? Porque, como he dicho antes, cuando observamos un objeto formado por un conjunto de partículas las fluctuaciones de éstas tienden a equilibrarse.