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Empecé a estudiar teoría de la complejidad como consecuencia de mi participación en Long-Term Capital Management, LTCM, el fondo de cobertura que colapsó en 1998 luego de que las operaciones con derivados salieran terriblemente mal. Luego del colapso y el subsecuente rescate, hablé con uno de los socios de LTCM sobre lo que salió mal. Estaba familiarizado con los mercados pero no era experto en las matemáticas aplicadas altamente técnicas que el comité de dirección usaba para concebir sus estrategias. El socio con el que hablaba era un verdadero genio con títulos avanzados en matemáticas. Le pregunté cómo todas nuestras estrategias podían haber perdido dinero al mismo tiempo a pesar del hecho de que no habían estado correlacionadas en el pasado. Él negó con su cabeza y dijo “lo que pasó fue increíble, fue un evento de siete desvíos estándar” En estadística, un desvío estándar se simboliza con la letra griega sigma. Incluso los no estadísticos entenderían que un evento de siete sigmas suena raro. Pero quería saber cuán raro. Consulté con algunas fuentes técnicas y descubrí que un evento de siete sigmas pasaría menos de una vez cada mil millones de años, ¡o menos de cinco veces en la historia del planeta tierra! Sabía que mi socio tenía las cuentas correctas. Pero para mí era obvio que su modelo debía estar equivocado. Eventos extremos habían ocurrido en los mercados en 1987, 1994 y ahora en 1998. Sucedían cada cuatro años más o menos. Cualquier modelo que intentaba explicar un evento como algo que sucedía cada miles de millones de años no podía ser el modelo correcto para entender las dinámicas de algo que ocurría cada cuatro años. A partir de este encuentro, salí a una odisea de diez años para encontrar el método analítico apropiado para entender el riesgo en los mercados de capitales. Estudié física, teoría de redes, teoría de la complejidad, matemáticas aplicadas y muchos otros campos que se conectaban de varias maneras al actual funcionamiento del mercado. Con el tiempo, vi que los mercados de capital eran sistemas complejos y la teoría de la complejidad, una rama de la física, era la mejor manera de entender y manejar el riesgo y de pronosticar colapsos en el mercado. Empecé a hablar y escribir sobre el tema incluyendo varios papers que fueron publicados en revistas académicas. Finalmente, recibí invitaciones para enseñar y ser consultor en algunas universidades y laboratorios involucrados en la teoría de la complejidad como la Universidad Johns Hopkins, la Universidad Northwestern, el Laboratorio Nacional Los Alamos y el Laboratorio de Física Aplicada. Propuse que un equipo conformado por múltiples profesionales de distintas ramas pudieran refinar los modelos que yo y otros habíamos desarrollado y sugerir un programa de investigación empírica. Estas propuestas fueron bien recibidas por los científicos con los que había trabajado pero fueron rechazadas e ignoradas por los economistas. Los mejores economistas opinaron que no tenían nada que aprender de la física. Los físicos tenían un problema diferente. Querían colaborar en los problemas económicos pero no eran expertos del mercado financiero. Habían pasado sus carreras aprendiendo física teórica y no sabían necesariamente más sobre los mercados que el inversor típico preocupado por su plan básico de retiro. Yo era un participante inusual en el campo. La mayoría de mis colaboradores eran físicos tratando de aprender sobre mercados de capitales. Yo era un experto en esos mercados que se había tomado el tiempo de aprender física. Uno de los líderes del equipo en Los Álamos, un ingeniero en informática del MIT llamado David Izraelevitz, me dijo en 2009 que yo era la única persona que conocía que tuviese un profundo conocimiento de las finanzas y las físicas, combinados de una manera que podría descubrir los misterios de qué era lo que causaba el colapso de los mercados financieros. Creo que es importante saber que ninguna crisis es igual a otra. Pero podemos aprender mucho de la historia y hay elementos hoy que se parecen a crisis anteriores. Hoy el daño de 2008 todavía está fresco en la mente de muchas personas. Fue hace ocho años pero no hay nada como la experiencia de ser aniquilado ver desaparecer nuestro dinero. No fueron solo los precios de las acciones sino también los bienes raíces, las viviendas, el desempleo y estudiantes graduándose con préstamos que no podían conseguir trabajo. Había mucho trauma y estrés. Eso todavía está fresco en la memoria de las personas. Pero lo que está pasando ahora, en mi opinión, se parece más a la crisis del 1997-1998 que a la del 2007-2008. Saltemos a la burbuja puntocom en 2000 porque esa fue claramente una burbuja asociada con un colapso del mercado pero no una recesión severa. Tuvimos una recesión moderada. Fue doloroso si uno estaba en una de esas acciones puntocom pero no fue una verdadera crisis financiera global del tipo que vimos en 1998 y de nuevo en 2008. Lo que era interesante de ese momento era que la crisis había empezado más de un año antes, en julio de 1997 en Tailandia. Y temrinó en LTCM en septiembre de 1998 en Greenwich, Connecticut. Es decir, quince meses más tarde y casi del otro lado del mundo. ¿Cómo un pequeño problema que empezó en 1997 en Tailandia terminó en Greenwich, Connecticut quince meses después como zona cero? La respuesta es el contagio. El peligro en un área de los mercados financieros se esparció a otras supuestas áreas no relacionadas de los mercados financieros. También es un buen ejemplo de cómo las crisis se toman su tiempo para desarrollarse. Creo que eso es muy importante porque con noticias financieras, internet, la web, Twitter, Instagram, Facebook, chat y email, hay una tendencia de que la gente se enfoque en lo instantáneo e ignore las tendencias. Un modelo como el que usa la Fed en sus pronósticos económicos básicamente dice que el mundo funciona como un reloj. Cada tanto, según el modelo, hay alguna perturbación y el sistema es sacado de su equilibrio. Es como volver a dar cuerda al reloj. Es una manera simple de describir lo que es un modelo de equilibrio. Desafortunadamente, así no funciona el mundo. La teoría de la complejidad y las dinámicas complejas nos dicen que un sistema puede entrar a un estado crítico. Y a pesar de tener grandes mentes en sus filas, la Fed ha equivocado sus pronósticos por siete años seguidos y por grandes magnitudes. Yo sólo me río. ¿Cuántos años seguido puedes equivocarte y todavía tener credibilidad? ¿Cómo pueden estar tan equivocados por tanto tiempo? La respuesta es que tienen el modelo equivocado. Si tienen el modelo erróneo siempre vas a obtener el resultado incorrecto. La Fed, los legisladores, los ministros financieros y los profesores alrededor del mundo usan modelos de equilibrio. Pero el mundo es un sistema complejo. ¿Cuáles son algunos ejemplos de la complejidad? Bueno, hay muchos de ellos. Uno de mis favoritos es lo que llamo la avalancha y el copo de nieve. Es una metáfora sobre la manera en que la ciencia funciona pero, para ser claros, no es sólo una metáfora. La ciencia, las matemáticas y las dinámicas son en realidad las mismas que aquellas que existen en los mercados financieros. Imagínese que está en la ladera de una montaña. Puede ver cómo se acumula la nieve en la cresta mientras continua nevando. Puede saber sólo por mirar la escena que hay riesgo de una avalancha. El viento… la inestabilidad… y si es un experto sabe que va a colapsar y matar a esquiadores y arrasar con la ciudad de abajo. Ve un copo de nieve caer del cielo hacia la nieve acumulada. Perturba a los otros copos que están ahí. Luego, la nieve comienza a esparcirse… luego a deslizarse… luego gana potencia hasta que, finalmente, toda la montaña se desmorona y tapa a la ciudad. Pregunta: ¿A quién culparía? ¿Al copo de nieve o a la inestable nieve acumulada? Yo considero que el copo de nieve es irrelevante. Si no hubiese causado la avalancha, podría haberlo hecho otro copo previo o posterior. La inestabilidad del Sistema en su conjunto era un problema. Entonces cuando pienso en los riesgos del sistema financiero, no me enfoco en el copo de nieve que causará problemas. El disparador no importa. Una vez que una reacción en cadena empieza, se expande exponencialmente y puede volverse crítica (como las bombas atómicas) y liberar la suficiente energía para destruir una ciudad. Sin embargo, la mayoría de los neutrones no empiezan una reacción en cadena nuclear como la mayoría de los copos de nieve no empiezan avalanchas. Al final, no se trata de los copos de nieve o los neutrones, sino de las condiciones iniciales de estado crítico que permiten la posibilidad de una avalancha o reacción en cadena. Muchas personas se refieren a estos copos como cisnes negros, porque son inesperados y llegan de sorpresa. Pero en realidad no son una sorpresa si uno entiende las dinámicas del sistema y puede estimar su escala. Es una metáfora pero las matemáticas detrás son las mismas. Los mercados financieros hoy son gigantescas e inestables montañas de nieve esperando a colapsar. Prueba de esto es el valor nominal de los instrumentos financieros derivados. Hay swaps por un valor de 700 billones de dólares. Estos son pasivos escondidos en el sistema bancario del mundo. Estos números no son inventados. Son tomados del Banco de Pagos Internacionales. ¿Cómo poner USD 700 billones en perspectiva? Es diez veces el PBI global. Diez veces todos los bienes y servicios que el mundo entero produce en un año. Esa es la avalancha que está esperando para caer. Atentamente, Jim Rickards. | ||||||
