Problemas con los modelos económicos

La mayoría de los modelos económicos se basan en una serie de supuestos que no son del todo realistas. Por ejemplo, a menudo se supone que los agentes tienen información perfecta y que los mercados funcionan sin fricciones. O bien, el modelo puede omitir cuestiones que son importantes para la cuestión que se está considerando, como las externalidades . Por lo tanto, cualquier análisis de los resultados de un modelo económico debe considerar hasta qué punto estos resultados pueden verse comprometidos por imprecisiones en estos supuestos, y existe una literatura cada vez mayor que desacredita la economía y los modelos económicos.

En la teoría económica neoclásica (también llamada "teoría estándar" o "paradigma neoclásico") predominan supuestos probablemente poco realistas , que son heredados por los modelos simplificados de esa teoría (cualquier modelo basado en una teoría defectuosa no puede trascender las limitaciones de esa teoría). La conferencia del Premio Nobel de 2001 de Joseph Stiglitz analiza su trabajo sobre las asimetrías de la información ^[1] , que contrasta con el supuesto, en los modelos estándar, de una "información perfecta". Stiglitz examina muchos aspectos de estos modelos estándar defectuosos y las implicaciones políticas y recomendaciones erróneas que surgen de sus supuestos poco realistas.

Los modelos económicos pueden ser herramientas tan poderosas para comprender algunas relaciones económicas que es fácil ignorar sus limitaciones. Un ejemplo tangible en el que los límites de los modelos económicos supuestamente chocaban con la realidad, pero que sin embargo fueron aceptados como "evidencia" en los debates de políticas públicas, fueron los modelos para simular los efectos del TLCAN, el Tratado de Libre Comercio de América del Norte . James Stanford publicó su análisis de 10 de estos modelos. ^{[2] [3]}

La cuestión fundamental es el razonamiento circular : incorporar las propias suposiciones como axiomas de "entrada" fundamentales en un modelo y luego proceder a "probar" que, de hecho, el "resultado" del modelo respalda la validez de esas suposiciones. Un modelo de este tipo es coherente con modelos similares que han adoptado esas mismas suposiciones, pero ¿es coherente con la realidad? Como ocurre con cualquier teoría científica, se necesita una validación empírica si queremos tener alguna confianza en su capacidad predictiva.

Si esas suposiciones son, de hecho, aspectos fundamentales de la realidad empírica, entonces el resultado del modelo describirá correctamente la realidad (si está correctamente "ajustado" y si no le falta ninguna suposición crucial). Pero si esas suposiciones no son válidas para el aspecto particular de la realidad que se intenta simular, entonces se convierte en un caso de "GIGO" (basura que entra, basura que sale).

James Stanford describe esta cuestión para los modelos específicos de equilibrio general computable ("CGE") que fueron introducidos como evidencia en el debate de políticas públicas por los defensores del TLCAN. ^{[4] [5]}

A pesar de la importancia de la conferencia de Stiglitz en la que recibió el premio Nobel en 2001, el uso de modelos neoclásicos posiblemente engañosos persistió en 2007, según estos autores: ^[6]

El documento de trabajo, "Desmitificando los mitos de los modelos de equilibrio general computable" ^[7] , ofrece tanto una historia como un análisis teórico legible de lo que son y no son los modelos de equilibrio general computable. En particular, a pesar de su nombre, los modelos de equilibrio general computable no utilizan ni el marco de equilibrio general de Walrass ni el de equilibrio general de Arrow-Debreus. Por lo tanto, los modelos de equilibrio general computable son simplificaciones altamente distorsionadas de marcos teóricos (denominados colectivamente "el paradigma económico neoclásico") que, a su vez, fueron ampliamente desacreditados por Joseph Stiglitz.

En las "Observaciones finales" (p. 524) de su conferencia del Premio Nobel de 2001, Stiglitz examinó por qué el paradigma neoclásico -y los modelos basados ​​en él- persisten, a pesar de su publicación, más de una década antes, de algunos de sus resultados seminales que mostraban que las asimetrías de la información invalidaban supuestos centrales de ese paradigma y sus modelos:

Tras la crisis económica mundial de 2007-2009, el supuesto apego de la profesión a modelos poco realistas es cada vez más cuestionado y criticado. Tras un taller de una semana de duración, un grupo de economistas publicó un artículo en el que criticaba duramente el supuesto uso poco ético de modelos poco realistas por parte de su propia profesión. Su resumen ofrece una crítica a las prácticas fundamentalistas. ^[8]

Un gran peligro inherente a la simplificación necesaria para que la economía en su conjunto quepa en un modelo es la omisión de elementos críticos. Algunos economistas creen que simplificar al máximo el modelo es un arte , pero los detalles que se omiten suelen ser polémicos. Por ejemplo:

• Los modelos de mercado suelen excluir externalidades como la contaminación . Estos modelos son la base de muchos ataques ambientalistas a los economistas convencionales . Se dice que si se incluyeran los costos sociales de las externalidades en los modelos, sus conclusiones serían muy diferentes, y a menudo se acusa a los modelos de dejar de lado estos términos debido al sesgo de los economistas a favor del libre mercado .
• A su vez, se ha acusado a la economía ambiental de omitir consideraciones financieras clave en sus modelos. Por ejemplo, los rendimientos de las inversiones en energía solar a veces se modelan sin un factor de descuento , de modo que la utilidad actual de la energía solar suministrada dentro de un siglo es exactamente igual a la energía de las centrales eléctricas de gas de hoy.
• Los modelos financieros pueden simplificarse excesivamente al confiar en mercados libres de arbitraje sin precedentes históricos , probablemente subestimando la posibilidad de crisis y subestimando o subplanificando el riesgo .
• Es posible que cualquier variable faltante, así como errores en los valores de las variables incluidas, puedan generar resultados erróneos.
• Riesgo de modelo : Los actuales métodos matemáticos de modelado económico conllevan un riesgo de modelo significativo que hay que tener en cuenta al utilizarlos. Una buena teoría económica debe construirse sobre principios económicos sólidos, probados en muchos mercados libres y cuya validez haya sido demostrada. Sin embargo, se ha alegado que los hechos empíricos indican que los principios de la economía sólo se cumplen en condiciones muy limitadas que rara vez se cumplen en la vida real, y no existe ninguna metodología de prueba científica disponible para validar las hipótesis. Las decisiones basadas en teorías económicas que no se pueden probar científicamente pueden dar a las personas una falsa sensación de precisión, lo que podría ser engañoso y conducir a la acumulación de errores lógicos.
• Economía natural: La economía se ocupa tanto de las condiciones económicas "normales" como de las "anormales". En un estudio científico objetivo, no se está limitado por el supuesto de normalidad a la hora de describir las economías reales, ya que hay mucha evidencia empírica que demuestra que algunos comportamientos "anómalos" pueden persistir durante mucho tiempo en los mercados reales, por ejemplo, en las "burbujas" y en los mercados "congestionados".