Bill Gates: Los economistas fallan recurrentemente en predecir la macroeconomía

Bill Gates: "Los economistas en realidad no entienden la macroeconomía"

Por Kevin J. Delaney y Allison Schrager || Quartz



Bill Gates tiene una visión tenue de la capacidad de los economistas para saber qué está pasando en la economía.

"Lástima que los economistas no entiendan la macroeconomía", señaló el cofundador de Microsoft durante una entrevista reciente con Quartz. Cuando se le preguntó qué quería decir con eso, Gates continuó:

"No es como la física donde tomas ciertas entradas y predices ciertas salidas. ¿Las tasas de interés volverán a la normalidad y por qué no vuelven a la normalidad? No obtendrá un consenso entre los economistas de la misma manera que si tira una pelota por la ventana y llama a los físicos y pregunta: "¿Qué demonios sucedió?" Hay tantos factores que incluyen lo que el [economista John Maynard] Keynes llamaría "espíritus animales" en la ecuación económica de que no tenemos previsibilidad. Incluso hoy, la gente sigue discutiendo sobre lo que sucedió en 2008. Por lo tanto, es aún más difícil mirar hacia adelante. [Mire] el papel de las agencias calificadoras de bonos en 2008, que no ha sido reformado por completo. ¿Por qué sería eso? Bueno, debe haber una falta de consenso ".

Gates tiene razón, en cierto modo: los economistas no entienden mucho sobre la macroeconomía. Nadie hace. Cualquier economista responsable es el primero en admitir eso.

A diferencia de la microeconomía, que analiza la economía a nivel de empresas y consumidores individuales, la macroeconomía tiene como objetivo explicar la interacción de diferentes factores que afectan a la economía en su conjunto, como la forma en que las tasas de interés afectan variables macro como el desempleo, la inflación y crecimiento económico.

Como señala Gates, la economía es compleja y cambia constantemente. Los economistas intentan darle sentido desarrollando modelos matemáticos que describen cómo se relacionan los diferentes factores entre sí, y prueban la precisión de esos modelos utilizando datos pasados. Pero la macroeconomía tiene millones de partes móviles que se afectan entre sí. Saber qué incluir o excluir, y si la economía ha cambiado desde que se recopilaron los datos, nunca es sencillo, razón por la cual los economistas tienden a estar en desacuerdo en casi todo.

Los modelos económicos siempre están incompletos, pero es difícil argumentar que estaríamos mejor sin ellos. La investigación de los economistas ha contribuido a que haya menos personas viviendo en la pobreza, baja inflación predecible y menos riesgo e incertidumbre. Los modelos macroeconómicos ofrecen un marco lógico y consistente para ayudar a los formuladores de políticas a comprender cómo las personas y los diferentes factores pueden responder a un nuevo impuesto, beneficio o regulación.

La crítica de Gates a los economistas sigue varias décadas de rápida expansión en la influencia del campo en la formulación de políticas y la cultura popular. Su comentario llegó durante la entrevista mientras discutía las preocupaciones sobre una recesión global:

“La idea de tasas negativas a 10 años, o ahora en el caso de Alemania, tasas negativas a 30 años, este es un territorio macroeconómico desconocido. Como dice Warren Buffett, revise cualquier libro de texto de economía y encuentre una referencia a tasas de interés negativas: no la encontrará. Y, sin embargo, casi la mitad de la deuda gubernamental en el mundo actual, si se elimina la deuda de los Estados Unidos, la mayoría de la deuda gubernamental tiene tasas de interés negativas. Y hay ciertas razones por las que ese no debería ser el caso, pero es el caso. Siempre existe el riesgo de una recesión económica, y las guerras comerciales aumentan ese riesgo, y las cifras macroeconómicas [recientes] aumentan ese riesgo bastante. Pero no estoy en control de eso. Puedo elegir a qué científicos del VIH financiar y puedo elegir qué medicamentos contra la malaria perseguir, o nuevas formas de matar mosquitos. No tengo palancas económicas globales aquí en la oficina de mi fundación ".

IA: Buscando predecir crisis con inteligencia artificial

EE.UU. crea un algoritmo que predice golpes de estado y crisis financieras

El Pentágono trabaja en una inteligencia artificial de nueva generación capaz de ‘explicar el mundo’

 Inteligencia artificial (Dong Wenjie / Getty) 

Alberto Barbieri |  La Vanguardia


Son tiempos difíciles para refinados estrategas a lo Henry Kissinger o incluso para simples adivinos. Los algoritmos pronto podrían llegar a predecir el futuro o, al menos, interpretar un mundo cada vez más complicado. Es el sueño del Pentágono y de su brazo para la innovación tecnológica, la agencia gubernamental Darpa. De modo que, donde no llega el análisis geopolítico, pronto podría llegar la inteligencia artificial. Si estuviéramos ante la enésima provocación de Elon Musk o la promesa de una nueva startup californiana en busca de inversores, cabría ser escépticos. Pero el hecho de que se trate de un proyecto financiado por el Departamento de Defensa de los EE.UU. obliga a aumentar el nivel de atención.

DARPA es la agencia del Pentágono para el desarrollo de las tecnologías de frontera

The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) fue creada en 1958, cuando el ritmo de los descubrimientos tecnológicos viajaba a una velocidad espectacular, en el apogeo de la Guerra Fría. Desde entonces, la agencia desempeña la delicada tarea de mantener a los EE.UU. a la vanguardia en términos de tecnologías avanzadas para la seguridad nacional. Prácticamente todas las patentes de tecnologías de frontera más decisivas provienen de aquí. Desde el GPS a los teléfonos móviles. En 1968, en estos laboratorios se inventó Internet, que fue ‘regalado’ al mundo solo en 1991, después del colapso de la Unión Soviética y el triunfo de Washington como única potencia planetaria. Suelen ir en serio.

El proyecto Kairos

El nuevo proyecto de Darpa se llama KAIROS (knowledge-directed artificial intelligence reasoning over schemas) y quiere aprovechar al máximo la habilidad principal de la Inteligencia Artificial (IA): encontrar patrones y correlaciones escondidos en una miríada de datos. Definidos por primera vez por el científico cognitivo Jean Piaget en 1923, los esquemas son unidades de conocimiento que los humanos emplean para dar sentido a los eventos al organizarlos en estructuras narrativas comunes. Por ejemplo, ir a una tienda generalmente implica un esquema de transacción, que pasa por un conjunto de acciones, roles (comprador, vendedor) y secuencias temporales (los artículos se escogen y luego se pagan).

El modelo de funcionamento de Kairos (Darpa.mil)

Acciones fáciles de imaginar para una persona, pero sorprendentemente complicadas de definir formalmente de tal manera que un sistema informático pueda entenderlas. Nos resultan familiares por su uso prolongado y frecuente, pero no son inmediatamente obvias, ni están sujetas a reglas físicas, como la aceleración constante en la caída de una manzana de un árbol. Kairos, asegura Darpa, “tiene como objetivo desarrollar un sistema semi-autónomo capaz de identificar y realizar un seguimiento de las correlaciones entre eventos y datos aparentemente no relacionados, ayudando así a crear narraciones más generales del mundo que nos rodea y a prever cómo evolucionarán”.

Predecir golpes de estado, revoluciones o crisis financieras

El objetivo, por tanto, es crear un sistema de machine learning capaz de tamizar todos los eventos y noticias que cada día invaden los medios de comunicación, internet y las redes sociales, para encontrar un gran esquema común con el que interpretar la actualidad y vislumbrar el futuro. Como en todos los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, la materia prima clave son los datos. Cuanto más datos se recopilan, más posibilidades hay de elaborar patrones; sin embargo, al mismo tiempo, cuanto más y complejos son los datos recopilados, más difícil es interpretarlos.

  La inteligencia artificial puede ser capaz de prever el futuro (eclipse_images / Getty) 


La intención del Pentágono es eliminar la arbitrariedad y el margen de error de los analistas políticos, militares y económicos y capacitar una tecnología que pueda averiguar con anticipación la próxima crisis en los mercados financieros, un golpe de estado o una revuelta popular para informar a tiempo los organismos para los que trabaja. Las aplicaciones militares y de defensa son bastantes obvias, si pensamos, por ejemplo, en el fracaso de los servicios secretos occidentales en el período de las Primaveras árabes, pese a las señales que corrían abundantes en las redes sociales. Los expertos en servicios de inteligencia, de hecho, concuerdan en que el 90% de la información útil a entender la realidad no es secreta, sino que se encuentra disponible públicamente. Basta con saberla leer e interpretar. Tal vez una máquina lo haga mejor que todos los 007.

“Kairos pretende crear narraciones más generales del mundo que nos rodea y prever cómo evolucionarán” Darpa

“Descubrir conexiones relevantes a través de montañas de información y los elementos estáticos que subyacen requiere información temporal y patrones de eventos, que pueden ser difíciles de capturar a escala con las herramientas y sistemas disponibles actualmente”, explica el Dr. Boyan Onyshkevych, gerente de Darpa en su página web. El proyecto Kairos se encuentra todavía en su etapa teórica. Lo que sí es seguro es que, al principio, el sistema se limitará a asimilar una gran cantidad de información, multimedia y multilingüe, comenzando con crear una biblioteca de esquemas básicos. En una segunda fase, el algoritmo se probará con la información en circulación, con el objetivo de reconducir los diversos datos dentro de patrones predefinidos.

El papel clave de la inteligencia artificial en la geopolítica

En un futuro próximo, el uso de la inteligencia artificial representará un aspecto decisivo en el campo bélico y en los equilibrios entre potencias. Gracias a las enormes inversiones de los últimos años, en 2025, China quiere adelantar a los EE.UU. en el dominio de la IA. La apuesta por la tecnología, de hecho, es una forma mucho más rápida de la militar para reducir la diferencia existente entre la potencia hegemónica y su contrincante asiático. En este contexto, Darpa ha anunciado la inversión de 2 mil millones de dólares para la puesta en marcha de una nueva generación de IA, la tercera. Con el programa ‘ AI Next ’, que también incluye el proyecto Kairos, la agencia pretende “explorar nuevas teorías y aplicaciones que podrían permitir a las máquinas adaptarse a situaciones cambiantes”.


El proyecto AI Next de Darpa (Darpa.mil)

El estudio de la inteligencia artificial por parte del gobierno de los EE.UU. comenzó ya en los años sesenta. En esos años nació la que se define como ‘primera ola’, que incluye principalmente software basados en reglas, como aquellos capaces de desafiarnos al ajedrez. La segunda generación, a partir de los años 90, se basa en algoritmos que aprenden, extrayendo de una rica muestra de ejemplos las lógicas que luego usan para proporcionar una respuesta. Así es como funcionan los programas de reconocimiento de imágenes, que pueden identificar a un gato porque han ‘asimilado’ cientos de imágenes de gatos asociadas con la palabra gato. Darpa ahora tiene ambiciones mucho más elevadas y financiará la investigación de nuevas tecnologías capaces de motivar los mecanismos y las lógicas utilizadas. Los nuevos algoritmos tendrán que reconocer la presencia de un gato en una foto, pero también deberán poder explicar su deducción, diciendo, por ejemplo, que se trata de un animal de cuatro patas, con cola y pelaje, etc. La crisis de liderazgo y educación al pensamiento estratégico se intenta solucionar también así.

Inteligencia artificial (Caiaimage/Rafal Rodzoch / Getty)

Cómo predecir si un prestatario te devuelve el préstamo

Cómo predecir si un prestatario le pagará de vuelta

Por Seth Stephens-Davidowitz | Science of Us





Recientemente, tres economistas -Oded Netzer y Alain Lemaire, ambos de Columbia, y Michal Herzenstein de la Universidad de Delaware- buscaron maneras de predecir la probabilidad de que un prestatario reembolsara un préstamo. Los estudiosos usaron datos de Prosper, un sitio de préstamos de igual a igual. Los posibles prestatarios escribir una breve descripción de por qué necesitan un préstamo y por qué es probable que hacer bien en él, y los prestamistas potenciales decidir si proporcionarles el dinero. En general, alrededor del 13 por ciento de los prestatarios incumplieron su préstamo.

Resulta que el lenguaje que los prestatarios potenciales utilizan es un fuerte predictor de su probabilidad de pagar. Y es un indicador importante, incluso si usted controla para otros prestamistas de información relevante fueron capaces de obtener acerca de los prestatarios potenciales, incluyendo calificaciones de crédito e ingresos.

A continuación se enumeran diez frases que los investigadores encontraron que se utilizan comúnmente al solicitar un préstamo. Cinco de ellos se correlacionan positivamente con el pago del préstamo. Cinco de ellos se correlacionan negativamente con el pago del préstamo. En otras palabras, cinco tienden a ser utilizados por personas en las que puedes confiar, cinco por personas que no puedes. Vea si puede adivinar cuáles son cuales.


Dios, promesa, libre de deudas, pago mínimo, tasa de interés más baja, pagará, graduado, gracias, después de impuestos, hospital.

Podría pensar -o al menos esperar- que una persona educada y abiertamente religiosa que da su palabra sería una de las que más probabilidades de pagar un préstamo. Pero de hecho este no es el caso. Este tipo de persona, los datos muestran, es menos probable que el promedio de hacer bien en su deuda.

Aquí están las frases utilizadas en las solicitudes de préstamo por las personas más propensas a pagarles: deuda libre, tasa de interés más baja, después de impuestos, pago mínimo, graduado.

Y aquí están las frases utilizadas por los menos propensos a pagar sus préstamos: Dios, la promesa, va a pagar, gracias, el hospital.

¿Qué debemos hacer de las palabras en las diferentes categorías? En primer lugar, vamos a considerar el lenguaje que sugiere que alguien es más probable que hacer sus pagos del préstamo. Frases como "tasa de interés más baja" o "después de impuestos" indican un cierto nivel de sofisticación financiera por parte del prestatario por lo que tal vez no es sorprendente que se correlacionan con alguien más propensos a pagar su préstamo. Además, si él o ella habla de logros positivos como ser un "graduado" universitario y ser "libre de deudas", él o ella también es probable que pague sus préstamos.

Ahora, consideremos un lenguaje que sugiere que es poco probable que alguien pague sus préstamos. Generalmente, si alguien le dice que le pagará, no le pagará. Cuanto más firme sea la promesa, más probable será que la rompa. Si alguien escribe "Prometo que pagaré, así que ayúdame Dios", él es uno de los que menos probabilidades de pagarle. Apelando a su misericordia -explicando que él necesita el dinero porque tiene un pariente en el "hospital" - también significa que es poco probable que le pague de vuelta. De hecho, mencionar a cualquier miembro de la familia -un marido, esposa, hijo, hija, madre o padre- es un signo que alguien no pagará. Otra palabra que indica el defecto es "explicar", es decir, si la gente está tratando de explicar por qué van a ser capaces de pagar un préstamo, es probable que no.

Los autores no tenían una teoría de por qué dar las gracias a la gente es la evidencia del incumplimiento probable.

En resumen, de acuerdo con estos investigadores, dando un plan detallado de cómo puede hacer sus pagos y mencionar los compromisos que ha mantenido en el pasado son la evidencia de que alguien pagará un préstamo. Hacer promesas y apelar a su misericordia es una señal clara de que alguien entrará en default. Independientemente de las razones -o de lo que nos dice acerca de la naturaleza humana- que hacer promesas es una señal segura de que alguien en realidad no hará algo -los eruditos encontraron que la prueba era una información extremadamente valiosa para predecir el incumplimiento. Alguien que menciona a Dios fue 2,2 veces más probabilidades de incumplimiento. Este fue uno de los indicadores más altos únicos que alguien no pagaría.

Pero los autores también creen que su estudio plantea cuestiones éticas. Mientras que esto era apenas un estudio académico, algunas compañías divulgan que utilizan datos en línea en aprobar préstamos. ¿Es esto aceptable? ¿Queremos vivir en un mundo en el que las empresas utilicen las palabras que escribimos para predecir si pagaremos un préstamo? Es, como mínimo, espeluznante y, posiblemente, aterrador.

Un consumidor que busca un préstamo en un futuro próximo podría no sólo tiene que preocuparse por su historia financiera, sino también su actividad en línea. Y puede ser juzgada por factores que parecen absurdos -ya sea que use la frase "Gracias" o invoca "Dios", por ejemplo. Además, ¿qué pasa con una mujer que legítimamente necesita para ayudar a su hermana en un hospital y sin duda volverá a pagar su préstamo después? Parece horrible castigarla porque, en promedio, las personas que dicen necesitar ayuda para las facturas médicas a menudo han demostrado estar mintiendo. Un mundo que funciona de esta manera comienza a parecer terriblemente distópico.

Big Data está explotando. Nos ha ayudado a encontrar los sitios web que queremos ver, las personas con las que queremos hablar, los trabajos que queremos solicitar.

Pero el poder de Big Data plantea una serie de preguntas éticas. En particular: ¿Las corporaciones tienen el derecho de juzgar nuestra aptitud para sus servicios basados ​​en criterios abstractos pero estadísticamente predictivos que no están directamente relacionados con esos servicios?

Un mundo que funciona de esta manera comienza a parecer terriblemente distópico.
Un lugar donde nuestros datos digitales ya se utilizan cada vez más para tomar decisiones es en las prácticas de contratación. Los emprendimientos como TalentBin ayudan a las empresas a dar sentido a las redes sociales cuando consideran a los candidatos a puestos de trabajo. Eso no puede plantear cuestiones éticas si buscan evidencia de malas palabras de los empleadores anteriores o revelar los secretos de los empleadores anteriores. Pero, ¿y si encuentran un indicador aparentemente inofensivo que se correlaciona con algo que les importa?

Los investigadores de Cambridge y Microsoft dieron a 58.000 usuarios estadounidenses de Facebook una variedad de pruebas sobre su personalidad e inteligencia. Encontraron que los gustos de Facebook se correlacionan frecuentemente con IQ, extraversión, y conscientiousness. Por ejemplo, las personas que gustan de Mozart, las tormentas eléctricas y las patatas fritas rizadas en Facebook tienden a tener coeficientes de inteligencia más altos. Las personas que les gusta Harley Davidson motocicletas, el grupo de música country Lady Antebellum, o la página "I Love Being a Mom" ​​tienden a tener un coeficiente intelectual más bajo. Algunas de estas correlaciones pueden deberse a la maldición de la dimensionalidad. Si pruebas suficientes cosas, algunas se correlacionan al azar. Sin embargo, algunos intereses pueden correlacionarse legítimamente con el CI.

No obstante, parecería injusto que una persona inteligente que le guste a Harley Davidsons no pudiera conseguir un trabajo acorde con sus habilidades porque era, sin darse cuenta, señalando una baja inteligencia.

Para ser justos, este no es un problema completamente nuevo. Las personas han sido juzgadas por factores no directamente relacionados con el desempeño en el trabajo: la firmeza de sus apretones de manos, la limpieza de su vestido. Pero un peligro de la revolución de datos es que, a medida que se cuantifica más de nuestra vida, estos juicios proxy pueden ser más esotéricos y más intrusivos. Una mejor predicción puede conducir a una discriminación más sutil y más nefasta.

Los mejores datos también pueden conducir a otra forma de discriminación, lo que los economistas llaman discriminación de precios. Las empresas a menudo están tratando de averiguar qué precio deben cobrar por bienes o servicios. Idealmente, quieren cobrar a los clientes lo máximo que están dispuestos a pagar.

La mayoría de las empresas generalmente terminan escogiendo un precio que todo el mundo paga. Pero a veces son conscientes de que los miembros de un determinado grupo, en promedio, pagan más. Esta es la razón por la que los cines cobran más a los clientes de mediana edad -a la altura de su poder adquisitivo- que a los estudiantes o personas de la tercera edad y por qué las aerolíneas suelen cobrar más a los compradores de última hora. El precio discrimina.

Big Data puede permitir que las empresas obtengan una mejora sustancial en el aprendizaje de lo que los clientes están dispuestos a pagar y, por lo tanto, agudizar a ciertos grupos de personas. Optimal Decisions Group fue pionera en el uso de la ciencia de datos para predecir cuánto están dispuestos a pagar los consumidores por los seguros. ¿Cómo lo hicieron? Ellos llevaron a cabo lo que se llama una búsqueda de doppelganger, encontrando a los clientes anteriores más similares a los que actualmente buscan comprar seguros - y vio lo alto que estaban dispuestos a asumir la prima. Una búsqueda de doppelganger es grande si nos ayuda a curar la enfermedad de alguien encontrando un pequeño grupo de pacientes más parecidos a él. Pero si una búsqueda de doppelganger ayuda a una corporación extraer cada centavo pasado de usted? Eso no es tan genial.

Los grandes casinos están utilizando algo así como una búsqueda de doppelganger para entender mejor a sus consumidores y asegurarse de que más de su dinero va a sus arcas. Así es como funciona. Cada jugador, los casinos creen, tiene un "punto de dolor." Esta es la cantidad de pérdidas que lo asustarán lo suficiente para que ella deja su casino por un período prolongado de tiempo. Supongamos, por ejemplo, que el "punto de dolor" de Helen es $ 3.000. Esto significa que si pierde $ 3,000, ha perdido un cliente, tal vez durante semanas o meses. Si Helen pierde $ 2,999, ella no estará feliz. ¿Quién, después de todo, le gusta perder dinero? Pero no estará tan desmoralizada que no vuelva mañana por la noche.

Imagine por un momento que está manejando un casino. E imagina que Helen se ha presentado para jugar las máquinas tragamonedas. ¿Cuál es el resultado óptimo? Claramente, usted quiere que Helen se acerque lo más posible a su "punto de dolor" sin cruzarlo. Quieres que pierda $ 2,999, lo suficiente como para hacer grandes ganancias, pero no tanto que no volverá a jugar de nuevo pronto.

¿Cómo puedes hacer esto? Bueno, hay maneras de hacer que Helen deje de jugar una vez que ha perdido una cierta cantidad. Usted puede ofrecer sus comidas gratis, por ejemplo. Hacer la oferta atractiva suficiente, y ella dejará las ranuras para la comida.

Pero hay un gran desafío con este enfoque. ¿Cómo sabes el "punto de dolor" de Helen? El problema es que la gente tiene diferentes "puntos de dolor". Para Helen, son $ 3,000. Para John, podría ser $ 2.000. Para Ben, podría ser $ 26,000. Si convence a Helen de dejar de apostar cuando perdió $ 2,000, dejó ganancias en la mesa. Si espera demasiado, después de haber perdido 3.000 dólares, la ha perdido durante un tiempo. Además, Helen podría no querer decirte su punto de dolor. Puede que ni siquiera sepa lo que es.

Usted utiliza la ciencia de los datos. Aprendes todo lo que puedas sobre una serie de clientes: su edad, género, código postal y comportamiento de juego. Y, a partir de ese comportamiento de juego, sus ganancias, pérdidas, idas y venidas, se estima su "punto de dolor". Recoja toda la información que conoce sobre Helen y encuentre jugadores que son similares a ella -su doppelgangers, más o menos. Sin embargo mucho dolor que pueden soportar es probablemente la misma cantidad que Helen. De hecho, esto es lo que hace el casino Harrah, utilizando una empresa de almacén Big Data, Terabyte, para ayudarles.

Scott Gnau, director general de Terabyte, explica, en el excelente libro Super Crunchers, lo que los administradores de casinos hacen cuando ven a un cliente regular acercarse a su punto de dolor: "Ellos salen y dicen: 'Veo que estás teniendo un día difícil. Sé que te gusta nuestro asador. Aquí, me gustaría que usted llevara a su esposa a cenar con nosotros en este momento. "En otras palabras, la administración está utilizando análisis de datos sofisticados para tratar de extraer tanto dinero de los clientes, a largo plazo, como puede.

Tenemos el derecho de temer que un mejor y mejor uso de los datos en línea dará a los casinos, compañías de seguros, prestamistas y otras entidades corporativas demasiado poder sobre nosotros. Por otra parte, Big Data también ha permitido a los consumidores marcar algunos golpes contra las empresas que los sobrecargar o entregar productos de mala calidad.

Un arma importante es sitios como Yelp que publican revisiones de restaurantes y otros servicios. Un estudio reciente del economista Michael Luca, de Harvard, ha demostrado hasta qué punto las empresas están a merced de las críticas de Yelp. Al comparar esas revisiones con los datos de ventas en el estado de Washington, descubrió que una estrella menos en Yelp hará que los ingresos de un restaurante disminuyan de cinco a nueve por ciento. Los consumidores también son ayudados en sus luchas con las empresas en comparación sitios de compras como Kayak y Booking.com.

Los datos en Internet, en otras palabras, pueden decir a las empresas que los clientes a evitar y que pueden explotar. También puede decir a los clientes las empresas que deben evitar y que está tratando de explotarlos. Big Data hasta la fecha ha ayudado a ambas partes en la lucha entre los consumidores y las corporaciones. Tenemos que asegurarnos de que siga siendo una pelea justa.

¡Se viene otro Big Short?

RBS advierte: Vender Todo!

Por PHILIP GEORGIADIS - Wall Street Journal



TPG / Zuma Press

Economistas de RBS han instado a los inversores a vender todo excepto bonos de alta calidad, y advirtió de un "año bastante catastrófico por delante."

Escribiendo en una nota a clientes de fecha 08 de enero, el equipo de investigación europeo tasas del banco dijo que los clientes deben estar concentrados en el retorno de capital, no el rendimiento del capital, y que una perspectiva ominosa para la economía mundial "todo se ve similar a la de 2008."

Los puntos clave

• La nota es particularmente bajista en China y las materias primas globales, y predice que el petróleo podría caer tan bajo como $ 16 por barril.
• En un conjunto de predicciones sombrías, Andrew Roberts, jefe de la economía europea, las tasas y la investigación CEEMEA dicho que el mundo tiene demasiada deuda para poder crecer bien.
• También advirtió que los avances en la tecnología y la automatización se establecen para acabar con la mitad de todos los puestos de trabajo en el mundo desarrollado.
• La nota dice que las acciones podrían caer 10% a 20%.
• Predice el año se gastará centrándose en cómo salir de las posiciones que se han beneficiado de QE de larga duración, incluidos los mercados emergentes, el crédito y la renta variable.

"El mundo se está desacelerando, el comercio se está desacelerando, el crédito se está desacelerando, estamos en una guerra de divisas, la desinflación mundial se está volviendo a la deflación mundial a medida que China finalmente se da cuenta de lo que tiene que hacer (devaluar pronto y fuerte) y los EE.UU. a continuación, en contra de Toda esta presión compensatorios, a continuación, aviva el fuego por subir los tipos ", escribió el Sr. Roberts.

Mientras movimiento de tipos de interés el año pasado de la Fed sugiere una perspectiva positiva para los EE.UU., la flexibilización cuantitativa del BCE está teniendo un efecto de gran alcance, y la actividad de la zona euro recogidos al final del año pasado, hay vientos en contra innegables, no menos importante de China, el petróleo y materias primas.

El Sr. Roberts ha sido bajista en el panorama macro mundial desde finales de noviembre, y desde entonces ha escrito en las notas de los clientes de las similitudes entre este momento y el período previo a la crisis financiera.

Vender a la Fuerza

Aunque la nota de RBS es particularmente sombría, no es el primer banco en poner en marcha el año con una serie de predicciones pesimistas sobre la economía mundial:

• JP Morgan el martes se convirtió en el tercer banco para hacer retroceder a su pronóstico para la sincronización de un alza de tasas del Banco de Inglaterra, uniéndose a Goldman Sachs y Bank of America Merrill Lynch.
• Morgan Stanley en una nota el lunes que los precios del petróleo podrían caer un 10% a un 25% si el dólar continúa fortaleciéndose.
• Otros grandes bancos como Bank of America Merrill Lynch, Barclays, Deutsche Bank, Societe Generale y Macquarie también han recortado sus previsiones de petróleo en la última semana. Standard Chartered, de hecho, dijo que podría caer tan bajo como $ 10 por barril, pero eso no es su principal escenario de precios.
• La agencia calificadora Standard & Poor 's tiene más empresas en una perspectiva negativa que en cualquier momento desde la crisis financiera.
• Una encuesta publicada por M & G y YouGov el martes, a partir de los datos recogidos en el último trimestre de 2015, muestra que las expectativas de inflación de los consumidores del Reino Unido están en su nivel más bajo en tres años.

La predicción según distintas formaciones intelectuales

Los economistas, biólogos y Skrillex sobre cómo predecir el futuro
Entrevistas por Ryan Bradley - New York Times

Ilustraciones de crédito por Sarah Illenberger. Fotografía de Sabrina Rynas.

Hay mucha gente que fingen que tienen mañana descubierto: gurús tecnológicos, políticos, directores generales y (sí) a los periodistas. Pero si somos honestos con nosotros mismos, la vista delante de nosotros nunca ha sido más turbia. Esto se debe a los problemas que más acechan nuestro mundo de hoy - el cambio climático y la contaminación, la desigualdad y la guerra - son problemas para los cuales la tecnología, nuestra larga espuela a imaginar un futuro mejor, se parece más a una causa que una solución. Nuestro futuro es difícil de imaginar porque tenemos problemas para imaginar cómo nos sea posible actuar para mejorarlo.

En ese espíritu, esta edición futura se ofrece menos como una bola de cristal que como una meditación sobre la forma de pensar en el futuro en absoluto. A continuación, le hemos pedido a ocho expertos (a través de testimonios en primera persona, recopiladas por el periodista Ryan Bradley) para describir cómo ellos y sus industrias esperan.

Rade Musulin, presidente ejecutivo, FBAlliance Insurance

La clave es cuantificar el riesgo de forma numérica o descriptiva que la gente puede medir y actuar. Pero hay un continuo de cosas que podemos poner estimaciones precisas alrededor. Por ejemplo, los accidentes de tráfico son bastante rutinaria, y que han sido la estimación de la tasa por décadas, pero que carecen de datos para algunos de los riesgos más esotéricos. El terrorismo es un buen ejemplo. O algo más estoy trabajando, que está tratando de estimar el costo potencial para el gobierno federal de los niveles del mar. Ese tipo de ejercicio requiere mucho más el pensamiento creativo y suposiciones. Tenemos que revisar la ciencia, mirar las cosas como cuánto FEMA pasó en los huracanes Katrina y Sandy. Cuando te metes en el costo de los eventos extremos, usted tiene que utilizar un poco más de juicio. Tenemos que aplicar un montón de arte, además de la ciencia.

Jessica Gigot, agricultor

En realidad no planeamos para el clima a corto plazo. Eso me hace sonar como una mala agricultor, pero me ha sorprendido tantas veces que no quiero ponerme muy unida a un escenario. Eso es lo que los viejos agricultores te dicen: Sé abierto a lo impredecible. La sequía continuará, que parece ser el consenso. Y puedo ajustar mis fechas de siembra, poniendo en los cultivos a principios de la cosecha temprana, y poner más tarde para cosechar de nuevo tarde. Yo como que voy con instintos. Hay grandes planificadores agrícolas por ahí y un montón de hojas de cálculo a seguir, pero, sinceramente, no hacen que para cada cultivo. Usted acaba de obtener en un aprieto tiempo y puede pasar todo el invierno haciendo eso y nada más. A veces, da miedo mirar hacia adelante como agricultor. Desde nuestra granja, podemos ver el Monte Baker y el Puget Sound, un volcán y un mar en aumento. Estamos especie de vivir el momento, en un sentido geológico.

Doyne Farmer, cofundador de la Prediction Company 

Si usted tiene una predicción sin ninguna noción de lo bueno que es, es inútil. Últimamente, he estado recogiendo datos sobre el costo de ciertas tecnologías ha sido, a continuación, aplicar de manera justa los métodos de predicción sencillos para hacer predicciones. Usted tiene que fingir que estamos en el pasado y no sabemos el futuro. Digamos que estábamos en 1975, y estamos mirando 2005. O volvemos más. Mira la energía solar. Pregunte cuánto debe invertir en energía solar en comparación con la energía nuclear. Las dos tecnologías sucedido han llegado a existir en la década de 1950. Pero seguir los modelos de predicción, y ves que el costo de la generación de un kilovatio-hora de la energía nuclear ha aumentado por un factor de tres, mientras que el costo para la energía solar se ha reducido en un factor de 2.500. Si usted está pensando en lo que invertir en, yo diría solar.

Christina Agapakis, bióloga sintética

Ha habido un cambio en la manera de hacer la comida y los ingredientes. Lo que solía ser un enfoque más química, rompiendo cosas en partes discretas. Pero ahora es un enfoque más biológico, la construcción de las cosas de abajo hacia arriba. Una forma de pensar acerca de lo que podría venir después es mirar las diversas presiones sobre los sistemas agrícolas y las cadenas de suministro. Por ejemplo, tomar aceite de rosa turca: Hubo una helada a fines de este año, y hay una escasez real de pétalos de rosa. Se necesita miles de pétalos para producir tan sólo unas gotas de aceite. Nos fijamos en la química de los olores. ¿Cuáles son todos los componentes y la biología de la forma en la rosa crea esos olores? ¿Qué huelen los seres humanos? Y tomamos esos genes y transferirlos a una levadura, y lo hace sus propias cosas levadura para hacer esos mismos olores.

Jim O'Sullivan, economista, economía de alta frecuencia

En previsión de mercado, busca un patrón constante en el tiempo. Un número que está de pie por sí solo, hay que descartarlo, y hay que tener en cuenta que algunos números son notoriamente volátiles. El informe mensual de empleo es muy importante, y si nos fijamos en los últimos dos meses de datos, parece que hay una desaceleración, pero se trata de una desaceleración o ruido significativo? Busco corroboración. Mira las solicitudes de desempleo semanales. Casi invariablemente, el empleo neto se ralentiza como las solicitudes de desempleo tendencia, pero en octubre el promedio móvil de cuatro semanas de las solicitudes fue el más bajo desde 1973. Así que tal vez no hay desaceleración. Momentum es importante. Es un poco como cuando se está utilizando un mapa de averiguar a dónde va: Su primera tarea es determinar dónde se encuentra.

Skrillex, músico

El futuro es un accidente. Es un accidente debido a explorar. Tienes que ir a través con un machete y simplemente cortar lejos y encontrarlo. Usted no puede verlo - sólo tienes que ir a algún lugar que no has estado antes. Ni siquiera por estar tan lejos en el futuro; es "¿Cómo se dice lo que la gente quiere oír ahora?" Siempre estoy escuchando lo que los niños más pequeños están haciendo. Las cosas más inspirador es lo que encuentras niños pequeños haciendo en línea. Es tan cruda. Es, como, la singularidad, la forma en que los niños están de interfaz con diferentes tecnologías para la perfección. Yo estaba en Sudáfrica y fue a este municipio, y los niños allí tenía smartphones muy baratos, y todavía podría construir una ventana a otro mundo, a continuación, adaptar eso a su cultura. Algunos niños tenían D.J. engranajes en una pequeña choza, y que estaban haciendo este hack entre la casa y africana, como la casa de África. Niños! Como, de 8 años de edad. Ahí es donde me estoy poniendo ideas.

Ian Duncan, profesor de ciencias actuariales

Los cursos que imparto en la Universidad de California, Santa Bárbara, son fundamentales: de interés y de la vida compuesto contingencias. El interés compuesto es sobre el valor temporal del dinero. Un dólar en 20 años no va a valer lo que es hoy, ¿cuál es el valor actual de un dólar en el futuro? Contingencias Vida presenta probabilidades: En lugar de pensar en ello como un dólar en 20 años, es un dólar en 20 años si todavía estás vivo. Estamos muy preocupados con la gente sobrevivir a sus activos: Si le preguntas a la persona promedio su expectativa de vida, van a subestiman significativamente ella. La profesión es muy basadas en datos. El aspecto positivo es que es rigurosa; el aspecto malo es que entrena a creer que hay una respuesta correcta y el mal a todas las preguntas y no hay tonos de gris.

Leatrice Eiseman, directora ejecutiva de Pantone Color Institute

Pronosticar en color no es tirar los dardos. No es "Este color no ha sido caliente - vamos a hacer eso." Buscamos nuevas influencias de color. Siempre hay los lugares obvios, como la moda o los cosméticos. Los otros lugares no son tan obvios, pero están en la cultura pop también. Nos fijamos en lo que las películas son en la producción e incluso antes: ¿Qué hay en la mesa de dibujo? Eso puede tener una historia de color que se une a él, un estado de ánimo. "Shrek" es un ejemplo. Yo recuerdo haber visto los primeros dibujos en la revista Variety, y viendo que el verde amarillo brillante. Eso es un color que no ha sido prominente, pensé. Tenemos que prestar atención a eso. Y luego, en "Monsters, Inc.", también, que el verde amarillo brillante de nuevo. Y debido a que está en el tablero de dibujo ahora, que tendrá el mayor impacto en un año o dos.

El Mundo según Yo: Egolatría modo Krugman

En qué acerté y en qué me equivoqué
El premio Nobel repasa cuáles de sus pronósticos sobre la crisis se han cumplido y cuáles no en la última década
El País


Paul Krugman

El Premio Nobel de Economía Paul Krugman. / EFE

Hace poco, mientras hacía limpieza de mi despacho en Princeton, me di cuenta de la naturaleza efímera de escribir sobre políticas: una parte deprimentemente grande de mis estanterías estaba llena de 30 años de libros sobre la trascendental década siguiente. Vaya.

Pero, mientras iba añadiendo esos libros a la pila para regalar, me sorprendí a mí mismo en una cierta reflexión autorreferencial ­–y quizá autoindulgente– no sobre la década que se avecina, sino sobre la anterior.

Ya saben, han pasado casi 10 años desde que empecé a escribir sobre la crisis financiera y la Gran Recesión. (Por supuesto, al principio no sabía que, en realidad, estaba escribiendo sobre esas cosas). Todo empezó con mi diagnóstico de una burbuja inmobiliaria en Estados Unidos, cuyo estallido yo sabía que sería malo, pero no tenía ni idea de que lo sería tanto como lo fue. En todo caso, ha habido un arco bastante coherente, y allí estaba yo reflexionando sobre mis aciertos y mis errores.

El punto de partida, como decía, fue la burbuja inmobiliaria. Ciertamente, no fui el único en dar la voz de alarma en ese frente. El economista Dean Baker, en particular, lanzó advertencias mucho antes y mucho más contundentemente. No obstante, creo que mi primer artículo al respecto aportó valor al poner de relieve la enorme diferencia entre el comportamiento de los precios en los estados en donde la construcción estaba restringida y en los demás.

Observando las medias nacionales se podía afirmar que los precios del sector inmobiliario tenían sentido, pero en cuanto uno separaba el conjunto adecuado de estados y ciudades, se encontraba cara a cara con la locura. Y, en los años siguientes, la bifurcación quedó abrumadoramente confirmada.

 Ese fue el principio. Desde entonces, ¿en qué he acertado y en qué me he equivocado?

Cosas en las que he acertado:

1. La burbuja inmobiliaria

Vale la pena recordar con qué insistencia se negó la burbuja, y cuánta de esa negación fue política; me repitieron un montón de veces que yo solo decía que había una burbuja porque odiaba a Bush.

2. La inflación, o la ausencia de inflación.

He escrito muchas veces sobre esto, pero después de que estallase la burbuja inmobiliaria, fui un firme defensor de la opinión de que las políticas expansionistas de la Reserva Federal no suponían ningún riesgo de inflación. Esto despertó una gran polémica, ya que la derecha estaba totalmente convencida de que la inflación estaba al llegar, y una parte del centro y de la izquierda se sentía, como mínimo, insegura al respecto.

3. Los tipos de interés

En estas condiciones no hay efecto desplazamiento (crowding out). Lo dije enérgicamente desde el principio, y sobre este tema hubo mucho titubeo entre los demócratas, demasiados de los cuales se tragaron el cuento acerca de los peligros del déficit, incluso en una economía deprimida.

4. La austeridad es perjudicial

Un montón de gente que debería haber tenido mejor criterio se creyó la ilusión del hada de la confianza, o al menos aceptó la idea de que los multiplicadores fiscales eran bastante bajos. Yo dije que en la coyuntura actual los multiplicadores serían altos. La investigación se ha puesto al día con este punto de vista y lo ha corroborado.

5. Estímulo insuficiente

Avisé enseguida y repetidamente de que la Ley de Recuperación y Reinversión de Estados Unidos de 2009 se quedaba muy corta, y de que esa insuficiencia tendría consecuencias duraderas. Por desgracia, tenía razón.

6. La devaluación interna es despreciable, tosca y larga

Desde el primer momento sostuve que ajustar los precios relativos dentro de la eurozona sería extremadamente difícil, y que nadie tiene la clase de flexibilidad de precios y salarios que permita que la “devaluación interna” se desarrolle sin sobresaltos. Y que a los países que podían llevar a cabo devaluaciones monetarias, como Islandia, les sería todo mucho más fácil.

7. Obamacare es factible

Es un tema diferente, pero en mi libro de 2007 Conscience of a Liberal [La conciencia de un liberal], defendí, sin originalidad, que un sistema sanitario de mandatos, regulación y subsidios al estilo de la Ley de Atención Sanitaria Asequible, aunque no se pudiese construir de la nada, funcionaría en Estados Unidos. (Yo quería una opción pública, pero esa es otra historia).

Cosas en las que me he equivocado:

1. La magnitud del desastre

Vi una burbuja inmobiliaria, sabía que las consecuencias serían malas, pero no tenía ni idea de lo malas que serían. Ignoraba el incremento de las operaciones bancarias en la sombra y no tuve en cuenta la deuda de los hogares o los desequilibrios dentro de la eurozona.

2. La deflación

Pensé que la deflación al estilo japonés era un riesgo inminente en todas las economías deprimidas. En cambio, ha habido una inflación notablemente persistente, baja pero positiva.

3. La caída del euro

Creo que, en su mayor parte, mi análisis de la economía de la eurozona y de sus problemas fue bastante bueno (no obstante, ver más abajo). Sin embargo, sobreestimé en mucho el riesgo de ruptura porque entendí mal la economía política: no caí en la cuenta de lo dispuestas que estarían las élites europeas a imponer un sufrimiento generalizado en nombre de la permanencia en la unión monetaria. En relación con lo anterior, tampoco me di cuenta de lo fácil que sería manipular una modesta mejora económica y convertirla en un éxito, incluso después de años de horror.

4. Los efectos de la liquidez en la deuda soberana

Por último, siento decir que pasé totalmente por alto la importancia de la liquidez y de la escasez de efectivo para dirigir los precios de los bonos en la eurozona. Hasta que el economista Paul DeGrauwe no intervino, no fui consciente de la enorme diferencia que supondría para Europa que el Banco Central Europeo cumpliese su función de prestamista de último recurso. De hecho, si el euro sobrevive, se debería atribuir a a DeGrauwe –y a ese tal Mario Draghi, que ha puesto en práctica sus ideas como presidente del Banco Central Europeo–gran parte del mérito.

Probablemente me haya dejado algunas cosas, aunque pienso que es interesante cuántos de mis detractores sienten la necesidad de atacar mi historial inventando pronósticos y afirmaciones que nunca he hecho. Aunque no cabe duda de que he cometido errores, creo que, en general, he acertado, sobre todo porque nunca he dejado que las preocupaciones de moda me aparten de la macroeconomía básica y he intentado en todo momento aplicar las lecciones de la historia.

Paul Krugman es profesor de Economía en la Universidad de Princeton y Premio Nobel de Economía de 2008.

© 2015 The New York Times. Traducción de News Clips.

El desplome de la tasa de natalidad en Japón complica su futuro económico

El problema tasa de natalidad de Japón es mucho peor de lo que nadie imaginó


Por Ana Swanson - Washington Post


La población de Japón se contrajo en su mayor monto registrado en 2014. Aproximadamente 1.001 millones de personas han nacido y 1.269 millones de personas murieron el año pasado, dejando al país con 268 mil menos gente en general.

De Japón disminución de la población tiene un fuerte impacto en su situación económica, y no para mejor. Envejecimiento de la población abandona el país con menos trabajadores y más dependientes. Y la sabiduría convencional dice envejecimiento conduce a un menor crecimiento económico y las fuerzas más deflacionistas, los cuales hacen que sea más difícil para Japón a chip lejos en la carga de la deuda sustancial de su crisis económica de principios de la década de 1990.


Los datos anteriores, elaborado a partir de un documento de trabajo reciente de la Universidad de Waseda, en Tokio, muestra lo mal que Japón ha estado a la previsión de la tasa de fertilidad desde 1965. Las proyecciones del Gobierno han sido casi cómicamente mal, ya que el gobierno interpretó en varias ocasiones la fuerte disminución de la tasa de fecundidad como un descenso temporal en lugar de una tendencia sostenida.

El documento sostiene que los efectos del envejecimiento de la población sobre la deflación son más complicados que piensa típicamente - de que el envejecimiento es deflacionaria cuando es causado por un aumento de la longevidad, sino inflacionario cuando es causado por una disminución en la tasa de natalidad. En general, el envejecimiento de la población de Japón la deflación de 0,6 puntos porcentuales genera al año durante los últimos 40 años, dicen los autores.

Asesores financieros son iguales al resto prediciendo

¿Los expertos financieros toman mejores decisiones que el resto de nosotros? 
No, dice un nuevo estudio de los gestores de fondos de inversión. 
BOURREE LAM - The Atlantic


Alex Domanski / Reuters

Hay expertos, y luego está todo el mundo. En las finanzas, los expertos han estudiado el tema y seguir de cerca los mercados, por lo que era de esperar que serían superiores a las apuestas en el mercado de valores, así como en otros asuntos financieros, ¿no? Bueno, quizás no tanto. A medida que el psicólogo Philip Tetlock-que hizo un estudio de 20 años sobre el tema-famosamente dijo: Los expertos son más pobres en las predicciones que los monos lanzando dardos.

Estudio tras estudio ha demostrado que el índice de bajo costo de fondos-inversiones que siguen los principales índices del mercado financiero-superan a los fondos de inversión "gestión activa". La cuestión de uselfullness gestores de fondos de inversión 'es objeto de acalorados debates, con un estudio que muestra que sólo el 24 por ciento de los inversores profesionales venció el mercado en el largo plazo. Si los estudios no te convencen, tal vez Warren Buffett hará lo siguiente: El "Oráculo de Omaha" sí recomienda los fondos de índice de bajo costo.

Un nuevo estudio explica más malas noticias para los gestores de fondos de inversión. Se ve a los 84 gestores de fondos de inversión en Suecia y cómo lo hacen cuando se trata de sus propias finanzas. Este es el primer estudio que mirar directamente a las carteras de valores gestores de fondos, la propiedad de bienes raíces, la riqueza total, y de la personalidad con el fin de estudiar si un amplio conocimiento y la interacción en el día a día con el mercado de valores una mejora de la riqueza personal.

Los resultados fueron sorprendentes: Los investigadores no encontraron evidencia de que estos expertos financieros a tomar mejores inversiones que los compañeros de la misma edad, los ingresos, la educación y fondo-poner en duda cuánto valor se añade por los llamados expertos.

Los expertos financieros no fueron mejor en la selección de acciones o la diversificación de los riesgos de inversión, e incluso sufrieron de sesgos-tal comportamiento conocido como el mantenimiento de existencias que han caído en valor y comercialización demasiado. En definitiva, los investigadores dicen que su estudio demuestra que la experiencia financiera no mejora las decisiones de inversión.

"El punto es que tienes estas personas muy educadas que se supone que sabe lo que están haciendo, pero simplemente no son tan buenos, en promedio," dijo Andrei Simonov, profesor asociado de finanzas en la Universidad Estatal de Michigan y coautor de el estudio con Andriy Bodnaruk.

Simonov añade que el estudio implica que los inversores promedio puede ser mejor la gestión de sus propias carteras de acciones en lugar de pagar una alta cuota gestores de fondos de inversión, porque golpear el mercado es rara y muy difícil.

"No discuto que hay una muy pequeña fracción de los gerentes que son extremadamente talentoso", dijo Simonov. "Pero hay muy, muy pocas de estas superestrellas, y el inversionista promedio probablemente no pueden permitirse el lujo de invertir con ellos de todos modos."

Predicción para el mundo general de los próximos 50 años

En el horizonte 

Tres cuestiones que deberían preocupar los gerentes en los próximos 50 años 



Para la mayoría de la gente un 50 aniversario es una excusa para una fiesta. Para los hombres y mujeres de McKinsey es una excusa para una conferencia. A principios de este año la consultora decidió celebrar medio siglo de la McKinsey Quarterly organizando una reunión de algunos de los principales pensadores de negocios del mundo y pedirles que esperar a los próximos 50 años de gestión. El número especial resultante de la Quarterly es inevitablemente una mezcla. Una discusión sobre la estrategia demuestra inadvertidamente el lamentable estado de la disciplina que ha proporcionado McKinsey con su pan y mantequilla. Un soplo pieza sobre la política de eBay de reclutar a mujeres ejecutivas demuestra que nunca se debe dejar que las empresas escriben sobre sí mismos ("La diversidad de género ha sido durante mucho tiempo una pasión de nuestro Director General ..."). Pero hay tres cuestiones que se destacan.

La primera es que la aparición de las máquinas inteligentes tendrá un impacto dramático en el papel de los ejecutivos. Andrew McAfee, del Instituto de Tecnología de Massachusetts señala que la primera era de la máquina dio origen a la moderna disciplina de la gestión: las empresas contrataron ejércitos de los administradores para coordinar los trabajadores que operaban las máquinas, y para organizar las cadenas de suministro y sistemas de distribución. La segunda era de la máquina volverá a configurar la disciplina: gran parte del trabajo de los jefes, desde el análisis de datos complejos a la contratación de personal y el establecimiento de bonificaciones, será automatizado.

Algunas empresas ya han comenzado a delegar las decisiones de gestión de las máquinas. "Grupo de análisis de desempeño humano" de Google utiliza algoritmos para decidir qué técnicas de entrevista son los mejores en la elección de buenos empleados, y para optimizar el pago. Profunda Knowledge Ventures, una firma de capital de riesgo con sede en Hong Kong que se especializa en medicamentos para enfermedades relacionadas con la edad, incluso ha nombrado a un algoritmo para su junta directiva. Su nombre es Vital, y se hace una votación en la que las empresas de la firma invierte en.

Los altos directivos tendrán que repensar sus roles de manera espectacular si no han de convertirse en los últimos días luditas. Ellos tendrán que entregar algunas de sus funciones a las máquinas inteligentes, que siempre estarán mejor en el análisis de datos que los humanos, y algunos de los jefes de las unidades de negocio, que estarán en una mejor posición para hacer uso de los datos crujían. Los ejecutivos se centrarán cada vez en las dos cosas que los humanos aún pueden hacer algo mejor que las máquinas-que motivan a las tropas y que producen pensamientos que cambian el juego. Sr. McAfee dice: "Nunca he visto una pieza de tecnología que podría negociar con eficacia. O motivar y dirigir un equipo. "Tom Peters, gurú de la administración estadounidense veterano, reconoce los mejores líderes del futuro pasarán la mitad de su tiempo leyendo libros.

La segunda idea es un nuevo giro en una preocupación familiar en la productividad. El crecimiento económico que tradicionalmente ha sido impulsado por dos cosas: una mayor productividad y más trabajadores. Pero el crecimiento de la productividad ha sido decepcionante en los últimos años, y, más importante, la población está empezando a la edad: las Naciones Unidas predice que, para el mundo en su conjunto, el número de personas empleadas se incrementará en sólo un 0,03% al año durante el próximos 50 años, en comparación con 1,8% en el pasado 50.

McKinsey sostiene que hay buenas razones para ser optimistas sobre la mejora de la productividad. La revolución de la TI se turboalimentación lo que antes parecía tecnologías de gestión maduros como la producción ajustada y la gestión de la cadena de suministro. La computación en nube permite a las pequeñas startups harness poder de cómputo que una vez fue reservado para las grandes empresas. Pero las mayores ganancias potenciales vendrán de enfocarse en áreas de la economía que, o bien han sido pasados ​​por alto, debido a la falta de imaginación, o se han estancado, ya que están protegidos por poderosos intereses.

Existe un amplio margen para aumentar la productividad en el uso de materiales industriales: en primer lugar, mediante la expansión en gran medida el reciclaje y la reutilización de los metales y otros materiales; segundo, mediante la sustitución de materiales subóptimos con otras mejores (por ejemplo, materiales compuestos de fibra de carbono para sustituir el metal en coches y aviones) y tercero, mediante el uso de materiales "virtuales" en lugar de las físicas, como con libros digitales y registros. John van Reenen de la London School of Economics también señala que muchos países en desarrollo, en particular la India, tienen una larga cola de empresas mal administradas. Productividad mejoraría significativamente si estos rezagados fueron sometidos a una mayor competencia: Alibaba ya está sacudiendo la industria al por menor de China en la forma en que Walmart sacudió a la estadounidense en la década de 1990, y la productividad de la India se incrementó de manera similar si abrió su sector minorista arcaico empresas extranjeras.

Oscuras ciudades del futuro

La tercera idea es también un giro en una preocupación muy conocido, sobre la globalización. La comprensión de los mercados emergentes ya no será suficiente. Los administradores tendrán que familiarizarse con una serie alucinante de las ciudades de nivel medio en el mundo en desarrollo para que puedan subirse a la próxima ola de la globalización. McKinsey señala que casi la mitad del crecimiento del PIB mundial entre 2010 y 2025 provendrá de 440 ciudades en los mercados emergentes: los administradores tendrán que aprender acerca de lugares más grandes, oscuros como Tianjin (China), Porto Alegre (Brasil) y Kumasi (Ghana).

Estas ciudades podrían ser casas a los competidores y los consumidores: McKinsey cree que en 2025 no menos del 45% de las empresas Global 500 lista de las compañías más grandes del mundo de Fortune se basará en los mercados emergentes, en comparación con sólo el 5% en 2000 Dada estos cambios, estrategas de las multinacionales ya no serán capaces de pensar en términos de un conjunto de mercados nacionales, cada uno dividido en un puñado de grupos de ingresos. Tendrán que aprender a "zoom out" para producir un enfoque global coherente y luego "zoom in" para adaptar sus estrategias a la idiosincrasia de cada ciudad en particular y la taxonomía de los consumidores en cada uno.

Tal complejidad creciente apenas apoya la idea del señor Peters que los gestores del futuro podrán dedicar la mitad de sus libros de lectura de tiempo. Pero ciertamente sugiere que necesitarán toda la ayuda que puedan obtener-y tal vez las máquinas inteligentes resultan ser mejores guías incluso que los consultores de gestión.

The Economist

Krugman nos habla del best-seller de Piketty

El pánico Piketty

Paul Krugman - NYT


"El capital en el siglo XXI", el nuevo libro del economista francés Thomas Piketty, es un fenómeno genuino. Otros libros sobre economía han sido best sellers, pero la contribución del Sr. Piketty es grave, la erudición discurso cambiante de la manera más vendidos no lo son. Y los conservadores están aterrorizados. Así James Pethokoukis del American Enterprise Institute advierte en National Review que el trabajo del señor Piketty debe ser refutado, porque de lo contrario "se extenderá entre la clerecía y remodelar el paisaje económico y político en el que se libran todas las batallas políticas en el futuro."

Bueno, buena suerte con eso. Lo realmente llamativo cosa sobre el debate hasta ahora es que la derecha parece incapaz de montar cualquier tipo de contraataque sustantiva a la tesis del Sr. Piketty. En cambio, la respuesta ha sido todo sobre los insultos - en particular, afirma que el Sr. Piketty es un marxista, y también lo es cualquier persona que considera la desigualdad de la renta y de la riqueza de una cuestión importante.


Voy a volver a los insultos en un momento. En primer lugar, vamos a hablar acerca de por qué "Capital" está teniendo un impacto tan grande.

Sr. Piketty no es el primer economista que señalar que estamos experimentando un fuerte aumento de la desigualdad, o incluso hacer hincapié en el contraste entre el lento crecimiento del ingreso para la mayoría de la población y el aumento de ingresos en la parte superior. Es cierto que el Sr. Piketty y sus colegas han añadido mucha profundidad histórica a nuestro entender, lo que demuestra que realmente estamos viviendo en una nueva Edad Dorada. Pero hemos sabido que durante un tiempo.

No, lo que es realmente nuevo en "El Capital" es la forma en que se demuele que más preciado de los mitos conservadores, la insistencia en que estamos viviendo en una meritocracia en la que la gran riqueza se gana y se merecía.

Durante el último par de décadas, la respuesta conservadora a los intentos de hacer que los ingresos crecientes en la parte superior en un tema político ha implicado dos líneas de defensa : en primer lugar, la negación de que los ricos se están haciendo realidad, así como en el resto tan mal como lo son, pero cuando no la negación, afirma que esos ingresos crecientes en la parte superior son una recompensa justificada por los servicios prestados. No llame a la 1 por ciento, o los ricos ; llamaremos " creadores de empleo".

Pero, ¿cómo hacer que la defensa si los ricos obtienen gran parte de sus ingresos, no a partir del trabajo que hacen, pero a partir de los activos que poseen? ¿Y si una gran riqueza no proviene cada vez más de la empresa, sino de la herencia?

Lo que el Sr. Piketty muestra es que estas no son preguntas ociosas. Sociedades occidentales antes de la Primera Guerra Mundial fueron de hecho dominado por una oligarquía de la riqueza heredada - y su libro hace un caso convincente de que estamos en camino de regreso a ese estado.

Entonces, ¿qué es un conservador, temeroso de que este diagnóstico puede ser utilizada para justificar mayores impuestos a los ricos, que hacer? Podía tratar de refutar el Sr. Piketty de una manera sustancial, pero, hasta ahora, he visto ninguna señal de que eso ocurra. En cambio, como ya he dicho, ha sido todo sobre los insultos.

Supongo que esto no debería sorprender. He estado involucrado en los debates sobre la desigualdad durante más de dos décadas, y todavía no han visto los "expertos" conservadores logran disputar los números sin tropezar con sus propios cordones intelectuales. Pero si es casi como si los hechos no son fundamentalmente de su lado. Al mismo tiempo, nadie, rojo cebo que cuestione cualquier aspecto del dogma del libre mercado ha sido el procedimiento de operación estándar de derecha desde que la talla de William F. Buckley trataron de bloquear la enseñanza de la economía keynesiana, y no por demostrar que lo era mal, sino por denunciándolo como "colectivista".

Aún así, ha sido increíble ver a los conservadores, una tras otra, denuncian el Sr. Piketty como marxista. Incluso el señor Pethokoukis, que es más sofisticado que el resto, lo llama "El Capital", un trabajo de "marxismo suave", que sólo tiene sentido si la mera mención de la riqueza desigual lo hace un marxista. (Y tal vez así es como lo ven: recientemente el ex senador Rick Santorum denunció el término "clase media", como "hablar el marxismo", porque, como ves, no tenemos clases en Estados Unidos.)

Y el comentario de The Wall Street Journal, previsiblemente, va toda la distancia, de alguna manera siguiendo el llamada del señor Piketty de impuestos progresivos como una manera de limitar la concentración de la riqueza - un remedio tan estadounidense como el pastel de manzana, una vez que no defendida sólo por los principales economistas, pero por los principales políticos, hasta e incluyendo Teddy Roosevelt - a los males del estalinismo. ¿Es realmente lo mejor que The Journal puede hacer? La respuesta, al parecer, es que sí.

Ahora bien, el hecho de que los apologistas de los oligarcas de América son, evidentemente, en una pérdida de argumentos coherentes no significa que ellos están en la carrera política. El dinero sigue hablando - de hecho, gracias en parte a la corte de Roberts, habla más fuerte que nunca. Aún así, las ideas importan demasiado, dando forma tanto la manera en que hablamos de la sociedad y, con el tiempo, lo que hacemos. Y el pánico Piketty muestra que la derecha se ha quedado sin ideas.

Imposibilidad de predicción de la inflación, estilo De Pablo

La equivalencia no sirve para hacer pronósticos
Por Juan Carlos de Pablo | LA NACION

 
¿Cuál será la tasa de inflación del próximo trimestre o la del año en curso? Ésta es una pregunta cuya respuesta interesa vivamente a todos cuantos viven en la Argentina. Al respecto, algunos economistas trimestralizan o anualizan la inflación verificada en el primer bimestre del año, es decir, calculan el equivalente trimestral o anual, respectivamente, de lo que ocurrió en los meses de enero y febrero pasados. ¿Para qué sirve, y para qué no sirve, hacer este referido cálculo?

Para saber más sobre esto entrevisté al japonés Shizuo Kakutani (1911-2004), quien generalizó un teorema de punto fijo originalmente planteado por Luitzen Egbertus Jan Brouwer. Ambos merecen figurar en el Libro Guinness de los Récords, porque la prueba original de Brouwer ocupó cinco páginas, y la de Kakutani, apenas tres. A mediados del siglo XX, Kenneth Joseph Arrow y Gerard Debreu utilizaron los teoremas de punto fijo para explicitar de manera rigurosa las condiciones requeridas para que exista un equilibrio general competitivo.

Por favor, explique intuitivamente el concepto de equivalencia.

-Uno de los indicadores del tablero de los automóviles es el velocímetro. ¿Qué significa que la aguja marca 70 kilómetros? No que el rodado y su conductor recorrerán 70 kilómetros en la próxima hora (este último podría parar para comer, en cuyo caso en los próximos 60 minutos no recorrerá nada). Significa que si durante la próxima hora el auto siguiera a la velocidad que desarrolla en ese instante, en la próxima hora recorrerá 70 kilómetros. En otros términos, el velocímetro del auto calcula la equivalencia horaria de la velocidad que el rodado tiene en ese preciso instante.

-¿Cómo se usa la equivalencia en economía?

-Si los precios aumentaron 10% en dos meses, y continuaran subiendo a la misma velocidad durante los próximos diez, la tasa anual de inflación sería de 77%. Si el PBI de una economía aumentó 87% durante una década, subió 6,5% equivalente anual.

-¿Para qué sirve calcular la equivalencia?

-Para comparar. Ejemplo: qué producto bruto interno (PBI) creció más rápido, ¿el del país A, que aumentó 45% en 8 años, o el del país B, que subió 60% en 12 años? No es fácil contestar a simple vista. Respuesta: el PBI del país A creció 4,8% equivalente anual, mientras que el del país B subió 4% equivalente anual. Ergo, el PBI del país A creció más rápido que el del país B, si ignoramos qué ocurrió con el PBI del país A durante los 4 años que siguieron a los 8 para los cuales se cuenta con información.

-Por lo que veo la equivalencia es un concepto "teórico".

-En el sentido que usted lo dice es tan teórica la tasa de inflación equivalente anual como la información que surge del velocímetro del auto. No conozco quejas de los conductores, referidas a que el velocímetro es "teórico". Se trata de saber usar la información.

-¿Sobre la base de qué se puede pronosticar la tasa de inflación?

-Sabemos sobre la base de qué no se puede pronosticar. Que en los últimos 12 meses los precios mayoristas hayan aumentado 24% me dice muy poco acerca de lo que pueden llegar a subir en los próximos 12. Al mismo tiempo, si estoy en un proceso de aceleración, la anualización de la inflación verificada en un período más reciente resulta más realista que la inflación de los últimos 12 meses, pero de suyo la equivalencia tampoco sirve para hacer pronósticos.

-¿Qué se necesita para pronosticar la tasa de inflación de manera confiable?

-Nada más ni nada menos que un modelo macroeconométrico, basado en la realidad, que incorpore las futuras medidas del gobierno. Pero olvídese; tal modelo no existe y no va a existir.

-¿Cómo tomamos las decisiones, entonces?

-Estando todo el día "al pie del cañón" para operar en una realidad inevitablemente muy fluida, y por consiguiente enormemente cambiante. Las autoridades siguen exigiendo información histórica sobre precios, costos, producción, ventas, que ni a los propios empresarios les sirve para adoptar decisiones. En la Argentina 2014 los empresarios están tan ocupados que a veces no les queda tiempo para trabajar, y eso que con la expectativa de caída del volumen de venta y producción motivos de fuerte preocupación no les faltan.

-Don Shizuo, muchas gracias..

Para mediados de 2014 Bitcoin valdrá $10

FINANCE PROFESSOR: Bitcoin Will Crash To $10 By Mid-2014

MARK T. WILLIAMS, CONTRIBUTOR

In Bitcoin World, a week can be the equivalent of a decade.

At the start of December, Bitcoin topped out at over $1,200 as e-currency evangelists trumpeted the endless possibilities to be unleashed, comparing it to the breakthroughs not achieved since the start of the internet revolution.  Bitcoiners claimed market disruption would bring credit card companies and payment platforms such as Western Union to their knees.  Some even claimed that Bitcoin would supplant the U.S. dollar as the new global reserve currency.  Adding more helium to the story, the Winklevoss twins of Facebook fame, not being shy about talking up their own book, predicted prices would rise to a staggering $40,000 per coin.

And from January to December 2013, markets obeyed with prices rising over 8,000 percent.  In the mist of this hype, it appeared that the Bitcoin Revolution was on its way to transforming the economy, putting central bankers out of work and minting new e-currency millionaires daily.  Bitcoin was priced for perfection. This past week, however, the market didn’t stick to the script.  Instead it began to challenge the rhetoric, knocking prices down as low as $535, a drop of about 55 percent from recent highs.  The market has finally realized that hype alone cannot support lofty prices.  Bitcoin is not a legitimate currency but simply a risky virtual commodity bet.

Flawed DNA

Since inception, Bitcoin has had a flawed DNA.  It was dreamed up in a virtual world -- by computer geeks -- but was to be applied in the real world.  Bitcoin is steep in Libertarian and anti-Fed dogma but weak in understanding of how global economics, central banking policies and financial markets function.  The lifeblood of the global capital markets is money – greenbacks -- transactional currency that facilitates commerce.  Virtual currency can create value and efficiency but it needs to be linked to fiscal and monetary policy.  To assume currency can be computer generated, run in a decentralized manner and outside of the central banking system and controls is farcical and economically dangerous.

For currency to be adopted as a medium of exchange there has to be trust in the ability to honor the underlying obligation and the ability for central banking policy to control inflation.  Historically the Fed has done a remarkable job maintain an average inflation rate of no greater than 2.5 percent.  Given that two-thirds of U.S. GDP is driven by consumption, price stability in currency is essential.  Without it, GDP growth is retarded and standard of living shrinks. 

Even from a basic operational standpoint there are major flaws in Bitcoin structure.  For example, it is assumed that miners will behave in a responsible way and not game the system for greater financial reward.  Ignored is the human element and need for controls to keep pace as increases in market prices increase incentives to cheat.  Fraud is also on the rise.  Recently reported was that $220 million in Bitcoins were stolen and not recovered (Business Insider, 12/4/13).

Meantime, the inherent secrecy of coin ownership decreases the ability to prevent and potentially solve crimes.  There is also little legal protection for investors and significant financial risk if an owner’s hard drive gets corrupted, the computer is stolen or lost, rendering Bitcoin Wallets permanently lost.  Should transfer instructions be incorrect and payments credited to a wrong account, Bitcoin transfers are not easily reversible.  Moreover, the Bitcoin authenticity process also takes time which is not conducive to high volume retail sales where customers want to get in, pay for their goods and get out with no delay. In contrast, storeowners will be hesitant to have customers walk out the door with product, especially if authenticity process is not completed.

Unfit as a Currency

Bitcoin lacks the essential attributes that are needed to support a widely recognized transactional currency.  If Bitcoin was allowed to proliferate as a currency it would produce greater economic uncertainty, reduced trade and lower individual standard of living.

Bitcoin has not taken off as a transactional currency and is further undermined by the fact that the majority of Bitcoin owners hoard e-coins. The more hoarded the less available to buy goods and services and spur economic growth.

In Bitcoin World it is not uncommon for prices to change by 20 or 30 percent in a given day, making Bitcoin toxic to economic growth.  Price swings produce conflicting behavior.  Retailers work on tight margins, sometimes as low as 10 percent.  Such daily price fluctuations would eliminate all profit and inflict needless losses.  Unless retailers want to be in the commodity trading business, they would not be interested in taking Bitcoin risk.  At restaurants, Bitcoiners expecting coin values to drop might rush to pay for dinner even before the first entree arrives while restaurateurs would be motivated to delay payment until the drop occurred.  If Bitcoin owners believe value would increase, they would hoard more coins and velocity of money would decline, harming economic growth.

In this Bitcoin World of currency uncertainty, guessing and risk, commerce would decline and bartering would increase.  Naturally, as Bitcoin price swings increased, the number of businesses willing to accept e-currency risk would decline.  This is why in recent weeks, as large price movements have occurred, we have seen more credible retailers saying “No” to Bitcoin. 

High-Risk Commodity

Bitcoin has been trading like an out-of-control rollercoaster with price movements in 2013 climbing from $13 to $1,200 and then in only a week, careening down to a low of $535.  This high-test virtual commodity has 8 times the volatility of the S&P 500 and presents significant liquidity risk.  There are now over 12 million Bitcoins outstanding.  This volume of ownership has not been bear-market tested and if enough sellers try to run for the door it is not clear that existing infrastructure is capable of executing trade orders without significant time delays and price risk. 

The buying and selling of Bitcoin is also controlled by only a handful of exchanges in places like China, Slovenia and Bulgaria.  These exchanges are based on a peer-to-peer model and regulation is light with price disparities between exchanges commonplace. Exchange bankruptcies are not uncommon.  In November, GBL, a Hong Kong based Bitcoin exchange closed it’s doors, costing investors over $4 million. As a virtual commodity, it is a high-risk bet in a wild-west atmosphere, requiring speculators to stay cautiously alert.

China Pricked the Bubble

Every asset bubble has three stages; growth, maturity and pop.  Growth started in 2011, followed by the maturity stage in 2013 and now the pop stage.  The pin that burst the Bitcoin hyper bubble was China.

Ironically, China, the second largest economy in the world, helped push Bitcoin prices to the clouds and now is pulling prices back to earth.  In the last week, China has delivered three knockdown punches.  First the central bank forbade its banks from accepting Bitcoin as currency.  Then, Baidu, China’s Google equivalent, announced it would no longer process Bitcoins.  Finally, China banned third-party payment companies from transacting with Bitcoin exchanges.  This last announcement significantly weakens market liquidity for BTC China, the largest Bitcoin exchange.  By voting “No” on Bitcoin, China fueled greater market skepticism.  Markets have already responded by lopping off, at the low, $6 billion in Bitcoin investment value.

Other wealthy and powerful countries have taken a similar position, warning against the risks of this wannabe currency.  Moves by European Banking Authority representing the largest economy in the world, France, the fifth largest economy and Norway, the wealthiest in Scandinavia all point to a growing number of roadblocks.  Last month, Fed Chairman Ben Bernanke indicated e-currency “may have long-term promise” but his statement was not a ringing endorsement for Bitcoin adoption.  To the contrary, as large price swings continue, U.S. and other G20 countries will raise concerns, restrictions and begin clamping down on virtual currencies. 

Bitcoin has seen an end to its hyper price run-up and can no longer support being priced for perfection.  Unlike gold which has tangible value, Bitcoin is backed by hopes/dreams and only worth what people are willing to pay.  As it becomes increasingly evident that Bitcoin will not be the global currency standard, but simply a novel idea that will be improved upon by more nimble competitors such as Litecoin, restrictions and new regulations will be imposed and prices will plummet.

I predict that Bitcoin will trade for under $10 a share by the first half of 2014, single digit pricing reflecting its option value as a pure commodity play.  Miners/speculators will be best served to acknowledge the meltdown has begun, act quickly and take fleeting profit off the table. 

(Williams, a former commodities trading floor senior executive and Federal Reserve bank examiner, teaches finance at Boston University School of Management.)

Business Insider