La ciència i la realitat financera.
Mauro acababa de cumplir 28 años y tenía que tomar
una decisión. Nacido en una humilde familia brasileña, Mauro había completado
una carrera académica estelar. Después de una brillante licenciatura de física
en Rio de Janeiro, consiguió una beca para el programa de doctorado en
cosmología del King’s College de Londres.
Ahora, con el título de doctor bajo el brazo, Mauro
tenía que decidir su futuro: ¿continuar en el mundo académico o trabajar para el
sector privado? El comienzo de la vida profesional de cualquier joven
investigador es extraordinariamente exigente. A menudo, este periodo consiste en
mudanzas entre países, poca estabilidad laboral y salarios muy bajos. Mauro se
había casado dos años antes y su mujer acababa de dar a luz a su primer hijo,
así que aceptó una oferta para trabajar en un banco de inversión de la City de
Londres.
Desde los años 90, miles de investigadores en física
y matemáticas han seguido la misma trayectoria que Mauro. A medida que avanzaba
el proceso de globalización económica, los mercados financieros crecieron
exponencialmente. Los bancos de inversión y los hedge funds necesitaban
nuevos talentos para crear complejos productos financieros. ¿Qué mejor que
reclutarlos desde el mundo académico donde los salarios son tan bajos? En la
industria financiera, a profesionales como Mauro se les conoce como “quants”, un
diminutivo para “analistas cuantitativos”.
El sueño de utilizar modelos matemáticos para
predecir los mercados financieros es muy antiguo. Si gracias a herramientas
analíticas podemos predecir los eclipses de Luna para los próximos 10.000 años,
¿por qué no encontrar las ecuaciones que nos permitan hacernos millonarios?
El mundo financiero creyó encontrar su santo grial
en el año 1973. Dos economistas estadounidenses, Fischer Black y Myron Scholes,
publicaron una ecuación que permitía estimar los precios de ciertos contratos
financieros conocidos como “derivados”. En pocas décadas, el mercado de estos
complejos instrumentos movería cientos de billones de dólares. Black y Scholes
fueron galardonados con el Premio Nobel de Economía en el año 1997.
A los inversores les gusta el riesgo, siempre y
cuando puedan ponerle un precio. Los nuevos talentos matemáticos parecían
capaces de cuantificar los riesgos de instrumentos financieros cada vez más
complicados. Con la seguridad que proporcionaban los analistas cuantitativos,
los managers de los bancos se lanzaban a crear productos aún más
sofisticados.
Mauro fue asignado a un equipo que trabajaba sobre
el mercado inmobiliario estadounidense. Su tarea consistía en comprar miles de
hipotecas a los bancos y englobarlas en un instrumento llamado “obligación de
deuda colateral”, que luego vendía por trozos a otros inversores. En el año
2000, David X. Li, un matemático que trabajaba para JP Morgan, había publicado
una fórmula que permitía cuantificar los riesgos de este producto. Usando la
fórmula de Li, las agencias de rating calificaron con una triple-A muchas
obligaciones de deuda colateral, lo que aumentó el apetito de los inversores por
estos instrumentos. Esa demanda provocó que los bancos comenzaran a dar
hipotecas a personas que difícilmente podrían devolverlas.
Hasta mediados de 2007, todo el mundo parecía feliz.
Los bancos de inversión anunciaban cada trimestre beneficios de miles de
millones de euros y analistas cuantitativos como Mauro se embolsaban jugosos
bonus.
Hoy sabemos que aquella fiesta terminó con el mayor
descalabro del sistema financiero desde la Gran Depresión. Muchas bancos sólo
sobrevivieron gracias a las inyecciones de dinero público.
¿Cómo pudieron las matemáticas fallar tan
estrepitosamente? Las ecuaciones son construcciones precisas. El problema es que
cualquier modelo matemático de la realidad reposa sobre ciertas hipótesis y
simplificaciones. Por ejemplo, la fórmula de Li fue derivada utilizando los
datos del mercado inmobiliario durante los últimos 20 años, un periodo de tiempo
donde los precios siempre habían subido.
Cuando estalló la burbuja, esos modelos ya no
reflejaban la realidad. Mauro cuenta que sólo en una de las semana de noviembre
de 2008, se produjeron 7 eventos para los que sus modelos daban una probabilidad
de 1 vez cada 20.000 años.
El problema no fueron las fórmulas, sino la
confianza ciega que estas generaron. Como todo el mundo creía
comprender los riesgos, la complejidad del sistema creció hasta volverse
incontrolable.
Millones de personas en todo el mundo están
sufriendo las consecuencias. Además, los miles de cerebros que absorbió el mundo
financiero suponen un terrible desperdicio de talento: ¿cuántos avances
científicos habríamos logrado si genios como Mauro se hubiesen dedicado a la
medicina o la física?
Alberto Sicilia, Los físicos y matemáticos que hundieron Wall Street, Público, 19/09/2012
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