QUIZÁS, QUIZÁS, QUIZÁS. SOBRE EPISTEMOLOGÍA Y AGENCIAS DE RATING.

¿Qué tiene que ocurrir en el mundo para que yo tenga razón cuando digo "Napoleón Bonaparte murió en 1821"? Parece que está bastante claro: lo que tiene que suceder es que Napoleón Bonaparte muriera, efectivamente, en 1821 (el "efectivamente" sobra, efectivamente). No voy a entrar en la discusión sobre los matices que a esta respuesta más o menos trivial pueden añadírsele, sino que me quiero referir a una pregunta un poquito más complicada, aunque muy parecida: ¿qué tiene que ocurrir en el mundo para que yo tenga razón cuando digo "la probabilidad de que el Real Madrid gane la Liga de Campeones al menos una vez en los próximos diez años es del 60 %"? ¿Qué cosas tendrían que suceder para que mi afirmación fuese verdadera?

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¿Que el Madrid gane la Champions en alguno de esos años? Bueno, no tiene por qué. El hecho de que el Madrid gane ese campeonato en ese período, cualquier número de veces que lo haga, parece ser compatible con que la probabilidad de que lo gane sea el 60 %. Es más, incluso si no gana la Champions ninguno de esos años, eso también es compatible con que hubiera una probabilidad del 60 % de que la hubiese ganado. ¿Qué puede ser, entonces? Se admiten sugerencias. A mí, personalmente, no me convencen mucho ninguna de las alternativas que conozco.

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Otra pregunta relacionada es, obviamente, la de en qué circunstancias puedo estar yo RACIONALMENTE JUSTIFICADO al afirmar que la probabilidad de que el Madrid gane la Champions en los próximos 10 años es del 60 %. En este caso tengo algunas ideas un poco más sólidas. Mi sugerencia es que las "condiciones de asertibilidad" de una frase como esa son condiciones ellas mismas estadísticas: estoy tanto más justificado al afirmar que hay una probabilidad del X% de que suceda A, cuanto más cerca esté del X% la frecuencia de veces en las que ocurren aquellas cosas que yo digo que tienen un X% de probabilidades de ocurrir. Un poco más formalmente: estoy justificado al afirmar que p(A)=X%, si f(A/yo digo que p(A) = X%) =X% (o sea, si la frecuencia con la que ocurre A cuando yo digo que tiene una probabilidad de X% de ocurrir, es justo del X%, o estoy tanto más justificado cuanto menor sea la diferencia entre esa frecuencia y X).

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Veámoslo con un ejemplo que viene muy al caso estos días: las agencias de rating. Supongamos que yo tengo un bono español y un bono alemán, ambos a 5 años y ambos por 1000 euros. ¿Por qué uno de ellos da un interés mayor que el otro? O, lo que es lo mismo, ¿por qué uno de ellos lo puedo vender por más dinero que el otro? Al fin y al cabo, ambos bonos te darán 1000 euros al cabo de los cinco años, exactamente igual. Los bonos no son como los coches o los melocotones, en el sentido de que dos coches o dos melocotones pueden ser distintos: uno puede tener mejor sabor (uno de los melocotones, quiero decir), uno puede gastar menos gasolina (uno de los coches, ça va de soi), etc. Pero los bonos son certificados a cambio de dinero contante y sonante. Entonces, ¿por qué no valen lo mismo, si su valor nominal es igual?

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La respuesta, obviamente, es por el diferente riesgo de impago de ambos bonos. Si uno de ellos es más probable que no te lo paguen, o que te paguen una parte menor (porque el Estado quiebre, porque establezcan un impuesto ad hoc, etc.), o que decidan reducir unilateralmente la cantidad correspondiente a los intereses, etc., entonces es lógico que la gente sólo esté dispuesta a pagar los mismos 1.000 euros por ese bono que por el otro, si el primero ofrece un tipo de interés un poco (o un mucho) más alto. El precio real del bono dependerá, por tanto... ¿de qué?, ¿del riesgo "real" de impago? Pues aún no... En realidad, dependerá del riesgo de impago que la gente (los posibles compradores) crean que tiene ese bono. O ni siquiera. En realidad, el precio dependerá de la creencia que tiene cada posible comprador en cual es la creencia que tienen los demás compradores en el posible impago del bono. En estas creencias influyen tanto los "datos objetivos" como la percepción y la interpretación subjetivas de los datos objetivos, como la percepción subjetiva de las interpretaciones subjetivas de los datos objetivos... Un sin dios, vaya (es lo que John M. Keynes comparó con un "concurso de belleza", en una de las metáforas más famosas de la historia de la ciencia económica, y una de las razones por las que las cotizaciones de los valores financieros son tan jodidamente difíciles de predecir).

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¿Para qué sirven las agencias de rating? Pues sirven precisamente para ofrecer a los atribulados posibles compradores de bonos (y otros títulos), una mínima información objetiva en ese mar de subjetividad. Ahora bien, lo que no me parece muy correcto es la forma cualitativa de ofrecer esa información. Naturalmente, las agencias miden el riesgo de un bono, no directamente como el riesgo de que el bono se deje de pagar a su vencimiento, sino como una estimación del precio esperado del bono a lo largo de su vida. Si un emisor de deuda recibe una calificación baja por parte de la agencia, eso no significa necesariamente que la agencia opine que es probable que el emisor entre en quiebra. Sólo significa que la agencia estima que es probable que el precio del bono baje en el futuro (la agencia se toma el trabajo de predecir, en parte, las opiniones de los demás agentes sobre el precio del bono, opiniones que son las que determinan en última instancia el precio del bono).

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A mí me parecería mucho mejor, en cambio, que, puesto que la única posible CAUSA de un valor real mayor o menor del bono es la posibilidad de insolvencia, quiebra, etc., de la institución emisora del bono, la agencia se tomara la molestia de ofrecer, no información cualitativa sobre la evolución previsible del precio del bono, sino una estimación cuantitativa, con dos cojones, de la probabilidad de impago. "Yo me juego tal y tal a que la probabilidad de que la Comunidad de Madrid (p.ej.) no pague las obligaciones que le vencen dentro de 3 años, es del 15 %".

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El boletín de la agencia de calificación sería, de este modo, una lista de predicciones estadísticas. ¿Y cómo valorarlas? Pues justo con el criterio que dije más arriba: en un período dado, la agencia "acierta" si, de las cosas que dijo que iban a pasar con un 15 % de probabilidad, han pasado por término medio en un 15 % de casos. Y en cada boletín, la agencia estaría obligada a publicar la tasa de acierto en sus predicciones hasta el momento. Vamos, pura "responsabilidad" (o "accountability") epistémica.

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