SOBRE LA REALIDAD, EL FUTBOL, LA ESTADÍSTICA Y OTRAS PASIONES.

Transcripción

1 SOBRE LA REALIDAD, EL FUTBOL, LA ESTADÍSTICA Y OTRAS PASIONES. DAVID ESTEBAN RODRIGUEZ GUEVARA ECONOMISTA ESPECIALISTA EN FINANZAS MAGISTER EN ADMON FINANCIERA DOCENTE ITM Cada cuatro años vemos que el mundo se paraliza por un evento sórdido, lleno de fiesta y emoción que se refleja en 64 partidos conocido como mundial de futbol, muchas son las personas que hacen gloria y gala de su nación usando la vestimenta de su selección sea en las gradas del país anfitrión o en la sala de la casa con unos amigos y unas cuantas cervezas (como se prefiera y como el presupuesto alcance) y como era de esperarse el mundial de 2014 realizado en Brasil fue un mundial lleno de todos los condimentos, goles, alegrías, tristezas, faltas, penales, e inclusive fracturas y en este en particular hasta mordiscos, todo un agasajo. Perfecta oportunidad fue para muchos como simple diversión, eventos de reunión familiar, eventos empresariales, promociones en bares y restaurantes que explotaron comercialmente el evento, o en algunos casos, para los ludópatas como un evento para apostar sea entre los amigos, en las empresas con las pollas mundialistas o en algunos casos en casas de apuestas, pero para otros, fue la oportunidad de un análisis del azar estadístico predictivo basado en regresión estadística, con fines lucrativos, mejor conocidas como apuestas, esto tuvo una fuerte concurrencia de entidades bancarias y financieras para hacer gala de la especulación altamente confiable ; entidades como Bloomberg, Goldman Sachs, Itaú, ING y otras instituciones financieras y bancarias que hicieron revuelo semanas antes de iniciar el mundial donde pronosticaban tanto los resultados de los partidos como la evolución del mundial y claramente quien sería el flamante campeón de esta vigésima copa mundo. Pues en resultado de dicha parafernalia estadística donde cada entidad demostraba sus modelos con fortaleza y seriedad, con simples cálculos estadísticos y matemáticos se hizo una revisión de los resultados de los modelos de predicción usados por Goldman Sachs y Bloomberg que ofrecieron al público sus resultados en tiempo real, y particularmente para el caso de Bloomberg que hizo un interesante ejercicio de mostrar todas las variables posibles de análisis de cada equipo y resultados con curvas de normalidad y verosimilitud de goles por partidos, probabilidades de acierto, probabilidades de empate, ganancia y claramente perdida, estadísticas de cada equipo y en fin, cualquier cantidad de variables que hacen que los modelos de estas entidades sean sumamente eficientes, pero como la realidad llega coja, pero llega, también llego el final del mundial y el fin de las estadísticas, y estos fueron los resultados:

2 Grafica 1. Goles pronosticados Bloomberg Sports Goldman Sachs 8% 6% no 92% no 94% Grafica 2. Partidos pronosticados Bloomberg Sports Goldman Sachs Acierta 45% Acierta 41% No Acierta 55% No Acierta 59% Tabla 1. Elementos estadísticos de importancia de las dos entidades frente a la realidad Bloomberg Goldman 1 Realidad Goles Promedio 1,4 2,4 2,6 Máximo de goles Desviación frente a la media 0,77 0,82 1,77 Goles pronosticados Solo para 48 partidos en goles

3 Goles Goles - Como se aprecia, las predicciones en ningún punto acertaron, aunque los goles promediados por Goldman se acercaron más a la realidad, no se puede determinar a ciencia cierta si dichas predicciones son más o menos precisas por la falta de datos de 12 partidos, lastimosamente solo precisaron quienes pasarían a las siguientes rondas. - Como se vio en la realidad, el partido de Brasil y Alemania llego a tener el máximo de 8 goles (7 para Alemania y 1 para Brasil), se encontró particularmente que Bloomberg fue más conservador que Goldman sachs que se aventuró a determinar más goles para los encuentros de grupos. - Las desviaciones de goles frente a la media en el evento fue de casi 2 goles por partido, para Bloomberg los pronósticos arrojaron solo 90 goles bajo su modelo, y para 48 partidos de Goldman se pronosticaron 118, esto demuestra que los modelos de pronósticos siempre toman variables diferentes y se comportan de acuerdo a la realidad empleada para la medición. Con estos datos meramente podemos decir lo siguiente: Que las estadísticas matan el romance de la aleatoriedad y el curso natural de las cosas, y que no todos los modelos por más datos que contengan son más precisos y perfectos, siempre habrán faltantes y sobrantes; esto se demuestra con la siguiente comprobación grafica; 8 6 Grafica 3. Goles: Pronostico Vs Realidad Bloomberg Partidos Realidad Pronostico Grafica 4. Goles: Pronostico Vs Realidad Goldman Sachs Partidos Realidad Pronostico

4 Los modelos sean estadísticos, econométricos, financieros y hasta físicos siempre se evalúan bajo condiciones de idealidad, las regresiones asumen un comportamiento histórico donde se espera que los errores y las distorsiones de la información sean linealizadas en el modelo y medibles y explicados lo más que se pueda; como se aprecia, los resultados de los modelos en la cantidad de goles pronosticados por partido son muy estables frente a los resultados reales (muy lineales explicando que en el juego nunca habrá mas de 3 goles máximo por partido); todos los preceptos de las variables, los usos matemáticos, las simulaciones, las ecuaciones y ponderaciones de resultados usando los datos del pasado no fueron nada efectivos en la predicción de los resultados tanto de los goles como de los partidos. Bien lo expresan Taleb (2007) y Khaneman (2011), que los eventos propiamente dichos son efectos aleatorios de la realidad, y que la estadística de la medición de dichos eventos son meramente un producto de un pensamiento de que la historia sigue un curso lineal cuasi perfecto y medible, quitándoles su naturaleza y volviéndolos una presencia absoluta en los modelos. Un dato en particular de esta afirmación solo se demuestra con las observaciones de Bloomberg sobre la cantidad de goles que se anotarían en el mundial, como se dijo anteriormente se asumieron 90 goles como predicción estadística, un promedio de 1,4 goles por partido; pero, si se revisa la media de los goles de cada mundial estas se normalizan desde el mundial de 1962 una media de 2,6 goles en 14 mundiales de futbol; idealmente se evaluaron 90 goles mostrando todas las fortalezas de los equipos, pero históricamente se ve que las cosas son diferentes y pareciera que no obedecieran ese orden natural de la regresión, claramente y sin descontar el modelo ese fue su resultado y matemáticamente es robusto pero sumamente irreal. Grafica 5: Promedio de goles por Mundial 2 Promedio Goles Media 3,0 2,9 2,8 2,8 2,8 2,8 2,6 2,6 2,6 2,4 2,3 2,3 2,2 2,2 2,3 2,1 2, Este precepto que no solo es único en el mundo del futbol, también se observa cotidianamente en ámbitos financieros y socioeconómicos; ahora ya los goles no son goles sino indicadores 2 Los datos de 1930 a 1958 se excluyen para efectos prácticos de entendimiento por mostrar medias muchos más altas por contener partidos con cantidades de goles fuera de lo común.

5 económicos y las variables obedecen a la información en los sectores y la industria que asumen postulados precisos para la predicción de eventos modelables que confían en un dato único o un rango pequeño de resultados predecibles. Pero que sucede cuando estas predicciones fallan como en este caso que menos del 7% de los casos acertó en los goles?, o menos del 50% de los partidos fueron acertados?. La respuesta entonces es que confiar en los resultados de un modelo al 95% igualmente es confiar en un universo abstracto. Hay teorías que hacen que los modelos sean simulables y muestren un posible esquema de la realidad, pero el solo hecho de ignorar a la realidad como un todo, y demostrar que cada evento y cosa en la vida es medible, revelaría un serio problema de análisis de la realidad; siguiendo este orden de ideas entonces las crisis y las guerras serian pronosticables con años de anticipación y que la cantidad de muertos por estas podrían ser contabilizadas con ojo de cirujano, cosa que lastimosamente no es cierta, pero entonces para evitar un sesgo personal hay que tener muy en cuenta que el futuro es siempre incierto, y que aunque matemáticamente los modelos sean robustos y perfectos, siempre habrán condiciones de incertidumbre que desmeriten la información contenida, sean dos ejemplo España y Brasil; quién pensaría que Países Bajos podría cobrarle 5 goles a España en el debut y que Alemania humillaría tremendamente a Brasil en semifinales?, obviamente el lector dirá que ese evento es inmedible y fuera de lo común como para tomarlo en cuenta, claramente eso les paso a estas dos entidades que intuitivamente predisponen las condiciones de idealidad, tomando un fragmento de la realidad que se ajusta al estudio que se quiere revisar, produciendo finalmente una variable que jamás se contempla y se convierta en un sesgo tan grande como una goleada o la pérdida de un fondo de inversión; justamente de eso se trata, no todo se puede medir, o cual modelo incluyo la variable mordida de Luis Suarez en la derrota frente a Colombia?. Con todo lo anterior, la realidad de los eventos solo se puede medir en el momento que se conoce y que lo demás es una APROXIMACION ESTADISTICO-PROBABILISTICA de un evento totalmente desconocido probado matemáticamente; si se tiene en cuenta que la aproximación y probabilidad son sinónimos de yo me imagino y no del eso es, entonces son medidas parcializadas y subjetivas analizadas en esa realidad abstracta creada por un imaginario de pensamientos, teorías, causalidades, indicadores e idoneidades. La probabilidad nos da un acercamiento pero se puede considerar una fatalidad crear una condición de fe ciega ante el entorno de un solo valor y más aún si es probabilístico; recordemos el ejercicio de los dados: si uno tira un dado al aire (bajo condiciones de extrema idoneidad) la variable aleatoria en este caso sería exclusivamente el resultado de la cara que nos salga y que existe una probabilidad de 1/6 de que caiga en cualquier cara, entonces si uno indica al observador que en un solo tiro hay una probabilidad de 1/6 que caiga en el número 2, Ud. creería ciegamente en ese valor? Y más cuando existen 5/6 de probabilidad de que caiga en el resto? (y recuerde, no se asumen otras variables, como viento, velocidad del lance, distancia de caída, resistencia al viento, peso del dado y etc.), así que considerar un punto tan especifico nos da una idea de un evento pero se enfoca demasiado la mirada en el resto de eventos posibles. Lo mismo sucedió con la finalísima del mundial, muchas de estas entidades financieras consideraron el hecho que Brasil seria campeón, pero como no considerar el resto del sumario?, apostarle al número más probable es solo apostarle a una eventualidad abstracta e idónea, no solo

6 Brasil no fue campeón sino que además salió humillado y con Neymar seriamente lesionado, y el campeón resulto ser Alemania que tenía probabilidades más bajas; ojo!, que esto no significa que sea un error el cálculo o que las entidades son ineficaces y que merecen reproche, significa que apasionarse con un cálculo de una eventualidad, en una serie de variables, medida en una ecuación no predice el futuro, esta solo predice una posible chance de acierto de dicho calculo, y que si no se toma con el debido conocimiento perfectamente se traduce en muchos casos en perder miles de dólares en una empresa o en una negociación de inversión si al caso financiero vamos. Aunque medir el futuro también ha sido como el de los adivinos y los míticos oráculos una obsesión para los economistas, financistas y hasta ingenieros, no hay que olvidar que siempre habrá condiciones de aleatoriedad que ni las matemáticas pueden condensar en un solo punto. Por tanto, es un acierto que si bien el mundo económico mide los riesgos financieros con modelos, también llegan a tener errores y por mucho que intenten predecir un fracaso o un acierto siempre habrá modelos perfectamente matemáticos y realmente ineficaces. BIBLIOGRAFIA Kahneman, D. (2012). Pensar rápido, pensar despacio. Debate. Taleb, N. N. (2008). El cisne negro: el impacto de lo altamente improbable. Círculo de Lectores.