19/11/2014

Vaca Muerta y la utilidad de los mercados de predicción.

Por Marcelo Rinesi.

Lo que suceda con Vaca Muerta es una de las dos o tres preguntas abiertas más importantes para el futuro de la Argentina, pero su respuesta está lejos de ser tan clara como a veces se la presenta.


Las incertidumbres comienzan con la magnitud precisa de los recursos recuperables (de por sí un complejo problema geofísico, cuya respuesta no deja de ser una estimación constantemente revisada por expertos), pero no terminan allí. El impacto económico de Vaca Muerta también dependerá de la evolución de las tecnologías de extracción, la disponibilidad de fuentes alternativas y el patrón de crecimiento de demanda energética en distintos países del mundo vinculados al crecimiento y caída de sus economías… sólo por mencionar factores “duros”. Factores socio-políticos, empezando por la fortaleza y estabilidad del sistema político argentino, también influirán en el impacto real en la vida cotidiana de los potenciales beneficios de Vaca Muerta (Noruega no es Arabia Saudita y ninguno de los dos es Nigeria).

Ninguna persona tiene o puede tener toda la información necesaria para hacer una buena evaluación del devenir de Vaca Muerta a pesar de que cada factor específico es el campo de estudio de disciplinas particulares. Lo que nos falta en la práctica (y esto es cierto para la mayoría de las preguntas complejas que abarcan múltiples disciplinas, en otras palabras, la mayoría de las preguntas importantes) es una manera de integrar sus conocimientos de la mejor manera posible.

Los medios de comunicación son el escenario donde tiene lugar la mayor parte de estos debates, pero son mecanismos notoriamente ineficientes para integrar grandes volúmenes de información compleja. Esto es una consecuencia directa de sus incentivos: a pesar de que hay un enorme valor social para este tipo de análisis en profundidad, hay poca o ninguna demanda de los consumidores. La cantidad de lectores de los análisis académicos más reducidos es a menudo insuficiente para justificar los costos involucrados.

Los gobiernos, principales fuentes de fondos para proyectos de interés público, son en general reacios a financiar este tipo de análisis ya que los beneficios políticos de Vaca Muerta como posibilidad (para usar el ejemplo que nos ocupa) son más valiosos en el corto plazo que cualquier conocimiento detallado de las probabilidades concretas. Después de todo, el horizonte de un gobierno rara vez está más lejos que las próximas elecciones.

En principio, las economías capitalistas tienen una opción mucho mejor a mano, que de hecho utilizamos para integrar información de diferentes personas miles de millones de veces al día: crear mercados y observar los precios. Es la forma en la que asignamos productos a estantes, personas a puestos de trabajo, etc. y, aunque estos sistemas están lejos de ser perfectos, cuando son gestionados adecuadamente funcionan mejor que otros mecanismos. La razón fundamental detrás de esto es la historia básica de los mercados: si alguien tiene más información que el resto del mercado puede hacer una fortuna operando en el mismo y, al reaccionar los precios a estas operaciones (y aprender los otros operadores a estas acciones), el mercado termina incorporando la nueva información.

Esto no quiere decir que los mercados sean siempre buenas herramientas de predicción. Son, por supuesto, vulnerables a burbujas y pánicos, pero el problema más grave es simplemente que los bienes rara vez tienen una relación directa con las preguntas que queremos responder. Considere el precio de la ADR de YPF (https://www.google.com/finance?q=NYSE:YPF): su precio ha sido influenciado por el descubrimiento y validación de Vaca Muerta, pero un gran número de otros factores también influyen, desde características regulatorias específicas, hasta el flujo y reflujo general de fondos desde y hacia la bolsa en comparación con otras inversiones. Intentar leer el futuro de Vaca Muerta (incluso sin mirar los más complejos problemas de largo plazo del impacto económico y político) a partir de un precio de mercado es rara vez un enfoque fructífero. Las complejas estrategias utilizadas para el manejo de derivados tienden a oscurecer aún más la relación entre precios y los eventos del “mundo real” que queremos predecir.

Sin embargo, hay una herramienta específicamente diseñada para aprovechar los mecanismos de integración de información de los mercados de manera que deja de lado algunos de estos problemas. Muy apropiadamente, son llamados mercados predictivos o “predictive markets”. En su funcionamiento son poco más que mercados electrónicos de opciones (instrumentos financieros que dan derecho a cobrar una suma determinada sí un cierto evento toma lugar), pero por la forma en cómo estas opciones están diseñados (por lo general como apuestas específicas sobre acontecimientos no financieros concretos), la relación entre los precios y las probabilidades es más transparente que en otros mercados, y carteras más complejas hacen posible los llamados “mercados de predicción combinatorios”, en los que es posible leer la predicción del mercado de cualquier combinación específica de eventos.

Los mercados predictivos han tenido hasta ahora una historia relativamente larga aunque poco espectacular que se remonta a la hoy olvidada primera vez que alguien apostó. Mercados bien conocidos como el Iowa Electronic Markets o Betfair han alcanzado capacidades predictivas a la par con los mejores expertos, y muchas organizaciones como Google, Intel, y HP, utilizan o han utilizado mercados de predicción internos para predecir la demanda de productos y recursos propios.

HP fué una de las primeras compañías en utilizar mercados predictivos con su proyecto BRAIN, en el que sus empleados podían apostar sobre, e.g., las ventas totales de la empresa en el siguiente cuatrimestre. Así HP encontró que los mercados internos integran información de esta clase de manera más eficiente que las cadenas jerárquicas de reportes y predicciones (las cuales adolecen de los problemas esperables de manipulación política). Google también utilizó un sistema similar para predecir, entre otras cosas, las probabilidades de eventos como el lanzamiento de productos para una fecha específica (una cuestión en la que consistentemente los desarrolladores individuales tienden a hacer predicciones más acertadas que las enunciadas por los project managers).  En la mayoría de los casos, cuando los mercados de predicción internos fueron cerrados esto no se debió a los malos resultados, sino a preocupaciones legales sobre el uso de información interna para ganancia personal.

El hecho de que nuestros sistemas legales y organizacionales no están configurados para permitir este tipo de integración de la información es análogo a un escenario en el que tengamos grandes reservas de petróleo no convencional, los prototipos de tecnologías capaces de extraerlas, pero estemos legalmente impedidos de hacerlo no por preocupaciones ambientales, sino más bien porque… Bueno, la respuesta más sencilla a esta pregunta es que la gente no legalizan su competición si pueden evitarlo y quienes toman las decisiones no son diferentes.

Sea o no que Vaca Muerta proporcione grandes beneficios al país es una de las preguntas clave para el largo plazo de la Argentina y tener mercados predicción sería una de las mejores maneras de saberlo con antelación (y, lo que es más importante, encontrar maneras de aumentar la probabilidad de que esto suceda).

Ya sea o no que los mercados de predicción lleguen a ser usados de manera sistemática es también una pregunta abierta, una con implicancias tal vez incluso más grandes en el largo plazo. Su historia hasta el momento no es una de logros a gran escala (excepto en el limitado campo de la economía mundial), pero la misma lógica del mercado indica que, a medida que las organizaciones buscan todas las ventajas posibles de información e inteligencia sobre sus competidores, los mercados predictivos encontrarán un lugar acorde con su poder. En el largo plazo para todos — y en el corto plazo para cualquiera que los implemente adecuadamente.