Mientras que en las ciencias naturales un experimento de laboratorio puede aislar varios elementos y sus movimientos pueden seguirse, no hay equivalente en la disciplina económica. La introducción de la econometría y la construcción de modelos es un intento de producir un laboratorio donde se puedan realizar experimentos controlados. La idea de tener un laboratorio de este tipo es muy atractiva para economistas y políticos, ya que una vez que el modelo se construye y se respalda como una buena réplica de la economía, los políticos pueden evaluar los resultados de diversas políticas. Se argumenta que esto mejorará la eficiencia de las políticas gubernamentales y, por lo tanto, conducirá a una economía mejor y más próspera. También se sugiere que el modelo puede servir como árbitro para validar varias ideas económicas. Además de evaluar el impacto de varias políticas, el otro propósito de un modelo es proporcionar una indicación sobre el futuro. Mediante métodos matemáticos y estadísticos, un constructor de modelos establece relaciones entre diversas variables económicas. Por ejemplo, los desembolsos de los consumidores personales están relacionados con el ingreso personal disponible y las tasas de interés, mientras que el gasto de capital fijo se explica por el stock de capital pasado, las tasas de interés y la actividad económica. Una colección de estas diversas relaciones estimadas, es decir, ecuaciones, constituye un modelo econométrico. Una comparación de la bondad del ajuste entre la simulación dinámica y los datos reales es importante para evaluar la confiabilidad de un modelo. (En una simulación estática, el modelo se resuelve utilizando variables rezagadas conocidas. En una simulación dinámica, el modelo se resuelve empleando sus propias variables rezagadas generadas). La prueba final del modelo es su respuesta a un cambio de variable de política, como un aumento en los impuestos o un aumento en los desembolsos del gobierno. Mediante una evaluación cualitativa, un constructor de modelos decide si la respuesta es razonable o no. Una vez que el modelo se construye con éxito, está listo para ser utilizado. ¿Son válidos los modelos matemáticos en economía? Al aplicar las matemáticas, la economía dominante intenta seguir los pasos de las ciencias naturales. En las ciencias naturales, el empleo de las matemáticas permite a los científicos formular la naturaleza esencial de los objetos. Mediante una fórmula matemática se captura la respuesta de los objetos a un estímulo particular en una condición determinada. En consecuencia, dentro de estas condiciones dadas, se obtendrá la misma respuesta una y otra vez. Sin embargo, el mismo enfoque no es válido en economía, ya que se supone que la economía se ocupa de los seres humanos y no de los objetos. Según Mises en Human Action , La experiencia con la que tienen que lidiar las ciencias de la acción humana es siempre una experiencia de fenómenos complejos. No se pueden realizar experimentos de laboratorio con respecto a la acción humana. La principal característica o naturaleza de los seres humanos es que son animales racionales. Usan sus mentes para mantener su vida y su bienestar. Sin embargo, el uso de la mente no es un procedimiento automático, sino que cada individuo emplea su mente de acuerdo con sus propias circunstancias. Esto imposibilita captar la naturaleza humana mediante fórmulas matemáticas, como se hace en las ciencias naturales. Seguir el análisis cuantitativo implica la posibilidad de la asignación de números, que pueden estar sujetos a todas las operaciones de la aritmética. Para lograr esto, es necesario definir una unidad fija objetiva. Sin embargo, tal unidad objetiva no existe en el ámbito de las valoraciones humanas. Sobre esto, Mises escribió en Human Action : "No hay, en el campo de la economía, relaciones constantes y, en consecuencia, no es posible medir". No existen estándares constantes para medir la mente, los valores y las ideas de los hombres. Las personas tienen la libertad de elegir para cambiar de opinión y realizar acciones contrarias a lo observado en el pasado. Debido a la naturaleza única de los seres humanos, los análisis en economía solo pueden ser cualitativos. Las metas o fines individuales establecen el estándar para valorar los hechos de la realidad. Por ejemplo, si el objetivo de un individuo es mejorar su salud, entonces establecerá qué bienes beneficiarán su salud y cuáles no. Entre los que lo beneficiarán, algunos serán más efectivos que otros. Sin embargo, no hay forma de cuantificar esta eficacia. Todo lo que se podría hacer es clasificar estos bienes de acuerdo con la efectividad percibida. El uso de las matemáticas en economía plantea otro problema grave. El empleo de funciones matemáticas implica que las acciones humanas son puestas en marcha por varios factores. Por ejemplo, contrariamente a la forma de pensar matemática, los desembolsos individuales en bienes no son "causados" por ingresos reales como tales. En su propio contexto, cada individuo decide cuánto de una determinada cantidad de ingresos se utilizará para el consumo y cuánto para el ahorro. Si bien es cierto que las personas responden a los cambios en sus ingresos, la respuesta no es automática, como lo describe una fórmula matemática. Un aumento en los ingresos de un individuo no implica automáticamente que su gasto de consumo seguirá su ejemplo. Cada individuo evalúa el aumento de ingresos en función de las metas que desea alcanzar. Por lo tanto, podría decidir que es más beneficioso para él aumentar sus ahorros que aumentar su consumo. Desde esta perspectiva, un modelo econométrico, que es una colección de varias ecuaciones, es una descripción engañosa del mundo real de los seres humanos. En el mundo de los modelos econométricos, los individuos se reducen a robots que responden mecánicamente a un cambio en diversas variables de conducción. Por qué la distribución de probabilidad no es relevante en economía La construcción del modelo econométrico, además de las matemáticas, también emplea probabilidad. ¿Qué es probabilidad? La probabilidad de un evento es la proporción de veces que ocurre el evento en un gran número de intentos. Por ejemplo, la probabilidad de obtener cara cuando se lanza una moneda es de 0,5. Esto no significa que cuando se lanza una moneda diez veces, siempre se obtengan cinco caras. Sin embargo, si el experimento se repite una gran cantidad de veces, es probable que se obtengan cabezas el 50 por ciento de las veces. Cuanto mayor sea el número de lanzamientos, más probable será la aproximación. En economía, no nos ocupamos de casos homogéneos. Cada observación es única. En consecuencia, no se puede establecer una distribución de probabilidad. (Nuevamente, la distribución de probabilidad se basa en el supuesto de que estamos tratando con casos homogéneos). Tomemos, por ejemplo, las actividades empresariales. Si estas actividades fueran homogéneas, con distribuciones de probabilidad conocidas, entonces no necesitaríamos emprendedores. Un emprendedor es un individuo que organiza sus actividades para conocer las necesidades futuras de los consumidores. Sin embargo, los requisitos de las personas nunca son constantes con respecto a un bien en particular. Dado que las actividades empresariales no son homogéneas, esto significa que no se puede formar una distribución de probabilidad para los rendimientos empresariales. La suposición que hace la economía dominante, que la distribución de probabilidad es válida en economía, conduce a resultados absurdos, ya que describe no un mundo de seres humanos que ejercitan sus mentes para tomar decisiones, sino máquinas. El empleo de probabilidades implica que un proceso aleatorio generó los diversos datos económicos, de manera similar a lanzar una moneda. Tenga en cuenta que aleatorio significa arbitrario, es decir, sin método o decisión consciente. Sin embargo, si este fuera el caso, los seres humanos no podrían sobrevivir por mucho tiempo. Para mantener su vida y su bienestar, los seres humanos deben actuar consciente y decididamente. Deben planificar sus acciones y emplear los medios adecuados. Otros problemas en el uso de modelos econométricos Dado que los seres humanos se rigen por la libertad de elección, es probable que diversos análisis de políticas mediante modelos, conocidos como análisis "qué pasaría si" o análisis multiplicadores, generen resultados cuestionables. Al realizar el experimento de "qué pasaría si", como regla, un constructor de modelos utiliza un modelo dado cuyos parámetros de ecuaciones permanecen intactos. Sin embargo, esto es cuestionable. Por ejemplo, digamos que el constructor del modelo quiere evaluar el efecto de un cambio en los desembolsos del gobierno en varios mercados. Es muy probable que un cambio en los desembolsos del gobierno afecte los parámetros de varias ecuaciones. Si el constructor del modelo ignorara esto y dejara intacta la estructura de las ecuaciones, esto significaría que los individuos de la economía dejarían de estar vivos y, de hecho, quedarían congelados. Sobre esto, Mises escribe en The Ultimate Foundation of Economic Science : Como método de análisis económico, la econometría es un juego infantil con cifras que no aporta nada al esclarecimiento de los problemas de la realidad económica. Otro problema importante con la mayoría de los modelos econométricos a gran escala es que están diseñados según las líneas del pensamiento keynesiano. La principal variable en estos modelos es el producto interno bruto (PIB), que se explica dentro del marco del modelo por las interacciones entre varios datos agrupados, conocidos como agregados. La interacción entre varios agregados en el marco del modelo da la impresión de que la economía se trata del producto interno bruto, no de los seres humanos y la vida humana. Obviamente, esto va en contra del hecho de que todo en el mundo humano es causado por la conducta intencionada del hombre. Para mejorar la capacidad de un modelo econométrico como herramienta de pronóstico, la capacidad predictiva de cada ecuación en el modelo se compara con los datos reales. La diferencia entre los datos reales y los datos obtenidos de las ecuaciones, es decir, el término de error (también conocido como factor de suma), se extrapola hacia adelante y se incorpora a las ecuaciones del modelo. En muchos casos, el pronóstico producido por un modelo econométrico está fuertemente influenciado por el factor de suma, que permite al constructor del modelo forzar el resultado del pronóstico de acuerdo con sus "intuiciones". Todo esto arroja dudas sobre los procedimientos científicos empleados por la modelización econométrica. Fuente: mises.org/wire/