Querido lector,
El tema de hoy es sobre un libro escrito por un economista llamado Russ Roberts. Todavía no existe y él ni siquiera sabe que lo escribirá, pero debería hacerlo.
El libro trata sobre la lección más importante que me enseñó. Y después de escucharlo durante una hora cada semana durante 14 años, me enseñó mucho.
El podcast de Russ Econtalk probablemente ha tenido un mayor impacto intelectual en mí que cualquier otra cosa en mi vida. Lo principal es hacer preguntas perspicaces de la manera correcta para descubrir con qué frecuencia lo que suponemos está mal. En otras palabras, se trata de verdades sorprendentes.
¿Los derivados, por ejemplo, causaron la crisis financiera? ¿O culpa a reempacar préstamos subprime en vehículos de propósito especial y CDO?
Considere una explicación alternativa. ¿Qué sucede si los números y supuestos de estos derivados se basan en información incorrecta, información fraudulenta? ¿Qué pasaría si los CDO fueran realmente a prueba de AAA si la información en la que se basa la calificación fuera correcta? ¿Qué pasaría si el colapso nunca hubiera sucedido sin las mentiras que los prestatarios y prestamistas originales habían anunciado?
Entonces la culpa sería de los estafadores, no de los magos de las matemáticas que supuestamente hicieron explotar el sistema financiero. Y si compara a los prestatarios de alto riesgo que hicieron sus solicitudes de préstamo con sus declaraciones de impuestos, obtendrá una brecha bastante grande. En otras palabras, fue el fraude hipotecario en el proceso de elaboración lo que posteriormente engañó todo.
Para la mayoría de las personas, esto cambia fundamentalmente la forma en que se describe la crisis financiera de 2008.
Me refiero a este ejemplo porque sucedió lo mismo aquí en Australia. El fraude hipotecario era rampante. Pero esta es otra historia.
Hay un cierto tipo de malentendido que los podcasts de Russ a menudo descubren. Lo que llamo la tiranía del denominador ha vuelto ahora más que nunca.
La afirmación básica es que nuestras suposiciones, creencias y opiniones se basan en malentendidos de los datos en los que se basan. Y a menudo este malentendido se basa en lo que yo llamo el denominador. Me refiero al número inferior en una fracción, pero en un sentido vago.
Aquí hay un ejemplo simple. Según una medida, el tráfico aéreo no se estrelló tan mal. Wolf Street explica los números:
"El factor de carga de pasajeros en toda la industria, el porcentaje de asientos disponibles, se mantuvo en un mínimo histórico del 57.6% en junio, 26.8 puntos porcentuales menos que en junio del año pasado".
¿Una disminución del 27% al 58%? Eso no suena tan mal. United Airlines, por ejemplo, informa "70 por ciento de los asientos ocupados". No es exactamente un colapso catastrófico cuando se viaja, ¿verdad?
Pero el denominador es engañoso.
Cuán lleno está cada avión no tiene en cuenta la reducción en el número de aviones que vuelan. Si el tráfico aéreo se reduce a la mitad pero la mitad de los vuelos se cancelan, el factor de carga de pasajeros permanece estable. Wolf Street tiene los números correspondientes:
"En junio, la capacidad de toda la industria, medida en kilómetros de asientos disponibles (ASK), seguía disminuyendo un -80,1% en comparación con junio del año pasado, pero ligeramente por debajo de mayo (-86%)".
Es desastroso ¿Pero ves cómo un malentendido o mal uso del denominador en los datos iniciales dio la impresión incorrecta?
El mejor ejemplo de la tiranía del denominador es que aprendí de Russ Roberts. Se trata solo de las estadísticas de desigualdad.
La narrativa popular dice que la desigualdad se sale de control. Y economistas como Thomas Piketty se están volviendo famosos por qué.
El denominador ha cambiado.
Pero, ¿qué pasa si la mayoría o incluso todo el aumento de la desigualdad medida tiene poco que ver con la desigualdad en sí misma? Solo cambia el denominador.
Por ejemplo, la mayoría de las medidas de desigualdad utilizan datos del hogar. Pero lo que constituye un hogar típico ha cambiado dramáticamente en los largos períodos en que se mide la desigualdad. El denominador ha cambiado.
La proporción de familias centrales con una sola fuente de ingresos ha disminuido dramáticamente. Los hogares de bajos y altos ingresos se han vuelto comunes en ambos lados. Los hogares monoparentales, los hogares con dos ingresos y sin hijos, los pensionistas y muchas otras combinaciones han aumentado en número. Este es un cambio que refleja las crecientes estadísticas de desigualdad en lugar de la desigualdad misma.
Otro ejemplo son los hábitos matrimoniales de las personas de hoy. Tienden a casarse con personas con el mismo nivel de ingresos que el suyo. Esto se muestra como una desigualdad en los datos al duplicar el efecto del ingreso de un hogar.
Luego está la movilidad de los ingresos. La desigualdad de ingresos a menudo se mide en quintiles: 20% de grupos de hogares. Por ejemplo, el quintil inferior en comparación con los ingresos del quintil superior se compara con el tiempo. Los ingresos del quintil inferior no han aumentado significativamente, mientras que el del quintil superior ha aumentado.
¿Puedes ver el error? Es el denominador: la suposición de que los mismos hogares estarán en los mismos quintiles con el tiempo. Lo cual no es cierto.
En el curso de la vida, las personas se mueven entre quintiles. Especialmente en ciertos países como Estados Unidos, donde la movilidad de los ingresos es alta.
Debido a sus largos estudios, los estudiantes de medicina y derecho pasan tiempo en el quintil inferior antes de subir al quintil superior cuando ingresan al mercado laboral. Y luego probablemente volverán a caer en el quintil más bajo cuando se retiren. Sin embargo, esta impresionante contribución a la desigualdad no refleja que sean pobres o desfavorecidos.
Una forma de adaptarse a esto es tener en cuenta la desigualdad de riqueza, no solo la desigualdad de ingresos. Sin embargo, esto muestra muchas cosas que a los luchadores por la igualdad no les gusta reconocer. Al igual que las naciones escandinavas que encabezan las listas en términos de desigualdad de riqueza. Hay menos movilidad de ingresos en estos países, lo que deja a los ricos ricos y pobres pobres, pero los ingresos se distribuyen de manera más uniforme.
No es una cuestión de debate de igualdad. Se trata de cómo las peculiaridades en la naturaleza de los datos tienen más impacto en el resultado que lo que estamos tratando de medir. Los cambios en los hogares, los cambios en la movilidad de los ingresos y mucho más están detrás de la llamada "creciente desigualdad".
Este tipo de problema se aplica a todas las series de datos a largo plazo. Por ejemplo, modelar el cambio climático depende en gran medida de las proyecciones de población, no solo de las emisiones por persona.
¿Qué pasa si el número de personas en 2100 es un tercio por debajo de las proyecciones climáticas de las Naciones Unidas, como afirma un nuevo estudio de Lancet? ¿Qué pasa si este número de personas, no nuestra intensidad de emisión, es la clave real de la cantidad de emisiones que preocupan a los investigadores climáticos? ¿Dónde estarían los activistas del cambio climático? Subsidiar los condones?
En Mónaco, tenemos un ejemplo divertido de la tiranía del denominador. Según World Prison Planet, el 100% de la población carcelaria en Mónaco son delincuentes extranjeros. La razón es obvia, por supuesto. Solo una quinta parte de la población en Mónaco proviene de Mónaco ...
El denominador explica las estadísticas, no una ola de crímenes extraños o discriminación xenófoba por parte de la policía de Mónaco. Aunque los activistas sin duda protestarían si estuvieran al tanto de las estadísticas y pudieran darse el lujo de estar en Mónaco.
Como mencioné anteriormente, COVID-19 ha puesto todo esto en primer plano más que nunca. Los modelos, las proyecciones y las suposiciones sobre el virus fueron ridículamente erróneos. Y las personas obtienen una comprensión intuitiva de cómo y por qué. Despiertan a la tiranía del denominador.
Por ejemplo, la segunda ola que vemos en los medios es más el resultado de pruebas más altas que un mayor número de infecciones. Si tiene una población con un cierto número de personas infectadas y realiza pruebas duplicadas, encontrará el doble de personas con COVID-19. Sin embargo, esto refleja el denominador: la cantidad de pruebas, no la cantidad de personas con COVID-19.
El obsequio en el cálculo es la tasa de respuesta positiva: cuántas personas dieron positivo en la prueba. Este porcentaje ha disminuido en muchos lugares para los cuales los medios están generando temores de la segunda ola.
Las estimaciones de los peligros iniciales de COVID-19 cometieron el mismo error. Tomaron la cantidad de muertes en China y las dividieron por la cantidad de casos reportados para determinar la tasa de mortalidad. Sin embargo, el denominador es engañoso porque refleja el número de pruebas y no el número de personas con COVID-19. COVID-19 había resultado mucho más que positivo, por lo que la muerte fue en realidad mucho menor.
Los experimentos con cruceros fueron ignorados, a pesar de que eran una placa de Petri perfecta. Todas las variables eran conocidas: la tiranía del denominador no funcionaba.
Barry Norris dijo en su boletín Argonaut Capital:
"Ya ha habido muestras de población alternativas basadas en evidencia (es decir, teorías basadas en hechos): la más conocida es el Crucero Diamond Princess; A finales de febrero, más de la mitad de todas las infecciones confirmadas ocurrieron fuera de China. "Los cruceros son como un experimento ideal para una población cerrada", dijo el profesor de medicina de Stamford, John Ioannidis. "Saben exactamente quién está allí y en riesgo y pueden medir a todos".
"En cuarentena durante más de un mes después de un brote de virus, todo el crucero fue probado repetidamente con 3.711 pasajeros y tripulantes con una edad promedio de 58 años. A fines de marzo había 705 casos (tasa de infección general del 19%) y seis muertes (una tasa de mortalidad de solo el 1%) (finalmente un total de 14). Esto se compara con 116 muertes que se habrían predicho utilizando el modelo imperial.
"Más de la mitad de los casos de cruceros eran asintomáticos en un momento en que la" ciencia "oficial detrás del cierre, el profesor Neil Ferguson (Reino Unido), rechazó la falta de evidencia de una alta proporción de casos que fueron tan leves que no tenían síntomas y el Dr. Anthony Fauci (EE. UU.) Había escrito en el New England Journal of Medicine que con una alta proporción de casos asintomáticos, la tasa de mortalidad por COVID "se parecería a la influenza estacional severa" (una declaración que ahora hace parece, al menos en su entusiasmo por una solución de vacuna) han olvidado claramente).
"Las muertes en cruceros fueron solo en el grupo de edad de más de 70 años. Aunque el tamaño de la muestra de Diamond Princess era pequeño, sigue siendo el predictor más temprano y más preciso de mortalidad, infección y casos asintomáticos16. Extrapolar estos datos a una población más amplia y más joven lógicamente conducen a una corrección descendente en el riesgo de mortalidad y una corrección ascendente en el nivel de casos asintomáticos. Los brotes de COVID a bordo de barcos navales con poblaciones más jóvenes confirmaron esto: solo 1 muerte y 3 casos de 1,156 infecciones en el USS Theodore Roosevelt en el hospital; cero muertes de 1,046 Los casos confirmados en el Charles de Gaulle, e incluso en barcos que no pudieron lograr un distanciamiento social efectivo, la tasa de mortalidad por virus fue un grave riesgo para la salud pública, pero ciertamente no fue la "gripe española".
Las muchas comparaciones entre los datos de COVID-19 de las naciones son quizás el mejor ejemplo de la tiranía del denominador que se hace público.
Primero, se comparó el número de personas infectadas entre naciones, lo que hizo que Italia se viera terrible.
Pero, ¿qué hay de adaptarse al tamaño de la población, la edad y muchas otras cosas? Si hace eso, la clasificación de los países con desastre de COVID 19 cambiará dramáticamente. Bélgica se ve mal.
Gran Bretaña tomó la pole position en términos de muertes reales. Hasta que la gente se dio cuenta de que cualquier persona que alguna vez tuvo COVID-19 y murió por una causa posterior se consideró que murió de COVID-19. The Guardian tiene la cita:
"Una fuente del Ministerio de Salud y Asuntos Sociales resumió esto de la siguiente manera:" Es posible que haya dado positivo en febrero, no tuvo síntomas, luego se subió a un autobús en julio y se registró como una muerte de Covid. "
Por supuesto, cada analista tiene una agenda diferente y ajusta el denominador un poco diferente para lograr el resultado deseado. Esa es la tiranía de las cosas. La complejidad de los datos facilita la torsión.
El denominador que ejerce su tiranía es el dinero.
Los defensores del bloque comparan Suecia con Noruega y Dinamarca. Los activistas contra el bloqueo comparan Suecia con Nueva York. Cada vez, el denominador domina el análisis.
Los mercados financieros son otro buen ejemplo de la tiranía del denominador en acción. La forma en que se miden los rendimientos puede ser profundamente engañosa. El denominador que ejerce su tiranía es el dinero.
Los mercados bursátiles están aumentando a largo plazo, pero no están ajustados por inflación e impuestos. El valor del dinero está disminuyendo, pero las ganancias de capital no tienen en cuenta la inflación, lo que hace que las comparaciones a largo plazo sean engañosas. Sin mencionar la composición cambiante del índice bursátil. Otro denominador engañoso.
El próximo drama de la deuda del gobierno será otro ejemplo del tiránico debate racional.
El gobierno no tiene derecho al PIB. El índice de deuda generalmente citado es, por lo tanto, muy engañoso. El denominador correcto para la relación no es el PIB, sino los ingresos fiscales: los ingresos reales del gobierno.
Espero haberte dado una lista lo suficientemente larga de ejemplos para ayudarte a descubrir lo que significa para ti. Russ Roberts podría haber explicado mejor el fenómeno.
Cuando vea un análisis de un tema de debate, pregúntese si el cambio medido realmente tiene lugar en el denominador y no en el numerador que se señala como importante.
Hasta la proxima vez,
Nickolai Hubble, Para facturación diaria Australia
La contribución Tyranny of the Denominator Dominates apareció por primera vez en Daily Reckoning Australia.
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