Por Ricardo Moreno *
Desde Estocolmo

Los economistas Robert F. Engle, estadounidense, y Clive W. J. Granger, británico, fueron galardonados el miércoles con el Premio Nobel de Economía 2003 por desarrollar métodos de análisis de series temporales (seguimiento de la evolución del PIB, de los precios, la cotización de acciones o los tipos de interés) que permiten un mejor estudio de los riesgos en las economías y, sobre todo, en los mercados financieros.
Como el año anterior, el Nobel de Economía recayó en científicos que han dedicado su trabajo a demostrar con fórmulas teóricas comportamientos de la realidad económica. La Academia de las Ciencias sueca destacó que los trabajos de ambos investigadores han permitido avances notables en la teoría económica, que se basa en las series temporales, es decir, series cronológicas de datos que permiten ver las relaciones y evoluciones y comprobar las hipótesis teóricas. Las series sirven para hacer un seguimiento de datos, como puede ser la evolución de los precios, de los tipos de interés, del crecimiento económico o de los mercados bursátiles teniendo en cuenta la volatilidad. Ya desde los ochenta, los dos científicos desarrollaron métodos estadísticos que sirven para poder utilizar mejor dos características centrales de muchas series temporales: la volatilidad variable en el tiempo, y la llamada “no-estacionalidad”. Hasta ese momento la estadística utilizaba métodos menos exactos, pues analizaban los datos desde la perspectiva de una volatilidad constante, es decir, que no tenían en cuenta que esos cambios casuales pueden variar en el tiempo, algo de especial importancia a la hora de evaluar los riesgos en los mercados bursátiles.
Gracias al trabajo de los premiados es posible, por ejemplo, integrar dentro de una serie temporal (pongamos de la evolución del índice general de la Bolsa de Madrid) las oscilaciones casuales, a veces más fuertes y otras veces moderados, registradas en ese parqué. El aporte de Robert Engle (nacido en 1942 en Siracusa, Estado de Nueva York), fue fundamental al definir el concepto conocido internacionalmente con la sigla ARCH (Heteroscedasticidad Autorregresiva Condicional), que permite conocer las propiedades de muchas series cronológicas y desarrollar un método que hace posible modelar estadísticamente la volatilidad de numerosas series temporales.
El modelo ARCH se ha convertido en una herramienta imprescindible no sólo para los investigadores sino también para los analistas de los mercados, que los utilizan para evaluar riesgos de gestión. Por su parte, Clive Granger (nacido hace 69 años en Swansea, Gales) demostró que el análisis de datos no constantes mediante métodos estadísticos de análisis de series constantes podía llevar a conclusiones erróneas. Determinó además que combinaciones específicas de series temporales variables pueden comportarse como series constantes y por lo tanto conseguir resultados estadísticamente correctos. Es lo que Granger bautizó como “cointegración”. En la práctica esto significa que algunas perturbaciones casuales, por ejemplo del PIB, pueden mantenerse en el tiempo. Según los expertos, el Banco de Inglaterra y el Tesoro británico, por ejemplo, basan buena parte de su rendimiento técnico y sus predicciones en métodos desarrollados por Granger.

* De El País, de Madrid. Especial para Página/12.