El 19 de octubre de 1987 fue un día nefasto para las bolsas y para el sistema financiero-especulativo ya entonces dominante en el concierto mundial: el Dow Jones cayó el 23% -caída record en un día, superior a las registradas en 1929; el Standard&Poor’s 500 cayó el 20%; y el precio de los futuros indexados, utilizado por los aseguradores de carteras, cayó el 29%. Y preconizó lo que sería una de las bases de las crisis posteriores, y en particular de la crisis de 2007-2008 de cuyas consecuencias totales no nos hemos reestablecido: el uso de algoritmos y modelos matemáticos para la gestión financiero-especulativa y para la regulación pública del sistema financiero mundial.

Con respecto al papel de los algoritmos, en el origen de la crisis estaba el modelo Black-Scholes de valoración de opciones, con gran influencia en la expansión exponencial, a partir de la década de 1970, de los mercados de derivados financieros[1], en un marco en el que la hipótesis neoliberal de la “eficiencia de los mercados financieros maduros” se sustentaba en su supuesta función de arbitraje, en la existencia de una información pública sobre empresas y actividades completa y fiable, en la inexistencia de capacidad de control o influencia de ciertos operadores (mercado de competencia cuasi perfecta) y en la desautorización de la lógica de la especulación, que poco podría hacer en este marco “ideal” en el que los modelos garantizaban el precio de equilibrio a largo plazo. Modelo que propició que Scholes fuera uno de los agraciados, en 1997, del equivalente al Premio Nobel en Economía: el Premio Sveriges Riksbank de Ciencias Económicas en Memoria de Alfred Nobel.

Pero junto al creciente uso de esos algoritmos y modelos económicos, en la base de estas crisis hay que situar también la creciente imaginación y complejidad del sistema financiero-especulativo mundial y, en concreto en la base de la citada crisis de 1987, la creación del Chicago Board Options Exchange (CBOE), inaugurado en 1973, que fue el primer mercado bursátil organizado del mundo dedicado en exclusiva a la comercialización de opciones[2], en la actualidad ampliamente replicado en todo el mundo. Les costó que los reguladores aceptaran su funcionamiento, pero consiguieron convertir las opciones en contratos normalizados en un mercado organizado en el que los operadores profesionales podían competir para comprar y vender opciones.

En este marco, el modelo de Black-Scholes utilizaba la «volatilidad registrada o implícita» (magnitud derivada de las desviaciones típicas en las fluctuaciones registradas de precios históricos) de las acciones bursátiles subyacentes para definir los supuestos precios de equilibrio. Precios que fueron referentes también para los aseguradores de carteras que, a medida que la escala de los mercados de derivados aumentaba a partir de la década de 1980, con una amplia e “imaginativa” variedad de productos financieros novedosos, utilizaban el modelo de Black-Scholes para determinar una cartera continuamente ajustada de activos que reprodujera la rentabilidad del derivado; pero, a su vez, en un círculo retroalimentado, utilizaban el coste de la cartera para fijar el precio del derivado y cubrir a su vez ese derivado usando la propia cartera, con lo que cayeron en lo que se denomina «trampa gamma», en la que la cobertura requerida por el modelo que sustenta su comercialización de derivados los obligaba a comprar el activo subyacente en escala creciente a medida que el precio de éste aumentaba, o a venderlo a medida que su precio bajaba.

El desplome de 1987 se generó por las ventas crecientes de los aseguradores de carteras que utilizaban el modelo intentando frenéticamente aumentar sus coberturas a medida que los precios caían, dejando claro que el uso de un modelo como el de Black-Scholes en «cobertura»[3] alteraba el mercado del instrumento subyacente de modo tal, que debilitaba la supuesta dinámica de precios del modelo, con consecuencias acumulativas que fueron desastrosas dicho 19 de octubre de 1987, obligando a intervenir a la Reserva Federal de EEUU para evitar lo que pudo ser una quiebra en cadena con consecuencias fatales para el sistema. Proceso que preconizaba lo que sería posteriormente la situación de 2007-2008.

Aprendida la lección se cambiaron y complejizaron algoritmos, modelos e hipótesis de funcionamiento, pero se siguieron –y se siguen- utilizando modelos en el sistema económico-financiero con funciones reguladoras (públicas o privadas) cuyo conocimiento por especuladores financieros les permiten sortear y manipular los resultados de su aplicación en beneficio propio. Y no es nuevo destacar que eso es lo que ocurrió en la crisis bancaria mundial de 2007-2008, cuestionando la estabilidad del capitalismo de libre mercado y llevando a muchos a pensar –con poco acierto- que el neoliberalismo agonizaba[4].

La Reserva Federal consiguió con bastante rapidez convencer a los participantes en el mercado de que pondría suficientes fondos a su disposición como para salvar a los principales bancos de Estados Unidos que estaban al borde del colapso. Los principales países de la OCDE hicieron lo mismo y establecieron programas de estímulo fiscal, a la vez que sus bancos centrales inundaban la economía con dinero y dejaban caer los tipos de interés prácticamente a cero. La actividad económica se desplomó, junto con el empleo, a la vez que los propietarios individuales hipotecados sufrían desahucios y elevadas pérdidas en sus inversiones inmobiliarias. Las desigualdades sociales se incrementaron fuertemente tras la crisis, reforzando el proceso inherente al capitalismo postindustrial, globalizado y financiarizado, que ya había establecido elevados niveles de desigualdad a través de la deslocalización productiva a países de salarios más bajos, el señalado aumento “imaginativo” de las rentas del capital a través de la ingeniería financiero-especulativa, el debilitamiento de la posición de los sindicatos, y la fragmentación de la solidaridad de los trabajadores, como resultado también de la revolución científico-técnica y de las comunicaciones.

Los “big data”, el “mining data”, la “inteligencia artificial” y el “machine learning”, a los que nos hemos referido ampliamente en otros artículos de esta Sección, están permitiendo profundizar y ampliar una economía, sociedad y relaciones productivas con una gestión de base algorítmica cada vez más considerada como “caja negra” para la mayoría de sus gestores, que son desconocedores de los algoritmos y procesos implícitos a las conclusiones de los modelos. Y no es nuevo señalar, como las experiencias antes señaladas nos muestran, que la aplicación de los algoritmos en la economía financiero-especulativa no evita que los especuladores más avispados, conocidos los algoritmos, encuentren comportamientos para sacar beneficio propio actuando contra las previsiones del modelo.

Por otra parte, los modelos usados en ciencias sociales, en finanzas, en economía o en técnicas de planificación, como por ejemplo el Modelo de Cuatro Etapas para diseñar las carreteras adecuadas a la satisfacción del tráfico futuro, o Modelos más complejos para prever cuantitativamente la superficie urbana necesaria para un crecimiento de las ciudades ajustadas a la demanda previsible y la localización de dichas superficies, siempre han sido cuestionados, desde el principio de su desarrollo “in extenso” en la década de los sesenta del siglo pasado, por su capacidad de incidir en la reproducción de las dinámicas sociales al calibrarse y promover la reiteración y perpetuación de las dinámicas históricas que les han servido de base. Todos los algoritmos/modelos tienen efectos “causales” sobre la dinámica que reflejan y reproducen y, según cuál sea su base e hipótesis de partida pueden llevar a situaciones/escenarios contradictorios. Un buen ejemplo al respecto, al que nos hemos referido varias veces en esta Sección, es, precisamente, el resultado diferenciado de esos algoritmos/modelos sobre el mercado de futuros asociados al precio del petróleo, y los derivados de la lógica e hipótesis de modelos que reflejan el denominado “peak oil”, o de los que se centran en la constatación del alza en los costes de producción del petróleo ante la reducción de los recursos de bajo coste de extracción.

El principio de precaución defendido en materia ambiental y muy poco presente en el sistema financiero-especulativo mundial -que sienta sus bases en la obtención del máximo beneficio privado individualizado, sólo conseguible aumentando el ventajismo que da el conocimiento o el poder, o con el aumento del riesgo de la inversión- se basa en suponer un mundo en el que la catástrofe es un suceso probable, con el objetivo, precisamente, de reducir las posibilidades de esa catástrofe.

Las políticas basadas en ese principio de precaución utilizan los modelos con el objetivo consciente de investigar Escenarios y líneas de actuación que permitan evitar las situaciones catastróficas que pueden derivarse de la reproducción o de las tendencias implícitas en la calibración e hipótesis de funcionamiento de los modelos correspondientes. Escenarios de Cambio Climático del IPCC, los Planes de Transición Energética, o los Planes de Transición Hídrica, de Prevención de la Sequía o de Inundaciones son ejemplos concretos de este tipo de enfoque.

Pero su viabilidad depende en gran parte de una cierta estabilidad socioeconómica y política. La crisis de 2007-2008 se produjo en un marco distinto al de la situación global actual, pero persisten muchos factores y tendencias de riesgo en muchos países desarrollados, como el incremento de presidentes defensores del autoritarismo y del neoliberalismo nacionalista, las rebajas tributarias que debilitan la capacidad de actuación del sector público, una expansión record de la deuda pública estatal y mundial, un auge económico decreciente acompañado de una disrupción tecnológica y de una economía digital creciente, y una subida continuada de los indicadores de las bolsas mundiales acompañada de crecientes temores sobre su perdurabilidad, que, conjuntamente en un marco en el que el sistema financiero-especulativo sigue teniendo un peso desmesurado, pueden poner en marcha “opciones” que apuesten por la «corrección» de los precios bursátiles y de los mercados de futuro que, si lo hacen a la velocidad y con la acumulación implícita a los nuevos mecanismos automáticos/algoritmos de toma de decisiones, reproduzcan procesos similares a los ocurridos en 1987 y 2007/2008 comentados en estas páginas.

Ante esta situación global sobre la que Gobiernos como el de España tienen escasa capacidad de actuación, es fundamental el conseguir, al menos, que nuestro país evite Gobiernos derechistas que se sumen a una dinámica global de graves repercusiones para la mayoría de la población y para el propio Planeta, y en los que partidos como VOX no se repriman en solicitar información para ejecutar políticas de caza de brujas, como han iniciado en Andalucía, en un marco en el que, además, la “identidad o firma digital de las personas” –como hemos señalado en otros artículos de esta Sección- permite la fácil identificación de posibles “represaliables”. Lo que exige un amplio movimiento no sectario de todos los partidos progresistas y de izquierda, incluidos los Verdes, que sea capaz de generar ideas que infundan esperanza e inspiración a las personas de tendencia progresista convencidas, pero también a las desilusionadas con los partidos existentes.

Defender la dignidad del trabajo y de los trabajadores, la ética profesional y social, la gestión pública en base al bien común, frenar la contrarreforma socioeconómica asociada a una revolución científico técnica y digital controlada por el capital, que actúa contra la sociedad del bienestar en base a los principios del neoliberalismo imperante, y conseguir una reforma social democrática e igualitaria que tenga en cuenta la sostenibilidad medioambiental a largo plazo y el equilibrio y cohesión territorial, son retos difíciles de alcanzar en un marco en el que también presiona la desindustrialización, el deterioro de las estructuras institucionales y organizativas sustentadoras de la sociedad del bienestar, como los sindicatos, la utilización de las migraciones como riesgo para los ciudadanos residentes, y la idea de los poderes económicos y de los partidos que sustentan, de que el crecimiento económico es prioritario, cuestionando, por inviable, el actual Estado del bienestar y las reformas sociales y la justicia social implícitas al mismo.

Tampoco ayudan unas nuevas tecnologías de la comunicación y relación (Facebook, playstation, movistar, netflix…) sometidas a la manipulación de sus controladores, usando unos “big datas” asociados a una inteligencia artificial y robots que generan desinformación o información falsa “a la carta”. Ni unas nuevas formas de relación social que minimizan los encuentros e intercambios directos, el poder real de asociaciones, partidos y sindicatos, o la cultura de la solidaridad, hundiendo progresivamente al individuo –especialmente a los más jóvenes- en el individualismo y en las relaciones persona-máquina.

Hay muchas cosas que cambiar, desde transformar el comportamiento individual en un comportamiento solidario con la naturaleza y con la persona actual y futura, hasta el funcionamiento global de la sociedad que evite una catástrofe (climática, ambiental, geoestratégica y demográfica) de dimensiones nada agradables para nadie. Y esto último exige, aquí y ahora, conseguir que los Gobiernos locales, autonómicos, estatal y de la UE estén gestionados por partidos progresistas que opten por un modelo distinto al que los algoritmos/modelos de reproducción tendencial nos abocan. Es época de evitar intereses egoístas y de poder individual, y de luchar por la integración y colaboración que permita alcanzar gobiernos que permitan llevar a cabo los cambios imprescindibles que el Planeta reclama para el bienestar de la Humanidad y de la propia Biosfera.

___________________________________________________

[1] Instrumento financiero cuyo valor depende del precio o del nivel de otro instrumento «subyacente», como un bloque de acciones, hipotecas u otro tipo de títulos.

[2] Una opción de compra (o venta) da derecho a comprar (o vender) una cantidad dada de un activo subyacente (acciones, materias primas, etc.) a un precio concreto, o hasta un precio concreto, en determinada fecha futura. La opción puede adquirirse por una pequeña fracción del precio de los activos implicados y es, de hecho, una apuesta especulativa basada en lo que será el futuro, en la que el beneficio puede ser elevado, pero donde el riesgo es perder lo que ha pagado por ella si la subida (o bajada) de precios prevista no se produce.

[3] Lo que en inglés se denomina “hedging”: negociar el instrumento subyacente de una forma diseñada para compensar el riesgo del derivado.

[4] En la regulación pública, los modelos/algoritmos determinan, por ejemplo, los recursos propios básicos que los bancos tienen que mantener para respaldar sus préstamos y los riesgos de sus operaciones. Pero los ejecutivos bancarios privados tratan de maximizar la rentabilidad de sus recursos propios (beneficios divididos entre el capital de recursos propios) lo que consiguen más fácilmente minimizando los últimos por la vía de encontrar mecanismos para eludir, de manera parcial o completa, las hipótesis o criterios definidos por dichos modelos/algoritmos de los reguladores. Proceso ampliamente extendido antes de 2007, pero no abandonado en absoluto en la actualidad. A lo que se unió el «engaño» de los prestatarios más imaginativos a los algoritmos/modelos usados por las agencias de calificación de crédito para lo que es, de hecho, una regulación privada de sus calificaciones, que antes de 2008 tenían fuerza reguladora, disminuida, pero no eliminada, hasta la situación actual. La vía seguida fue establecer instrumentos financieros «estructurados» mucho más complejos (respaldados por hipotecas, por distintos tipos de activos o por obligaciones de deuda garantizadas) que exigían calificación, y que fueron incrementado su riesgo y rentabilidad hasta 2007, pero “conservando” sus calificaciones crediticias para atraer inversores y extraordinarios beneficios para sus gestores. A posteriori, se constató que, por ejemplo, las tasas de impago reales implícitas en las hipotecas de alto riesgo incluidas en esos productos “estructurados” eran más de cien veces superiores a las supuestas por las agencias de calificación al establecer éstas.