Una breve historia de predicción en las ciencias sociales

1RA LECTURA

Parece que hace mucho tiempo en una galaxia muy, muy lejana. Pero en realidad era de 2006, en este mismo planeta. El mundo entero estaba en auge, en parte, en la parte posterior de un triple-inversión innovaciones ideadas por una raza superior de Jedi financiera. Y luego: Caída, explosión, recesión global. De repente, todo había terminado. Triple-A se convirtió en un eufemismo de "alto riesgo", que a su vez comenzaron a traducirse en la banca Jedi fueron arrojados con bonos sin "tóxico." - Muchos a la quiebra, adquisición o nacionalización.Bienvenido al imperio de la contracción del crédito.

". Star Wars" Por ahora, es una historia tan conocida como Pero lo que nos fascina de la historia de la crisis es una sola, a menudo se pasa por alto hecho de - que casi nadie lo vio venir: ninguno de los expertos, ninguno de los académicos , ninguno de los políticos y, por lo que sabemos, ninguno de los CEOs de los bancos. Así que creemos que es el momento para los expertos en negocios y profesionales para llegar a un acuerdo con la realidad, por dura que es, que las predicciones precisas simplemente no son posibles en su mundo. Además de resaltar ese punto alarmante, nos gustaría ofrecer algo de consuelo en la forma de una analogía con los desastres naturales. También vamos a utilizar nuestras comparaciones de terremotos y huracanes para examinar dos tipos de incertidumbre. Por último, vamos a proporcionar un marco para la toma de decisiones, planes y estrategias en ausencia de previsiones precisas. Fundamentalmente, creemos que la empresa necesita una nueva actitud hacia el futuro.

Acerca de la Investigación

El origen de la investigación para este artículo se hace referencia en la barra lateral "Modelos Estadísticos Por qué simples son mejores." Después de Spyros Makridakis terminó su primer estudio sobre la predicción de series de tiempo usando el 111, se acercó a Robin M. Hogarth, un psicólogo cognitivo que se encontraba en el tiempo de un colega. "Desde sofisticados métodos estadísticos de predicción no funcionan tan bien", Makridakis dijo, "quizá uno debería abogar por el uso de la intuición?" "De ninguna manera", respondió Hogarth. "La investigación en psicología muestra que los modelos estadísticos simples predecir con mayor precisión que los juicios de incluso los profesionales altamente cualificados en las tareas de diagnóstico difíciles." Resultó que Hogarth también había realizado un trabajo sobre la predicción que muestra cómo, aunque lejos de, modelos perfectos simples pueden realizar sorprendentemente bien en comparación con los dos modelos estadísticos más complejos y juicio intuitivo.

Una breve historia de predicción en las ciencias sociales

Para entender nuestra fascinación por las deficiencias de predicción, que invitamos a viajar en el tiempo hasta un episodio que ocurrió en nuestro mundo de la academia escuela de negocios en los años 1970 y 1980. En ese momento, los profesores de negocios y otros científicos sociales esperan que la tecnología de la informática después de la era espacial y modelos sofisticados que les permitiría tener el mismo éxito en la predicción que sus colegas en las ciencias físicas tenían.Por una variedad de razones, estas esperanzas eran infundadas. En su lugar, la evidencia empírica ha demostrado lo siguiente:

? El futuro es a menudo un poco como el pasado, pero nunca exactamente la misma. Eso significa que la extrapolación de los patrones y las relaciones entre el pasado y el futuro no puede proporcionar predicciones exactas.

? Hay un montón de modelos estadísticamente sofisticados que pueden caber - y por lo tanto "explicar" - los datos del pasado casi a la perfección. Sin embargo, estos modelos complejos no necesariamente predecir el futuro tan bien.

? Por el contrario, los modelos estadísticos simples no explican el pasado muy bien, pero en general es mejor para predecir el futuro de lo que son sus contrapartes complejas.

? La evidencia empírica ha demostrado también que el juicio humano es aún peor en predecir el futuro de lo que son los modelos estadísticos.

? De hecho, un experto no predice con mayor precisión que un hombre moderadamente bien informada, inteligente o una mujer en la calle.

? Los seres humanos son a menudo muy sorprendidos por la magnitud de sus errores de predicción. Si los modelos estadísticos fueron capaces de emoción, serían sorprendidos por el tamaño de sus errores, también.

? En una nota más positiva, con un promedio de las predicciones independientes de varios individuos (ya sean expertos o no) lo general mejora la exactitud de los pronósticos. 1

Un promedio de pronósticos basados ​​en más de un modelo también mejora la precisión.

Estas conclusiones empíricas plantean cuestiones vitales para cualquier persona tomar decisiones de negocio: ¿Cómo pueden los directivos formular una estrategia, y mucho menos un plan, en un contexto de alta incertidumbre y futuros que no pueden ni siquiera imaginar?

El lechón que podría haber ido hacia abajo

Antes de intentar conseguir una respuesta, vamos a volver a lo que era posiblemente el peor día hasta ahora en la crisis actual - Viernes, 10 de octubre de 2008, cuando el promedio industrial Dow Jones experimentó su mayor caída punto de un día de duración en la historia (679 puntos) y las acciones de muchas empresas entraron en caída libre.

Unos seis meses antes, Henry Paulson, el secretario del Tesoro de Estados Unidos, estaba haciendo declaraciones optimistas:

Tengo un gran gran confianza en nuestros mercados de capitales y en nuestras instituciones financieras. Nuestras instituciones financieras, bancos y bancos de inversión son fuertes.Nuestros mercados de capitales son resistentes. Son eficientes. Son flexibles. 2 

El presidente George W. Bush se quedó afuera alegre que el verano. El 15 de julio de 2008, dijo:

Nuestra economía ha seguido creciendo, los consumidores están gastando, las empresas están invirtiendo, las exportaciones siguen aumentando y la productividad estadounidense sigue siendo fuerte. Podemos tener confianza en las bases a largo plazo de 
nuestra economía. ... Creo que el sistema básicamente 
es el sonido. Yo realmente. 3 

Pero a finales de septiembre, el tono había cambiado. Paulson advirtió:

La agitación del mercado que estamos experimentando hoy en día representa un gran riesgo para los contribuyentes estadounidenses. Cuando el sistema financiero no funciona como debería, los ahorros personales de los estadounidenses, y la capacidad de los consumidores y las empresas para financiar el gasto, la inversión y la creación de empleo están amenazados. 4 

El presidente Bush se informa menos perspicaz, que dice: ". Si el dinero no se aflojó, este lechón podría bajar" 5

¿POR QUÉ MODELOS ESTADÍSTICOS SIMPLES SON MEJORES

Durante la década de 1970, uno de los autores, un estadístico que estaba trabajando en una escuela de negocios, se dieron cuenta de que los ejecutivos estaban profundamente preocupados con los pronósticos. Su interés principal era el negocio y los datos económicos: las ventas de sus productos, los beneficios y las exportaciones de su empresa, e información acerca de los tipos de cambio y la producción industrial ... cosas por el estilo.

El estadístico se refiere a que los practicantes estaban haciendo sus previsiones sin el beneficio de los más recientes, los métodos más sofisticados teóricamente. 
Por el contrario, parecían preferir las técnicas más simples, que al menos podían explicar a sus jefes. Y así, el estadístico decidió darles una lección.Se embarcó en un proyecto de investigación que demostrar la superioridad de las más modernas técnicas estadísticas.

El profesor y su ayudante de investigación conjunto sobre la recogida de muchos conjuntos de datos económicos y comerciales a través del tiempo a partir de una amplia gama de fuentes económicas y comerciales. Ellos vinieron con 111 series de tiempo diferente, que luego utilizan para imitar el proceso real de la predicción. Cada serie se dividió en dos partes: los datos anteriores y los datos posteriores. Los investigadores simplemente pretendían que la parte posterior no había ocurrido todavía y procedió a adaptarse a diferentes técnicas estadísticas, tanto simples como complejos, a los datos anteriores. El tratamiento de los datos anteriores como "el pasado", que utilizan ambos métodos para predecir "el futuro", luego se sentó y se comparan sus "predicciones" con lo que realmente había sucedido.

Para los teóricos 'disgusto, los practicantes técnicas simples resultó ser más preciso que sus propios métodos estadísticos sofisticados. I

A raíz de su embarazo, el estadístico buscado una manera de explicar por qué era así. Su razón de ser: Los modelos complejos tratar de encontrar patrones que no existen en los datos del pasado; modelos simples ignoran tales "patrones" y simplemente extrapolar tendencias. El profesor también pasó a repetir la "previsión en retrospectiva" experimento muchas veces a lo largo de los años, el uso cada vez más grandes conjuntos de datos y ordenadores más potentes. Ii Pero la misma verdad empírica volvió cada vez: modelos estadísticos simples son mejores en la predicción de los complejos.

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