Revista d’Anàlisi Plural

Entrevista a Lars Peter Hansen, Premi Nobel d’Economia 2013

0

L’Acadèmia sueca ha reconegut el treball de l’economista nord-americà Lars Peter Hansen en dues ocasions. El 2011, el va citar per la seva contribució quan els premiats van ser Thomas J. Sargent i Christopher A. Sims, dos dels seus mentors i companys de professió. Dos anys després va aconseguir el guardó juntament amb Eugene F. Fama i Robert J. Shiller per haver creat tècniques economètriques avançades que permetien als investigadors de dissenyar millors models matemàtics. Actualment, continua fent progressos en una gran diversitat de projectes perquè el seu objectiu, com ha demostrat al llarg dels anys amb la seva perseverança, és “anar avançant encara que no es pugui fer tot alhora”.

 
Text: Berta Seijo
Fotos: Becker Friedman Institute
 


Per començar, parli’m una mica sobre els seus inicis acadèmics. Com es va interessar per l’economia? Va ser la millor opció a l’hora de combinar dues de les seves grans passions: les matemàtiques i les ciències polítiques?
Bé, em va portar un temps descobrir l’economia. Jo no era un estudiant excel·lent quan anava a l’institut… La meva fita més notable fou portar a casa les notes del curs amb el següent comentari a totes les assignatures: “No respecta l’autoritat”. Per tant, quan va tocar anar a la universitat, la meva primera opció fou inscriure’m a la Universitat Estatal de Utah. Allà hi va estudiar i hi exercia de rector el meu pare, bioquímic de professió. No obstant això, vaig tenir la sort que alguns dels meus professors van observar que tenia una habilitat natural per a les activitats acadèmiques, i em van animar a perseguir les meves aspiracions. Durant el meus tres primers anys vaig provar diferents carreres (matemàtiques i ciències polítiques) abans de decantar-me finalment per l’economia. Ja al darrer curs, vaig optar per realitzar el Doctorat en Economia.

I ho va fer a la Universitat de Minnesota. Què recorda d’aquells anys: lliçons apreses, persones que van marcar un abans i un després en la seva carrera professional, experiències viscudes, etc.?
Minnesota va suposar, per descomptat, un moment molt important en els meus inicis. M’entusiasmava la idea de poder combinar les matemàtiques i l’economia, però també vaig aprofitar per realitzar diversos cursos d’altres temes, com ara la teoria de la probabilitat o la teoria de les funcions de variable complexa, que van influir molt en el meu pensament. Allà també vaig conèixer dos dels investigadors que van esdevenir mentors amb el pas del temps: Tom Sargent i Chris Sims. En aquell període, ambdós començaven les seves brillants carreres professionals i em van ajudar moltíssim a l’hora de donar forma al meu pensament primerenc, especialment pel que fa a les àrees de dinàmiques econòmiques i d’econometria de sèries temporals.

“No era un estudiant excel·lent a l’institut… La meva fita més notable fou portar a casa les notes del curs amb el següent comentari a totes les assignatures: ‘No respecta l’autoritat’.”

Anys més tard, a la tardor de 1981, va visitar la Universitat de Chicago i va decidir quedar-s’hi com a docent una llarga temporada (fins ara). Creu que aquesta decisió va ser clau per al seu èxit professional?
La formalitat amb què la Universitat de Chicago tracta l’economia juntament amb el seu àmbit d’investigació i recerca totalment rigorós l’han convertit en una institució molt enriquidora per a qualsevol que vulgui perseguir (i també perfeccionar) les seves pròpies idees. Quan hi vaig arribar, entre els meus companys d’últim any de carrera hi havia Gary Becker, Jim Heckman i Bob Lucas. Cadascun d’ells fou un model a seguir molt valuós per a mi i em va oferir un feedback rellevant i sovint desafiant. Per descomptat que ells també van aconseguir el Premi Nobel d’Economia en algun moment de les seves carreres.
Un altre dels grans avantatges del departament és la seva proximitat i accés al potent grup d’economia financera de l’escola de negocis. Molts dels meus col·legues allà comparteixen el meu interès per les dinàmiques econòmiques i l’econometria de series temporals quan es tracta de comprendre el valor dels actius. També treballo per a la facultat del Departament d’Estadístiques, el qual m’aporta interaccions molt valuoses en altres àrees que m’interessen.

I com és que aquesta universitat és tan productiva?
No n’estic del tot segur, però suposo que els meus companys i alumnes, i els debats tan substanciosos que tenim, fan que sigui un lloc molt motivador i apassionant per estar-s’hi.

El 2013 li van atorgar el Premi Nobel d’Economia per la seva contribució al Mètode Generalitzat de Moments (MGM). Podria descriure’ns en què consisteix?monempresarial-007-econometria
Part de l’MGM consisteix a entendre la idea que en economia i, especialment, en el desenvolupament de models macroeconòmics, pots apropar-te tant o més a les respostes que busques si modeles part de la macroeconomia, en comptes de si ho fas amb tota ella. En el cas de la macroeconomia i els mercats financers, jo estava centrat a veure si hi havia una manera d’aprendre més sobre les connexions entre el preu dels actius i els resultats macroeconòmics sense haver d’obtenir necessàriament tots els detalls. M’agrada dir que es tracta de fer alguna cosa sense haver-ho de fer tot. El treball premiat va ajudar a crear mètodes que ens van permetre d’estudiar aquests sistemes macroeconòmics tan complexos quan la nostra informació era reduïda.
El meu interès girava entorn les dinàmiques econòmiques i la incertesa. En el meus treballs (i en els que he fet conjuntament amb companys com ara Bob Hodrick o Ken Singleton) vaig ser capaç de mostrar com els mètodes economètrics es podien ajustar a les aplicacions en matèria de macroeconomia i finances quan la incertesa i les expectatives eren la part central de l’especificació del model. De fet, el que em va entusiasmar més va ser l’adaptació o remodelació dels mètodes d’estadística a l’hora d’estudiar les dinàmiques econòmiques de maneres tan innovadores i interessants que em van captivar.

“El treball premiat amb el Nobel va ajudar a crear mètodes que ens van permetre d’estudiar sistemes macroeconòmics complexos quan la nostra informació era reduïda.”

Quina és la història que s’amaga darrere d’aquest enfocament? O dit d’una altra manera: quines van ser les seves majors influències o antecedents.
L’MGM va sorgir de diverses influències. Les idees de Chris Sims (a qui he mencionat abans com un dels meus mentors a Minnesota) van marcar un abans i un després en el meu pensament quan jo només era un estudiant de postgrau. En concret, algunes de les seves classes em van encoratjar a treballar amb grans mostres de raonaments aproximats. Tanmateix, hi ha una història que precedeix tota aquesta feina. I és que Denis Sargan ja treballava en aquestes idees a principis dels anys 50 i va suposar també un gran antecedent a tenir en compte. Tot això va portar a les aplicacions empíriques que molts de nosaltres vam començar a investigar i a ampliar amb el pas del temps.

Si no vaig errada, l’MGM no va ser rebut amb els braços oberts en un primer moment. De fet, el seu esborrany inicial va ser rebutjat per la revista Econometrica. Personalment, com va gestionar aquest contratemps: com un repte o com un fracàs?
La meva primera presentació va ser rebutjada perquè la contribució era massa reduïda. Llavors, vaig acceptar el repte d’escriure un treball més complet.

Com connecta la seva contribució a la d’Eugene Fama i Robert Shiller? Es van influenciar mútuament?
El nostre treball no està connectat directament, però sí que crec que tots ens hem influenciat mútuament al llarg dels anys. El component comú és que examinem de manera sistemàtica l’evidència empírica provinent de la macroeconomia i dels mercats financers. Això ens ha conduit a una comprensió enriquidora de les deficiències dels models econòmics existents i ens ha impulsat a construir-ne de millors.

Es podria aplicar el seu mètode de construcció de models a algun dels grans problemes que pateix el nostre sistema financer avui dia? Per exemple, creu que les seves idees podrien ser d’utilitat per als polítics que han de gestionar la crisi?
Un dels avantatges dels models és que només són rèpliques (inherentment errònies) del que creiem que està passant a la macroeconomia i al sistema financer (o a qualsevol altre camp). Així que, per a mi, la qüestió més important sempre ha estat si estan equivocats de manera important. Aquí és quan la incertesa subjacent entra en joc.
La incertesa quant a les especificacions de model a les dinàmiques econòmiques és comprensible en les millors discussions acadèmiques, però sovint passa desapercebuda en els diàlegs sobre les implicacions a les polítiques públiques. Les discussions polítiques haurien d’incloure allò que funciona bé entre una gran varietat d’especificacions de model adoptades a l’hora de reflectir correctament el nostre estat de coneixement. Penso que la incertesa i la resposta de la gent a aquesta hauria de ser reconeguda i explorada, i no eludida. Desafortunadament, sovint els mitjans de comunicació i els legisladors esperen que els economistes emetem les nostres prediccions amb confiança i precisió, fins i tot quan no està justificat pel que podem mesurar. Penso que hem de ser més tolerants amb les declaracions cauteloses i més explícits a l’hora de fomentar estratègies sàvies per lidiar amb la incertesa; no hi ha cap bola de vidre que ens permeti el luxe de veure el futur.

A què es deu el seu interès per lidiar amb la incertesa?Lars Peter Hansen, Premi Nobel d'Economia 2013
Quan vaig començar a realitzar part d’aquesta recerca amb Ken Singleton, utilitzàvem els models macroeconòmics disponibles en aquell temps: els anomenats “models d’expectativa racional”. Aquests, fonamentalment, imposen les expectatives racionals per tal d’eliminar l’arbitrarietat resultant d’especificar les creences. Aquesta suposició ajuda a simplificar el model i dóna per fet que els inversors assignen les probabilitats amb una confiança absoluta amb vista a què pot passar en el futur. Parlem d’una eina molt potent en una gran diversitat d’escenaris.
Nosaltres vam imposar les expectatives racionals per part dels inversors en el nostre ús dels indicis de les sèries temporals, i vam dissenyar una aproximació economètrica que era fàcil de controlar mentre aprofitàvem aquesta restricció. Inicialment, vam visualitzar el mètode economètric resultant com una manera de calcular alguns paràmetres clau com per exemple com són els inversors poc inclinats al risc o com aquests conceben la substitució intertemporal en el consum. Estava concebut com una manera adequada per obtenir inputs que poguéssim connectar a altres models més grans. Però no va ser així com va anar la investigació… Al contrari, nosaltres i d’altres vam acabar exposant els problemes associats a diverses classes de models. Com ja he explicat anteriorment, el destí ens va portar als meus coautors i a mi a descriure els trencaclosques empírics i els reptes que el següent conjunt de models hauria de confrontar.
Els trencaclosques empírics només tenen importància en relació a una classe de models. Ara hi ha evidències que suggereixen que hi ha períodes durant els quals els mercats financers semblen molt cautelosos o reticents al risc, com es veu reflectit per les compensacions implícites del mercat. I el tipus de models en els quals nosaltres ens vam centrar originàriament no capturaven aquest fenomen. Aquesta evidència va conduir els economistes, jo inclòs, a utilitzar una noció més àmplia d’incertesa per obtenir una millor descripció d’aquestes connexions entre els mercats financers i la macroeconomia. Crec que exposar els reptes empírics va encoratjar els investigadors com jo a pensar delerosament sobre d’altres models valuosos de la determinació dels preus dels actius i veure fins a on ens poden ajudar a entendre millor els diversos fenòmens empírics. Repensar com dissenyem les respostes dels inversors quant a la incertesa em va intrigar.

“Els mitjans de comunicació i els legisladors esperen que els economistes emetem les nostres prediccions amb confiança i precisió, fins i tot quan no està justificat pel que podem mesurar.”

I creu que, després de la crisi, la majoria d’inversors té més en compte el funcionament a llarg termini de l’economia per prendre decisions (a curt termini) que abans?
Penso que, quan vam sortir de la crisi, hi havia molta incertesa pel que fa a la rapidesa amb què la nostra economia es recuperaria. Algunes persones creien que seria un procés àgil, altres que seria lent, i aquesta barreja de pensaments impacta en el tipus de noves inversions que es duen a terme. Hauríem de contenir-nos i anar amb cautela, o és un bon moment per invertir en nous negocis i empreses quan no estem segurs sobre què ens depararà l’economia en un futur?
Hi ha una gran varietat de possibles fonts d’incertesa a llarg termini, des dels reptes fiscals a què passarà amb l’accelerat desenvolupament tecnològic o, en aquest sentit, l’impacte econòmic que tindrà el canvi climàtic. Per descomptat que mesurar aquests aspectes amb precisió és massa ambiciós. Allò que m’ha fascinat personalment és disposar dels mètodes idonis per reflexionar sobre aquests problemes d’una manera molt sistemàtica i també investigar què passa quan dotem els inversors de menys confiança en la seva aptitud de realitzar valoracions precises sobre la naturalesa d’aquestes incerteses a llarg termini. Així que l’objectiu consisteix a obtenir models interessants a través dels quals esbrinar per què els preus dels mercats financers són a vegades alts i d’altres baixos.

Per últim, quin és el seu rol actual a la Universitat de Chicago? Encara combina la seva tasca com a docent amb la d’investigador?
Actualment, lidero un parell de seminaris per a estudiants de postgrau, i gaudeixo aconsellant alumnes energètics i intel·ligents de doctorat. També estic compromès amb una varietat de projectes que van des dels avanços metodològics a l’estudi de la propagació no lineal dels impactes financers en la macroeconomia, passant pels lligams incerts entre el sistema econòmic i el climàtic. Juntament amb Andy Lo, dirigeixo el Grup de Disseny de Models Macrofinancers a l’Institut Becker Friedman (centre de recerca a la Universitat de Chicago), que té l’objectiu de desenvolupar millors models quantitatius que ens ajudin a entendre la incertesa sistèmica en els mercats financers.

EL PERFIL

Lars Peter Hansen, Premi Nobel d'Economia 2013Lars Peter Hansen va néixer a Urbana (Illinois, EUA) el 26 d’octubre de 1952 i, malgrat que el seu pare era un reconegut bioquímic, primer professor i després rector de la Universitat Estatal de Utah, els seus inicis acadèmics ni molt menys van predir el que vindria després. I és que durant la seva adolescència va patir un trastorn del llenguatge que l’impedia parlar en públic –i que només va poder superar amb pràctica anys després– i, a més a més, era considerat un alumne “difícil” per alguns dels seus professors. Quan va ingressar a la Universitat de Utah el 1970, però, les coses van començar a canviar: es va graduar en matemàtiques i ciències polítiques, i va rebre de bon grat el consell de diversos estudiosos que van comprovar que tenia molt de potencial. La pista que li va donar la majoria fou que perseguís el seu veritable talent, que provés coses diferents. I així ho va fer, apostant per l’economia a l’hora de realitzar el seu doctorat a la Universitat de Minnesota, on va néixer el seu interès per les dinàmiques econòmiques i l’econometria de sèries temporals. Allà també va topar amb experts que esdevindrien grans influències amb el pas del temps (Chris Sims i Tom Sargent, sobretot) i va encetar el que seria el seu treball més important, focalitzat en l’estimació del Mètode Generalitzat de Moments (MGM). La seva primera feina va ser com a professor a la Universitat Carnegie Mellon, centre en el qual va començar a aprendre sobre la teoria dels preus dels actius i a analitzar amb altres companys com es podien estudiar les implicacions empíriques d’aquests models de manera innovadora. Tot i això, el seu trasllat l’any 1981 a la Universitat de Chicago –on, segons ell mateix afirma, “les crítiques poden ser molt dures però també valuoses”– va donar un nou rumb a la seva vida. Un cop allà tot va venir rodat: va conèixer la seva esposa, va guanyar el Premi Nobel d’Economia, va ajudar a fundar l’Institut Becker Friedman per a la Recerca Econòmica i també va tenir l’oportunitat d’ensenyar i aprendre dels seus alumnes.

LA CONTRIBUCIÓ DE HANSEN A LES CIÈNCIES ECONÒMIQUES

El març de 1979, Lars Peter Hansen, aleshores un jove doctorat acabat de sortir de la Universitat de Minnesota, va presentar un dels seus treballs a la prestigiosa revista Econometrica. El seu article descrivia la metodologia estadística que, en la seva forma final, permetria que els economistes poguessin extreure conclusions de models que no estaven completament especificats (és a dir, que no tenien totes les variables, relacions o suposicions incloses o precisament definides). Aquest Mètode Generalitzat de Moments (MGM) oferiria als econometristes la capacitat d’avaluar teories alternatives i d’investigar fenòmens econòmics importants sense desenvolupar tots i cadascun dels seus elements. D’aquesta manera, els investigadors podrien confiar en les variables òbvies més potents i desfer-se de les suposicions innecessàries. En altres paraules, com ell mateix explica, “l’MGM et permet fer quelcom sense haver de fer-ho tot a la vegada”. Però l’MGM no va ser acollit immediatament pels seus companys de professió i, de fet, la revista va rebutjar el seu primer esborrany. No obstant això, Hansen va perseverar i va demostrar el poder i l’abast de la seva metodologia aplicant-la a les taxes de canvi, als models de valoració d’actius financers i a la teoria de les expectatives racionals. Aquests i altres exemples van convèncer progressivament als economistes de la seva utilitat i, amb el temps, l’MGM va esdevenir un model d’or. El 2013, Hansen va rebre el Premi Nobel d’Economia per la seva metodologia, concretament per la capacitat d’aquesta a l’hora d’avaluar models de valoració d’actius financers.
Actualment, Hansen continua analitzant el preu dels actius, centrant-se en els lligams entre els mercats financers i la macroeconomia. Els seus treballs més recents observen la incertesa i la tolerància al risc en el comportament del preu dels actius. També ha desenvolupat mètodes per estudiar i representar la incertesa en el cas dels habitatges i negocis que habiten en els models econòmics, i la que pateixen els econometristes a l’hora de corroborar la idoneïtat dels seus models.

Enviar Comentari