Los banqueros centrales se mesaban sus escasos cabellos. Incluso tras conocerse ya la ola de fallidos en las hipotecas basura y el estrangulamiento de liquidez en los mercados, los modelos no les advirtieron de la debacle. Las sofisticadas herramientas para representar el funcionamiento agregado de las economías no estaban preparadas para ese fenómeno endógeno, contagioso y no lineal que esbozamos en la primera entrada de esta serie. En estos diez años se ha trabajado intensamente para paliar esta carencia, con resultados muy notables que conviene repasar, porque afectan a las posibilidades de prevenir crisis futuras.
Conseguir que nuestros viejos amigos, los modelos de equilibrio general dinámico estocástico (EGDE), explicaran la inestabilidad financiera era una tarea particularmente ardua. Nacieron para demostrar que los ciclos son fenómenos de equilibrio, respuestas óptimas de los agentes a choques exógenos, en los que los ajustes vía precios aseguran la estabilidad. Superada una infancia en la que los choques eran reales (enigmáticas perturbaciones tecnológicas o de gasto público), se centraron en estudiar los efectos de los choques de política monetaria, que podían llegar a tener efectos reales con rigideces nominales y reales y competencia imperfecta. Todavía nada de bancos, de deuda, de mercados financieros o de restricciones en el acceso al crédito. Y con una aproximación lineal al equilibrio.
Antes de la crisis, el único elemento financiero destacado que se introdujo en los modelos de EGDE –gracias en parte a Bernanke– fue el acelerador financiero, un mecanismo de propagación o aceleración de los ciclos generados de forma exógena. Se basa en una imperfección en los mercados de crédito (asimetrías de información) que da lugar a una interacción entre la calidad del balance de las empresas no financieras y su acceso al crédito (medida a través del diferencial entre el coste de financiación y el tipo de interés de activos sin riesgo).
La diligencia de los ingenieros de los EGDE y la flexibilidad en su estructura y tratamiento han permitido integrar en estos modelos varios aspectos de la inestabilidad financiera a través de fricciones –entendidas como imperfecciones en el funcionamiento de los mercados que limitan la capacidad de los agentes para trasladar consumo en el tiempo o para invertir–. Las fricciones pueden ser de dos tipos. Las primeras tienen que ver con una extensión del acelerador a intermediarios financieros y a hogares (los protagonistas de la crisis más reciente): cuando el deterioro del balance de los bancos restringe su financiación, estos tienen que endurecer las condiciones de sus préstamos, lo que reduce la capacidad de gasto de empresas y hogares. Por otra parte, el auge y caída de las hipotecas basura vino marcado por la evolución del precio de la vivienda, su efecto sobre la riqueza neta de los prestatarios y su financiación a través de bonos hipotecarios. Las zonas donde más había subido el precio de la vivienda en EEUU fueron también las que mayores tasas de ejecuciones hipotecarias y aumentos del paro registraron.
Como señalan Gertler y Gilchrist (2018), estos mecanismos no eran suficientes para introducir un comportamiento no lineal significativo; se necesitaba un segundo tipo de fricción como las fugas de depósitos, en las que los proveedores de financiación a corto plazo deciden retirarla. Que fue lo que les sucedió a los bancos de inversión y a otras entidades desde el verano de 2007. Así, algunos modelos recientes consiguen replicar patrones macroeconómicos como el de la crisis financiera introduciendo la posibilidad de que los intermediarios financieros no consigan refinanciar sus pasivos a corto plazo. La fragilidad financiera, asociada a los niveles de endeudamiento de los intermediarios financieros, determina la probabilidad de que se pueda producir uno de estos fallos de coordinación tan característicos de las situaciones de inestabilidad financiera.
A pesar de los avances, los modelos de EGDE tienen todavía mucho camino por recorrer para poder integrar el carácter endógeno de la inestabilidad y su íntima relación con la incertidumbre y la forma en la que los agentes reaccionan a ella.
Estos avances en la corriente central tienen algo de puesta al día respecto a lo que venían sosteniendo desde hace décadas los heterodoxos del keynesianismo financiero. Su punto de partida era el análisis de la inestabilidad por parte del propio Keynes, que subrayó la interacción entre la incertidumbre, los mercados financieros y la inversión (brillantemente expuesta en el capítulo 12 de la Teoría General). Hyman Minsky estudió la estructura institucional del sistema financiero en EEUU y su imbricación con la evolución macroeconómica, a partir de la cuál formuló su hipótesis de la inestabilidad financiera. Su visión acabó plasmándose en los denominados modelos de consistencia stock-flujo, que trataban de recoger el vínculo entre el balance de los sectores (sus activos y pasivos), los flujos de caja entre ellos y la evolución del gasto (para una exposición muy completa de estos modelos, se puede ver Godley y Lavoie (2007)).
Estos modelos tenían varios elementos útiles para entender la inestabilidad financiera: un sistema bancario con capacidad para crear dinero mediante la emisión de deuda, el énfasis en la relación entre los flujos de caja, el acceso al crédito y la demanda agregada, la posibilidad de ajustes vía cantidades…Pero también tenían limitaciones serias: las funciones de oferta y demanda no se derivan de supuestos explícitos sobre la toma de decisiones de empresas y hogares, lo que complica la evaluación de políticas y el análisis normativo.
Una vía prometedora consiste en incorporar las ventajas del enfoque de consistencia stock-flujo en modelos basados en el agente (Agent Based Models, ABM), tal y como hacen Caiani et al (2016). Los ABMs, criaturas relativamente novedosas en el ámbito de la economía (que ya hemos presentado en alguna entrada anterior) tienen algunos rasgos propicios para explicar la inestabilidad financiera. La interacción de agentes de distintos tipos en un marco evolutivo de incertidumbre genera de manera natural ciclos endógenos, no linealidades y realimentación positiva. El modelo de los autores citados explicita las decisiones de oferta y demanda de empresas de bienes de consumo, empresas de bienes de capital, consumidores y bancos. La caracterización del mercado de crédito es muy completa, con un análisis individualizado de la solvencia de los prestatarios en función de su apalancamiento y también de su generación de flujos de caja. Los agentes van adaptando sus comportamientos de oferta y demanda, así como sus expectativas en función de la situación del mercado.
Después de un ejercicio de calibración (con algunas de las arbitrariedades que siempre comporta) y de determinación de los niveles y la distribución de los activos y pasivos, el modelo genera series temporales en las que el vínculo entre el crédito, el gasto y la producción interactúan de manera similar a la de un ciclo financiero. Partiendo del estado estacionario (una aproximación al equilibrio a largo plazo), el modelo sirve para ilustrar fenómenos relacionados con la inestabilidad financiera como el impacto de una restricción en la oferta de crédito o un cambio en la parte de la inversión financiada con recursos ajenos.
Por último, para entender el contagio de la inestabilidad financiera, se han utilizado modelos de redes, en los que las entidades financieras son los nodos y los flujos de financiación o de aseguramiento son los vínculos entre ellos. En general, estos modelos tienden a mostrar que el sistema financiero es más resistente para niveles intermedios de conectividad y de estrés (medido en forma de pérdidas por impagos y descensos de precios de los activos). La diversificación es buena, pero solo hasta cierto punto. Si las pérdidas superan un umbral, entonces un sistema más conectado acaba siendo más frágil.
A pesar de todos los avances, yo todavía no he encontrado un modelo que explique bien un fenómeno de inestabilidad financiera como el que vivimos hace diez años. Quizá no sea tan grave. Como pedía Ricardo Caballero en un espléndido artículo que ya tiene sus años, hay que abrazar la complejidad de la realidad y asumir la limitación del conocimiento que podemos obtener sobre ella. Los esfuerzos por representar la racionalidad limitada, el contagio, los efectos del apalancamiento sobre los precios, los pánicos…están dando sus frutos. Hay que seguir desbrozando esa complejidad, pero ya estamos mucho más cerca de entender la inestabilidad financiera.