Correlación no es causalidad (1). Los Simpsons
El Principio de Causalidad postula que todo efecto -todo evento- debe tener siempre una causa. Homer nos da una lección al respecto...
Los Simpsons, episodio “Mucho Apu y pocas nueces”. Ned Flanders ve un oso y se choca contra un árbol. La ciudad de Springfield invierte millones de dólares para crear una "patrulla anti-osos".
Homer: Ni un oso a la vista. ¡La "oso-patrulla” funciona de maravilla!
Lisa: Especioso razonamiento, Papá.
Homer [sin entender lo que dice Lisa]: Gracias, hija.
Lisa: Usando tu lógica, yo puedo afirmar que esta piedra ahuyenta a los tigres.
Homer: Hummm, ¿y cómo funciona?
Lisa: No funciona (…pausa…). ¡No es más que una estúpida piedra!
Homer: Ajá.
Lisa: Pero no veo ningún tigre alrededor, ¿y tú?
Homer: (… pausa…) Lisa, quiero comprar tu piedra.
La fragilidad del argumento de Homer está en que no hay evidencia de que una cosa necesariamente esté causada por la otra. No se puede afirmar que la patrulla haya causado la ausencia de osos.
Encontrar relaciones de causalidad es una tarea que mantiene ocupadas a millones de personas (sobre todo en finanzas). Nosotros mismos, cada día, establecemos un montón de relaciones de causalidad casi sin darnos cuenta. Por ejemplo, ”La gasolina ha subido porque ha subido el petróleo”.
Aunque lo olvidemos constantemente, encontrar y probar relaciones de causalidad entre variables, es más difícil de lo que parece. Muchas veces apreciamos relación y/o causalidad entre variables cuando no la hay. El simple hecho de que dos cosas estén relacionadas no implica que una sea la causa de la otra.
Además, aunque exista relación entre dos acontecimientos, no podemos determinar cual de ellos provocó el otro. Correlación significa una relación entre dos cosas, pero no explica el sentido de esa relación.
Científicos y seudocientíficos armados con potentes ordenadores escudriñan los datos buscando relaciones en casi cualquier campo. De ser capaces de encontrarlas, nos permitirán explicar acontecimientos ocurridos, y más importante, anticipar en cierta medida el futuro.
Muchos pueden pensar que encontrar esas relaciones es un reto intelectual. No lo crea. Es algo inherente a nuestra naturaleza lo que nos impulsa a encontrar explicaciones o a ver causalidad en casi todo. Queremos reducir la aleatoriedad de nuestro entorno.
La aleatoriedad implica falta de control sobre lo que ocurre a nuestro alrededor, significa un futuro lleno de incertidumbres y nos provoca ansiedad. Buscamos explicaciones a las cosas porque nos da seguridad.
Solo en determinadas ocasiones el azar se muestra como eficaz aliado. Una de ellas, explicar el fracaso. Si hacemos algo bien será debido a nuestras capacidades, si fracasamos habrá sido cosa de la mala suerte, factores impredecibles, sucesos que escapan a nuestro control. Recuerde... nadie acepta el azar para explicar su propio éxito, solo el fracaso.
Anticipo que soy bastante escéptico respecto a la posibilidad establecer relaciones con cierta consistencia y que los comentarios que iré presentando están en esa línea. Tengo tremendas dudas respecto a la posibilidad de afirmar algo con rotundidad, y más aún, en la capacidad de obtener conclusiones simplemente en base la observación de hechos empíricos.
Wikipedia, Correlation does not imply causation, relación espuría.
Etiquetas: Causalidad
Publicado por JC a las 11:35
Pedazo de articulo Fernando,te felicito.Bueno,ahora si trasladamos a los mercados esta idea,mi lectura es la siguiente:
Los analistas buscan explicaciones a cada uno de los precios,bajadas,subidas,desplomes,ect.
Primero:Para dar mas seguridad a un activo que tiene riesgo,principal problema que se expone e intenta huir el ser humano,por lo que has expuesto en tu articulo.
Segundo:Para intentar justificar un suceso,como son los precios de los activos,que se rigen en un principio,es decir a corto plazo por la aletoriedad.
Conclusion:La inversion a largo plazo reduce el riesgo y la aletoriedad.Lizpiz.
El autor ha eliminado esta entrada.
¿Por qué nos cuesta tanto aceptar que el caos es también una ley universal? Los mercados también son en mayor o menor medida caóticos, aunque algunos se empeñen en buscar 3 pies al gato... para luego ¡venderlos!
Escribí algo de eso, por si alguen quiere complicarse la cabeza un poco más:
http://www.rankia.com/blog/familyoffice/
2007/07/la-economa-mundial-y-la-la-
teora-del.html
Felicidades Julio.
Me alegro de que te haya gustado el artículo, Lizpiz, a mí también me ha gustado... ¡Pero no es mío!! Es un nuevo blog que hemos "fichado" en Rankia, y que presentaremos debidamente a la vuelta del verano. Sólo que me pareció oportuno sacar ya en noticias algunos artículos que me gustaron más...
s2
La correlación entre dos activos o clases de activos nos indican el comportamiento ( o tendencia) de uno con respecto al otro. Por ejemplo, si uno baja de precio el otro baja menos o incluso puede que suba, pero efectivamente tanto:
1. las causas que originan esa tendencia, como
2. 2. la fuerza que ejercen cada una de esas causas y
3. si esas fuerzas se ejecutarán de forma inmediata o retrasadas en el tiempo,
quedan al margen del análisis.
A nivel matemático, el valor de correlación calculado entre dos activos tiene una expresión exacta y puede que “apta” para su uso en modelos matemáticos; sin embargo, y es mi humilde opinión como observador y no como académico, que la correlación entre dos activos, en la mayoría de los casos, carece de una determinada robustez en el tiempo por los tres puntos que arriba he indicado.
Por otra parte, si los datos que introducimos en los modelos matemáticos están tan condicionados por los tres puntos de arriba, uno podría hacerse la pregunta de si son aleatorios o condicionados (yo creo en lo segundo). Y como el nacimiento de la probabilidad y la estadística nace de los juegos de azar y de valores aleatorios quizás no tan condicionados como son los datos de la bolsa, uno tendría que considerar si la estadística es la herramienta correcta para ser usada por ejemplo con datos históricos de la bolsa para la estimación de correlaciones.
En el mundo real hay que hacer uso de la “correlación robusta” entre activos o clases de activos, y soy partidario de lo que una vez dijo un gran inversor:
Tenga cuidado con las fórmulas, "It is better to be approximately right than precisely wrong."
Un cordial saludo
Valentin
P.S.: Lo que carazteriza al bando de los ganadores “los duros” con respecto al bando de los perderores “los blandos”, es que poseen las 4 “G”. Cuatro palabras alemanas que empiezan por G (Kostolany, de origen húngaro, escribió sus libros en alemán). Estas cuatro ‘G’ son Gedanken (ideas propias), Geduld (paciencia), Geld (dinero) y Glück (suerte).
Con ello quiero expresar, que aunque la masa inversora no acepte la suerte como un elemento más que se precisa para tener éxito, si lo hacemos los seguidores de este gran inversor.