Dada la complejidad del trabajo pedido al nobel estudiante, éste no se arredró y pasándose cientos de horas en la biblioteca de la Escuela de Comercio, preparó la manera de afrontar la tarea de construir el ajuste estacional semanal que le habían pedido.
Acabó el trabajo y la licenciatura ese mismo año, la Brown Brothers Harriman le felicitó por su trabajo y le recomendó al imberbe titulado la posibilidad de incorporarse al sector de Banca de Inversiones como primera opción para labrarse un futuro.
Greenspan hizo caso omiso, era un estudiante de datos capaz de pasarse miles de horas recopilando información para después interpretar los resultados de una forma eficaz.
Además su principal objetivo era realizar un Máster en la NYU en horario nocturno y trabajar durante el día para ir pagándose el postgrado y sobrevivir.
Se le conocía como “el tipo de los datos”, su afán por recopilar información rozaba lo enfermizo, de hecho mientras los estudiantes leían libros de diferente temática no relacionada con la economía ni nada que se le pareciera, él estudiaba las tendencias de los precios del algodón de fibra corta en la década posterior a la guerra civil en los EEUU.
Empezó a publicar artículos en el boletín mensual de la Junta de la Conferencia, su trabajo impresionó hasta los redactores del New York Times y llegaron a publicar más de un trabajo de Greenspan.
Después de acabar el Máster siguió escribiendo artículos sobre diversos temas económicos del momento como el crédito al consumidor, adquisición de nuevas viviendas, el mercado de coches nuevos, etc.
Movido por el afán de buscar la verdad de la economía mediante la matemática, hizo un Doctorado en estadística matemática, lo que ahora se llama Econometría.
Durante su doctorado conoce a Tilford Gaines vicepresidente adjunto del Banco de la Reserva Federal de Nueva York y a un alumno aventajado que años más tarde se encontraría con Greenspan, Paul Volcker.
Dispuesto a trabajar en la realización de grandes modelos econométricos ,Greenspan se dio cuenta de las limitaciones de éstos, la economía no se queda quieta lo suficiente que permita una lectura certera de sus estructuras subyacentes.
Los economistas utilizan ajustes en sus modelos y éstos a menudo son más importantes para la predicción que los resultados de las propias ecuaciones.
Pero, si los modelos no predicen lo esperado, ¿de qué sirven?Para Greenspan, utilizar los modelos formales asegura que se aplica una coherencia económica a un conjunto de premisas,cuanto más específico en datos sea el modelo más eficaz será.
De hecho un conjunto actualizado de las estimaciones del último trimestre es más útil para predecir el futuro que uno más sofisticado en tiempo, en eso yo también estoy de acuerdo.
En su cabeza siempre estuvo grabado el lema siguiente: No se puede trazar modelos abstractos a partir de la nada, se necesita siempre un punto, un apoyo, un principio.
Si poseo muchos detalles mi modelo se parecerá a la realidad y conseguiré llegar al entendimiento de lo perseguido.
Aquí empieza una carrera imparable para llegar a la cima, desde un punto….la realidad del momento.
Saludos.
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