El uso de modelos probabilísticos representa una mejora significativa en la formulación de políticas económicas, especialmente para instituciones como el Banco Central del Ecuador (BCE) y el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), que enfrentan entornos marcados por la incertidumbre, alta volatilidad externa y restricciones estructurales como la dolarización. Este tipo de modelos permite a las autoridades anticipar comportamientos económicos mediante simulaciones que no solo proyectan un resultado puntual, sino también distribuciones de probabilidad para distintos escenarios posibles, lo cual es crucial para una toma de decisiones más robusta (Sims, 2002).

En el caso del BCE, pese a la ausencia de una política monetaria convencional, su rol en la regulación del sistema financiero, supervisión bancaria y manejo de liquidez puede verse altamente beneficiado por modelos probabilísticos. Por ejemplo, mediante modelos de vectores autorregresivos bayesianos (BVAR), se puede estimar la probabilidad de ocurrencia de crisis bancarias, o simular cómo afectaría una variación en las tasas de interés de la Reserva Federal a los niveles de depósitos del sistema ecuatoriano (Del Negro & Schorfheide, 2004). Estos modelos permiten elaborar escenarios de estrés y definir márgenes prudenciales para evitar episodios de iliquidez sistémica.

Por su parte, el MEF puede utilizar estos modelos para evaluar la sostenibilidad de la deuda pública en el tiempo, considerando distintos escenarios de crecimiento económico, tipo de cambio (aunque fijo), gasto público y recaudación tributaria. Por ejemplo, el Banco Mundial recomienda el uso de análisis de sostenibilidad de deuda basado en simulaciones probabilísticas, que permiten identificar con mayor precisión el riesgo de sobreendeudamiento en economías emergentes (World Bank, 2021). Esta capacidad para modelar escenarios futuros es clave para adoptar políticas fiscales contra-cíclicas o diseñar marcos de reglas fiscales adaptativas.

Además, los modelos probabilísticos también permiten estimar con mayor certeza los efectos de nuevas políticas o reformas. Por ejemplo, si se considerara una reforma tributaria, un modelo logit multinomial podría estimar con qué probabilidad ciertos sectores económicos modificarían su comportamiento fiscal, y cómo ello afectaría la base impositiva y la equidad tributaria. De esta manera, se fortalecen los procesos de diseño y evaluación ex ante de políticas públicas (OECD, 2022).

En conclusión, los modelos probabilísticos aportan un enfoque moderno y cuantitativamente riguroso que permite a las autoridades económicas del Ecuador mejorar la calidad de sus decisiones, gestionar mejor los riesgos e incertidumbres, y responder de forma más eficiente a los shocks externos, fortaleciendo así la resiliencia y sostenibilidad del sistema económico del país.

• Del Negro, M., & Schorfheide, F. (2004). Priors from General Equilibrium Models for VARs. International Economic Review, 45(2), 643–673. https://doi.org/10.1111/j.0020-6598.2004.00287.x

• OECD. (2022). Behavioral Insights and Public Policy: Lessons from OECD Countries. OECD Publishing. https://www.oecd.org/publications

• Sims, C. A. (2002). The Role of Models and Probabilities in the Monetary Policy Process. Brookings Papers on Economic Activity, 2002(2), 1–62. https://doi.org/10.1353/eca.2003.0001

• World Bank. (2021). Public Debt Sustainability Framework for Low-Income Countries. https://www.worldbank.org