Los modelos probabilísticos son herramientas analíticas que permiten incorporar la incertidumbre en los procesos de toma de decisiones económicas, lo cual es crucial para instituciones encargadas de la estabilidad macroeconómica y fiscal como el Banco Central del Ecuador y el Ministerio de Economía y Finanzas.
1. Mejora en pronósticos macroeconómicos
Los modelos probabilísticos permiten generar distribuciones de probabilidad para variables económicas clave como la inflación, el PIB, el tipo de cambio o el déficit fiscal.
“Los modelos de proyecciones con bandas de incertidumbre permiten a los bancos centrales comunicar mejor los riesgos asociados a sus escenarios de política” (Adrian, Boyarchenko & Giannone, 2019).
Esto es especialmente útil en países con vulnerabilidad externa como Ecuador, donde shocks externos afectan con alta frecuencia la economía.
2. Diseño óptimo de política monetaria y fiscal
Los modelos probabilísticos permiten simular impactos de políticas bajo distintos escenarios y calcular probabilidades de éxito o riesgo.
“La política monetaria óptima bajo incertidumbre requiere considerar distribuciones de probabilidad, no solo estimaciones puntuales” (Svensson, 2010).
Por ejemplo, el MEF puede evaluar la probabilidad de incumplir la meta de déficit si aumenta el gasto público, o si implementa una reforma tributaria.
3. Gestión de riesgos macroeconómicos
Modelos como Monte Carlo permiten a las autoridades evaluar la probabilidad de ocurrencia de eventos extremos como crisis de balanza de pagos o problemas de deuda.
“El análisis de riesgo fiscal basado en simulaciones probabilísticas permite anticipar escenarios de estrés y planificar respuestas” (IMF, 2016).
Esto es clave para decisiones sobre endeudamiento, reservas internacionales o subsidios.
4. Fortalecimiento de la credibilidad y la transparencia
Al comunicar decisiones económicas con base en modelos probabilísticos, las instituciones económicas aumentan su transparencia y credibilidad frente a mercados, ciudadanos e instituciones multilaterales.
“La transparencia en torno al uso de modelos de incertidumbre fortalece la rendición de cuentas de los bancos centrales” (Bernanke, 2007).
5. Priorización eficiente de políticas públicas
En el caso del MEF, el uso de modelos probabilísticos en análisis costo-beneficio de programas sociales, reformas tributarias o subsidios permite identificar cuáles intervenciones tienen mayor probabilidad de éxito con menor riesgo fiscal.
Referencias:
Adrian, T., Boyarchenko, N., & Giannone, D. (2019). Vulnerable Growth. American Economic Review, 109(4), 1263-1289.
Svensson, L. E. O. (2010). Inflation Targeting. In B. Friedman & M. Woodford (Eds.), Handbook of Monetary Economics (Vol. 3). Elsevier.
Bernanke, B. S. (2007). Central Banking and Bank Supervision in the United States. Speech at the Allied Social Science Associations.
International Monetary Fund (IMF). (2016). Analyzing and Managing Fiscal Risks - Best Practices. IMF Fiscal Affairs Department.
García-Cicco, J., & Castillo, P. (2018). Uso de modelos DSGE en bancos centrales de economías emergentes. BIS Papers No. 97.