Modelos matemáticos. La crisis económica que ha golpeado a Estados Unidos y otras naciones ha hecho correr ríos de tinta, con economistas y otros expertos señalando a los culpables de la calamidad financiera. Aunque las causas de la crisis ahora estén bien claras, unos investigadores en el Laboratorio Nacional de Argonne están intentando crear nuevos modelos informáticos sobre el comportamiento de la economía que permitirán que los responsables de trazar estrategias a gran escala dispongan de panorámicas más realistas de tipos diferentes de mercados, de modo que puedan prevenir mejor las catástrofes económicas futuras.

Los modelos económicos tradicionales dependen mucho de modelos que no tienen en cuenta los procesos de toma de decisión de inversores o clientes individuales. Por eso, estos modelos no representan la dinámica interna real del mercado, tal como señala Charles Macal, un científico de sistemas de Argonne. “Los modelos tradicionales no representan a los individuos en la economía, o los representan a todos de la misma forma, como agentes completamente racionales”, explica Macal. “Debido a que ignoran muchos otros aspectos del comportamiento que influyen en cómo las personas toman decisiones en la vida real, estos modelos no pueden siempre predecir con precisión la dinámica del mercado”.

Macal y sus colegas del Laboratorio de Argonne han creado un nuevo conjunto de simulaciones para anticipar mejor cómo se comportan los mercados. Estos nuevos modelos se basan en informaciones obtenidas parcialmente de encuestas en las que se pregunta a los encuestados sobre los factores que influyen en cómo toman decisiones. Logrando un conocimiento más preciso de los patrones de comportamiento de actores individuales en un mercado, por ejemplo cuán dispuestos están a correr un riesgo, cuán fuertemente valoran el futuro o cuánto tiempo y esfuerzo son capaces de dedicar a la toma de decisiones, los investigadores y economistas pueden realizar mejores predicciones y evitar colapsos financieros.

Estos nuevos modelos, basados en diversos agentes sociales, calculan por separado las decisiones probables para cada actor individual en un modelo, toman entonces los resultados de estas decisiones y observan qué impacto tienen en otros agentes. Haciendo esto, tienen el potencial de prever el pánico de los inversores, la mentalidad de rebaño de los consumidores, el alargamiento de una “mala racha”, y otros fenómenos de los mercados que tienden a ser pasados por alto en los modelos basados sólo en la toma racional de decisiones por parte de los actores sociales.

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