En el complejo universo de los mercados, comprender relaciones de causa y efecto deja de ser un lujo para convertirse en una necesidad estratégica. Este artículo explora cómo los modelos causales fortalecen las decisiones financieras.
La inferencia causal va más allá de la mera asociación estadística, pues busca determinar si modificar una variable produce un cambio real en otra. Un modelo causal es entonces un esquema matemático que representa relaciones de causa y efecto dentro de sistemas complejos, como portafolios, mercados de crédito o políticas regulatorias.
Es importante distinguir entre correlación y causalidad:
En finanzas, construir modelos de previsión puede limitarse a series de tiempo, que usan solo datos históricos de la variable objetivo. Sin embargo, incorporar variables externas—macro, de mercado o de negocio—permite responder preguntas del tipo “¿qué pasa si…?” y mejorar la robustez de los escenarios.
Demócrito, hacia el siglo V a.C., ya insistía en la búsqueda de leyes naturales que explicaran fenómenos aparentemente aislados. De manera similar, un ejemplo cotidiano ilustra la relevancia: estudios han mostrado correlaciones espurias entre consumo de helado y robos, pero carecen de un vínculo lógico. En finanzas, tomar decisiones basadas solo en esas apariencias puede resultar peligroso.
Los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM) son herramientas de segunda generación para analizar relaciones multivariantes. Con ellos se combinan variables observables (ratios financieros) y latentes (calidad de gobierno corporativo, percepción de riesgo) y se capturan efectos directos e indirectos a través de cadenas mediadoras.
Aplicaciones financieras típicas incluyen:
Para evaluar un modelo SEM, se consideran métricas como unidimensionalidad, fiabilidad y validez. A continuación, un resumen de criterios habituales:
La estimación puede realizarse mediante métodos basados en covarianzas (LISREL, AMOS) o componentes (PLS), siendo este último muy adecuado para análisis causal predictivo con datos financieros. Los coeficientes *path* estandarizados, con valores superiores a 0,3, suelen indicar relaciones significativas.
En econometría, la inferencia causal se aborda con regresión lineal, variables instrumentales, sistemas de ecuaciones simultáneas y diseños cuasi-experimentales. El reto principal es la endogeneidad mutua entre variables: cuando dos o más factores se influyen recíprocamente o comparten errores omitidos.
Un ejemplo común es la relación inversión–crecimiento económico, donde ambas variables pueden ser causa y efecto al mismo tiempo. Para capturar efectos temporales, los modelos de rezagos distribuidos tipo Koyck permiten estimar cómo un cambio en el tipo de interés impacta gradualmente sobre masa monetaria o inversión en periodos posteriores.
Esta perspectiva resulta esencial para entender:
Las técnicas más recientes combinan métodos de emparejamiento y aprendizaje automático para mejorar la estimación causal. En Propensity Score Matching (PSM), se forma un grupo de tratamiento y un grupo de control con características observables similares (renta, edad, historial de crédito) para medir el efecto promedio de una intervención, como el uso de una herramienta financiera.
Por su parte, el Double Machine Learning (DML) ajusta simultáneamente el modelo de tratamiento y el de resultado, corrigiendo sesgos de selección y aislandoun impacto más preciso. En banca, estas técnicas son clave para cuantificar el efecto real de productos o alertas financieras sobre indicadores como ahorro, impagos o comportamiento de gasto.
Los modelos de pronóstico puro, como ARIMA o suavizamiento exponencial, dependen exclusivamente de datos históricos de la variable objetivo. En contraste, los modelos causales integran drivers externos con evidencia empírica, lo que enriquece la inteligencia de negocio y mejora la capacidad de simulación.
Ejemplos concretos:
La principal ventaja es poder responder consultas del tipo “¿cómo cambiaría la previsión si la inflación sube un punto?” en lugar de confiar en extrapolaciones ciegas.
En el ámbito profesional, los modelos causales se emplean en:
Gestión de riesgos: cuantificar el impacto de variables macro sobre la probabilidad de impagos.
Regulación: analizar cómo cambios normativos afectan la solvencia de entidades.
Scoring crediticio: evaluar el efecto de programas de educación financiera en la disminución de morosidad.
Optimización de portafolios: medir cómo factores exógenos (precio de commodities, tipo de cambio) influyen en la rentabilidad ajustada por riesgo.
No obstante, la adopción de estos modelos conlleva desafíos:
Superar estos retos requiere un enfoque colaborativo, en el que analistas cuantitativos, expertos en datos y responsables de negocio trabajen unidos para traducir relaciones causales en ventajas competitivas y mayor solidez en la toma de decisiones.
Referencias
