Riesgo e incertidumbre

He encontrado dos (¿cuatro?) definiciones contradictorias de riesgo e incertidumbre. La primera está implícita en una frase del artículo The ratings game de Martin Mayer y dice, según mi traducción, así:

Knight realizó una distinción categórica entre el riesgo, que puede ser medido, y la incertidumbre, que no puede serlo.

Mayer recoge así la distinción que realizó Frank Knight en su tesis doctoral hace ya casi un siglo. En términos algo más precisos, lo que según Knight distingue la incertidumbre del riesgo es que del segundo se conoce, cuando menos, la distribución de probabilidad asociada al fenómeno. Uno se enfrentaría así a un riesgo cuando no sabe a ciencia cierta qué puede ocurrir pero sabe atribuir una probabilidad a cada uno de los posibles resultados.

La definición plantea dos problemas importantes:

  1. Es un tanto voluntarista: es cierto que los ratones sufrirían menos estrés si el gato llevase un cascabel; el problema es que no tienen forma de colgárselo. El término riesgo quedaría confinado a unos cuantos juegos de azar pero resultaría totalmente inadecuado en contextos más complejos: nunca, por ejemplo, en macroeconomía.
  2. Se aleja de lo que entendemos comúmmente los hablantes por riesgo. Si aceptamos el citerio del DRAE (¿soy yo el único que lo cita para no criticarlo ni sacarle las vergüenzas?), riesgo es contingencia o proximidad de un daño; y contingencia, la posibilidad de que algo suceda o no suceda. Por otro lado, incertidumbre es lo contrario de certeza, que es el conocimiento seguro y claro de algo. No es necesario conocer de antemano la distribución de probabilidad exacta de que te roben el portátil para que uno considere un riesgo dejarlo sin candado.

En el muy recomendable libro The flaw of averages —y sobre el que volveré próximamente— los términos aparecen mucho más y mejor deslindados: incierto sigue siendo aquello sobre lo que no tenemos un conocimiento claro y seguro. Se trata de un concepto objetivo: nadie sabe realmente si mañana lloverá o quién será el próximo alcalde de Ulán Bator.

A diferencia de la incertidumbre, que es objetiva, el riesgo es subjetivo. Para mí, quién acabe siendo alcalde de Ulán Bator me da, sinceramente, lo mismo. En nada me afecta lo que suceda en dicho municipio. Pero el que llueva mañana me preocupa mucho más: corro el riesgo de mojarme por la calle. Puedo plantearme salir de casa con paraguas por si acaso. Pero si yo fuese agricultor y mis cosechas dependiesen de si lloviese o dejase de hacerlo, aunque seguiría enfrentándome a la misma incertidumbre, mi posicionamiento con respecto a dicho fenómeno incierto, mi riesgo sería el contrario: que no lloviese.

El que pueda o no modelarse probabilísticamente es un problema enteramente distinto. Además, parafraseando a Box, hay que tener en cuenta que:

Todos los modelos probabilísticos son falsos, aunque algunos son útiles.

7 comentarios sobre “Riesgo e incertidumbre

  1. pasoporaqui 14 marzo, 2011 17:51

    Si el riesgo asociado a un suceso tiene detrás una distribución de probabilidad: ¿cómo puede ser subjetivo? Lo que es subjetivo es tu grado de aversión al riesgo. Por eso te la refanfinfla quién sea alcalde de Ulan Bator pero te preocupa la lluvia. La incertidumbre es tu ausencia de conocimiento sobre un suceso. Cada persona tiene decidido su voto (¿hay democracia en Mongolia?) y, por tanto, si va a ser alcalde o no ya está decidido. El problema es que tú no tienes acceso a esa información. A mí esto me parece subjetivo. Esto es discutible hasta el infinito y más allá. Lo que intento señalar es que no creo que la distinción entre incertidumbre y riesgo sea la distinción entre subjetivo y objetivo. Yo, por mi parte, estaría de acuerdo con la definición de Knight.

  2. datanalytics 14 marzo, 2011 18:12

    @pasoporaqui
    Hummmmm… Igual he sido poco claro. Piensa en esta situación: tres avezados probabilistas, A, B y C, van al casino y se acercan a la ruleta.

    Todos conocen, saben medir, la “incertidumbre” asociada al juego. La incertidumbre es objetiva: está ahí. No opinan que les falte información: simplemente saben calcular las probabilidad de que la bolita aterrice sobre un determinado número. De hecho, eso de confundir azar con “falta de información” es a lo que algunos eruditos llaman “determinismo crudo” y está pasado de moda en física y otros muchos campos.

    Pero sigamos: A apuesta a rojo; B a negro; C no juega. Entonces, el riesgo de A depende de su posicionamiento personal respecto a la incertidumbre. Lo mismo pasa con B. Por su parte, C no corre ningún riesgo.

    La incertidumbre está ahí y los tres probabilistas la miden de igual manera: es objetiva. Pero el riesgo depende de la apuesta y la apuesta es personal, depende del sujeto que la realiza… si la realiza.

    ¿Queda así más claro?

  3. pasoporaqui 14 marzo, 2011 20:37

    Como si a la ciencia le importaran las modas. En fin, no he hablado de azar en ningún momento que es un concepto peliagudo. La probabilidad de impago de un cliente genérico, con unas ciertas características sería el riesgo. Se puede medir con las herramientas de la estadística. Ahora, saber si un determinado cliente me va a pagar es… incierto. Nunca podrás saber ni medir si ese cliente te va a pagar o no. No me importa que el riesgo sea subjetivo o no, lo que importa es la medición y ahí hay una buena forma de distinguir entre riesgo e incertidumbre. Porque si no ¿cómo puede ser que yo pueda medir objetivamente un fenómeno subjetivo como dices tú que es el riesgo? Aquí veo algo contradictorio.

  4. datanalytics 15 marzo, 2011 1:43

    @pasoporaqui
    Sobre el determinismo, tienes esto: http://es.wikipedia.org/wiki/Determinismo_científico

    En el caso concreto que mencionas, el llamado riesgo de crédito, el sujeto que asume el riesgo es el banco: ante un hecho azaroso como el saber si el cliente pagará o no (y que en muchos casos depende del azar) el banco se posiciona y asume una apuesta. La incertidumbre sobre si el Sr. X pagará o no un crédito (yo no lo sé y no me importa) se convierte en un riesgo para el banco (aunque no para otro banco) por el mero hecho de “habérsela jugado” con él.

    Además, en esta circunstancia concreta, es precisamente la definición de Knight falla: ¿realmente conoces la probabilidad de que ese cliente concreto no devuelva el crédito? La situación se parece más a “el banco se la juega con el Sr. X” que a “el banco conoce exactamente la probabilidad de que el Sr. X” deje de pagar.

    Si hubiesen sabido los bancos la probabilidad real de impago de cada uno de sus clientes, ¿les habrían concedido las hipotecas que ahora están en mora? ¿Realmente? ¿O fue más bien una apuesta “subjetiva” que hicieron y que les salió ostensiblemente mal?

  5. rvaquerizo 18 marzo, 2011 19:01

    Si es subjetivo, ¿el riesgo no puede ser cuantificado? La incertidumbre si puede ser cuantificada. No estoy de acuerdo.

    La incertidumbre es la falta de certidumbre, no estamos seguros de algo. No es cuantificable, es subjetivo. El riesgo si puede ser medido y al final se puede incluso pintar en una gráfica. Con lo cual deja poco sitio a la subjetividad.

    El caso concreto del impago, es mejor medir probabilidades de impago que riesgo de impago. No es lo mismo.

    Estoy de acuerdo con Knight pero no me gusta el concepto que plantea de ganancia empresarial = asunción de riesgos. PEro ese es otro tema.

  6. datanalytics 19 marzo, 2011 22:54

    @rvaquerizo
    ¿Quién dijo que el riesgo no puede ser medible aun siendo subjetivo? En el comentario anterior que hice, los tres afamados probabilistas saben exactamente cuál es la probabilidad de que salga un número determinado. Los tres saben medir la incertidumbre. Cada uno de ellos asume un riesgo distinto. Y pueden medirlo.

    No obstante, el contexto en el que planteo el ejemplo, los juegos de azar, no lo he elegido arbitrariamente. Es uno de los pocos contextos en los que se puede medir la incertidumbre. En otros (léase riesgo de crédito, construcción de centrales nucleares, inversiones en Nueva Rumasa, etc.) no está claro que se pueda.

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