Economía

• En In praise of complicated investing strategies, The Economist hace una cuasi-herética defensa de los modelos complejos contra la archimanida navaja de Ockham. En particular, dice:

Todavía es prematuro ir preparando el epitafio de la máxima de Ockham. Pero ni los escépticos rechazan de entrada la idea de que los modelos grandes y complejos puedan producir mejores predicciones que los simples; solo sostienen que esto no tiene por qué ocurrir siempre.

• En The Drugs Are Taking Hold, David Rosenthal discute la muy problemática rentabilidad futura del negocio de los LLMs. Usa la palabra burbuja doce veces.
• Dynomight escribe un tanto apocalípticamente sobre la potencial capacidad de persuasión de los LLMs. No de los actuales sino de los mucho más inteligentes que se supone que llegarán en algún momento.
• Este es un hilo en Reddit sobre las actividades más lucrativas para las que los participantes han usado los LLMs. Una de ellas, interactuar con compañías de seguros.
• Salió Qwen-Image-Edit y, después, Nano Banana, que todo el mundo dice que es mejor. Aún no he jugado con ninguno de ellos.
• Más sobre el impacto medioambiental de los LLMs. Esta vez, el de Gemini.
• ¿Pueden los LLMs razonar y planificar? Hay indicios que hacen sospechar que, de hacerlo, lo hacen muy precariamente. Un indicio de ello es, por ejemplo, que generan tokens a la misma velocidad independientemente de la complejidad (en el sentido técnico, matemático, del término) de la tarea propuesta, cosa que es matemáticamente imposible.
• Dicen que superwhisper es muy bueno para pasar de voz a texto.
• En el blog de Andrew Gelman no son muy entusiastas de los LLMs. Sin embargo, acaban de publicar esto. Pronostico aggiornamento a corto plazo.
• Simon Willison ha publicado una lista de algunas de las herramientas que ha creado con LLMs. También ha publicado este ejemplo bastante completo de un análisis de datos realizado a golpe de vibe.

• The Economist trae una pieza, Want better returns? Forget risk. Focus on fear sobre el papel del miedo en la valoración de activos financieros. Sobre cómo modelarlo matemáticamente, menciona:

El riesgo se mide a través de la varianza (sic), pero el FOL (fear of loss) se refiere únicamente a las pérdidas (o la “semivarianza”). Un activo inspira FOMO (fear of missing out) cuando existe la posibilidad de que tenga una subida abrupta e inesperada que se puedan perder quienes la ignoran. Esto lo mide la asimetría de la distribución de rendimientos.

El fertilizante para jardinería trae por detrás tres numeritos tras la etiqueta NPK, que indican la proporción de nitrógeno, potasio y fósforo en la mezcla. Es sabido que el crecimiento de las plantas está limitado por el más escaso: es decir, fijada una de las tres letras, incrementar las otras dos no aporta beneficio alguno. Sin embargo, no solo de fertilizante viven los cultivos y las tendencias globales muestran que producir más comida no exige cantidades crecientes de insumos agrícolas. Se puede hacer más con lo mismo —o con menos— usando más de otro insumo del que tampoco andamos tan sobrados: materia gris.

Comienzo con tres artículos recientemente sobre un mismo tema: los problemas de los que adolecen las estadísticas públicas y las dificultades que ello supone para la gestión económica. Uno de ellos es este, en el que se da cuenta de la creciente desconfianza de los economistas de muchos países en los resultados de las encuestas que publican los órganos estadísticos. Apunta a dos causas: la infrafinanciación de la función estadística y a la desconfianza de la población, manifestada en el derrumbe de la tasa de respuesta en las encuestas. El segundo se refiere a problemas específicos en el cómputo de la tasa de inflación en Argentina provocados por la flagrante desactualización de los ítems de la canasta de referencia. El tercero abunda en las sutilezas del proceso de actualización de dicha canasta.

En Faulty Speedometers se discute el creciente problema de calidad en determinadas estadísticas de la ONS (el INE británico). Acerca de la EPA de allá, dice:

La caída de la tasa de respuesta no ha sido uniforme en todas las categorías demográficas y la ONS se ha visto obligada a aplicar cada vez más hipótesis y datos imputados a la hora de estimar el número de empleados, la tasa de paro y la tasa de inactividad. El resultado ha sido la publicación de estadísticas oficiales del mercado de trabajo que parecen ser simplemente incorrectas.

Trae El Confidencial un artículo de Javier Jorrín —según Jesús Fernández-Villaverde, el mejor periodista económico ahora mismo en España—, titulado La mejora de la productividad permitirá a las empresas prolongar la subida de salarios. El artículo se resume en tres enunciados que, así, en frío, según se verá, son contradictorios:

1. Ha aumentado la productividad (PIB por hora trabajada) en España.
2. Eso da margen para que suban los salarios.
3. El incremento de la productividad se debe a que ganan peso los sectores económicos más productivos.

La problemática relación entre (1) y (2) se la dejo a los economistas. Se pueden elaborar experimentos mentales en los que (2) se sigue de (1) y otros en los que no. Evaluar su pertinencia no es materia de estas páginas.

I.

Aquí dice lo que con mi traducción suena así:

El problema de la academia no es el plagiarismo. En economía, un secreto que la academia guarda celosamente es que casi toda la investigación es inválida o inútil por varios motivos.

¿Qué hacer? No leer.

II.

¿Y en estadística? Aquí se cita la frase

Gran parte de la estadística del siglo XX es una pérdida de tiempo consistente en calcular respuestas precisas a preguntas irrelevantes.

I.

Están apareciendo herramientas basadas en LLMs para industrializar la investigación. Tengo recopiladas, por el momento, cuatro: Consensus, Zotero, Elicit, Tavily y FutureSearch. De vez en cuando pruebo Consensus para valorar cómo va mejorando. Y le queda: la última vez, al preguntarle sobre el procedimiento científico para reproducir la dipladenia por esquejes, me sugirió algo así como aplicarle rayos gamma (!).

II.

Unos cuantos enlaces sobre aplicaciones reales —en la economía real— de los LLMs (y los LMMs) en diversas áreas, como el vídeo (vía sora), la música (vía suno), la programación (vía devin) o el RAG y/o Finetuning.

I.

La teoría dice que el valor ahora (o presente) de un bien $A$ en el futuro, dentro de un tiempo $t$, es $A\exp(-tr)$, donde $r$ es la llamada tasa de descuento.

Entonces, si $A$ son 100 € y la $r$ de cierto individuo es tal que el valor presente de 100 € dentro de un año son 50 €, este individuo valorará de igual manera 50 € hoy o $100 \exp(-r) = 50$ € dentro de un año.