Cisnes negros: desarrollan un método para predecir catástrofes

Los “cisnes negros” son eventos extremadamente raros que tienen un fuerte impacto en la historia, como la caída de las torres gemelas, o la pandemia del COVID-19. La teoría, desarrollada en 2007 por Nassim Taleb, expresa que el cisne negro es un evento que tiene varios componentes: tiene un impacto extremo, es atípico y, a pesar de ello, los humanos intentan explicarlo, para hacerlo entendible y predecible.

¿Cómo predecir los “cisnes negros”?

La tesis de Taleb generalmente es asociada con la economía, pero se aplica a cualquier área. Y como las consecuencias de estos eventos históricos son catastróficas, los científicos intentan crear un plan para pronosticarlos y enfrentarlos.

Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford, en Estados Unidos, está trabajando para predecir lo que, aparentemente, es impredecible, mediante un sistema computacional. Su análisis principal se basó en tres entornos de naturaleza diferente, pero su método se puede aplicar en cualquier área, incluidas la economía y la política.

Samuel Bray, profesor de bioingeniería de Stanford, dijo que, al analizar los datos de tres ecosistemas a largo plazo, encontraron que las fluctuaciones que suceden en diferentes especies biológicas son iguales, estadísticamente. Esto sugiere que hay algunos procesos universales que se pueden usar para predecir estos eventos extremos.

Para crear el método de predicción, buscaron sistemas biológicos que experimentaron estos eventos de «cisne negro» y los contextos en los que sucedieron. Por ejemplo:

• Las mediciones de carbono de un bosque en la Universidad de Harvard, recolectadas cada 30 minutos desde el año 1991.
• Un estudio del plancton en el Mar Báltico, de 8 años, con niveles de especies medidos 2 veces por semana.
• Mediciones de percebes, algas y mejillones en las costas de Nueva Zelanda, que fueron tomadas mensualmente durante más de 20 años.

Aplicaron a estas bases de datos la teoría física que se encuentra detrás de los “cisnes negros” que muestran un comportamiento repentino, extremo y de corto plazo. A partir de allí, desarrollaron un método de predicción, flexible entre especies y períodos de tiempo, y capaz de trabajar con datos mucho más complejos y menos detallados.

Más adelante, pudieron predecir con extrema precisión los eventos extremos que sucedieron en estos sistemas.

Predicciones aplicadas al mercado de valores

Los investigadores aplicaron el método a las fluctuaciones del mercado de valores. Analizaron los índices Dow Jones Industrial Average, Nasdaq y S&P 500, y observaron que, aunque la principal tendencia es el crecimiento exponencial a largo plazo, las fluctuaciones siguen las mismas trayectorias y escalas promedio que los sistemas ecológicos.

No obstante, si bien estas similitudes son interesantes, el método es más útil cuando los datos son escasos y las fluctuaciones van más allá de los registros históricos, lo cual no es el caso del mercado de valores.

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