El vertiginoso avance del conocimiento científico en las últimas décadas y su violenta aceleración a partir del advenimiento de la Sociedad de la Información -que ha impulsado la duplicación del conocimiento cada cinco años, aproximadamente- ha estimulado la actividad multidisciplinaria en los más variados ámbitos de las ciencias.

En efecto, las disciplinas híbridas son hoy un campo laboral que se amplía constantemente y su gestión genera un potente caldo de cultivo desde el cual surgen nuevas teorías que podrían revolucionar el modo en que miramos y concebimos nuestro entorno.

Uno de ellos es la denominada “Econofísica”, consistente en aplicar teorías y métodos desarrollados por físicos para enfrentar y resolver problemas de la economía. Se trata de una disciplina reciente, cuyo nacimiento oficial se ubica hacia mediados de la década de los 90. Desde luego, sus inicios estuvieron muy influidos por la estadística (mecánica estadística), la que busca una teoría unificada que supere la brecha entre la mecánica clásica y la cuántica, dos órdenes existentes, pero que hasta ahora exigen, para su comprensión, de modelos teóricos diferenciados.

Los estudiosos, empero, dicen que no obstante estar recién bautizada, la econofísica se viene practicando desde hace al menos medio siglo: estudios y teorías basados en sus mismas premisas circulan desde al menos los 60. En esa década, el padre de la geometría fractal, Benoit Mandelbrot, detectó la existencia en economía de los patrones de distribución de las llamadas “colas pesadas” (o “fat-tailed distributions”), que hoy son usadas en evaluación probabilística de riesgos y rentabilidades potenciales de una inversión.

Otro ejemplo corresponde a la teoría de la matriz aleatoria de la física matemática, la que permite identificar el “ruido” en las matrices que correlacionan datos financieros, hecho que permite discriminar más fácilmente las tendencias de base, que son las realmente significativas en las proyecciones de medio y largo plazo.

Algunos de los resultados de la nueva disciplina son prometedores. Por ejemplo, el Índice de Complejidad Económica del físico del MIT, César A. Hidalgo; y el economista de Harvard, Ricardo Hausman, un indicador holístico que analiza los sistemas como conjunto en vez de una agregación de distintas partes de orden inferior. Ambos crearon el índice ECI (Economic Complexity Index), que es capaz de predecir el crecimiento económico con estimaciones más ajustadas a la posterior realidad, superando, incluso, las del Banco Mundial.

Otro campo es el de modelos que explican la distribución de la desigualdad. Como publicó The New York Times, el físico de la Universidad de Maryland, Víctor Yakovenko, sostiene que la desigualdad económica sigue patrones de distribución inalterables y connaturales a ciertos parámetros predefinidos. Según explica el NYT, los ingresos y riqueza pueden estar comportándose de la misma manera en que lo hacen los átomos, siguiendo distribuciones probabilísticas que no sólo explicarían su distribución actual, sino ayudarían a entender sus mecanismos en los procesos de formación y distribución propiamente dichos.

Yakovenko concluye que la dispersión de los ingresos por debajo del percentil 97 sigue una distribución típicamente exponencial, replicando la distribución de la energía de los átomos en los gases en equilibrio térmico. La dispersión de los ingresos del 3 por ciento más rico, en tanto, sigue la denominada “ley potencial”, que establece una cola de distribución de datos muy alargada, y que explicaría cómo entre los ricos hay, a su vez, enormes brechas que separan a los millonarios de los milmillonarios.

Otro modelo estimulante es la detección de que uno de los factores clave en la formación de dinámicas de mercado es la diversidad de estrategias de inversión de los agentes. Es decir, los mercados tienden a funcionar sin mayores problemas cuando los operadores adoptan estrategias distintas. Sin embargo, tienden a mostrar conductas dañinas cuando la mayoría de ellos coinciden en las estrategias entrando en pocos valores coincidentes. Los análisis técnicos, indicadores o tendencias bien estudiadas pueden dar frutos a algunos agentes, pero no pueden hacerlo, en un mismo momento, para todos ellos. Es decir, no pueden hacernos ricos a todos a la vez.

Así las cosas, constituyendo la econofísica y sus nuevos modelos físico-matemáticos un avance para la gestión económica, los eventos financieros que caracterizan la siempre sorpresiva, cambiante y violenta realidad, ha hecho vivir a sus cultores los duros efectos de “cisnes negros” que, a ratos, surcan sus cielos plenos de cisnes blancos y predecibles. Así lo demostraron el ya legendario “lunes negro” del “crash de 1987”, tras el pinchazo de la burbuja “.com”, o la crisis subprime de 2008, ambos sucesos que nadie previó y cuya emergencia y/o ritmos no parecen modelizables, aún con las poderosas supercomputadoras actuales. El papel del “error” y el “azar” en las estructuras sujetas a las grandes “leyes” conocidas, no dejará tan simplemente de cumplir su papel evolutivo.