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RIESGO = PROBABILIDAD X CONSECUENCIAS. ¿O NO?

Probablemente, la definición de riesgo más utilizada es ésta:

Riesgo = la probabilidad de que algo suceda X costo resultante / consecuencias

Esta definición es defectuosa debido a dos razones fundamentales, que la propia fórmula sugiere de manera muy elocuente:

1. La estimación de probabilidades de eventos futuros es muy difícil (mientras que es considerablemente más fácil cuando se habla de eventos pasados). Los eventos raros tienen probabilidades muy bajas y son extremadamente difíciles de estimar debido al hecho de que la muestra de datos disponibles es muy pequeña (¿cuál es la probabilidad de un evento similar al 9/11?). Dado que este factor multiplica el “costo” en la ecuación anterior, es de suma importancia.

2. Estimación de los costos / consecuencias de estos eventos. Esto es muy difícil. Incluso después de un evento catastrófico, es difícil estimar el daño total y el costo.

Sin embargo, el defecto más importante está oculto y es conceptual.  Imagina el siguiente ejemplo que se discutió en una conferencia  sobre los llamados cisnes negros (es decir, eventos muy raros con consecuencias dramáticas). Supongamos que en cierta parte de una autopista se instala un radar con la intención de atrapar a quienes disfrutan de la velocidad. Si supera el límite entre 20 y 30 km / h, puede esperar una multa de unos U$100 Dolares. Se sabe por las estadísticas que en esa parte de la autopista, en promedio, un conductor de cada diez es atrapado.

La fórmula anterior sugeriría que cualquiera que esté acelerando se arriesga 1/10 X 100 = U$10 Dolares.  Por supuesto, esto no tiene sentido. Si te atrapan, pagas U$100, si no, no pagas nada. En otras palabras, si conduce rápido, se arriesga a un billete de 100 Dolares, no a uno de 10 Dolares.  Supongamos que los conductores están obligados a llevar a bordo un capital regulatorio para multas (algo similar a Basilea II o III). ¿Serían 10 Dolares en este caso?

En este simple ejemplo, el costo fue fácil de estimar. Fueron 100 dolares completos. Sin embargo, p = 1/10 es irrelevante. Si te atrapan, te atrapan independientemente de la probabilidad sugerida por las estadísticas pasadas. Las estadísticas comienzan en el momento en que enciende el motor. El pasado es irrelevante. Entonces, si te atrapa el radar, el costo es de 100 Dolares  si p = 0.1, o 0.001 o incluso 0.0000001. El daño es el mismo independientemente de la probabilidad que puedas conjurar. 

Las cosas pasan o no pasan.

En  situaciones más complejas, la ecuación anterior es aún más discutible.  Considera  terremotos, inundaciones o ataques terroristas. ¿Cómo es posible hacer una estimación a priori de los costos (o consecuencias)? ¿Cuántas personas morirán? ¿Cuántas familias perderán sus hogares? ¿Cuál será el impacto en la economía? ¿Cuánto caerán las acciones? ¿Cuánto tiempo tardará en recuperarse? ¿Cuál era la probabilidad de que ocurriera el 11 de septiembre un año antes de que realmente sucediera (¡ahora sabemos que fue del 100%!)? ¿Cuáles han sido las consecuencias? ¿Se puede estimar algo de esto a priori de manera significativa si incluso después del hecho es difícil medir los costos de los eventos catastróficos? Entonces, ¿cuál es el valor real y práctico de cálculos similares?

Como ejemplo, consideremos el huracán Katrina. Según Wikipedia:

El daño total de Katrina se estima en $ 92.6 mil millones (dólares estadounidenses de 2012).

Según un artículo del NY Times : Los “costos / daños totales” de Katrina fueron de $ 140 mil millones (dólares de 2012). Estas dos estimaciones por sí solas difieren en un factor del 50%.

Otro ejemplo elocuente es el de un artículo de FORTUNE (de Nomi Prins, 28 de octubre de 2008) con el título “The Risk Falacy”. El autor escribe:

“Wall Street pensó que había resuelto todo el riesgo. Pero los mismos sistemas que los bancos crearon para protegerse están en el centro del colapso financiero.  El sitio web de Lehman Brother luego de un mes después de la caída del banco en la quiebra, publicaba las siguientes palabras:

La gestión eficaz de los riesgos es una de las fortalezas fundamentales que ha hecho que Lehman Brothers tenga tanto éxito ”.