La historia del riesgo en el ámbito económico-financiero
El riesgo siempre ha acompañado al ser humano, pero la manera de percibirlo y gestionarlo ha cambiado radicalmente a lo largo de la historia. Hoy contamos con modelos matemáticos, estadísticas avanzadas y tecnología que permite simular escenarios de todo tipo. Sin embargo, la incertidumbre sigue ahí, recordándonos que no todo se puede calcular y que la toma de decisiones en economía depende tanto de la lógica como de la psicología.
Del destino al libre albedrío
En la Antigüedad, los griegos, pese a su gran desarrollo intelectual, concebían el futuro como algo dictado por el destino. En su visión, los dioses ya habían escrito lo que iba a suceder y la acción humana tenía poco peso en el desenlace de los acontecimientos. Los primeros cristianos compartían una visión similar: atribuían todo resultado a la voluntad de Dios, lo que hacía que la planificación o la gestión de riesgos resultara en gran medida irrelevante.
El gran cambio llegó con el Renacimiento y la Reforma. Dios seguía siendo respetado, pero los seres humanos comenzaron a concebirse como agentes libres capaces de modificar su propio porvenir. La libertad de pensamiento se impuso sobre el dogma religioso, la experimentación científica reemplazó la aceptación ciega de la tradición, y surgió el impulso de dominar la incertidumbre. Ese giro de mentalidad sentó las bases para el comercio moderno, el desarrollo del capitalismo y, más tarde, las finanzas.
El nacimiento de la probabilidad
La capacidad de contar es tan antigua como la civilización, pero usar los números para comprender la incertidumbre es un avance relativamente reciente. Con el trabajo de Pascal y Fermat, en el siglo XVII, nació la teoría moderna de la probabilidad, que mostró que la incertidumbre podía enfrentarse con lógica y no solo con instinto.
A partir de allí, distintos pensadores fueron ampliando las herramientas estadísticas:
Jakob Bernoulli formuló la Ley de los Grandes Números, que mostró que mientras más datos se recopilan, más confiable se vuelve el promedio de los resultados. Lo llamó “certeza moral”, porque permitía usar los patrones del pasado para orientar las expectativas del futuro. Su idea explica por qué los analistas macroeconómicos actuales necesitan series de datos largas para poder llegar a conclusiones sólidas.
Abraham de Moivre desarrolló la distribución normal, que reveló cómo lo aleatorio puede generar patrones estables en grandes muestras. Este hallazgo sentó las bases para el modelado estadístico de la incertidumbre. Sin embargo, en el ámbito financiero, la distribución normal tiene un límite importante: tiende a subestimar la probabilidad de eventos extremos, los llamados “cisnes negros”. Por eso, con el tiempo se recurrió a distribuciones alternativas que capturan mejor esos riesgos, como la de Cauchy.
Thomas Bayes aportó la idea de que las creencias podían actualizarse en tiempo real con la llegada de nueva información. Su planteamiento es la base de lo que hoy conocemos como probabilidad subjetiva y sigue siendo aplicado a diario. Los bancos centrales, por ejemplo, ajustan sus expectativas tras recibir nuevos datos de inflación o crecimiento, y los fondos de inversión recalibran sus estrategias después de un anuncio de política monetaria o un evento geopolítico.
Gracias a estos avances, la probabilidad dejó de ser una herramienta para juegos de azar y pasó a convertirse en un instrumento para enfrentar el riesgo en la vida real.
La ilusión de la racionalidad
Con el tiempo, el entusiasmo por las matemáticas llevó a intentar aplicar los métodos de las ciencias naturales al estudio de las ciencias sociales, en particular a la economía. Se asumió cada vez más que el mundo era plenamente racional y que todo podía explicarse de manera objetiva y científica. El mejor ejemplo de este enfoque fue William Stanley Jevons, quien en el siglo XIX llegó a atribuir las crisis económicas a fenómenos físicos, como los ciclos de manchas solares, en lugar de reconocer la influencia de la psicología humana, las decisiones colectivas y la asunción de riesgos.
Este desplazamiento tuvo un efecto colateral: a medida que el análisis estadístico ganó peso, las narrativas fueron desapareciendo. En lugar de preguntarnos por qué ocurren las cosas, nos limitamos a describir qué ocurre. Esa tendencia todavía se percibe hoy en muchos análisis financieros que se quedan en los números, sin explorar los factores humanos que los generan.
Sin embargo, la historia reciente ha demostrado que los mercados no siempre se comportan de manera plenamente racional. La economía conductual ha documentado cómo factores psicológicos influyen en las decisiones financieras y explican por qué los modelos puramente estadísticos resultan insuficientes.
Las personas no siempre actúan maximizando beneficios de forma fría y lógica; muchas veces reaccionan movidas por el miedo, la aversión a las pérdidas o el exceso de confianza. Estos factores explican fenómenos como la formación de burbujas, las ventas masivas en pánico o la dificultad para desprenderse de inversiones poco rentables.
Hay que recordar que detrás de cada modelo matemático, hay individuos con percepciones, expectativas y emociones que influyen en los mercados. Esto ayuda a entender por qué en ocasiones los precios se alejan de lo que dictarían las fórmulas y por qué las crisis, como la de 2008 o episodios más recientes como el caso GameStop, son tan difíciles de prever únicamente con modelos numéricos.
El riesgo como percepción
Definir qué es el riesgo sigue siendo uno de los mayores desafíos. A menudo se asocia a la volatilidad, es decir, a los movimientos inesperados en los precios de los activos. Pero no todos los inversores lo entienden de la misma manera.
Para algunos, como Warren Buffett, la volatilidad es solo “ruido” de corto plazo y, de hecho, una oportunidad para comprar barato y mantener a largo plazo. Otros consideran que lo riesgoso no es la volatilidad en sí, sino la probabilidad de que los rendimientos caigan por debajo de un punto de referencia. Dicho de otro modo, la percepción del riesgo varía según el horizonte temporal y la tolerancia psicológica de cada persona.
Esto demuestra que, aunque las herramientas estadísticas ayudan a medir la incertidumbre, la subjetividad humana sigue siendo central en su interpretación. Incluso en mercados altamente cuantitativos, la racionalidad nunca es completa.
El riesgo en el presente y el futuro
A pesar de todo el progreso alcanzado en la comprensión del riesgo, la incertidumbre sigue existiendo y probablemente nunca desaparecerá. En cierto sentido, el misterio forma parte de la condición humana: impulsa la curiosidad, la innovación y la búsqueda de nuevas respuestas.
Además, es importante reconocer que las propias herramientas de gestión del riesgo a veces generan nuevos riesgos. Los derivados financieros son un ejemplo claro. Diseñados para reducir la exposición a la incertidumbre, han demostrado que, cuando se usan de forma imprudente o sin comprenderse adecuadamente, pueden amplificar el peligro en lugar de mitigarlo. La crisis financiera de 2008 lo dejó en evidencia: instrumentos que debían proteger terminaron propagando el riesgo a nivel global.
En definitiva, el riesgo no es algo que pueda erradicarse por completo. Es una presencia constante, moldeada tanto por la estadística como por la psicología, que obliga a los individuos y a las sociedades a decidir cómo enfrentarla. La historia demuestra que lo que cambia no es el riesgo en sí, sino nuestra manera de entenderlo, medirlo y convivir con él.