Clive Granger: El hombre que rompió la econometría para arreglarla

En 1974, Clive Granger y Paul Newbold publicaron un resultado que debería haber sido humillante para su profesión. Aplicados al tipo de datos con los que realmente trabajan los economistas, los métodos de regresión estándar que todos usaban podían reportar relaciones fuertes y estadísticamente convincentes entre variables que no tenían relación alguna. Como el comité del Nobel diría más tarde, los enfoques convencionales "podían arrojar resultados totalmente engañosos cuando se aplicaban al análisis de datos no estacionarios". Una gran cantidad de economía publicada estaba, en efecto, midiendo nada.

El niño que el profesor descartó

Clive William John Granger nació en Swansea el 4 de septiembre de 1934, en una familia que se mudó con frecuencia durante su infancia. Un maestro de escuela primaria emitió un veredicto desalentador sobre sus perspectivas, el tipo de juicio que generalmente cierra el asunto. No fue así: alentado por su padre y por amigos, fue a la universidad de todos modos.

Estudió matemáticas en la Universidad de Nottingham, obteniendo su título en 1955, y permaneció para realizar estudios de doctorado bajo la supervisión de Harry Pitt. Su tesis, completada en 1959, se tituló "Testing for Non-stationarity" (Pruebas de no estacionariedad), y la elección del tema fue estratégica en lugar de accidental. El análisis de series temporales era un campo que él pensaba que necesitaba desarrollo, y se adentró en él deliberadamente. Había conseguido un puesto de profesor asistente en Nottingham a los veintitrés años.

Princeton y el desvío espectral

Un año postdoctoral en Princeton de 1959 a 1960 lo puso junto a John Tukey, uno de los grandes estadísticos del siglo XX, trabajando en análisis espectral: la descomposición de una señal en sus frecuencias componentes. Es un conjunto de herramientas de ingeniero más que de economista, y su importación a la economía es un buen ejemplo temprano de lo que Granger hacía habitualmente: tomar una técnica de un campo con mejores matemáticas y apuntarla a datos económicos.

Regresó a Nottingham, donde pasó más de dos décadas como profesor de estadística aplicada y econometría, antes de trasladarse a la Universidad de California, San Diego, donde permanecería durante tres décadas y colaboraría con Robert Engle.

Causalidad de Granger

Su artículo de 1969 en Econometrica dio al campo la idea que aún lleva su nombre. La pregunta que aborda es antigua y resbaladiza: ¿qué significa decir que una variable económica impulsa a otra? La respuesta de Granger fue operativa más que filosófica. Si conocer el pasado de la serie X mejora su predicción de la serie Y más allá de lo que el pasado de la propia Y ya le dice, entonces se dice que X causa a Y en el sentido de Granger. Es una definición construida enteramente a partir de contenido predictivo, y su virtud es que realmente puede probarse contra datos en lugar de discutirse sobre ella.

El problema de la regresión espuria

El artículo de 1974 con Paul Newbold fue la demolición. Las series económicas (precios, producción, oferta monetaria) suelen tener tendencia. Son no estacionarias: sus propiedades estadísticas cambian con el tiempo. Introduzca dos series de este tipo en una regresión convencional y la maquinaria anunciará frecuentemente una relación fuerte donde no existe, porque ambas están a la deriva y la prueba no está construida para distinguir la deriva de la dependencia. Granger, según la frase del obituario, "descubrió el fenómeno de la regresión espuria", y al hacerlo arrojó dudas sobre un gran cuerpo de trabajo empírico existente.

Muchas carreras se han construido sobre ese tipo de resultado destructivo. La distinción de Granger es que no se detuvo allí.

Cointegración

La respuesta constructiva llegó en 1987, en un artículo de Econometrica escrito con Robert Engle. La idea es que dos series no estacionarias pueden estar, sin embargo, vinculadas entre sí, vagando individualmente pero sin separarse nunca demasiado: compartiendo una tendencia común, de modo que alguna combinación de ellas sea estable. Granger llamó a tales series cointegradas, y el artículo proporcionó la maquinaria para probar la condición y modelar la relación adecuadamente cuando se cumple.

Esto resolvió el problema que había creado el artículo de 1974. Donde antes la elección había sido entre un método que mentía y ningún método en absoluto, los economistas ahora podían distinguir una relación genuina a largo plazo de una coincidencia de tendencias. Resultó aplicarse mucho más allá de las finanzas: Granger demostró su relevancia para los precios de las materias primas, las tasas de interés, la demanda de electricidad, la deforestación, las inundaciones de ríos y las manchas solares.

En 2003, él y Engle compartieron el Premio del Banco de Suecia en Ciencias Económicas en memoria de Alfred Nobel, en reconocimiento a sus contribuciones al análisis de datos de series temporales; su mitad fue otorgada específicamente "por métodos de análisis de series temporales económicas con tendencias comunes (cointegración)". Fue nombrado caballero en 2005. Nottingham estableció el Centro Granger para la Econometría de Series Temporales en 2006. Murió en San Diego el 27 de mayo de 2009, a los setenta y cuatro años, le sobreviven su esposa Patricia y dos hijos.

Por qué se llama genio a Clive

La facultad particular aquí es fácil de expresar y rara de encontrar: Granger notó que un procedimiento universalmente confiable estaba roto, y luego construyó lo que lo arreglaba. Cualquiera de las dos mitades por sí sola constituiría una carrera sustancial. Detectar la regresión espuria requería la sospecha de un matemático sobre un resultado que todos los demás encontraban cómodo: la disposición a preguntar si una prueba que sigue arrojando hallazgos significativos está detectando la verdad o fabricándola. Construir la cointegración requería el temperamento opuesto: un trabajo constructivo paciente, trece años después, sobre el problema específico que su propia crítica había expuesto. Muy pocas personas que rompen un campo se quedan para repararlo.

También está la cuestión de en qué eligió trabajar. A los veintitrés años eligió el análisis de series temporales porque juzgó que el campo estaba subdesarrollado, y pasó cincuenta años importando herramientas de disciplinas mejor equipadas (los métodos espectrales de Tukey entre ellas) a un área con datos desordenados y matemáticas débiles. Esa es una inteligencia estratégica sobre dónde pagará el esfuerzo, que no es lo mismo que la brillantez bruta y es posiblemente más escasa.

El contraargumento es real y Granger hizo la mayor parte él mismo. En su memoria del Nobel se describió a sí mismo como "naturalmente afortunado", con un don para encontrar información útil: no el autorretrato de un hombre que pensaba que era un genio. La palabra no aparece en las citas; el director del centro que lleva su nombre recurrió a "enorme talento" y "generosidad de espíritu", que es un elogio de un tipo diferente. Cada uno de sus resultados característicos es compartido: la regresión espuria con Newbold, la cointegración con Engle, el propio Nobel dividido por la mitad. Y sus contribuciones son metodológicas. Granger no produjo una teoría sobre cómo funcionan las economías; produjo instrumentos para averiguarlo, lo que significa que su influencia es enorme pero totalmente mediada por las personas que los usaron bien o mal.

Legado

Las herramientas de Granger están ahora tan integradas en la economía empírica que su uso es irrelevante, lo cual es la forma más fuerte de influencia disponible para un metodólogo. La cointegración y el modelado de corrección de errores son equipo estándar para cualquiera que estudie tasas de interés, tipos de cambio o consumo; las pruebas de causalidad de Granger aparecen en campos muy alejados de la economía, incluidas la neurociencia y la ciencia climática. También dejó a la disciplina una lección permanente de higiene intelectual: que un procedimiento estadístico que arroja respuestas seguras no por ello arroja respuestas correctas, y que la carga recae sobre el investigador para saber cuál es cuál. El Centro Granger de Nottingham lleva el nombre de un hombre que un maestro de escuela alguna vez juzgó poco probable que llegara a ser mucho.