¿Ganará Obama hoy?

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Cualquiera sabe. ¿Se puede decir algo más con un modelo económico de las elecciones presidenciales norteamericanas? Eso es lo que ha estado haciendo desde 1978 el profesor de la Universidad de Yale . Con casi 35 años de experiencia, ¿qué predicción da su modelo para el resultado de hoy?

Para quienes no estén interesados en el cómo sino el qué, la predicción es de un 49% de los votos para Obama, pero "los resultados actuales (de la ecuación) tienen poco que decir sobre el probable ganador de la elección presidencial". Sorry! Y adiós.

Para quienes sigan aún conmigo, aquí va una explicación. Lo que Fair, un económetra, ha estado estudiando es si los votantes evalúan los resultados económicos de los partidos demócrata y republicano, y votan por el que creen que les proporcionará un mayor bienestar futuro.

Fair ha ido contrastando a lo largo del tiempo hipótesis variadas sobre qué variables económicas ayudan a predecir mejor. La variable que predice es los votos al candidato demócrata como porcenaje de la suma de votos al demócrata y al republicano (denotada por Vp). Aunque un porcentaje mayor del 50% suele implicar que el candidato es elegido presidente, puede suceder lo contrario, pues el sistema electoral de EEUU se basa en el llamado . No ha sucedido casi nunca, pero en 2000 George W. Bush obtuvo menos votos que Al Gore y fue  (...o por el ).

La ecuación de predicción

La ecuación estimada para predecir las elecciones es la siguiente:

Vp = b DPER − c DUR + d WAR + e (G x I) − f (P x I) + g (Z x I)

con datos estimados con las elecciones habidas desde 1916, donde b, c,... son constantes positivas --de ahí los signos negativos en DUR y (P x I)-- y las definiciones de las variables son las siguientes: I = 1 si el presidente actual es demócrata (−1 si es republicano). DPER = 1 si el candidato demócrata es el presidente (−1 si es republicano, 0 si el presidente no es candidato). DUR = 0 si el partido del presidente solo lleva en la Casa Blanca un periodo (1 [−1] si el partido demócrata [republicano] lleva dos periodos consecutivos, 1.25 [−1.25] si lleva tres, etc.). WAR = 1 si EEUU está en guerra (0 en otro caso). G = tasa de crecimiento real del PIB per cápita durante los tres primeros trimestres del año de la elección. P = tasa de inflación durante la legislatura actual. Z = número de trimestres durante la legislatura actual en que la tasa interanual de crecimiento del PIB real per cápita ha sido mayor del 3.2% ("buenas noticias").

 hay una explicación de la derivación de la ecuación,  una exposición muy intuitiva de una versión previa y  el libro "Predicting Presidential Elections and Other Things" --muy entretenido y que recomiendo--, que habla también de la predicción de asuntos como los líos extramaritales, la calidad del vino o los tiempos logrados en las carreras de maratón.

De los resultados de la estimación se deriva que las variables económicas −crecimiento del PIB, inflación y buenas noticias− aparecen interaccionadas con el partido del presidente actual. También es destacable que la memoria de los votantes es corta: solo tres trimestres para el crecimiento económico y la legislatura en curso para la inflación (Fair probó con plazos más largos pero no aportaban nada a la bondad de la predicción). También importan, obviamente, variables no económicas, como que el presidente sea o no candidato, el tiempo que el partido del presidente lleva en el poder y si el país está en guerra.

¿Qué tal ha predicho la ecuación en el pasado?

Estos son los resultados (los detalles están ):

El cuadro muestra los valores y los errores de las predicciones hechas justo antes de las elecciones, no con la ecuación actual sino con la usada en cada momento, en las últimas ocho  (en la página web de Fair  toda la secuencia).

La ecuación predice con un error absoluto medio (MAE) de 3.6 puntos porcentuales, que es un poco alto. La metedura de pata más gorda sucedió en 1992 (10.5 puntos de error), cuando frente a Bush padre, aunque en esta elección hubo un candidato independiente, Ross Perot, que obtuvo el 19% de los votos y seguramente detrajo más votos de Bush que de Clinton. El otro error importante sucedió en 2004, cuando . No obstante, la ecuación solo predijo mal el ganador en 1992 (pues cualquiera sabe si en 2000 ganó Bush o Gore).

Un aspecto curioso, que muestra el cuadro, es que la ecuación predice mejor cuando se usan datos ex-post --es decir, incluyendo las revisiones del PIB y su deflactor, que a veces son grandes-- que cuando se usan los datos ex-ante (los que se tienen antes de la elección). Solo es predicción propiamente dicha la segunda, pero una interpretación posible es que los votantes no se fijan solo en los datos publicados en el momento de la votación sino en cómo les va a ellos y a los de su entorno (que captarían mejor los datos revisados). Por cierto, quienes crean que pueden predecir cuáles serán los valores revisados de las variables económicas pueden rehacer la estimación con el modelo de Fair y obtener una predicción distinta. (Fair es admirable por su afán de poner este modelo y  en su página web para que uno los reestime como guste.)

¿Qué pasará hoy?

 es de un 49% del voto para Obama (cualitativamente, su derrota). No obstante, el error estándar --esa variable con la que suele torturarnos Antonio Cabrales 🙂 -- de la ecuación es de al menos 2.5 puntos porcentuales. Esto significa --bajo una -- que el resultado estará entre el 46.5% y el 51.5% con una probabilidad del 68%. , el 50% (un empate) "está totalmente dentro del intervalo de una desviación estándar alrededor de la predicción del 49%". De ahí que diga que "los resultados actuales tienen poco que decir sobre el probable ganador de la elección presidencial. Esto es especialmente cierto en las actuales elecciones porque podría suceder que Obama perdiera el voto popular pero ganara en el colegio electoral".

Se puede interpretar que la precisión de la estimación es baja, pues el número de datos es pequeño, concretamente 24, o que las variables económicas --al menos las que usa Fair-- no bastan para predecir los resultados de una elección que se anticipa muy apretada.

No sabemos si Obama se beneficiará de datos no conocidos en el momento de la última predicción de Fair (pero que podrían afectar a sus variables predictivas), como una que la esperada o el posible efecto del huracán Sandy. En todo caso, los dan como favorito a Obama (cuando escribo estas líneas) y, según un artículo de  --en la línea que ha venido defendiendo -- los mercados predictivos funcionan muy bien. Pronto saldremos de dudas.

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P.S. El es, según Tano Santos, el mejor blog sobre predicciones electorales.

P.S. 2 (7/11/2012, 9:06 h.) Finalmente la predicción del modelo de Fair era muy buena, pues el porcentaje de votos de Obama parece haber sido del 50% y la del modelo era del 49%. Por otra parte, los mercados de apuestas también han acertado en que ganaría Obama (pese a la sospecha de que pueden ser manipulados, ver los comentarios abajo).

Hay 20 comentarios
  • Yo me fío bastante más de las predicciones de los mercados, que muy raramente se han equivocado y que esta vez dan una holgada ventaja a Obama.

    Aquí un vídeo que habla sobre varios tipos de predicciones presidenciales, incluidas las de Fair.

    • Santiago, muchas gracias por el enlace. Siempre me han encantado los reportajes de PBS, son de lo mejor en EEUU.

  • El problema de intrade.com es que se mueve muy poco dinero y es fácilmente manipulable. Si hay gente que lo usa para decidir si va a votar o no, hay incentivos para alterar la cotización. Hace un par de semanas Obama cayó 8 puntos en una hora sin ninguna noticia destacable. El coste de esa operación fue de unos 17.000 dólares (suponiendo que Obama acabe ganando). Si se compara con el dinero que se gastan las campañas electorales, parece claro que Intrade.com no es necesariamente fiable.

    • Daniel, es un punto importante. Solo nos podemos fiar de los precios de cualquier mercado si es suficientemente profundo para que no pueda ser manipulado por agentes interesados. En general, parece que los precios de los mercados de predicción son fiables, aunque es cierto que si un agente tiene especial interés en manipular el precio en un momento concreto y un bolsillo repleto, puede lograrlo temporalmente. No obstante, inmediatamente otros agentes con expectativas distintas pujarán en contra, revirtiendo el precio.

      • En mercados mucho más densos se produce manipulación del precio de las acciones. Marín y Golez lo muestran para el caso de la gestoras de mutual funds y las cotizaciones de los bancos españoles afiliados. Por qué un mercado en que mover un pp cuesta 20 euros va a ser fiable?

        • Daniel, por la evidencia empírica de y los otros citados en Arrow et al.

    • Estoy un poco con Samuel en este caso. Tengo un par de trabajos experimentales en las cuales investigamos si una persona sin información superior puede manipular un mercado de predicción si se compra muchas acciones durante un período corto y después se liquida la posición. Resulta que esta estrategia sólo tiene un efecto a largo plazo si todos los participantes saben que existe una (o más) personas con información perfecta. Cuando la información privada es imperfecta no se observa efectos duraderas. No quiero decir que sea hard evidence, pero igual nos dice algo.

      Saludos
      Marc

      • Marc, son resultados muy razonables y lo que uno esperaría, en especial en un mercado como el de las apuestas por internet en el que puede participar mucha gente de forma instantánea.

        • De hecho Intrade en este caso es facilmente manipulable. Para poder apostar necesitas una cuenta fuera de USA, ya que en USA eso se consideran apuestas y es ilegal. Pero en este caso la mayoria de los interesados en apostar son americanos.
          Asi que Intrade es muy poco profundo, y el SuperPAC de Romney tiene dinero que no se han gastado, asi que puede que intentar mover Intrade unos puntos hacia el 50/50 sea una estrategia rentable.

          • José, bien, pero entonces lo que está pasando es que existen unas regulaciones legales que impiden que el mercado pueda funcionar libremente. De hecho, entiendo que son estas restricciones las que motivan el artículo de Arrow et al. que cito en el último párrafo.

  • Samule, gracias por el post... sólo que quizá Fair diga que no puede predicir el resultado porque el porcentaje de voto es irrelevante para decidir el presidente en EE.UU. , el presidente se decide por el Colegio Electoral (el ganador de cada estado gana todos los votos del estado), y aunque es casi seguro que Romney ganará en %, es casi seguro que Obama ganará en votos del Colegio...

    Romney tendrá votos de sobra en Texas y Alabama, pero en casi todos los estados con margen estrecho ganará Obama (very likely). Gore ganó holgadamente a Bush incluso contando las papeletas mariposa.

    Ayer mismo Democracy in America del The Economist tenía un post más que interesante sobre lo disputada que está la carrera (y el analfabetismo estadísitico de los mass media)

    • Carmelo, como habrás visto, es lo que decía el propio Fair sobre el porcentaje de voto y el colegio electoral. Gracias, es un repaso rápido y útil. ¿Y qué me dices del ''?

  • Esperemos que si (lo siento pero no lo podía evitar y eso que no detesto a Romney). Sobre el tema recomiendo este artículo (parece que si va a ganar) y en general lo que escribe el autor:

  • "una interpretación posible es que los votantes no se fijan solo en los datos publicados en el momento de la votación sino en cómo les va a ellos y a los de su entorno (que captarían mejor los datos revisados)"

    Si es por medir la sensación de los votantes, en vez de usar datos macroeconómicos debería usarse el índice de satisfacción del consumidor, ¿nos les parece?

    • NaBUru38, parece una sugerencia razonable, esos índices suelen funcionar bien como predictores de la actividad económica, pero no sé si los han probado.

  • Yo le pregunto a mi mujer, que nunca ha fallado (hasta el momento) . Gana Obama, pero muy reñiido. Hace dos semanas era Romney, fue el primer debate para Romney y ahora el huracán para Obama.
    Esta noche veremos.

    • Diego, la próxima vez que vaya a apostar te pediré que le preguntes a tu mujer :-). Pero ya sabes que rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras.

  • Después de 35 años desarrollando el modelo, todavía no está claro que su modelo sea mejor que un modelo puramente aleatorio — por ejemplo, V_p ~ N(50,1) — o uno puramente determinista — por ejemplo, V_p = 50. Este último hace un error medio de 3.9, es decir sólo 0.3 puntos porcentuales peor que el de Fair.

    • Ernest, incluso si esto fuera verdad (con las 24 elecciones), seguramente no prediga tan bien los signos de las victorias/derrotas. Y el modelo de Fair tiene el valor adicional, más allá del puramente predictivo, de que nos informa de qué variables económicas afectan más al voto, cuál es el periodo relevante de cada una, con qué signos y en qué magnitudes.

Los comentarios están cerrados.

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