Los modelos macroeconómicos: simplificar para ser útiles

modelo macroeconómico

El mundo en el que vivimos es un mundo complicado. Según los datos de la  Agencia Central de Inteligencia de Estados Unidos, en Julio de 2008 éramos unos 6.678 millones de personas, repartidas en 194 estados independientes. Diariamente los habitantes del  planeta tomamos decisiones económicas, muchas de ellas interrelacionadas. En 2007, como consecuencia de esas decisiones, en el mundo se produjeron mercancías por valor de 66 billones de dólares en paridad de poder de compra, equivalentes a unos 56 billones de dólares usando tipos de cambio corrientes.

Identificar las causas y sus efectos en un mundo tan complejo es una tarea muy complicada. Y si no somos capaces de relacionar las causas con sus efectos, difícilmente vamos a poder entender y predecir las consecuencias de la política económica. Es a partir de los supuestos, donde iniciamos la construcción de un modelo esquemático de la realidad y nos ayudamos en ellos para contestar a las preguntas que se nos puedan plantear.

El método de la simplificación nos será de gran ayuda pero nos obliga a decidir que aspectos de la realidad se deben incluir en el modelo y cuáles se pueden omitir. La respuesta a esa pregunta es que intentamos construir los modelos más sencillos que podamos, con la condición de que sean capaces de contestar a las preguntas que les planteemos. En este caso nos centraremos en buscar los efectos de la política económica sobre el bienestar de las personas y las empresas, en el modelo de la economía global que desarrollaremos debe haber una autoridad que decida cuál va a ser la política económica, personas y empresas.

Para que los modelos sean útiles, tienen que ser sencillos. Un modelo económico que fuera tan complicado como el mundo real sería tan inútil como una sociedad actual sin sistema monetario. Claro que cuanto más sencillo sea un modelo menos preguntas será capaz de contestar. Y esa es la cuerda floja por la que tenemos que movernos en el proceso de simplificación. Intentamos diseñar modelos que sean lo suficientemente ricos como para contestar con detalle a las preguntas que les planteemos y lo suficientemente sencillos como para que los podamos entender y resolver.

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