Qué encontrarás en esta entrada
- La disputa entre Hume y Marx — qué considera cada teoría subordinado a qué
- La crítica de Marx a la Teoría Cuantitativa — cuatro argumentos y dos corolarios empíricos
- El oro después de Bretton Woods — el argumento del paper sobre su papel monetario indirecto
- El modelo matemático — la relación propuesta entre M1, PIB nominal y oro
- La estrategia econométrica — regresión bayesiana, RESET, BGLM, machine learning y ensembles
- La evidencia país por país — Estados Unidos, Canadá, Reino Unido y Brasil
- Retroalimentación y no neutralidad monetaria — qué concluye el paper y qué establecen directamente sus modelos
- Implicaciones de política y preguntas abiertas — adónde conduce el argumento y qué queda por investigar
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1. La vieja disputa: ¿qué variable está subordinada?
Pocas preguntas en teoría monetaria parecen tan simples como ésta:
¿una mayor cantidad de dinero eleva los precios, o la cantidad de dinero
necesaria para la circulación se ajusta a valores y precios generados
en otra esfera de la economía? La diferencia no es semántica.
Se refiere a la dirección de determinación entre la esfera monetaria y
el proceso de producción e intercambio que el dinero expresa.
David Hume constituye el punto de partida histórico del artículo.
Sus escritos monetarios se convirtieron en un antecedente importante de
versiones posteriores de la
Teoría Cuantitativa del Dinero,
incluida la tradición asociada con Milton Friedman y Robert Lucas.
En su forma simplificada más conocida, esta posición coloca la cantidad
de dinero en el lado determinante de la relación dinero–precios.
Pero la explicación de Hume nunca fue la única posición clásica.
James Steuart la criticó, Adam Smith sostuvo una posición diferente y
Karl Marx desarrolló posteriormente una crítica sistemática en la
Contribución a la crítica de la economía política.
Gómez Julián denomina a la alternativa reconstruida a partir de Marx
Teoría Cuantitativa de los Precios.
Su inversión central consiste en que los valores y precios de las
mercancías no son simplemente consecuencias pasivas de una cantidad de
dinero impuesta desde fuera.
La cantidad de dinero requerida en la circulación se encuentra, a su vez,
condicionada por los valores y precios que debe expresar.
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2. La crítica de Marx a Hume
El paper identifica cuatro aspectos centrales de la crítica de Marx.
Son importantes porque el análisis econométrico posterior está diseñado
explícitamente para examinar proposiciones derivadas de esta
reconstrucción histórica y teórica.
Primero: la circulación está subordinada a la producción
Dentro del marco marxiano desarrollado por el artículo, el dinero
pertenece a la esfera de la circulación, mientras las relaciones de valor
que el dinero expresa se encuentran finalmente arraigadas en la esfera de
la producción.
La cantidad de medios de pago circulantes debe, por ello, guardar una
determinada relación con los precios de las mercancías y servicios que
están siendo intercambiados.
El paper sostiene que las desviaciones respecto de la cantidad de dinero
socialmente necesaria para la circulación generan movimientos correctivos
mediante la interacción entre precios y dinero.
Esto no convierte al dinero en una variable impotente:
el dinero puede modificar la demanda agregada y, por esa vía, volver a
influir en los precios.
La relación es entonces recíproca a través del tiempo, aunque el artículo
considere a los precios como el lado finalmente determinante.
Segundo: la evidencia de Hume surgió de un episodio histórico muy particular
La crítica epistemológica de Marx se concentra en las circunstancias
históricas que Hume observaba.
La llegada de oro y plata americanos coincidió con modificaciones en las
condiciones y costos de producción de esos metales preciosos.
Desde la perspectiva de Marx, no puede pasarse automáticamente de la
secuencia observada —más metal precioso seguido de precios más altos— a la
conclusión de que un aumento exógeno de dinero causó el incremento general
de precios. El oro y la plata eran también mercancías cuyo propio valor
podía variar.
El artículo destaca la distinción marxiana entre los metales preciosos
que participan en el intercambio internacional como mercancías y esos
mismos metales actuando como medios internos de pago.
Ambos ajustes no tienen por qué ocurrir simultáneamente.
Tercero: la unidad monetaria no es idéntica al medio de circulación
Marx critica además la confusión entre
dinero contable —la unidad en la cual se expresan los
precios— y el dinero en su función concreta como
medio de circulación.
Para el paper, esta distinción resulta central para determinar qué actúa
realmente como signo del valor.
Cuarto: dos corolarios con contenido empírico
Dos proposiciones derivadas de la crítica de Marx
-
Dirección:
si la unidad monetaria constituye el signo del valor, la cantidad de
dinero circulante depende de la suma de los precios de las
mercancías; si la propia moneda metálica fuera el signo del valor,
seguiría la dirección contraria. Marx sostiene la primera posición.
-
Magnitud relativa:
bajo la formulación marxiana pueden existir circunstancias en las que
el dinero circulante supere la suma contemporánea de los precios.
El artículo presenta este punto como una diferencia lógica entre las
dos teorías enfrentadas.
El paper operacionaliza el dinero circulante mediante
M1 y la suma de los precios de las mercancías mediante
PIB nominal.
Reporta períodos en los que M1 supera al PIB nominal en Estados Unidos,
Canadá, Reino Unido y Brasil, e interpreta esas observaciones como
evidencia consistente con el segundo corolario de Marx.
Esta comparación constituye evidencia dentro del contraste lógico
propuesto por el artículo.
No debe confundirse con una identificación econométrica completa de la
estructura causal que vincula todas las variables monetarias y reales.
El dinero no es tratado como una fuente autónoma de la cual se derive
mecánicamente todo el sistema de precios. Forma parte de una expresión
monetaria del valor cuyo fundamento el paper sitúa, en última instancia,
en la producción y el intercambio de mercancías.
— La lógica teórica reconstruida en el artículo
La pregunta más profunda: ¿qué determina el valor?
El argumento monetario está vinculado explícitamente con la
teoría laboral del valor de Marx.
En la reconstrucción del paper, la competencia capitalista genera precios
de mercado que fluctúan alrededor de centros de gravedad arraigados en el
proceso productivo y expresados teóricamente mediante los precios de
producción.
El autor reconoce entonces que la teoría monetaria no puede aislarse de la
validez o falsedad de la teoría más amplia del valor sobre la cual se
encuentra construida.
El artículo discute además la Controversia del Capital de Cambridge,
los problemas de agregación, el tratamiento de la remuneración del capital
en Penn World Table y la interpretación temporal del problema de la
transformación.
Estos argumentos forman parte de la defensa teórica que rodea al modelo
monetario; no son resultados empíricos adicionales producidos por el
ejercicio econométrico de cuatro países.
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3. El oro después de Bretton Woods
Extender el argumento de Marx al período contemporáneo plantea un
problema evidente.
La convertibilidad formal del dólar en oro terminó con el derrumbe de
Bretton Woods.
Si la unidad monetaria moderna conserva, sin embargo, algún fundamento
mercantil, ¿cuál es el mecanismo?
Gómez Julián sostiene que el oro continuó desempeñando un
papel monetario indirecto después de desaparecer la
convertibilidad formal.
El artículo combina evidencia histórica, declaraciones de responsables de
política monetaria y relaciones observadas entre oro y dólar para defender
lo que denomina un “patrón oro laxo”.
Las tres líneas principales del argumento
-
Declaraciones de responsables de política monetaria:
el artículo concede particular importancia al tratamiento de Alan
Greenspan del oro como medio último de pago.
-
Oro y dólar:
el paper señala su frecuente movimiento inverso como indicio de que
el oro continúa proporcionando información acerca del valor
internacional del dólar.
-
Historia de la política monetaria:
interpreta aspectos de la política bajo Volcker y Greenspan,
junto con los Acuerdos del Plaza y del Louvre, como intentos por
estabilizar el dólar en relación con el oro y con precios más amplios
de mercancías.
Aquí es importante separar evidencia e interpretación.
El material histórico respalda la proposición de que el oro continuó
teniendo relevancia económica y política después de Bretton Woods.
Describir el régimen resultante como un
“patrón oro laxo”
constituye la interpretación teórica que el autor hace de esa evidencia.
No equivale a un régimen legal de convertibilidad fija con oro.
El artículo extiende esta interpretación a los períodos de Volcker,
Greenspan, Bernanke, Yellen y Powell.
Los cambios en el comportamiento del oro y el dólar son examinados junto
con cambios en la orientación de la política monetaria.
Estas comparaciones históricas no deben confundirse con una identificación
econométrica causal separada de esos regímenes de política.
La contradicción enfatizada a partir de Ernest Mandel
El paper utiliza a Ernest Mandel para formular una contradicción más
general.
Un activo monetario internacional requiere estabilidad, pero una economía
capitalista nacional puede requerir flexibilidad monetaria.
El dólar cumple así dos funciones cuyas exigencias no necesariamente
coinciden: dinero internacional e instrumento de expansión económica
doméstica.
La necesidad de una unidad monetaria internacional estable puede entrar en
conflicto con la necesidad de disponer de un instrumento flexible de
política económica interna.
— La contradicción desarrollada por el paper a partir de Ernest Mandel
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4. El modelo matemático: dinero, precios y oro
El paper condensa su proposición teórica básica en la siguiente relación:
Ecuación central
\[
Q_m =
\frac{\lambda_p}{\lambda_{\mathrm{oro}}}\,\beta
\]
\(Q_m\) representa la cantidad de dinero circulante,
operacionalizada empíricamente mediante M1.
\(\lambda_p\) representa la suma de los precios de las mercancías,
operacionalizada mediante PIB nominal.
\(\lambda_{\mathrm{oro}}\) representa el precio internacional del oro.
El coeficiente \(\beta\) merece especial atención.
No es simplemente la velocidad del dinero.
En el artículo se define mediante la transformación recíproca:
Coeficiente de transformación
\[
\beta = \frac{1}{v}
\]
donde \(v\) representa la velocidad de circulación.
En el ejercicio teórico básico se considera exógena y se fija
\(v=1\), de donde resulta \(\beta=1\).
Qué se deriva de la ecuación básica
-
Manteniendo fijo el oro, una suma nominal de precios mayor implica una
cantidad mayor de dinero circulante.
-
Manteniendo fijos los precios, un precio del oro mayor implica una
menor cantidad de dinero circulante en la especificación básica.
-
Cuando precios y oro se mueven en la misma dirección, el resultado
para el dinero depende de la magnitud relativa de ambos movimientos.
-
Cuando los precios aumentan mientras el oro disminuye, ambos
movimientos empujan la ecuación básica hacia una mayor cantidad de
dinero circulante.
El artículo estudia las combinaciones posibles de movimientos de las dos
cantidades explicativas como ejercicio de coherencia lógica.
Con \(\beta=1\), la ecuación puede expresarse además en logaritmos:
Forma logarítmica
\[
\ln Q_m
=
\ln \lambda_p
–
\ln \lambda_{\mathrm{oro}}
\]
La forma logarítmica permite motivar interpretaciones en términos de
elasticidades y puede facilitar el modelado de las relaciones empíricas.
Sin embargo, el trabajo econométrico no obliga al efecto del oro a
permanecer como un coeficiente negativo constante.
El paper introduce entonces la relación más general
\(Q_m=f(+\lambda_p,\pm\lambda_{\mathrm{oro}})\):
se espera una relación directa entre los precios y el dinero circulante,
mientras la relación con el oro puede cambiar de dirección entre
diferentes segmentos o circunstancias.
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5. Los datos y la estrategia econométrica
Cuatro países
El análisis empírico utiliza datos trimestrales de cuatro economías:
Muestras
- Estados Unidos: 1959–2022 — aproximadamente 63 años.
- Canadá: 1961–2022 — aproximadamente 61 años.
- Reino Unido: 1986–2022 — aproximadamente 36 años.
- Brasil: 1996–2022 — aproximadamente 26 años.
El artículo selecciona estos países deliberadamente.
Estados Unidos se considera el caso capitalista occidental más
desarrollado; Reino Unido, otra economía capitalista avanzada;
Canadá, una variante diferenciada del Estado de bienestar;
y Brasil, una economía emergente.
El autor sostiene que la aparición de resultados comunes entre casos tan
distintos respalda una generalización amplia acerca del desarrollo
capitalista.
Desde el punto de vista metodológico, sin embargo, la evidencia de cuatro
países continúa siendo una replicación internacional en cuatro casos y no
una demostración lógica de que el mismo resultado deba aparecer en toda
economía capitalista.
Etapa 1: comparación direccional por pares
La primera etapa compara regresiones bayesianas lineales simples para tres
pares: dinero y precios, oro y precios, y dinero y oro.
La dirección preferida se selecciona mediante criterios predictivos que
incluyen ELPD-LOO y, en determinados casos, el
log-fit ratio.
Cómo leer esta etapa
-
La comparación indica qué
dirección de regresión recibe mayor respaldo predictivo
según los criterios del paper.
-
Comparar \(Y=f(X)\) con \(X=f(Y)\) no constituye por sí mismo una
identificación causal experimental o cuasiexperimental.
-
La interpretación más fuerte de dirección causal del artículo surge
de combinar la comparación econométrica con su argumento histórico y
teórico.
Etapa 2: comprobar si la linealidad es adecuada
Se aplican pruebas RESET de Ramsey con términos cuadráticos, cúbicos y
combinaciones cuadrático-cúbicas, robustificadas mediante bootstrap
bayesiano.
Los resultados muestran evidencia muy fuerte contra una forma lineal
simple en varias relaciones importantes, especialmente aquellas que
involucran M1.
Pero el patrón no es literalmente idéntico para todos los países,
pares y especificaciones RESET.
Algunas relaciones oro–precios, por ejemplo, no rechazan la forma más
simple bajo todas las variantes de la prueba.
La conclusión fiel es, por tanto, que
la no linealidad resulta importante y con frecuencia muy
marcada, no que toda relación posible haya sido demostrada como
no lineal sin excepción.
Etapa 3: ajuste de distribuciones empíricas
Se ajustan distribuciones candidatas a las variables observadas mediante
el procedimiento de máximo goodness-of-fit y se comparan mediante BIC.
Estos resultados distributivos se utilizan después para motivar algunas
de las transformaciones incorporadas a los modelos lineales generalizados
bayesianos.
Etapa 4: modelos lineales generalizados bayesianos
La especificación multivariable central modela log M1 mediante PIB nominal
y oro.
Se comparan distintas familias estadísticas, enlaces y transformaciones.
El oro puede introducirse mediante un spline cúbico natural, permitiendo
que su relación con el dinero cambie a lo largo del rango observado, o
mediante una transformación basada en una distribución ajustada.
La evaluación de los modelos incluye MAE, RMSE, ELPD-LOO, P-LOO,
LOO-IC, diagnósticos PSIS-LOO, errores Monte Carlo y medidas
generalizadas de inflación de la varianza.
\(R^2\) se utiliza cuando la familia estadística correspondiente permite
calcularlo.
Etapa 5: machine learning y deep learning
Modelos candidatos
- Quantile Random Forest (QRF)
- Conditional Inference Random Forest
- Bayesian Regularized Neural Network (BRNN)
- Support Vector Machine con kernel Radial Basis Function (SVMRadial)
Los hiperparámetros candidatos se comparan mediante validación cruzada
repetida con 10 folds y 100 repeticiones, utilizando una partición de
prueba del 20 %.
El desempeño se evalúa mediante medidas que incluyen
\(R^2\), AIC, MAE, RMSE y comparaciones de deviance.
Como las observaciones corresponden a series temporales, estos ejercicios
predictivos deben interpretarse como resultados obtenidos bajo el diseño
de remuestreo declarado por el paper, y no automáticamente como
equivalentes a una validación estrictamente cronológica
rolling o walk-forward.
Etapa 6: aprendizaje por ensembles
Finalmente, el artículo pregunta si combinaciones de modelos pueden
mejorar a sus componentes individuales.
Los ensembles se construyen mediante un modelo lineal generalizado
bayesiano con familia gaussiana y enlace identidad.
Entre los cuatro casos nacionales, el ensemble seleccionado mejora las
alternativas individuales en Estados Unidos.
En Canadá, Reino Unido y Brasil, un modelo individual de machine learning
permanece como solución preferida.
Qué significa “bayesiano objetivo” en este estudio
La investigación describe explícitamente su metodología bayesiana como
bayesianismo objetivo.
Operativamente, cantidades a priori como el \(R^2\) previo y el
intercepto previo se obtienen mediante análisis frecuentistas preliminares
de los datos empíricos en vez de proceder de creencias subjetivas
elicitadas.
Esta aclaración importa porque “bayesianismo objetivo” puede referirse a
distintas tradiciones.
En este artículo, la característica práctica relevante es el anclaje
empírico de la información a priori mediante análisis estadísticos
preliminares.
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6. Resultados país por país
Estados Unidos — 1959–2022
Para la comparación simple M1–precios, el artículo reporta un resultado
indecidible:
ninguna dirección de regresión domina según la combinación de
log-fit ratio y ELPD-LOO.
Para los otros dos pares, los modelos preferidos son
oro como función de los precios y M1 como función del oro.
El autor interpreta estos resultados, junto con el análisis teórico,
como compatibles con una estructura precios–oro–dinero.
Las regresiones por pares, consideradas aisladamente, no constituyen una
identificación causal independiente de esa cadena.
RESET rechaza fuertemente la forma lineal simple en ambas direcciones del
par M1–precios.
Los resultados precios–oro presentan más matices:
una dirección muestra poca evidencia contra la linealidad en las pruebas
reportadas, mientras la dirección inversa muestra evidencia más fuerte en
al menos parte de la batería RESET.
El modelo multivariable seleccionado es un
BGLM Gamma con enlace logarítmico,
donde el oro se representa mediante un spline cúbico natural de cinco
grados de libertad.
El coeficiente ajustado de log PIB nominal es
+0.13.
Los cinco coeficientes de las bases del spline del oro son
\(-0.35\), \(-0.01\), \(-0.04\), \(+0.09\) y \(+0.21\).
Lo relevante no es entonces una supuesta alternancia de signos, sino la
coexistencia de regiones negativas y positivas, consistente con la
interpretación del paper de una relación oro–dinero dependiente del
segmento.
El BGLM reporta MAE \(=0.12\) y RMSE \(=0.21\).
El ensemble posterior combina una Bayesian Regularized Neural Network con
peso aproximado de \(0.41\) y un Quantile Random Forest con peso
aproximado de \(0.59\).
El ensemble reporta \(R^2\) de entrenamiento de
0.985, MAE de prueba \(=0.08\) y RMSE de prueba
\(=0.25\).
El \(R^2\) es específicamente una
estadística de entrenamiento y no debe presentarse como
un \(R^2\) calculado sobre la muestra reservada de prueba.
Canadá — 1961–2022
Canadá genera el ordenamiento por pares más limpio bajo el criterio de
comparación del artículo:
M1 se prefiere como función de los precios,
el oro como función de los precios
y M1 como función del oro.
RESET rechaza fuertemente la linealidad simple para las relaciones
dinero–precios y dinero–oro, mientras que los resultados precios–oro son
menos uniformes entre las pruebas cuadrática, cúbica y combinada.
La especificación multivariable seleccionada es un
BGLM Gamma con enlace logarítmico.
El oro entra mediante una transformación asociada con la distribución
Weibull de mejor ajuste, cuya forma estimada es aproximadamente
\(5.88\) y cuya escala es aproximadamente \(6.47\).
El coeficiente de log PIB nominal es
+0.045.
El BGLM reporta MAE \(=0.23\) y RMSE \(=0.28\).
Entre las alternativas de machine learning,
el Quantile Random Forest obtiene el mejor desempeño
según los criterios del artículo.
Su \(R^2\) de entrenamiento reportado es
0.9983, con MAE de entrenamiento \(=0.04\),
MAE de prueba \(=0.04\) y RMSE de prueba \(=0.08\).
De nuevo, el \(R^2\) cercano a uno pertenece a la muestra de
entrenamiento; los errores de prueba son las cifras reportadas para la
partición reservada.
Reino Unido — 1986–2022
Reino Unido proporciona un importante contraejemplo frente a cualquier
afirmación de que el procedimiento por pares produzca mecánicamente la
misma respuesta en todos los países.
Para M1 y precios, la especificación bivariada preferida es
precios como función de M1.
Un problema textual en el paper original
-
En la Tabla 12, la fila que compara oro y precios imprime como
“best model” la expresión
log(Gold) = f(log(Gold)).
-
La expresión es autorreferencial y parece constituir una errata
tipográfica de la tabla publicada.
-
En lugar de sustituirla silenciosamente por una dirección inferida,
este resumen deja sin afirmar una dirección bivariada preferida para
esa fila específica.
Para el par M1–oro, la Tabla 12 sí reporta claramente
M1 como función del oro.
Los resultados RESET vuelven a mostrar una no linealidad considerable,
aunque el patrón exacto depende de la dirección funcional y de la
especificación de la prueba.
En la etapa multivariable, el modelo seleccionado es un
BGLM Gamma con enlace logarítmico y un spline cúbico natural de
cinco grados de libertad para el oro.
El coeficiente de log PIB nominal es
+0.071.
Los coeficientes del spline de oro contienen valores positivos y
negativos:
\(+0.0001\), \(+0.012\), \(-0.001\), \(+0.006\) y \(+0.01\).
El paper interpreta esto como una relación oro–dinero cuya dirección
local varía en el rango relevante.
El BGLM reporta MAE \(=0.06\) y RMSE \(=0.07\).
Un Quantile Random Forest resulta el modelo de machine learning de mejor
desempeño, con \(R^2\) de entrenamiento de
0.993, MAE de prueba \(=0.04\) y un RMSE de prueba
reportado como aproximadamente cero a la precisión mostrada en el paper.
Brasil — 1996–2022
Brasil también difiere de Canadá.
La comparación por pares prefiere
precios como función de M1,
precios como función del oro
y M1 como función del oro.
Por ello, describir simplemente el resultado oro–precios como
“bidireccional” sería demasiado impreciso.
Los resultados RESET brasileños contienen evidencia particularmente
fuerte contra especificaciones lineales simples:
la mayoría de los promedios de p-valores de bootstrap posterior
reportados son cero o se encuentran muy cerca de cero.
Brasil es el único país cuyo modelo multivariable seleccionado utiliza
una familia gaussiana.
Conserva, sin embargo, un enlace logarítmico y un spline cúbico natural
de cinco grados de libertad para el oro.
El coeficiente de log PIB nominal es
+0.05.
El spline de oro contiene nuevamente coeficientes de ambos signos y el
paper interpreta la relación entre oro y dinero circulante como variable
según el rango.
El BGLM reporta MAE \(=0.07\) y RMSE \(=0.21\).
Entre los candidatos de machine learning,
SVMRadial obtiene el mejor desempeño según la comparación
del paper.
Reporta \(R^2\) de entrenamiento de
0.991, MAE de prueba \(=0.012\) y RMSE de prueba
\(=0.016\).
La regularidad más clara entre los cuatro modelos multivariables
seleccionados es más acotada que una afirmación de causalidad unilateral
demostrada econométricamente: el PIB nominal entra con coeficiente
positivo en la ecuación de M1 en todos los países, mientras la relación
modelada entre oro y dinero es no lineal o dependiente de una
transformación.
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7. Retroalimentación, complejidad y no neutralidad monetaria
La conclusión explícita del artículo es fuerte:
el dinero no es neutral ni en el corto ni en el largo
plazo.
Llega a esa conclusión dentro de un marco teórico cuya explicación
difiere fundamentalmente de la Teoría Cuantitativa estándar.
La no neutralidad no se atribuye a que el dinero circulante determine
unilateralmente los precios.
El paper propone, en cambio, un mecanismo de retroalimentación:
los precios condicionan la cantidad de dinero requerida en la circulación
mediante el valor de cambio de la unidad monetaria y su fundamento real,
mientras el dinero puede retroactuar sobre los precios mediante la demanda
agregada.
La evidencia econométrica muestra relaciones no lineales importantes
entre M1, PIB nominal y oro.
El autor combina estos resultados con el mecanismo teórico de
retroalimentación y describe la relación resultante como un
sistema complejo.
Qué conviene distinguir
-
Los modelos empíricos analizan directamente
M1, PIB nominal y oro.
-
Los contrastes convencionales de neutralidad monetaria suelen
formularse en términos de los efectos duraderos de variables
monetarias sobre variables reales, como el producto
real o el empleo.
-
La conclusión del paper acerca de la no neutralidad en todo horizonte
pertenece entonces a su síntesis teórica y empírica más amplia;
los modelos de cuatro países no constituyen por separado un contraste
convencional horizonte por horizonte de neutralidad sobre producto
real y empleo.
La misma distinción ayuda a interpretar el uso que el paper hace de la
complejidad y la teoría del caos.
La evidencia de no linealidad y retroalimentación respalda la idea de que
las descripciones lineales simples son insuficientes.
No constituye por sí sola una demostración empírica de caos determinista
mediante cantidades como un exponente de Lyapunov positivo o un atractor
extraño.
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8. Implicaciones de política y preguntas todavía abiertas
Intervención directa sobre precios y política monetaria
El argumento de política contiene dos conclusiones que son compatibles
dentro del marco de retroalimentación del paper.
Conclusiones de política desarrolladas en el artículo
-
Actuar sobre los propios determinantes de los precios.
Como la teoría sitúa finalmente los precios en la producción y la
competencia, el autor sostiene que intervenir sobre los determinantes
reales de costos y precios constituye la vía más directa para
controlarlos.
-
La contracción monetaria puede, sin embargo, influir en los
precios.
El mecanismo de retroalimentación permite que las variaciones de M1
afecten la demanda agregada y vuelvan así a influir sobre los precios,
aun cuando M1 no sea considerada la variable finalmente determinante.
-
Las grandes crisis no necesariamente pueden reducirse a la
política monetaria.
Las discusiones de la Gran Depresión y de la crisis de 2008 se
utilizan contra una explicación exclusivamente monetaria y a favor de
incorporar mecanismos fiscales, financieros y de la economía real.
-
Oro y estabilidad del empleo.
El paper cuestiona que prestar atención a un ancla relacionada con el
oro sea necesariamente incompatible con la estabilidad del empleo.
Éste es un argumento histórico de política desarrollado por el
artículo, no un efecto causal estimado separadamente mediante las
regresiones de los cuatro países.
Dos preguntas que el paper deja expresamente sin resolver
La conclusión no pretende que el mecanismo monetario contemporáneo haya
quedado completamente identificado.
Abre explícitamente dos problemas adicionales de investigación.
Primero:
si la relación posterior a Bretton Woods corresponde efectivamente al
patrón oro laxo propuesto por el artículo, ¿cómo median exactamente los
instrumentos de política la retroalimentación entre precios, oro y M1?
Tasas de interés, expansiones y contracciones monetarias y otras
herramientas de política tendrían que entrar al sistema como variables
mediadoras o latentes.
Segundo:
si el dinero no es neutral, ¿cuáles son los límites cuantitativos y
temporales de esa no neutralidad?
¿Cuánto puede separarse M1 del nivel requerido para la circulación y
cuánto tarda en producirse la corrección coercitiva propuesta a través de
los precios?
El paper sugiere que responder esta segunda pregunta podría proporcionar
además una perspectiva diferente sobre fenómenos como la trampa de
liquidez.
Qué aporta la capa de machine learning
Uno de los aspectos metodológicos más inusuales de la investigación es
que un argumento monetario basado en la crítica marxiana del siglo XIX se
examina mediante inferencia bayesiana, pruebas de especificación con
bootstrap posterior, modelos generalizados, random forests, una red
neuronal bayesiana regularizada, máquinas de vectores de soporte y
ensemble learning.
Estas herramientas fortalecen el análisis al preguntar si modelos
flexibles reproducen las relaciones estadísticas y al comparar el
desempeño predictivo entre especificaciones alternativas.
Lo que no hacen automáticamente es transformar una asociación
observacional en identificación causal.
La interpretación causal del paper continúa siendo, por tanto, una
síntesis de
razonamiento histórico, estructura teórica y evidencia
econométrica,
y no algo producido exclusivamente por el machine learning.
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La conclusión
El resumen más defendible del paper es más preciso que afirmar simplemente
“el dinero causa los precios” o “los precios causan el dinero”.
Su marco teórico es asimétrico pero recíproco:
los precios son tratados como el lado que finalmente determina la
cantidad de dinero circulante, mientras el propio dinero puede retroactuar
sobre los precios mediante la demanda agregada.
La evidencia empírica no devuelve mecánicamente la misma dirección
bivariada en todos los países.
La comparación dinero–precios de Estados Unidos es indecidible según el
criterio del paper; Canadá favorece M1 como función de los precios;
Reino Unido y Brasil favorecen los precios como función de M1 dentro de la
comparación bivariada simple.
Lo común a los cuatro modelos multivariables seleccionados es que
el PIB nominal entra positivamente en la ecuación de M1,
mientras el término correspondiente al oro requiere una representación
no lineal o transformada.
Ésta es la regularidad econométrica internacional más clara que respalda
la construcción teórica más amplia del artículo.
El autor interpreta posteriormente estos resultados mediante Marx:
la cantidad de dinero circulante se encuentra finalmente subordinada a la
estructura de precios y valores que expresa, aunque conserve la capacidad
de modificar el propio sistema del que depende.
De esa retroalimentación deriva el paper su tesis de no neutralidad
monetaria.
El estudio resulta más fuerte cuando su econometría se lee junto con el
argumento histórico y teórico: los modelos estadísticos ponen a prueba
relaciones implicadas por la teoría, pero no vuelven innecesaria a la
propia teoría.
— Una lectura cuidadosa del alcance de la evidencia
Eso define también la próxima frontera de investigación:
modelar explícitamente los instrumentos de política que median la relación
oro–dinero, identificar más directamente la dinámica temporal de la
retroalimentación, contrastar la neutralidad monetaria frente a variables
reales y replicar el marco en más países y regímenes monetarios.
