E. R. Dewey

Edward Russell Dewey (1895-1978) fue un economista que dedicó muchos años de su vida al estudio de los ciclos observables en economía y también a los existentes en otros campos.

   Dewey empezó a interesarse en los ciclos en 1930, cuando era Analista Jefe Económico del Departamento de Comercio de EEUU. Como el Presidente Hoover quería saber la causa de la Gran Depresión, le encargó a Dewey un estudio al respecto. Frustrado por los escasos resultados de su investigación, Dewey afirmó que los economistas no le daban respuestas coherentes sobre la causa de la depresión y perdió la fe en los métodos económicos clásicos.

   Fue en ese momento cuando Dewey consagró su vida al estudio de los ciclos. Alegó años después que “en todo cuanto había estudiado se revelaba la presencia de ciclos”. Llevó a cabo amplias investigaciones de la actividad cíclica en la economía, geología, biología, sociología, ciencias físicas y otras disciplinas. Escribió numerosos libros y artículos. De entre sus libros, destacamos Cycles: the misterious forces that trigger events, escrito junto con Og Mandino, y Case for cycles y Cycles: the science of prediction, escrito junto con Edwin Danking. En 1941, creó la Fundación para el estudio de los ciclos con un equipo que incluía a científicos y empresarios. A partir de junio de 1950, la Fundación empezó a publicar una revista llamada “Ciclos”.

   Esta Fundación se dedicó a la identificación y estudio de diferentes ciclos desde 1930. Se documentaron más de 3.000, de entre los cuales podemos mencionar los ciclos del clima, la guerra, las manchas solares, la sequía, el matrimonio, la población animal, la inflación, las quiebras bancarias, los bienes raíces, la producción de acero y los precios de las acciones, por nombrar sólo algunos.

   De naturaleza más cercana a los mercados son los ciclos de los precios del oro, la plata, el cobre, el índice S&P, las tipos de interés, las divisas, la soja, el maíz, el ganado vacuno, el azúcar y otros mercados financieros relacionados con la agricultura.

Media móvil centrada
La herramienta que empleó la Fundación para identificar los ciclos existentes en todos los fenómenos naturales, incluyendo la actividad económica, y determinar su duración, se conoce como media móvil centrada.

   Una media móvil es el indicador técnico más sencillo de cuantos existen. Su función es suavizar las fluctuaciones en cualquier serie temporal de datos, como pueden ser los precios de las acciones, el volumen de contratación, etc. Tal como indica su nombre, una media móvil es una media de los datos de estudio que se calcula a partir de un número concreto de datos que marcan el período de estudio. A medida que se incorpora un nuevo dato, desaparece el primero, de manera que siempre se mantiene el mismo período de cálculo. El dato más común del que se extrae la media suele ser el cierre del precio, aunque, por ejemplo, también se puede calcular la media de sus máximos o mínimos. Por poner un caso concreto, una media móvil de 20 días aplicada al cierre se obtiene sumando los veinte últimos cierres y dividiendo el resultado entre 20. Ésta, en concreto, sería una media móvil simple. Las hay más complicadas en su fórmula matemática de cálculo, como la ponderada, geométrica, exponencial, triangular…

   El problema con las medias móviles es que se aplican al último valor de la serie, es decir, una media móvil de 20 días está vinculada al día 20 de la serie. Y dado que estamos hablando de una media, lo correcto sería que estuviese vinculada al valor central de la serie, al que ocupa la mitad de la serie; en nuestro ejemplo, sería el valor 10 de la serie. En síntesis, en lugar de colocar la media móvil en el último día operativo, se traza en la mitad del ciclo, es decir, se centra.

   Mediante este método, la Fundación llegó a la evidencia de que fuera cual fuese la serie de datos objeto de estudio, de forma regular se daban fluctuaciones constantes por encima y por debajo de determinadas medias extraídas de la propia serie de datos, y que ese movimiento oscilante permitía advertir con inusitada precisión los techos y suelos cíclicos que dominaban los precios.

   Veamos un ejemplo. He dibujado una media móvil centrada de 10 días operativos en un gráfico diario del S&P 500. Esto significa que la media móvil está retrasada cinco días. El precio salta por encima de la media y cae por debajo de ésta describiendo los techos y suelos de un ciclo de 10 días operativos, contados de suelo a suelo. Unas veces el ciclo dura algo más de 10 días y otras veces algo menos, pero las oscilaciones por encima y por debajo de la media resultan muy claras. Los suelos están marcados con flechas verdes y los techos con flechas rojas.

                         S&P

   En resumidas cuentas, podemos afirmar que la media móvil centrada se ofrece como una herramienta muy valiosa para observar de forma natural cualquier serie histórica de suelos y techos cíclicos. El único problema de este tipo de media móvil es que no sirve para especular en tiempo real; al estar retrasada en el tiempo no hay valor de la media para tantos días como ésta haya sido retrasada. Es decir, como se muestra en el siguiente gráfico, con una media móvil centrada de 10 días, al retrasarla cinco, no hay valor de la media para los últimos cinco días, que en el ejemplo aparecen numerados en color azul. Como en el anterior gráfico, los suelos del ciclo están marcados con flechas verdes y los techos con flechas rojas.

Media móvil centrada 2

Test de Bartels 
Además de la media móvil centrada, la Fundación empleó un sistema de verificación cíclica basada en rutinas estadísticas. Nos referimos al test de Bartels, publicado en 1932 por la Institución Carnegie de Washington. La Fundación bendijo este test como el mejor existente para determinar la robustez y, en consecuencia, utilidad de cualquier ciclo. En términos generales, el test de Bartels indica la fiabilidad estadística de los ciclos presentes en una serie temporal de datos. El objetivo de esta herramienta es excluir los ciclos que surgen por acontecimientos azarosos únicos (por ejemplo, noticias macroeconómicas, presentación de resultados de las empresas, acontecimientos políticos o sociales que generan incertidumbre…). De esta forma, se puede medir la probabilidad de que un ciclo sea genuino.

   Dentro de los analistas que siguieron la estela dejada por la Fundación, quien sin duda merece una mención aparte es Walter Bressert, un formidable analista cíclico que, además de llegar a presidir la propia Fundación, ha realizado y sigue realizando aportaciones imprescindibles dentro de esta modalidad de análisis.


Leave a comment

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Archivos