Aplanando la curva

«Como se observa, en todos los casos donde se toman medidas, se evidencia una diferencia sustantiva comparado al escenario de no intervención. De hecho, solo el confinamiento voluntario, el cese de actividades socioeconómicas y el “toque de queda nocturno”, reduciría el reporte de infectados en 10 mil casos. Asimismo, el escenario dos (“toque de queda” parcial), el número de infectados se proyecta en poco mías de 2,500 en el horizonte de 15 días. Finalmente, es destacable el hecho, que un “toque de queda” o equivalente en términos de movilidad, haría que los casos se mantengan por debajo de los 1,500 al final de los 15 días». Vicente de Peña y Francisco Ramírez, Modelo SIER para el análisis del COVID-19 en la República Dominicana, marzo 2020

En momentos de extrema incertidumbre como los que actualmente vive la humanidad, resulta muy difícil anticipar el curso de la economía, que en gran medida depende de la capacidad de los sistemas sanitarios para controlar eficientemente la propagación de una pandemia que ha mostrado una gran capacidad de contagio, e incluso se advierte, como ha ocurrido esta semana en Hong Kong, de un rebrote del virus en lugares que se consideraban ya fuera de peligro. Ha quedado claro que el éxito contra el Covid-19 va a depender del esfuerzo coordinado de la comunidad internacional, tanto en lo sanitario como en lo económico.

Todo esto complica los pronósticos; especialmente, porque los parámetros que se estimen a partir de la experiencia reciente no gocen, probablemente, de la estabilidad requerida para hacer proyecciones con un margen aceptable de error. Es como si los economistas tuvieran que compartir el escenario de respetabilidad con los astrólogos. Pero aun dentro de este contexto de incertidumbre, los economistas de las escuelas de economía de la UASD y de la PUCMM, Vicente de Peña y Francisco Ramírez, han realizado un interesante trabajo sobre el curso que pudiera seguir el coronavirus en República Dominicana, dependiendo del grado de severidad de las políticas de distanciamiento social que se apliquen.

Desde el punto de vista metodológico el estudio asume una población «homogéneamente distribuida y cerrada, que se expone ante un virus que tiene determinada tasa de infección, un periodo de incubación y una tasa de recuperación».

Entiendo que una población «homogéneamente distribuida» significa que la población está uniformemente distribuida a lo largo del territorio nacional, mientras que una población «cerrada», como explican los autores, significa que no hay cambios demográficos y que la población se mantiene constante en cuanto a las tasas de nacimiento y de muerte durante la propagación del virus, y que las inmigraciones y las emigraciones se neutralizan entre sí.

Estos supuestos, sin dudas, no son realistas e implican –para mantener la coherencia interna del modelo– que los fallecidos por contagio del virus se incluyan en el número de recuperados. Pero no podemos invalidar el modelo por el irrealismo de los supuestos. De acuerdo con Friedman en Metodología de la economía positiva, el realismo de los supuestos no es relevante si el modelo mantiene su capacidad predictiva. Y es, precisamente, en esta dirección que el modelo de Ramírez y De Peña tiene su utilidad, pues ha podido replicar adecuadamente lo que está ocurriendo en la realidad.

Sin embargo, es oportuno distinguir lo que es un pronóstico o proyección dentro de una serie de datos y un pronóstico o proyección fuera de la serie de datos. Suponga que se dispone de una serie de tiempo de cien datos y se toman los primeros sesenta datos para estimar un modelo que se utilizaría para predecir los datos – ya conocidos – desde el 61 hasta el 100. Probablemente, este tipo de proyección sea más precisa que otro ejercicio que utilice los 100 datos para proyectar los valores que se observarían fuera de la muestra. Esto significa que es mucho más fácil encontrar un modelo que se ajuste a los datos ya observados que a los por observar.

El modelo de los economistas citados hace un buen trabajo de ajuste con los datos observados, a pesar de una muestra que todavía tiene un número muy limitado de observaciones. El desafío es poder anticipar cambios o rupturas estructurales en la tendencia de los datos, que es una limitación muy común a la capacidad predictiva de todos los modelos.

Los autores clasifican en tres categorías las medidas de contención que se pueden adoptar: restricciones suaves, restricciones drásticas y restricciones severas. Y cada una va a estar asociada con un perfil diferente en la curva de contagio, con efectos diferentes en la capacidad del sistema sanitario para responder adecuadamente, y en las consecuencias económicas. Hasta ahora, las medidas que ha tomado el gobierno las clasifican entre suaves y drásticas; es decir, entre el nivel 1 y 2. Y sus conclusiones son compatibles con las recomendaciones de los expertos sanitarios – y lo que muestra la experiencia en algunos países – de que las medidas drásticas o severas son las más efectivas para detener el virus.

El aplanamiento de la curva no necesariamente garantiza mejores resultados; pudiera ser que tal ‘gradualización’ prolongue en el tiempo el momento del pico y la presencia del virus. Es una decisión que pudiera estar condicionada no solo por factores económicos y sanitarios; el contexto político pudiera ser, también, un factor decisivo. Después de todo, y aun en las peores circunstancias, el hombre no deja de ser un animal político...