El problema es que los resultados de la estimación dependen de qué variables se incluyan en el modelo y qué relaciones se asuman entre ellas. Si se omiten variables importantes o si las relaciones son incorrectas, la información que nos aporta el tipo natural puede no ser del todo precisa. En otras palabras, la estimación numérica del tipo de interés natural está rodeada de una elevada incertidumbre.

El artículo «El ciclo financiero y la era de los tipos de interés bajos: ¿cambio de narrativa?» es, en cierto modo, una muestra de esta incertidumbre, al exponer que la visión del tipo de interés natural cambia cuando enriquecemos nuestros modelos con el ciclo financiero. Seguimos observando un declive de los tipos, pero más contenido y suave. De hecho, la incertidumbre es elevada incluso dentro de un mismo modelo. Así lo ilustra el margen de error en la estimación de referencia para el tipo de interés natural de los EE. UU. realizada por Holston et al. (2017).1 Como se ve en el primer gráfico, hay una clara tendencia a la baja, pero no podemos determinar el nivel del tipo natural con gran precisión. De hecho, esta imprecisión es un reflejo de la incertidumbre que envuelve las relaciones tradicionales entre tipos de interés, actividad e inflación, que sirven para estimar el tipo de equilibrio, pero que a veces son frágiles y no siempre se cumplen en los datos.

Por otro lado, también podemos jugar con nuestras propias estimaciones para mostrar la inestabilidad de los resultados. En concreto, el modelo para calcular el tipo de interés natural requiere que lo ayudemos con supuestos iniciales sobre las distintas variables que queremos estimar. Una de estas variables es la inflación que debería regir a largo plazo. Típicamente, esta es del 2% (así lo indican los objetivos de inflación de la Fed y, a grandes rasgos, del BCE) y nosotros alimentamos el modelo con esta suposición razonable. Pero podríamos haberle indicado una inflación a largo plazo inferior, por ejemplo, del 1%. Los resultados no necesariamente deberían cambiar (el modelo revisa nuestros apriorismos con los datos y podría concluir que a largo plazo la inflación es del 2%), pero en realidad lo hacen. En primer lugar, obtenemos una brecha de producción más elevada que con el supuesto inicial del 2% para la inflación a largo plazo (véase el segundo gráfico). Las implicaciones no son baladíes: intuitivamente, no es lo mismo evaluar una inflación observada del 1,5% en un mundo donde aspiramos a alcanzar el 2% (inferiremos que la actividad tiene margen para recuperarse y presionar más los precios) que en un mundo en el que la inflación objetivo es del 1% (en ese caso, el 1,5% podría verse como una presión excesiva sobre los precios y un síntoma de sobrecalentamiento de la actividad).

En segundo lugar, bajo el supuesto del 2%, en el artículo «El ciclo financiero y la era de los tipos de interés bajos: ¿cambio de narrativa?» afirmábamos que la política monetaria es más acomodaticia de lo que parece cuando tenemos en cuenta el ciclo financiero (es decir, obtenemos un mayor tipo natural). Pero esta conclusión se invierte bajo el supuesto de una inflación a largo plazo del 1%: el último gráfico muestra cómo, en la ac­­tua­­li­­dad, la diferencia entre el tipo natural estimado con el ciclo financiero y el tipo natural convencional (sin ciclo financiero) es positiva bajo el supuesto del 2% y negativa en el escenario del 1%.

La poca robustez de los resultados la corroboran Beyer y Wieland (2019),2  quienes también muestran que las estimaciones del tipo natural son inestables y varían en respuesta a pequeños cambios metodológicos, como ajustes en los datos (cambios en la muestra temporal o el uso del producto nacional bruto en vez del PIB), distintas formas funcionales o, como acabamos de ilustrar con la inflación, diferentes supuestos de partida.

En definitiva, el tipo de interés natural es un concepto clave para la política monetaria, pero su estimación está plagada de minas. ¿Qué debemos hacer? El debate está servido, y una simpática anécdota de la vida de Kenneth Arrow, Nobel en Economía, plantea el dilema con humor. En la Segunda Guerra Mundial, una de las tareas de Arrow fue revisar las predicciones meteorológicas producidas a un mes vista. Al descubrir la poca fiabilidad de las mismas, trasladó su preocupación a los oficiales superiores. La respuesta: «El comandante general es plenamente consciente de la ineficacia de las predicciones. Sin embargo, las necesita por motivos de planificación».