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Interactuar con las máquinas – Inteligencia artificial y estabilidad financiera

Los modelos de IA cuentan con una combinación única y poderosa de características. Como dije, aprenden y evolucionan de manera autónoma y rápida, basándose en una amplia gama de datos, con resultados que no siempre son interpretables o explicables y objetivos que pueden no ser completamente claros ni estar alineados con los objetivos de la sociedad.
Ni siquiera los expertos se ponen de acuerdo sobre hasta qué punto y con qué velocidad evolucionará la IA (incluso en el ámbito financiero). Por eso, debemos ser humildes y estar preparados. Sin apresurarnos a adoptar medidas políticas precipitadas, debemos seguir analizando si nuestras políticas micro prudenciales y macro prudenciales siguen siendo suficientes para mantener la estabilidad financiera. De ese modo, podremos aprovechar los considerables beneficios de la IA para el crecimiento económico de una manera segura y sostenible.

Cómo lograr un aterrizaje suave – Una perspectiva histórica de los ciclos de política monetaria

La tarea de los bancos centrales es ayudar a la economía a sortear los shocks y encaminar la inflación hacia el objetivo. En esta entrada del blog del BCE se plantea qué podemos aprender de los ciclos de política monetaria anteriores sobre cómo controlar la inflación y, al mismo tiempo, lograr un aterrizaje suave de la economía.
La economía es un poco como un avión, y los bancos centrales son un poco como sus pilotos. Ajustan sus instrumentos de política para guiar a sus economías a través de turbulencias, shocks y crisis, con el objetivo de aterrizar suavemente en su destino: la estabilidad de precios. Cuando la inflación es demasiado alta, los bancos centrales aumentan las tasas de interés para desacelerar la economía y reducir la inflación. Así como los pilotos calculan su aproximación y comienzan el descenso hacia su destino final, las autoridades deben juzgar cuándo comenzar a relajar las tasas de política para alcanzar su meta de inflación y lograr un aterrizaje suave para la economía. Y, al igual que los pilotos reales, pueden aprender de experiencias anteriores para mejorar su forma de responder a condiciones difíciles y aumentar las posibilidades de lograr un aterrizaje suave.
Esto es precisamente lo que hemos hecho, analizando un total de 48 ciclos de política monetaria en nueve economías diferentes a lo largo de un período de 50 años (un promedio de cinco ciclos por país).[3]De estos 48 “vuelos”, aproximadamente un tercio terminaron en aterrizajes suaves, es decir, la inflación volvió a su nivel objetivo en dos años sin que la economía entrara en recesión. Entonces, ¿qué factores determinan la brusquedad del vuelo y la suavidad con la que el avión aterriza en la pista?
El ciclo típico de la política monetaria
Los ciclos de política monetaria son episodios en los que las tasas de política monetaria suben rápidamente desde un nivel mínimo o estable hasta alcanzar un máximo local, antes de mantenerse en ese nivel o de volver a disminuir hasta un nuevo mínimo. En nuestra muestra, los bancos centrales han tendido a aumentar las tasas de política monetaria en alrededor de 20 puntos básicos por mes antes de mantenerlas en su altitud de crucero durante ocho meses y luego recortarlas en 38 puntos básicos por mes durante el descenso. Al comienzo de los ciclos de ajuste, la inflación promedió 2,8%, el crecimiento del PIB 5,9% y el desempleo 6,6%. En el momento del primer recorte de tasas, la inflación era, en promedio, incluso más alta, 4,1%, mientras que el crecimiento disminuyó marcadamente, en promedio, a 2,8% (Cuadro 1). Esto pone de relieve una importante conclusión de nuestro análisis: los bancos centrales han tendido a comenzar a relajar la postura de política monetaria con la inflación todavía relativamente alta, posiblemente impulsados por preocupaciones sobre la disminución del crecimiento y los riesgos para la estabilidad financiera. Resulta que los ciclos de política monetaria exitosos tienden a caracterizarse por una caída del crecimiento en torno al momento del primer recorte de tasas, seguida de una fuerte recuperación económica y una caída de la inflación durante los dos años siguientes (gráfico 1). En los episodios de aterrizaje suave, esta desaceleración del crecimiento allana el camino para una caída de la inflación. Los aterrizajes duros, por otro lado, se caracterizan por recortes de tasas en medio de recesiones profundas, sin que haya casi ninguna diferencia en los resultados de inflación en comparación con los aterrizajes suaves.

Toma de decisiones de política monetaria

Hoy he hecho hincapié en que es una fortaleza para los bancos centrales, como responsables políticos, estar cerca de la comunidad investigadora. Podemos incorporar nuevos hallazgos y colaborar con los investigadores para mejorar los modelos y asesorar en la toma de decisiones. Los investigadores mejoran la toma de decisiones de política monetaria al contribuir a un debate constructivo.
La Universidad de Lund tiene una larga tradición de contribución al debate sobre política monetaria y política económica en Suecia, desde Knut Wicksell hasta la facultad actual. Animo a todos los estudiantes y jóvenes investigadores a continuar con esta tradición. En un entorno con tensiones geopolíticas y nuevas herramientas técnicas que pueden difundir y amplificar la desinformación, tu voz es más necesaria que nunca.
Me gustaría concluir haciendo hincapié en lo honrado y agradecido que me siento de haber sido galardonado con un doctorado honoris causa por la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Lund. Mi objetivo es seguir intentando contribuir al desarrollo del debate sobre la política monetaria e introducir nuevos aspectos, ya sea el cambio climático y la economía del comportamiento, u otros temas que aporten nuevas perspectivas sobre la política monetaria.
Para mí, como responsable de la formulación de políticas, personalmente creo que uno de los mayores privilegios es el acceso que tengo a la investigación de alta calidad, de nuestro propio departamento de investigación en el Riksbank, en las conferencias internacionales donde se reúnen los responsables de la formulación de políticas y los investigadores, y cuando tengo la oportunidad de visitar y aprender de los investigadores y estudiantes de las universidades.
El Riksbank es a la vez una agencia pública y un banco. Y también formamos parte de la comunidad investigadora. Esto es lo que permite a nuestro trabajo «traducir la teoría económica en política práctica en situaciones económicas difíciles». Esa es la esencia de la toma de decisiones de política monetaria.

Reflexiones sobre el nuevo marco operativo del Eurosistema

Antes de entrar en el meollo de la cuestión, permítanme definir primero lo que realmente entiendo por marco operativo. El Consejo de Gobierno del BCE (Banco Central Europeo) toma decisiones de política monetaria basadas en nuestra estrategia de política monetaria. Y esta estrategia se centra en nuestro objetivo principal de mantener la estabilidad de precios. El objetivo de nuestro marco operativo es orientar los tipos del mercado monetario a corto plazo en estrecha consonancia con estas decisiones de política monetaria. O, dicho de otro modo: nuestra estrategia de política monetaria nos guía a la hora de decidir el nivel adecuado de los tipos de interés a corto plazo. Y el marco operativo nos permite alinear las tasas de mercado a corto plazo con este nivel apropiado.
¿Cómo llegamos a nuestro actual marco operativo? Antes de la crisis financiera mundial, muchos bancos centrales implementaban la política monetaria utilizando un sistema de corredores. En el caso del Eurosistema, el Consejo de Gobierno del BCE (Banco Central Europeo) fijó tres tipos de interés con diferenciales específicos entre ellos.
El Eurosistema proporcionó una cantidad limitada de liquidez al tipo de interés de las operaciones principales de financiación, el tipo MRO (Main Refinancing Operation). Las entidades de crédito de la zona del euro con un déficit de reservas restante pudieron contraer préstamos a un día a un día al tipo de interés de la facilidad marginal de crédito, el tipo de interés de la facilidad marginal de crédito (MLF, por sus siglas en inglés). Y las entidades de crédito de la zona del euro con exceso de reservas pudieron depositarlas en el Eurosistema al tipo de interés de la facilidad de depósito, el DFR (tipo de interés de la facilidad de depósito).
Sin embargo, los bancos de la zona del euro también tenían la posibilidad de prestar a tipos más altos que el DFR (tipo de la facilidad de depósito) o de pedir prestado a tipos más bajos que el tipo del MLF (servicio marginal de crédito) en el mercado interbancario. Por lo tanto, los bancos se enfrentaron a un costo de oportunidad para acceder a los servicios del banco central. De este modo, el Eurosistema ha tratado de mantener los tipos de interés a corto plazo en línea con el tipo de la operación principal de financiación (MRO, por sus siglas en inglés).
Para respaldar este objetivo, el Eurosistema estimó las necesidades agregadas de liquidez del sector bancario. Las principales fuentes de necesidades de liquidez son los encajes de los bancos de la eurozona y factores autónomos que escapan al control de las operaciones de política monetaria del BCE (Banco Central Europeo). De forma algo simplificada, los factores autónomos comprenden los billetes en circulación, así como los depósitos de las administraciones de la zona del euro en el Eurosistema. Esto me trae recuerdos maravillosos, ya que uno de mis primeros trabajos en el Bundesbank fue estimar con precisión los requisitos de reserva y los factores autónomos para Alemania.

El ABC de la función de reacción del BCE

¿Por qué los bancos centrales suelen orientar su política monetaria futura en términos cualitativos en lugar de proporcionar una fórmula numérica? El blog del BCE echa un vistazo a través de la lente del «ABC» de la función de reacción cualitativa del BCE.
Durante miles de años, los estudiosos han estado persiguiendo la idea de una «teoría del todo» o «fórmula del mundo» o, en palabras del Fausto de Goethe: «Dass ich erkenne, was die Welt im Innersten zusammenhält» [«Para que pueda percibir lo que mantiene unido al mundo en sus pliegues más íntimos»]. Los economistas no son una excepción, aunque lo que estudian no sea el universo sino, más mundanamente, la explicación de los fenómenos económicos, como la inflación. Los economistas monetarios se hacen preguntas como «¿existe una fórmula mágica que ofrezca estabilidad de precios bajo cualquier circunstancia?» Y hablan de «regla de política monetaria» en lugar de «fórmula mágica» cuando hablan entre ellos.
Por supuesto, ha habido avances, sobre la base de la muy aclamada regla de Taylor, publicada hace unos treinta años, que ofrece una elegante descripción resumida de la relación entre el crecimiento, la inflación y los tipos de interés. Pero la búsqueda de una regla única y perfecta ha resultado esquiva hasta ahora. En consecuencia, los bancos centrales de todo el mundo se han mantenido alejados de adoptar cualquier regla en particular. Al mismo tiempo, para que la política monetaria sea eficaz, los bancos centrales deben proporcionar al público al menos información cualitativa sobre lo que guía sus decisiones: su «función de reacción» en la jerga económica. En esta entrada del blog se analizan los tres elementos —el «ABC»— de la función de reacción del BCE comunicada de forma destacada desde marzo de 2023: las perspectivas de inflación (A), la dinámica de la inflación subyacente (B) y la fuerza de transmisión de la política monetaria (C).

Inteligencia artificial en la banca central

Mucho antes de que la inteligencia artificial (IA) se convirtiera en un punto focal de comentarios populares y de fascinación generalizada, los bancos centrales fueron los primeros en adoptar métodos de aprendizaje automático para obtener información valiosa para las estadísticas, la investigación y las políticas (Doerr et al (2021), Araujo et al (2022, 2023)). Las mayores capacidades y rendimiento de la nueva generación de técnicas de aprendizaje automático abren nuevas oportunidades. Sin embargo, para aprovecharlos es necesario que los bancos centrales desarrollen la infraestructura y los conocimientos necesarios. Los bancos centrales también deben abordar las preocupaciones sobre la calidad y la privacidad de los datos, así como los riesgos derivados de la dependencia de unos pocos proveedores.
En primer lugar, este boletín ofrece un breve resumen de los conceptos en el ámbito del aprendizaje automático y la IA. A continuación, se examinan los casos de uso de los bancos centrales en cuatro ámbitos: i) la recopilación de información y la compilación de estadísticas oficiales; ii) análisis macroeconómico y financiero en apoyo de la política monetaria; (iii) supervisión de los sistemas de pago; y iv) supervisión y estabilidad financiera. El Boletín también resume las lecciones aprendidas y las oportunidades y desafíos que surgen del uso del aprendizaje automático y la IA. Concluye analizando cómo la cooperación de los bancos centrales puede desempeñar un papel clave en el futuro.

El coste de no emitir un euro digital

A lo largo de la historia, las transformaciones monetarias han sido el resultado de una interacción dinámica entre el progreso tecnológico, los cambios en las preferencias humanas y la evolución institucional.
A principios del Renacimiento, el comercio y la innovación financiera florecieron en las ciudades-estado italianas. La introducción de las cartas de cambio y la corresponsalía bancaria liberó a los comerciantes de los peligros de transportar engorrosas monedas de oro y plata y promovió métodos de pago seguros que, a su vez, facilitaron el comercio internacional. La riqueza sustancial de las ciudades-estado italianas podría utilizarse como base para el esplendor del Renacimiento italiano.
Hoy en día, nos encontramos de nuevo en un punto crucial en la evolución del dinero. El panorama económico está cambiando de una manera sin precedentes. La innovación digital ha marcado el comienzo de una nueva era con el potencial de desbloquear enormes oportunidades. Estos cambios afectan inevitablemente a los pagos y al dinero, que se están volviendo tan digitales como nuestras economías.
Los bancos centrales de todo el mundo se están preparando para esta nueva era digital, reconociendo tanto las oportunidades como los desafíos que conlleva. Están explorando activamente el potencial de emitir un instrumento de pago digital junto con el efectivo como el siguiente paso lógico en la evolución del dinero del banco central. Según una encuesta del BPI3, en 2022, de un grupo de 86 bancos centrales encuestados, 80 (o el 93%) participaron en algún tipo de trabajo con CBDC, que va desde la investigación y la prueba de concepto hasta los proyectos piloto y también las CBDC en vivo. El Banco Central Europeo es uno de ellos, ya que el Consejo de Gobierno del BCE ha decidido recientemente iniciar la fase de preparación del proyecto del euro digital.4
Los bancos centrales han proporcionado durante mucho tiempo medios de pago fiables como un bien público y un ancla de estabilidad para el sistema financiero y monetario. ¿Por qué no deberían hacer lo mismo en la era digital y ser los únicos en no ofrecer una versión digital de su producto?
Pero hoy en día hay escépticos que afirman que emitir CBDC sería infructuoso. Algunos creen que un euro digital puede no ser lo suficientemente exitoso; Muchos se preguntan qué beneficios específicos podría ofrecer que los métodos de pago existentes aún no proporcionan. Al mismo tiempo, otros temen que un euro digital pueda tener demasiado éxito y crear inestabilidad al desafiar potencialmente los depósitos bancarios tradicionales.

Reflexiones – desafíos en las regulaciones

Elaborar regulaciones en el mundo dinámico e interconectado de hoy es una tarea desafiante, pero es un desafío que estamos totalmente comprometidos a superar. Como regulador, nuestra contribución más importante a la sociedad es que hacemos nuestro trabajo: elaborando regulaciones proporcionadas, basadas en el riesgo y con visión de futuro e implementándolas de manera consistente. Al mismo tiempo, somos conscientes de que el proceso de regulación debe generar un superávit neto para el sistema financiero. Incluso mientras avanzamos en esta línea, debemos permanecer firmes en nuestra dedicación a mantener la estabilidad, fomentar el crecimiento y salvaguardar los intereses de los clientes.

Probando los límites cognitivos de grandes modelos lingüísticos

Las actividades de los bancos centrales son adecuadas para la aplicación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), lo que refleja la amplia disponibilidad de datos estructurados y no estructurados, junto con la necesidad de análisis sofisticados para respaldar las políticas. Incluso antes de que la IA se convirtiera en el centro de atención de los comentarios populares y de la fascinación generalizada, los bancos centrales habían sido los primeros en adoptar métodos de aprendizaje automático en estadística, análisis macroeconómico y regulación/supervisión (véase Araujo et al (2022, 2023)). Los hallazgos de este boletín no restan valor a los avances tangibles y rápidos que se están logrando en estas áreas, así como en las aplicaciones científicas de la IA que han experimentado un rápido progreso.
Sin embargo, nuestros hallazgos sugieren que se debe tener precaución al implementar grandes modelos de lenguaje en contextos que requieren un razonamiento económico cuidadoso y riguroso. La evidencia hasta ahora es que la generación actual de LLM no alcanza el rigor y la claridad en el razonamiento requeridos para los análisis de alto riesgo necesarios para las aplicaciones de banca central. Como se explica en el anexo, la ingeniería rápida y otros métodos para persuadir al LLM para que dé la respuesta correcta no vienen al caso en nuestro experimento.
En términos más generales, nuestros hallazgos se suman al debate sobre si las limitaciones de la generación actual de grandes modelos lingüísticos simplemente reflejan los límites contingentes planteados por el tamaño del texto de entrenamiento y el número de parámetros del modelo, o si los límites reflejan límites más fundamentales del conocimiento adquirido solo a través del lenguaje. Por un lado, Wei et al (2022) muestran que los LLM muestran «capacidades emergentes» (nuevas capacidades que no están presentes en modelos más pequeños) a medida que el tamaño de la red neuronal se eleva por encima de un umbral crítico. Los LLM suficientemente grandes son capaces de realizar tareas como la suma de tres dígitos, responder a preguntas intrincadas y exhibir capacidades generalizadas de lenguaje natural, una hazaña inalcanzable por modelos más pequeños con datos limitados. Del mismo modo, en su trabajo seminal, Bubeck et al (2023) exploran las competencias multifacéticas de los LLM. Si bien reconocen las limitaciones, los autores siguen siendo optimistas sobre el potencial del modelo para superar el rendimiento humano en ciertos dominios y argumentan que términos como «razón», «conocimiento», «habilidades», «planificación» y «aprendizaje» se aplican correctamente a dichos modelos.

Aprender de las crisis – nuestro nuevo marco para las líneas de liquidez en euros

El BCE puede prestar euros a los bancos centrales no pertenecientes a la zona del euro para reducir el riesgo de que las tensiones financieras se extiendan a la zona del euro. Piero Cipollone, Philip Lane e Isabel Schnabel explican cómo hemos hecho que estas líneas de liquidez sean más efectivas y ágiles.
Las perturbaciones financieras durante la pandemia de coronavirus y la invasión rusa de Ucrania han vuelto a poner de relieve la importancia de las líneas de liquidez en euros. Las tensiones en los mercados provocadas por estas crisis redujeron la liquidez en euros en un número significativo de países no pertenecientes a la zona del euro. En respuesta, el BCE amplió las líneas de liquidez en euros a los bancos centrales pertinentes, lo que les permitió aliviar las tensiones de financiación de sus instituciones financieras nacionales. Proporcionar liquidez en euros a los países no pertenecientes a la zona del euro protege la transmisión de la política monetaria en la zona del euro y minimiza los riesgos de bucles de retroalimentación adversos, lo que hace que la zona del euro sea más resiliente.
Recientemente ajustamos nuestro Marco de referencia para la provisión de liquidez en euros a través de los fondos del BCE Operaciones de swap y repo para que estos instrumentos sean lo más eficaces y ágiles posible.[1] El marco conserva los elementos fundamentales ya existentes e integra los mecanismos de repo existentes en un marco permanente unificado denominado mecanismo de repo del Eurosistema para bancos centrales (EUREP). Estos cambios entraron en vigor el 16 de enero de 2024.
Los cambios introducidos en el marco reflejan tres lecciones clave de las experiencias recientes. En primer lugar, que los riesgos de efectos negativos sobre la transmisión de la política monetaria aumenten en caso de condiciones de mercado desordenadas fuera de la zona del euro. En segundo lugar, que el BCE debe ser capaz de reaccionar rápidamente a los acontecimientos que se desarrollan rápidamente. Y tercero, que la mera existencia de una línea de liquidez impide que se materialicen las tensiones financieras. El marco revisado ofrece a los países con estrechos vínculos económicos y financieros con la zona del euro, ya sea permanente o a plazo fijo, acceso a nuestras líneas de liquidez en tiempos normales. También amplía el acceso a un conjunto más amplio de países en tiempos de crisis o de mayor riesgo de crisis. Al mismo tiempo, se refuerza el papel de las líneas de liquidez como «mecanismo de protección» con recargos apropiados sobre los tipos de interés. Estos recargos ayudan a preservar los incentivos para que las entidades de crédito no pertenecientes a la zona del euro intenten primero obtener préstamos en el mercado privado antes de recurrir a las líneas de liquidez. También limitan el margen de efectos secundarios adversos no deseados, como el endeudamiento externo excesivo en euros.