La teoría de juegos y la cuarentena

Iván Carrino / Sábado 10 de abril de 2021 / 5 Comentarios

Tomando las pérdidas y ganancias sociales, la estrategia de confinamiento generalizado es la peor opción de todas

La teoría de los juegos es una rama de la economía que busca analizar la toma de decisiones cuando éstas son condicionadas por las decisiones de los demás. Es decir, ya no nos vamos a concentrar en el cambio en las cantidades consumidas de una persona cuando cambia el precio de un bien, sino en el cambio en su conducta cuando otro individuo toma una decisión.

Un clásico de este análisis es el dilema del prisionero que, yendo a la comisaría con su compañero delincuente, deben tomar la decisión de contar la verdad o hacer silencio. Si ambos hacen silencio, reciben pocos días de arresto, mientras que si uno delata al otro pero otro mantiene el silencio, el primero queda libre y el segundo carga con toda la pena.

¿Qué decidir? La teoría de juegos propone matrices de pérdidas y ganancias para analizar las decisiones óptimas, donde se maximizan los beneficios (o se minimizan las pérdidas) para todas las partes.

¿Se puede emplear esta herramienta para saber si la cuarentena o el confinamiento es óptimo? Eso intentaremos aquí abajo.

En primer lugar, tenemos que asumir una matriz de pérdidas y ganancias asociadas a dos estrategias: una estrategia es salir de casa y hacer vida normal (“Salir”). La otra es quedarse en casa (“Quedarse”).  Al mismo tiempo hay que dividir a la sociedad en dos grupos. La dividiremos, entonces, entre el grupo de los jóvenes, por un lado, y el grupo de los mayores, por el otro.

En el caso de los jóvenes, asumiremos que:

1) El beneficio derivado de salir de casa es 10.

2) El costo de salir de casa es de 0, puesto que asumimos un riesgo cero de muerte frente al contagio.

3) El costo de no salir de la casa, asumiremos, es 5.

4) El beneficio derivado de quedarse en casa lo asumiremos en 3 puesto que encuentran un pasatiempo que le resulte de interés.

Para el caso de los mayores, asumimos que:

1) El beneficio derivado de salir de casa es 10, al igual que los jóvenes.

2) El costo de salir de casa lo vamos a calcular en -2.

(Esto surge de un puntaje de -10 para la muerte, ponderado por un 20% de probabilidades de ocurrencia, probabilidad que está absolutamente aumentada, ya que -en adultos mayores de 75- la probabilidad de muerte frente al contagio es 26,5%  pero la de contagiarse y, a su vez, morir, es de 2% según datos de la ciudad de Nueva York[1]. Supondremos también que, si los jóvenes no salen, los mayores no se contagian.)

3) El costo de no salir de la casa también lo asumiremos en 5.

4) El beneficio derivado de quedarse en casa lo asumiremos en 5, puesto que los pasatiempos para los mayores pueden reportarles mayor utilidad que para los jóvenes.

Con estos supuestos, entonces, llegamos a la matriz de pérdidas y ganancias, tal como lo indica la teoría de los juegos y el famoso dilema del prisionero (nótese que entre paréntesis, el primer número siempre corresponde al pago para los jóvenes):

Jóvenes (1)

Salir

Quedarse

Mayores (2)

Salir

(10;8)

(-2;10)

Quedarse

(10; 0)

(-2; 0)

Advertencia: Es necesario aclarar que diagramar una matriz como la anterior es, en realidad, una tarea directamente imposible ya que las utilidades subjetivas no pueden ni sumarse, ni compararse.

No obstante, si se considera que lo planteado aquí tiene algún grado de verosimilitud, queda claro que el peor de los escenarios es aquél donde todos se quedan en su casa. Es decir, el de la cuarentena total.

En dicho escenario las pérdidas totales ascienden a 2 puntos (los jóvenes pierden 2, los mayores pierden 0). En todos los demás escenarios existen ganancias netas. En el primero, de 18 puntos (salen los jóvenes y ganan 10, salen los mayores, ganan 8). En el segundo, de 10 puntos (salen los jóvenes, pero se quedan en su casa los mayores). En caso que los mayores salgan pero los jóvenes sean los que se queden, el puntaje total es de 8.

En vista de esta matriz, se observa que la cuarentena total es la peor de las estrategias posibles, puesto que los costos superan a los ingresos, motivo por el cual se generan pérdidas sociales. Estos resultados se explican porque quedarse en la casa siempre es una peor opción que hacer “vida normal”, y si bien puede tener sentido para algunas personas muy adversas al riesgo, al generalizarse a toda la población, lo que se generaliza es una opción que la mayoría no habría elegido libremente. 

Tal vez a alguno le resulte demasiado frío este análisis. Pero, al menos en Argentina, no se ha vuelto a una cuarentena dura y no parece que -más allá de las repudiables nuevas restricciones- vaya a volver a implementarse algo del estilo.

Tal vez se haya aprendido de los errores pasados. O tal vez ahora las decisiones se tomen sin el contagio de Covid-19 como la única variable a minimizar, sino mirando un poco más allá, como se propone en el ejercicio de aquí arriba.

 

 


[1] Las probabilidades de morir estando contagiado, segmentadas por grupo etario, y la cantidad de muertos totales por grupo de edad, para la gran muestra de la Ciudad de Nueva York, pueden calcularse a partir de los datos publicados aquí: https://www1.nyc.gov/site/doh/covid/covid-19-data-totals.page#rates, en la sección “Case, Hospitalization and Death Rates”.

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Comentarios

  1. Martin Dagradi

    Domingo 11 de abril de 2021 a las 12:30 pm

    Interesante planteamiento. Uno puede estar de acuerdo o no con los supuestos asumidos en este ejemplo (a mí se me hace difícil aceptarlos, ya que existen efectos negativos en la salud ya con sólo contagiarse en algunos casos, con lo cual no el problema no es únicamente morirse, sino también enfermarse… o así lo veo yo). Pero me encanta que se planteen estos escenarios vario los modelos de la Teoría de los Juegos. Gran nota.

    Responder
    • Iván Carrino

      Domingo 11 de abril de 2021 a las 6:20 pm

      Buen punto Martín, claramente para simplificar tomo escenarios extremos y binarios. Difícil poner todos los grises de este tema, pero la idea que me parece clara incluso con grises es que el peor escenario es que nadie salga. En definitiva, los que sí salen están demostrando una preferencia por tomar el riesgo de morir o “pasarla mal” con la enfermedad en caso de no morir. El que no desea salir siempre es libre de hacerlo, y si se imponen las preferencias de éste último sobre todos los demás entiendo que el bienestar general empeora salvo en el caso que éste último sea representativo de la mayoría, cosa que no luce verosimil.

      Saludos!

      Responder
  2. Juampa Velazquez

    Martes 18 de mayo de 2021 a las 5:45 pm

    Me pareció excelente la idea de aplicar la matriz de perdidas y ganancias a la decision de confinar a la poblacion por la pandemia.

    Creo sin embargo que existe un error “numerico” en la asignación del valor de “perdidas” a los mayores que salen de casa. Si el beneficio por salir de casa un dia es 10, y vos decís que el perjuicio por morirse es -10, significaría que para esa persona morir es un daño muy irrelevante porque vale apenas lo que vale salir un dia de casa.

    Por ejemplo, calcular que morirte (-10) vale lo mismo que hacer tus cosas ese dia (+10) es lo que valdría si en lugar de muertes reales estuvieramos jugando con un soldadito al counterstrike (o un personaje de los Sims) y morir fuera solo esperar a una nueva partida para jugar de nuevo.

    Yo te sugeriría que valuemos la “perdida” para el caso de morir con un valor mucho mayor, por ejemplo con -18250, que podria justificártelo como el valor de los dias que podria vivir durante 5 años haciendo las cosas que hoy no puedo hacer por estar encerrado, y que sí podre hacer durante 5 años despues de que sobreviva a la pandemia (5x365x10=18250). Si a -18250 le aplicamos el 26.5% de mortalidad entre ancianos que se enferman de covid, la perdida asociada a salir para los mayores sería -4836 y a eso le sumo +10 que es lo que puedo ganar por hacer este dia afuera de casa y obtengo un neto de -4826.

    Mi matriz corregida sería esta:

                            Jóvenes (1)
                                Salir               Quedarse
    Mayores (2)    Salir     (10;-4826)            (-2;-4826)
                  Quedarse   (10;0)                (-2;0)

    Si se reformulara la matriz cambiando ese valor que creo que representa mejor la magnitud de morirse para los ancianos, la solución optima no estaria arriba a la izquierda (salir/salir) sino abajo a la izquierda (salir los jovenes/quedarse los mayores). Lo cual además explicaría de manera bastante lógica el por qué en estos meses donde ya no hubo tantas limitaciones, los jóvenes salieron a hacer una vida casi normal mientras que los ancianos siguieron mayoritariamente evitando los contactos sociales innecesarios.
    La cuarentena para todos, provocó un daño grande en los jovenes porque habrian estado mejor sin restricciones, pero casi no provocó daños en los mayores porque aun sin cuarentena obligatoria la elección individual lógica para los mayores era quedarse en casa.

    Y la peor elección posible, no sería aquella en la que todos quedan encerrados (quedarse/quedarse), sino aquella en la que los jovenes queden encerrados y los ancianos salgan (quedarse/salir). Esto de todos modos lo señalo como anecdótico, ya que la importancia de la matriz es encontrar la mejor combinacion y no la peor combinacion.

    Otros ejes que podrían ser de interés para analizar en matriz sería entre quienes dependen de salir para obtener su ingreso (cuentapropistas, y empleados de pymes que podrían quebrar si durante meses no se trabaja) y quienes pueden recibir ingresos suficientes quedandose en casa (empleados publicos, empleados privados de empresas fuertes, homeoficcers, jubilados, gente que cobra planes, etc)

    Responder
    • Iván Carrino

      Jueves 20 de mayo de 2021 a las 12:03 pm

      Gracias Juan, respondiéndote rápido lo que te diría es que el aporte es fantástico, aunque hay que ver s todavía no hay que revisar aún más la cuestión numérica. En ese valor de 10 de salir está precisamente el “vivir libremente”, es decir, no engloba solamente “salir un día”, sino que trata de sintetizar mucho más que eso. Vivir encerrado claramente no es morir (-10, el peor escenario), sino -2 en el caso de los jóvenes, como propongo en el ejemplo primero.

      Ahora en tu propuesta multiplicás por días y años… Pero entonces lo mismo deberíamos hacer con los jóvenes que salen, multiplicar sus días de salidas (10), por su expectativa de vida. ¿No te parece? En ese caso vas a tener un número mucho mayor que los 18250.

      En cualquier caso, parecería que la conclusión o bien sigue siendo salir-salir, o bien es salir los jóvenes-quedarse los mayores, pero siempre se mantiene que el peor es que todos se encierren.

      En fin, qué te parece? Saludos!

      Responder
  3. Juampa Velazquez

    Martes 18 de mayo de 2021 a las 6:47 pm

    Me pareció excelente la idea de aplicar la matriz de perdidas y ganancias a la decision de confinar a la poblacion por la pandemia.

    Creo sin embargo que existe un error “numerico” en la asignación del valor de “perdidas” a los mayores que salen de casa. Si el beneficio por salir de casa un dia es 10, y vos decís que el perjuicio por morirse es -10, significaría que para esa persona morir es un daño muy irrelevante porque vale apenas lo que vale salir un dia de casa.

    Por ejemplo, calcular que morirte (-10) vale lo mismo que hacer tus cosas ese dia (+10) es lo que valdría si en lugar de muertes reales estuvieramos jugando con un soldadito al counterstrike (o un personaje de los Sims) y morir fuera solo esperar a una nueva partida para jugar de nuevo.

    Yo te sugeriría que valuemos la “perdida” para el caso de morir con un valor mucho mayor, por ejemplo con -18250, que podria justificártelo como el valor de los dias que podria vivir durante 5 años haciendo las cosas que hoy no puedo hacer por estar encerrado, y que sí podre hacer durante 5 años despues de que sobreviva a la pandemia (5x365x10=18250). Si a -18250 le aplicamos el 26.5% de mortalidad entre ancianos que se enferman de covid, la perdida asociada a salir para los mayores sería -4836 y a eso le sumo +10 que es lo que puedo ganar por hacer este dia afuera de casa y obtengo un neto de -4826.

    Mi matriz corregida sería esta:

    Jóvenes (1)
    Salir Quedarse
    Mayores (2) Salir (10;-4826) (-2;-4826)
    Quedarse (10;0) (-2;0)

    Si se reformulara la matriz cambiando ese valor que creo que representa mejor la magnitud de morirse para los ancianos, la solución optima no estaria arriba a la izquierda (salir/salir) sino abajo a la izquierda (salir los jovenes/quedarse los mayores). Lo cual además explicaría de manera bastante lógica el por qué en estos meses donde ya no hubo tantas limitaciones, los jóvenes salieron a hacer una vida casi normal mientras que los ancianos siguieron mayoritariamente evitando los contactos sociales innecesarios.
    La cuarentena para todos, provocó un daño grande en los jovenes porque habrian estado mejor sin restricciones, pero casi no provocó daños en los mayores porque aun sin cuarentena obligatoria la elección individual lógica para los mayores era quedarse en casa.

    Y la peor elección posible, no sería aquella en la que todos quedan encerrados (quedarse/quedarse), sino aquella en la que los jovenes queden encerrados y los ancianos salgan (quedarse/salir). Esto de todos modos lo señalo como anecdótico, ya que la importancia de la matriz es encontrar la mejor combinacion y no la peor combinacion.

    Otros ejes que podrían ser de interés para analizar en matriz sería entre quienes dependen de salir para obtener su ingreso (cuentapropistas, y empleados de pymes que podrían quebrar si durante meses no se trabaja) y quienes pueden recibir ingresos suficientes quedandose en casa (empleados publicos, empleados privados de empresas fuertes, homeofficers, jubilados, gente que cobra planes, etc)

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