Tu proyecto con Econometría

Cuando Robert Brown se asomó al microscopio a analizar partículas de pollen de Clarkia pulchella, tanto fue su asombro al ver pequeñas partículas que se agitaban con movimiento aleatorio que tuvo que concluir que había algo vivo dentro de ellas. De acuerdo a Brown:

El movimiento sólo es visible con mi lente que magnifica 370 veces. El movimiento es poco claro, pero seguro.

Lo que vio Brown en ese entonces se vería algo así:

Las partículas que Brown vio moverse eran más pequeñas que el polen y no, no había vida dentro de ellas. Casi ochenta años después de este descubrimiento, Albert Einstein publicaría un artículo en 1905 en el que con un modelo matemático muestra que las partículas de amiloplastos que Brown vió en el microscopio se movían empujadas por moléculas individuales de agua. Esta sería una de las mayores contribuciones de Einstein a la ciencia, incluso a pesar de que alguien ya se le había adelantado cinco años antes y había quedado en el olvido.

El genio olvidado que le ganó a Einstein

Louis Bachelier nació en 1870 en Le Havre, en el norte de Francia. Su padre era un mercader de vino y científico amateur y su madre era la hija de un banquero importante. Ambos padres fallecieron cuando Louis era muy joven, por lo que se tuvo que hacer cargo de sus hermanos asumiendo el negocio de la familia.

Sin embargo, Bachelier valoraba mucho la educación, por lo que en 1892 llegó a París a estudiar en la Sorbona. Con calificaciones no muy ideales, Bachelier llegó a defender su tesis en 1900, en la que mostraba por primera vez un modelo de un proceso estocástico y su uso para la valuación de una opción de una acción en la bolsa de valores. Ese proceso estocástico era precisamente lo que ahora conocemos como movimiento Browniano: una descripción de un movimiento aleatorio.

La tesis de Bachelier no fue muy bien recibida en su momento. La inclusión de un modelo matemático en un área que no era familiar para los matemáticos hizo complicada su aceptación. Sólo su instructor Henri Poincaré proporcionó una opinión positiva, pero no fue suficiente para que Bachelier ganara una posición como maestro.

Por esta razón la tesis quedó en el olvido, a pesar de preceder al trabajo de Einstein. No fue sino años después que Andrei Komogorov le diría a Paul Levy sobre este trabajo y después Leonard Jimmie Savage lo tradujera al inglés que llegó a las manos del economista Paul Samuelson. Samuelson ayudó a que Bachelier fuera reconocido apropiadamente por hacer el primer modelo del movimiento Browniano, con una aplicación ni más ni menos que a las finanzas.

Movimiento Browniano y el mercado de valores

Lo que sigue cambió el mundo como lo conocemos por completo. En 1968, los economistas Fischer Black y Myron Scholes crearon un modelo en el que las acciones de la bolsa tienen un comportamiento aleatorio, muy parecido al comportamiento de las partículas de polen en el microscopio de Robert Brown.

En este modelo el objetivo era asignar el precio a un contrato de opción de compra de una acción en la bolsa de valores. Una acción es una fracción de la propiedad de una compañía. Cuando una acción cotiza en una bolsa de valores se dice que la empresa es pública, por lo que todo quien tiene acceso a dicha bolsa puede ser dueño de un cachito de la compañía.

Las opciones son contratos donde se establece la compra de una acción en un momento en el futuro a un precio determinado. En cierto modo, se trata de una apuesta: si el día de la compra de la acción el precio resulta ser más alto que el precio pactado en el contrato, entonces el comprador puede vender la acción y guardarse una generosa ganancia en la bolsa. El modelo de Black y Scholes ayuda a encontrar el precio ideal para estos contratos.

El modelo fue un éxito. A pesar de que Black y Scholes perdieron dinero en la bolsa al tratar de implementarlo, las finanzas ha sido uno de los sectores de mayor crecimiento en el mundo y parte de ese crecimiento se lo debemos a modelos como el de Black y Scholes. En la actualidad este modelo y sus variaciones se usan para la valuación de acciones, bonos, monedas extranjeras y hasta criptomonedas.

Si bien estos modelos son una pieza clave del engranaje de la economía actual, pero deben de tratarse con cuidado. El abuso de los modelos financieros fue una de las causas reportadas de la crisis financiera de finales de la década de los 2000 y su uso indiscriminado puede llevar a pérdidas millonarias en fondos de pensiones y a quiebras bancarias. Con todo, lo mejor es conocerlos, pues si están detrás de las finanzas, entonces se trata de los modelos que guían los algoritmos que mueven al mundo.

Referencias

Bachelier, L. (1900) Théorie de la spéculation.

Black, F. & Scholes, M. (1973) The Pricing of Options and Corporate Liabilities. Journal of Political Economy. 81(3) 637—654

Brown, R. (2009, original de 1828). A brief account of microscopical observations made in the months of June, July and August 1827, on the particles contained in the pollen of plants; and on the general existence of active molecules in organic and inorganic bodies. The Philosophical Magazine. DOI: • https://doi.org/10.1080/14786442808674769

Einstein, A. (1905) Annalen der Psysik, Über die von der molekularkinetischen Theorie…

Cada decisión que tomamos tiene un costo de oportunidad. El costo de oportunidad es el valor de la mejor alternativa a la decisión que hemos tomado.

Por ejemplo, imagina que estás buscando empleo y te han aceptado para un puesto en una empresa y comienzas el Lunes. El sueldo es bueno y tiene compesaciones decentes.

Ahora considera que una segunda empresa te ofrece trabajar por un 15% menos sueldo, pero tiene flexibilidad de horario y opción a home-office. ¿Lo aceptas?

Si tu respuesta es si, entonces ese 15% de sueldo es parte de tu costo de oportunidad por tomar el trabajo con home-office.

Todo tiene costo de oportunidad

Todas las decisiones que tomas tienen un costo de oportunidad. Si hoy decides dedicar una hora a estudiar, esta hora tiene como costo de oportunidad adicional aquello a lo que estás renunciando por tomar esa hora. Tal vez pudieras estar trabajando y ganando dinero, o tal vez podrías estar descansando.

El descanso también tiene un costo de oportunidad. Cuando decidimos pasar la tarde jugando videojuegos, tenemos un costo de oportunidad. Si durante ese tiempo pudiéramos estar ganando dinero, eso que ganaríamos es nuestro costo de oportunidad.

Eso no quiere decir que tenemos que estar trabajando en lugar de jugar videojuegos. El costo de oportunidad no sirve por si mismo para dar una guía de lo que debemos hacer o no. Sólo es una herramienta útil para asignar valor a todo lo que hacemos.

Usa el costo de oportunidad para poner precio a tu trabajo

Imagina que eres un freelancer que realiza trabajos por encargo. Uno de los problemas más comunes cuando se empieza a hacer trabajo freelance es decidir cuánto debería cobrar.

El problema se simplifica mucho si lo vemos en términos de costo de oportunidad. Cuando piensas de esta manera sólo tienes que calcular cuántas horas te tomaría hacer un determinado proyecto y multiplicarlo por tu costo de oportunidad: ¿Cuánto estarías ganando por esa hora en tu segunda mejor opción?

Cada decisión que tomamos tiene un costo de oportunidad. El costo de oportunidad es el valor de la mejor alternativa a la decisión que hemos tomado.

Por ejemplo, imagina que estás buscando empleo y te han aceptado para un puesto en una empresa y comienzas el Lunes. El sueldo es bueno y tiene compesaciones decentes.

Ahora considera que una segunda empresa te ofrece trabajar por un 15% menos sueldo, pero tiene flexibilidad de horario y opción a home-office. ¿Lo aceptas?

Si tu respuesta es si, entonces ese 15% de sueldo es parte de tu costo de oportunidad por tomar el trabajo con home-office.

Todo tiene costo de oportunidad

Todas las decisiones que tomas tienen un costo de oportunidad. Si hoy decides dedicar una hora a estudiar, esta hora tiene como costo de oportunidad adicional aquello a lo que estás renunciando por tomar esa hora. Tal vez pudieras estar trabajando y ganando dinero, o tal vez podrías estar descansando.

El descanso también tiene un costo de oportunidad. Cuando decidimos pasar la tarde jugando videojuegos, tenemos un costo de oportunidad. Si durante ese tiempo pudiéramos estar ganando dinero, eso que ganaríamos es nuestro costo de oportunidad.

Eso no quiere decir que tenemos que estar trabajando en lugar de jugar videojuegos. El costo de oportunidad no sirve por si mismo para dar una guía de lo que debemos hacer o no. Sólo es una herramienta útil para asignar valor a todo lo que hacemos.

Usa el costo de oportunidad para poner precio a tu trabajo

Imagina que eres un freelancer que realiza trabajos por encargo. Uno de los problemas más comunes cuando se empieza a hacer trabajo freelance es decidir cuánto debería cobrar.

El problema se simplifica mucho si lo vemos en términos de costo de oportunidad. Cuando piensas de esta manera sólo tienes que calcular cuántas horas te tomaría hacer un determinado proyecto y multiplicarlo por tu costo de oportunidad: ¿Cuánto estarías ganando por esa hora en tu segunda mejor opción?

Si ponemos en una gráfica el desarrollo tecnológico medido por el número de patentes y lo comparamos con el crecimiento económico per capita de un país podemos encontrar una clara relación entre la innovación y la prosperidad económica.

Si bien existen muchos otros factores en juego, es imposible negar que la innovación es la única manera en que los países aseguran crecimiento económico de manera sostenida. En los países desarrollados esto se sabe de sobra y por eso se destinan grandes recursos a las universidades de investigación.

Sin embargo, la falta de vinculación entre la academia y los sectores público y privado es un problema que tiene ya muchos años y que no ha encontrado una solución definitiva. El problema no es único en la creación de política pública, el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnologia (Conacyt) ha implementado al menos dos diferentes programas (EFIDT y PEI) con la intención de crear proyectos vinculados entre empresas, gobierno y academia.

¿Cómo puede trabajar la academia con el gobierno?

El Institute for Government creó un reporte con lineamientos generales que pueden orientarnos en cinco diferentes acciones que puede tomar desde el lado de las universidades para lograr sinergia entre la academia y los gobiernos.

Hacer a los académicos fácil de encontrar

Imagina que eres un presidente municipal (aplica también si eres un gobernador o diputado) recién electo. Sabes que la academia está llena de ideas y soluciones increíbles para lograr un verdadero impacto positivo en la sociedad. Digamos que te quieres acercar a tu Universidad local para pedir apoyo y te encuentras con el primer problema: “¿A quién le marco?”.

En ocasiones nos sorprende lo poco informados que parecen algunos políticos al presentar una propuesta de política pública. Pero, ¿realmente es tan sorprendente? si nos ponemos en sus zapatos, no siempre es obvio a quién se debe marcar para encontrar soluciones a un problema particular. Incluso si se tienen muy buenas intenciones, en el mejor de los casos acercarse a la academia con esas intenciones parece una pérdida de tiempo.

En ocasiones, alguno de los expertos en las facultades o departamentos resultan ser más ruidosos. Pero no siempre los más ruidosos son la mejor opción para la resolución de un problema particular.

En esta área en particular se recomienda asegurarse de que la investigación y experiencia de los investigadores sea fácil de acceder en línea para los creadores de política pública. También es importante invertir en herramientas que ayuden a hacer matching entre los creadores de política pública y los investigadores, usando las herramientas de reporte existente (si se trata de un sistema que requiere subir más reportes a una plataforma, es una medida destinada al fracaso y un desperdicio de recursos desde el inicio).

Entrenar a los académicos para la vinculación en la política pública

Los investigadores son expertos en un área y normalmente entienden las implicaciones de las políticas públicas, pero aún con esto necesitan entrenamiento especial si se desea que participen activamente en la creación, diseño, defensa y evaluación de las mismas.

Una solución a este problema es con programas de entrenamiento de origen conjunto entre la academia y los gobiernos para participar en política pública. Para garantizar su aprovechamiento, estos programas pueden ser acompañados de mentorías de académicos y creadores de políticas públicas más experimentados con financiamiento asegurado.

Estos programas tienen como beneficio adicional la participación de alumnos desde un inicio y su involucramiento y vinculación con el sector.

Financiamiento de la vinculación

No debemos de ser tímidos respecto al financiamiento cuando se habla de política pública: si queremos que algo funcione, es necesario dedicarle recursos. Este caso no es la excepción: mantener una vinculación estable entre la universidad y los actores de gobierno requiere personal dedicado a la vinculación: alguien que levante el teléfono ante los creadores de política pública, identifique sus necesidades y los vincule con el experto que les puede ayudar.

También es necesario dedicar recursos a “cazar” convocatorias y oportunidades de financiamiento para proyectos de investigación que ayuden a crear una maquinaria eficiente de política pública que pueda mantenerse a largo plazo.

Un tercer objetivo del financiamiento es recompensar la vinculación de los académicos con la creación de políticas públicas. Sería demasiado ingenuo pensar que los esfuerzos que implican la vinculación se pueden sostener sin hacer cambios en los incentivos de los investigadores.

Los incentivos se pueden ver reflejados en recursos para investigación o en apoyo administrativo que puede resultar muy valioso y compatible con otros organismos a los que responde el investigador.

Finalmente, es Importante que todas estas medidas se evalúen constantemente y se defina su rumbo en función de los resultados observados.

¿Que puede hacer un gobierno para trabajar mejor con la academia?

Los gobiernos también juegan un papel muy importante en la creación de incentivos para la constante vinculación entre la academia y los tomadores de decisiones. Sin una relación de confianza con la academia, directivos y gobernantes tienen menos posibilidades de escuchar activamente a consejos útiles sobre política pública.

Enlaces reglamentados para sobrevivir a la política

Es claro que las decisiones de política pública no pueden separarse de la política y el ánimo de los electores. Sin embargo, esto no significa que estas no puedan darse con la participación activa de expertos en el área. Para que las relaciones entre la academia y el gobierno sobrevivan a los caprichos de la política es necesario que se de por medio de vínculos que trasciendan periodos de gestión.

Esto se puede lograr por medio de la reglamentación misma de los programas en todos los niveles. Por ejemplo, podríamos incluir como requisito la inclusión de académicos y expertos en un tema cuando este sea de impacto relevante a la sociedad, tras la iniciativa de cualquiera de los tres poderes. Esta reglamentación trascendería sexenios y permitiría un diálogo constante y abierto entre la academia y los gobiernos.

Estos enlaces también pueden tomar la forma de convocatorias, pero estas tienen más probabilidad de ser canceladas por motivos políticos.

Ignaz Semmelweis era un doctor Húngaro en el siglo XIX. En 1846 le asignaron el puesto de asistente en la clínica de Obsteticia en el Hospital General de Viena, donde examinaba pacientes cada mañana, supervisaba los partos complicados, enseñaba a estudiantes de obstreticia y hacía los registros. El hospital tenía dos clínicas, la clínica uno y la clínica dos.

Al poco tiempo de trabajar en el hospital, Ignaz empezó a notar que en la primera de las clínicas las mujeres morían en el parto más que en la otra. El problema era tan grave y tan conocido que las mujeres preferían parir en la calle antes que llegar a la clínica de mala reputación. Tanto las madres como los hijos sufrían de fiebre puerperal y el desenlace en la mayoría de los casos era fatal.

El problema le mantuvo intrigado por años: las dos clínicas usaban las mismas técnicas, tenían el mismo clima y no habían prácticamente diferencias en las pacientes. La gran diferencia estaba en quiénes trabajaban en las clínicas: mientras que en la primera clínica los partos los atendían los estudiantes de medicina, en la segunda atendían parteras tradicionales.

A pesar de conocer esto, la causa de la diferencia en la mortalidad entre las clínicas permaneció siendo un misterio para Semmelweis hasta que en 1847 su amigo Jakob Kolletschka murió. Kolletschka se cortó un día con el escalpelo de un estudiante por accidente mientras realizaba una examinación post mortem. A Ignaz le sorprendió mucho ver que la autopsia de su amigo mostraba una patología similar a la de las mujeres que morían por fiebre puerperal.

Una solución poco popular

Ignaz Semmelweis tuvo una idea: tal vez las mujeres morían en parto debido a “partículas cadavéricas” que los doctores cargaban en sus manos. Notó que no era inusual en la primera clínica que los doctores salieran de los cuartos de autopsias directamente a las salas de parto, cosa que las parteras no hacían, pues ellas no tenían contacto con los cadáveres.

Faltaban entonces algunos años para que la teoría de los gérmenes fuera aceptada por la comunidad científica de la época, pero la solución de Semmelweis se habría adaptado muy bien aún en nuestra época. Solicitó a los médicos que se lavaran las manos usando una solución de cal clorada cuando salieran de las autopcias para examinar pacientes.

A pesar de que esta solución redujo la mortalidad de la primera clínica en un 90%, la propuesta no fue bien recibida por la comunidad médica de la época. En el mejor de los casos, los médicos lo ignoraban. En el peor, lo rechazaban abiertamente e incluso lo ridiculizaban. Fue tan controversial que Semmelweis perdió su trabajo en Vienna y fue acosado por la comunidad médica de la región hasta que decidió mudarse a Budapest.

Ignaz, indignado por la indiferencia de los médicos de la época, escribía cartas furibundas donde acusaba a los obstetras europeos y los acusaba de ser asesinos irresponsables. Esto no cambió en nada las costumbre y prácticas de la época. Al contrario, muchos médicos se decían ofendidos por la idea de que debían lavarse las manos, ya que su estatus social de caballero era inconsistente con la idea de que sus manos pudieran estar sucias.

No fue sino hasta muchos años después que Louis Pasteur y Joseph Lister, entre otros, desarrollaron la teoría de los gérmenes y esta fue aceptada por la comunidad científica. Pero ya era muy tarde: para ese entonces Ignaz Semmelweis fue mandado al asilo de lunáticos Landesirrenanstalt Döbling, donde murió de un shock séptico, posiblemente resultado de ser golpeado fuertemente por los guardias.

Listen to science

Si, una de las moralejas de esta historia es que nos lavemos las manos. Si eres médico espero que esto lo sepas ya muy bien. Pero esta es una de las historias en las que la experimentación jugó un papel importante para llegar a una solución que literalmente ha salvado millones de vidas.

Los médicos Vieneses del siglo XIX no eran tipos ignorantes, literalmente eran personas muy inteligentes que salvaban otras vidas a diario. Pero incluso las personas más inteligentes entre las más inteligentes sufren de sesgos cognitivos.

Incluso las personas más inteligentes sufren de perseverancia en las creencias, un sesgo que hace que mantengamos nuestro sistema de creencias a pesar de que haya fuerte evidencia de lo contrario. Es el sesgo que hay detrás de que muchas personas se nieguen a creer en el cambio climático o en la eficacia de las vacunas, a pesar de la gran evidencia de lo respalda.

Si bien una gran parte del trabajo y conclusiones en economía no se pueden hacer por medio de experimentos, es importante entender bien cómo funcionan, cuál es la idea detrás de ellos y que podemos entender a partir de sus resultados. De esta manera podemos comenzar a tener un poco más de confianza en nosotros mismos cuando sacamos nuestras conclusiones a partir de fuentes de información fidedignas.

Una gran parte del trabajo que se requiere hacer antes de comenzar una investigación tiene que ver con una correcta definición de la pregunta de investigación.

Estas preguntas las vi por primera vez planteadas por Angrist y Pischke (2009), donde decían los autores que estas no son sólo preguntas para hacerse antes de realizar un estudio, sino que se deben de hacer contínuamente a lo largo del desarrollo de un proyecto (por eso las llaman FAQs, o preguntas frecuentes). La intención de estas preguntas es acercarnos lo más posible a un resultado que nos lleve a traer inferencias realistas.

Al inicio es necesario preguntarnos cuál es la relación causal que nos interesa. Como ejemplo, consideremos lo que pusimos en la sección anterior en la que nos preguntamos cuál es el efecto que elevar el salario mínimo trae en el nivel de empleo de la región. Existen sobre este tema múltiples hipótesis. La teoría neoclásica nos pide tratar al mercado de trabajo como un mercado cualquiera donde si los precios (salarios) suben, la demanda (empleo) baja.

Nota que al hacernos esta pregunta y definir variables no significa que nos debamos de enfocar en bases de datos existentes por default: se puede tratar de una variable que no haya sido medido antes de ninguna otra manera. Puede ser que no vayas a encontrar una base de datos ya trabajada con las diferencias entre los salarios mínimos en regiones y niveles de desempleo lista para realizar una regresión. Generalmente la extracción y la transformación de la base de datos es parte del trabajo que el científico de datos debe realizar. Pero eso no nos debe detener en esta etapa de nuestra investigación, sólo debemos tener una pregunta a resolver.

Para encontrar una relación causal que importe, esta debe resolver un problema. Cuando mis alumnos se acercan conmigo porque quieren hacer una tesis, mi primera pregunta es ¿Cuál es el problema que quieres resolver? Tal vez esta pregunta puede resultar un poco abrumadora. Tal vez deseo resolver el cambio climático, pero estoy consciente de que yo personalmente va a ser difícil que lo logre. Entonces toca pensar en la respuesta a una relación causal menos compleja.

Por ejemplo, tal vez me interesa entender cómo lograr que las personas usen menos el automóvil. Es un problema relacionado pero no tan abrumador, y resulta aún más realizable si lo reducimos a un espacio que podamos estudiar. Podríamos  entonces analizar si la ciclovía que instalaron en nuestra ciudad sirvió para la reducción de uso del automóvil en los vecindarios cercanos. Esa sería una pregunta que es más factible responder.

Nuestra segunda pregunta que debemos hacer es ¿Cómo se vería un experimento ideal que nos ayude a medir la relación causal de interés? Esta pregunta es en la mayoría de los casos sólo un ejercicio mental que nos ayuda a centrar nuestra energía en comprender cuál es el papel de las variables en juego y cuáles serían los factores que podrían contaminar nuestro proceso de inferencia.

Hacer este ejercicio mental significa imaginarnos que no tenemos ningún tipo de restricción de dinero, que tenemos todo el apoyo de un aparato gubernamental a nuestra disposición y que no tendríamos que restringirnos a lo que nos dijera algún comité ético. En nuestro ejemplo del salario mínimo, un experimento ideal podría involucrar que aislemos una ciudad entera de todos los efectos externos que pueda sufrir por problemas macroeconómicos, virus o guerras. Nos aseguramos de aislarlos por un periodo razonable y elegimos negocios aleatoriamente para ordenarles un aumento en el salario mínimo.

Si pudiéramos hacer este tipo de experimento, entonces identificar el efecto que tiene el salario mínimo en el empleo sólo sería cuestión de medir el nivel de empleo antes y después de subir el salario mínimo y tomar la diferencia.

Muy importante: no todas las preguntas tienen un método de identificación causal. No importa lo listos que seamos o el tamaño de recursos del que disponemos, hay algunas preguntas que simplemente no pueden ser respondidas.

La tercera pregunta que queremos responder es sobre nuestra estrategia de identificación. En esta pregunta es donde involucramos algún experimento natural, si es que lo hay, para ayudarnos a acercar nuestro estudio lo más posible a la situación ideal que nos planteó el ejercicio mental de imaginar un experimento.

Por ejemplo, cuando David Card y Alan Krueger (1994) descubrieron que el estado americano de Nueva Jersey aumentaría su salario mínimo de 4.25 a 5.05 dólares la hora, decidieron aprovechar esta situación como un experimento natural para determinar el efecto que dicho aumento tiene en los niveles de empleo del estado.

La situación presentaba la oportunidad de un experimento natural porque algunas ciudades de ese estado tenían frontera con el estado vecino de Pennsylvania, que no planeaba un aumento en el salario mínimo. En esas ciudades colindantes se contaba con condiciones muy similares en la mayoría de los aspectos. La población era prácticamente homogénea y las empresas tenían los mismos incentivos e incluso los mismos clientes. Es lo más cercano a tener condiciones ideales para un experimento.

La cuarta pregunta se refiere al modo de inferencia estadística. No es sino hasta este momento que hemos de definir los aspectos estadísticos estadísticos que debemos usar para encontrar una respuesta a nuestras interrogantes. Es aquí donde se describe a la población que estudiamos, la muestra que tomamos de esta población y los supuestos que hay detrás de la construcción de nuestros errores estándar.

Probablemente te hayas enterado del intento de compra de Elon Musk a Twitter. Primero se reveló que el multimillonario había comprado un 9.2% de la compañia y comenzó a realizar encuestas en la plataforma para decidir si debería de incluir un botón de edición  y otra donde se cuestionaba si la red social se adhiere a los principios de la libertad de expresión (lo que sea que eso quiera decir).

Existen dos tipos de inversionistas: los inversionistas pasivos y los activistas. Un inversionista pasivo compra las acciones con la única intención de obtener ganancias de capital de los incrementos en las acciones, sin tratar de influir en las decisiones de la empresa. Por otro lado, un inversionista activista tiene interés en realizar cambios en la empresa.

A pesar de algunos rumores de que todo esto se trata sólo de una elaborada estrategia para obtener ganancias de capital evitando multas de la SEC, las declaraciones de Musk sobre la plataforma lo colocan como un activista que busca hacer modificaciones a las políticas de la plataforma. Tal vez por eso realizó una oferta por el 100% de las acciones a 54.2 dólares la acción, oferta que la empresa rechazó y causó que tomara medidas para evitar una compra hostil del empresario o de cualquier otra persona.

La píldora envenenada

En las películas de vez en cuando aparece una escena en la que algún espía es atrapado por el enemigo. Cuando esto pasa, la persona capturada se toma una píldora envenenada que lo mata al instante (me viene a la mente esta escena de la película de Capitán América, pero hay muchos otros ejemplos).

En finanzas, se le conoce como píldora envenenada a un conjunto de estrategias que adopta una empresa para evitar una compra hostil. Por ejemplo, pueden emitir acciones preferenciales con derechos especiales para la mesa directiva, poner controles a la agenda de las reuniones de accionistas y permitir a los accionistas existentes la compra de más acciones de la empresa con descuento para diluir el porcentaje de acciones del comprador hostil.

La píldora envenenada se activa cuando algún accionista obtiene un cierto porcentaje de la propiedad de la empresa, previamente acordada. En el caso de Twitter, la mesa directiva acordó que si alguien compraba más de un 15% de la compañía se activarían las medidas para la compra de acciones para diluir la posición de Musk.

En el pasado las píldoras envenenadas han funcionado de manera muy efectiva. Cuando Carl Icahn amenazó con la compra de Netflix, la compañía reaccionó activando protocolos de pídora envenenada y estableciendo como límite un 10% de las acciones de la empresa para su implementación, logrando así que Icahn vendiera sus acciones y retirara la amenaza.

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A pesar de algunos rumores de que todo esto se trata sólo de una elaborada estrategia para obtener ganancias de capital evitando multas de la SEC, las declaraciones de Musk sobre la plataforma lo colocan como un activista que busca hacer modificaciones a las políticas de la plataforma. Tal vez por eso realizó una oferta por el 100% de las acciones a 54.2 dólares la acción, oferta que la empresa rechazó y causó que tomara medidas para evitar una compra hostil del empresario o de cualquier otra persona.

La píldora envenenada

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En finanzas, se le conoce como píldora envenenada a un conjunto de estrategias que adopta una empresa para evitar una compra hostil. Por ejemplo, pueden emitir acciones preferenciales con derechos especiales para la mesa directiva, poner controles a la agenda de las reuniones de accionistas y permitir a los accionistas existentes la compra de más acciones de la empresa con descuento para diluir el porcentaje de acciones del comprador hostil.

La píldora envenenada se activa cuando algún accionista obtiene un cierto porcentaje de la propiedad de la empresa, previamente acordada. En el caso de Twitter, la mesa directiva acordó que si alguien compraba más de un 15% de la compañía se activarían las medidas para la compra de acciones para diluir la posición de Musk.

En el pasado las píldoras envenenadas han funcionado de manera muy efectiva. Cuando Carl Icahn amenazó con la compra de Netflix, la compañía reaccionó activando protocolos de pídora envenenada y estableciendo como límite un 10% de las acciones de la empresa para su implementación, logrando así que Icahn vendiera sus acciones y retirara la amenaza.