Una predicción rápida y precisa de las caídas bursátiles es un aspecto importante del crecimiento económico y de los sistemas fiscales y monetarios, porque facilita al gobierno la aplicación de políticas adecuadas. El estudio “Forecasting Stock Market Crashes via real-time recession probabilities: a quantum computing approach“, publicado en la revista Journal Fractals-Complex Geometry Patterns and Scaling in Nature and Society con la coautoría de nuestro investigador David Alaminos, ofrece una comparación de los métodos de predicción cuántica y las caídas bursátiles y, por tanto, consigue un nuevo modelo de predicción de las caídas bursátiles mediante probabilidades de recesión en tiempo real con capacidad para estimar con precisión futuros escenarios de caídas bursátiles globales.

Muchos trabajos han examinado el comportamiento de la caída de los mercados bursátiles y han construido modelos para predecirlas. Sin embargo, las investigaciones disponibles presentan limitaciones y la bibliografía reclama más investigación sobre el tema, ya que actualmente la precisión de los modelos sigue siendo baja y solo se han extendido a las economías más grandes.

Utilizando una muestra de 104 países, y permitiendo que las composiciones de la muestra tengan en cuenta la diversidad regional de los indicadores de alerta, los autores obtienen un modelo robusto, siendo las Máquinas Cuánticas de Boltzmann las que han obtenido muy buenos resultados de predicción debido a su capacidad para recordar características y desarrollar dependencias a largo plazo a partir de series temporales y datos secuenciales.

“Nuestro modelo tiene grandes implicaciones políticas para la respuesta adecuada de la política macroeconómica a los riesgos a la baja, ofreciendo herramientas para ayudar a lograr la estabilidad financiera a nivel internacional”, concluyó Alaminos.