"When the crisis came, the serious limitations of existing economic and financial models immediately became apparent." "There is also a strong belief, which I share, that bad or oversimplistic and overconfident economics helped create the crisis."
"Cuando la crisis llegó, enseguida se vieron las serias limitaciones que tienen los modelos económicos y financieros actuales". "También existe una fuerte convicción, que comparto, de que una mala economía o demasiado simplista y optimista ayudó a crear la crisis".
Now, you've probably all heard of similar criticism coming from people who are skeptical of capitalism. But this is different. This is coming from the heart of finance. The first quote is from Jean-Claude Trichet when he was governor of the European Central Bank. The second quote is from the head of the UK Financial Services Authority. Are these people implying that we don't understand the economic systems that drive our modern societies? It gets worse. "We spend billions of dollars trying to understand the origins of the universe, while we still don't understand the conditions for a stable society, a functioning economy, or peace."
Quizás todos Uds. habrán escuchado críticas similares dichas por personas que son escépticas del capitalismo. Pero esto es diferente, porque proviene precisamente del corazón de las finanzas. La primera cita es de Jean-Claude Trichet, cuando fue presidente del Banco Central Europeo. La segunda cita fue dicha por el director de la Autoridad de Servicios Financieros (FSA) del Reino Unido. ¿Están ellos sugiriendo que no entendemos los sistemas económicos que guían nuestras sociedades modernas? Más serio aún. "Gastamos miles de millones de dólares tratando de comprender los orígenes del universo cuando ni aun comprendemos las condiciones necesarias para tener una sociedad estable, una economía operativa o paz".
What's happening here? How can this be possible? Do we really understand more about the fabric of reality than we do about the fabric which emerges from our human interactions? Unfortunately, the answer is yes. But there's an intriguing solution which is coming from what is known as the science of complexity.
¿Qué está sucediendo aquí? ¿Cómo puede esto ser posible? ¿Entendemos de verdad más sobre el tejido de la realidad que sobre el tejido que surge de nuestras interacciones humanas? Desafortunadamente, así es. Pero existe una solución interesante que se deriva de lo que se conoce como ciencia de la complejidad.
To explain what this means and what this thing is, please let me quickly take a couple of steps back. I ended up in physics by accident. It was a random encounter when I was young, and since then, I've often wondered about the amazing success of physics in describing the reality we wake up in every day. In a nutshell, you can think of physics as follows. So you take a chunk of reality you want to understand and you translate it into mathematics. You encode it into equations. Then, predictions can be made and tested. We're actually really lucky that this works, because no one really knows why the thoughts in our heads should actually relate to the fundamental workings of the universe. Despite the success, physics has its limits. As Dirk Helbing pointed out in the last quote, we don't really understand the complexity that relates to us, that surrounds us. This paradox is what got me interested in complex systems. So these are systems which are made up of many interconnected or interacting parts: swarms of birds or fish, ant colonies, ecosystems, brains, financial markets. These are just a few examples.
Para explicar qué significa y qué es, por favor permítanme retroceder un poco. Sin querer, terminé explorando en física. Fue un encuentro casual que tuve cuando era joven, y desde entonces, a menudo me he quedado asombrado del extraordinario logro de la física al describir la realidad que enfrentamos cada día. En pocas palabras, pueden pensar como físicos así: tomen un trozo de la realidad que desean comprender, conviértanlo en matemáticas y codifíquenlo en ecuaciones; como resultado podrán hacer y probar predicciones. En realidad tenemos mucha suerte de que esto funcione porque nadie sabe realmente porqué nuestros pensamientos deberían relacionarse realmente con los mecanismos fundamentales del universo. Pese a los logros, la física tiene sus límites. Como Dirk Helbing señaló en la última cita, en realidad no comprendemos la complejidad que se relaciona con nosotros, la que nos rodea. Esta paradoja es lo que me hizo interesarme en los sistemas complejos. Estos sistemas son creados a partir de varias partes interconectadas o interactivas: bandadas de aves, bancos de peces, colonias de hormigas, ecosistemas, cerebros, mercados financieros... por mencionar algunos ejemplos.
Interestingly, complex systems are very hard to map into mathematical equations, so the usual physics approach doesn't really work here. So what do we know about complex systems? Well, it turns out that what looks like complex behavior from the outside is actually the result of a few simple rules of interaction. This means you can forget about the equations and just start to understand the system by looking at the interactions, so you can actually forget about the equations and you just start to look at the interactions. And it gets even better, because most complex systems have this amazing property called emergence. So this means that the system as a whole suddenly starts to show a behavior which cannot be understood or predicted by looking at the components of the system. So the whole is literally more than the sum of its parts. And all of this also means that you can forget about the individual parts of the system, how complex they are. So if it's a cell or a termite or a bird, you just focus on the rules of interaction.
Curiosamente, es difícil representar los sistemas complejos en ecuaciones matemáticas, por lo que el enfoque común de la física en realidad no funciona aquí. ¿Qué sabemos de los sistemas complejos? Resulta que aquello que exteriormente parece ser un comportamiento complejo, en realidad es el resultado de unas pocas y simples reglas de interacción. Esto significa que pueden olvidarse de las ecuaciones y simplemente comenzar a comprender el sistema mirando a las interacciones, así que pueden en realidad olvidarse de las ecuaciones y comenzar a mirar únicamente las interacciones. Y todavía mejor, porque la mayoría de los sistemas complejos tienen esta extraordinaria propiedad llamada emergencia. Esto significa que el sistema, como un todo, repentinamente comienza a mostrar un comportamiento que no se puede comprender o predecir al mirar a los componentes del mismo. El todo es literalmente mayor que la suma de sus partes. Y todo esto también significa que se pueden olvidar de las partes individuales del sistema, de cuán complejas son. Sea una célula, una termita o un pájaro, solo céntrense en las reglas de la interacción.
As a result, networks are ideal representations of complex systems. The nodes in the network are the system's components, and the links are given by the interactions. So what equations are for physics, complex networks are for the study of complex systems.
Como resultado, las redes son representaciones ideales de los sistemas complejos. Los nodos en la red son los componentes del sistema y los vínculos se dan a través de las interacciones. Así que, lo que las ecuaciones son para la física, las redes complejas lo son para el estudio de los sistemas complejos.
This approach has been very successfully applied to many complex systems in physics, biology, computer science, the social sciences, but what about economics? Where are economic networks? This is a surprising and prominent gap in the literature. The study we published last year, called "The Network of Global Corporate Control," was the first extensive analysis of economic networks. The study went viral on the Internet and it attracted a lot of attention from the international media. This is quite remarkable, because, again, why did no one look at this before? Similar data has been around for quite some time.
Este enfoque se ha aplicado de forma muy exitosa en muchos sistemas complejos de la física, biología, informática y ciencias sociales. Pero ¿qué de la economía? ¿Dónde están las redes económicas? Hay una brecha sorprendente y prominente en la literatura. El estudio que publicamos el año pasado, "La Red de Control Corporativo Global" [The Network of Global Corporate], fue el primer análisis extenso de las redes económicas. El estudio se volvió viral en internet y atrajo mucha atención de los medios de comunicación internacionales. Esto es muy notable, porque, otra vez: ¿Por qué nadie había considerado esto antes? Datos similares han circulado desde hace bastante tiempo.
What we looked at in detail was ownership networks. So here the nodes are companies, people, governments, foundations, etc. And the links represent the shareholding relations, so shareholder A has x percent of the shares in company B. And we also assign a value to the company given by the operating revenue. So ownership networks reveal the patterns of shareholding relations. In this little example, you can see a few financial institutions with some of the many links highlighted.
Lo que observamos detalladamente fue las redes de propiedad. Aquí los nodos son las compañías, la gente, los gobiernos, las fundaciones, etc. Y los vínculos representan las relaciones accionarias: el accionista A tiene un x porcentaje de las acciones en la compañía B. También asignamos un valor a la compañía dado por el beneficio operativo. Las redes de propiedades revelan las pautas de las relaciones accionarias. En este pequeño ejemplo pueden ver unas pocas instituciones financieras con algunos de los muchos vínculos destacados.
Now, you may think that no one looked at this before because ownership networks are really, really boring to study. Well, as ownership is related to control, as I shall explain later, looking at ownership networks actually can give you answers to questions like, who are the key players? How are they organized? Are they isolated? Are they interconnected? And what is the overall distribution of control? In other words, who controls the world? I think this is an interesting question.
Ahora pueden pensar que nadie antes había observado esto porque las redes de propiedades son muy pero muy aburridas de estudiar. Bien, siendo que la propiedad se relaciona con el control, como lo explicaré después, observar las redes de propiedades puede en realidad brindar respuestas a preguntas como: ¿Quiénes son los jugadores claves? ¿Cómo están organizados? ¿Están aislados? ¿Están interconectados? ¿Cuál es la distribución general del control? En otras palabras, ¿Quién controla al mundo? Creo que esta es una pregunta interesante
And it has implications for systemic risk. This is a measure of how vulnerable a system is overall. A high degree of interconnectivity can be bad for stability, because then the stress can spread through the system like an epidemic.
porque tiene implicaciones en el riesgo sistémico. Es una medida de cuán vulnerable es el sistema en general. Un alto grado de interconectividad puede ser malo para la estabilidad, porque entonces el estrés se puede propagar a través del sistema como una epidemia.
Scientists have sometimes criticized economists who believe ideas and concepts are more important than empirical data, because a foundational guideline in science is: Let the data speak. OK. Let's do that.
Los científicos han criticado a veces a los economistas que creen que las ideas y los conceptos son más importantes que los datos empíricos, porque una directriz fundamental en la ciencia es: "Deje que los datos hablen". Bien, hagámoslo.
So we started with a database containing 13 million ownership relations from 2007. This is a lot of data, and because we wanted to find out "who rules the world," we decided to focus on transnational corporations, or "TNCs," for short. These are companies that operate in more than one country, and we found 43,000. In the next step, we built the network around these companies, so we took all the TNCs' shareholders, and the shareholders' shareholders, etc., all the way upstream, and we did the same downstream, and ended up with a network containing 600,000 nodes and one million links. This is the TNC network which we analyzed.
Comenzamos con una base de datos que contiene 13 millones de relaciones de propiedad del 2007. Es mucha información, y como queríamos descubrir quién gobierna al mundo, decidimos centrarnos en las corporaciones transnacionales, o TNCs, para abreviar. Estas son compañías que operan en más de un país, y encontramos 43 000. En el siguiente paso construimos una red alrededor de estas compañías, tomamos a todos los accionistas de las TNCs y a los accionistas de los accionistas, etc., hasta el final hacia arriba y luego hacia abajo, y terminamos con una red de 600 000 nodos y 1 millón de vínculos. Esta es la red transnacional que analizamos.
And it turns out to be structured as follows. So you have a periphery and a center which contains about 75 percent of all the players, and in the center, there's this tiny but dominant core which is made up of highly interconnected companies. To give you a better picture, think about a metropolitan area. So you have the suburbs and the periphery, you have a center, like a financial district, then the core will be something like the tallest high-rise building in the center. And we already see signs of organization going on here. 36 percent of the TNCs are in the core only, but they make up 95 percent of the total operating revenue of all TNCs.
Y la estructura resultó de esta forma: Hay una periferia y un centro que contiene cerca del 75% de los jugadores, y en el centro está este pequeño pero dominante núcleo formado por compañías que están altamente interconectadas. Para darles una mejor imagen piensen en la área metropolitana. Tenemos los suburbios y la periferia, el centro que es como el distrito financiero, y luego el núcleo que sería algo como el edificio más alto en el centro, y vemos ya signos de organización aquí. Solamente el 36% de las TNCs está en el núcleo, pero constituyen el 95% del total de los beneficios operativos de todas las TNCs.
OK, so now we analyzed the structure, so how does this relate to the control? Well, ownership gives voting rights to shareholders. This is the normal notion of control. And there are different models which allow you to compute the control you get from ownership. If you have more than 50 percent of the shares in a company, you get control, but usually, it depends on the relative distribution of shares. And the network really matters. About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera had ownership and control in a small company, which had ownership and control in a bigger company. You get the idea. This ended up giving him control in Telecom Italia with a leverage of 26. So this means that, with each euro he invested, he was able to move 26 euros of market value through the chain of ownership relations.
Bueno, ya analizamos la estructura, ¿cómo se relaciona esto con el control? Bien, la propiedad le da derecho de voto a los accionistas. Esta es la noción normal de control. Y existen diferentes modelos que les permiten calcular el control que obtienen de la propiedad. Si tienen más del 50% de las acciones en una compañía, tienen el control, pero generalmente esto depende de la distribución relativa de las acciones. Y la red realmente importa. Cerca de 10 años atrás, el señor Tronchetti Provera era el dueño y tenía control de una pequeña compañía, que a su vez tenía propiedad y control de una compañía más grande. Captan la idea. Eso le permitió tener control de Telecom Italia con un apalancamiento de 26. Esto significa, que por cada euro que invirtió, pudo mover 26 euros de valor bursátil a través de la cadena de relaciones de propiedad.
Now what we actually computed in our study was the control over the TNCs' value. This allowed us to assign a degree of influence to each shareholder. This is very much in the sense of Max Weber's idea of potential power, which is the probability of imposing one's own will despite the opposition of others.
Ahora, lo que en realidad calculamos en nuestro estudio fue el control sobre el valor de las TNCs. Esto nos permitió asignar un grado de influencia a cada accionista. Esto es mucho más en el sentido de la idea de Max Weber sobre el poder potencial, que es la probabilidad de imponer a alguien nuestra voluntad a pesar de la oposición de otros.
If you want to compute the flow in an ownership network, this is what you have to do. It's actually not that hard to understand. Let me explain by giving you this analogy. So think about water flowing in pipes, where the pipes have different thickness. So similarly, the control is flowing in the ownership networks and is accumulating at the nodes. So what did we find after computing all this network control? Well, it turns out that the 737 top shareholders have the potential to collectively control 80 percent of the TNCs' value. Now remember, we started out with 600,000 nodes, so these 737 top players make up a bit more than 0.1 percent. They're mostly financial institutions in the US and the UK. And it gets even more extreme. There are 146 top players in the core, and they together have the potential to collectively control 40 percent of the TNCs' value.
Si desean calcular el flujo en una red de propiedad, esto es lo que tienen que hacer. En realidad, no es tan difícil de entender. Permítanme explicarles con esta analogía: Piensen en el agua que fluye por las tuberías que tienen diferente grosor. Así parecido, el control fluye a través de las redes de propiedades y es acumulado en los nodos. ¿Qué encontramos después de haber calculado toda esta red de control? Bien, resulta que los 737 principales accionistas tienen el potencial para controlar colectivamente el 80% del valor de las TNCs. Ahora, recuerden que comenzamos con 600 000 nodos, así que estos 737 jugadores constituyen poco más del 0,1%. Son fundamentalmente instituciones financieras de EE.UU. y del Reino Unido. Se pone aún más extremo. En el núcleo hay 146 de los principales jugadores, quienes en conjunto tienen la capacidad para controlar colectivamente el 40% del valor de las TNCs.
What should you take home from all of this? Well, the high degree of control you saw is very extreme by any standard. The high degree of interconnectivity of the top players in the core could pose a significant systemic risk to the global economy. And we could easily reproduce the TNC network with a few simple rules. This means that its structure is probably the result of self-organization. It's an emergent property which depends on the rules of interaction in the system, so it's probably not the result of a top-down approach like a global conspiracy.
¿Qué deben extraer de todo esto? Bien, el alto grado de control que vieron es muy extremo desde cualquier punto de vista. El alto grado de interconectividad de los principales jugadores en el núcleo podría representar un importante riesgo sistémico de la economía global, y nosotros pudimos reproducir fácilmente la red de TNCs con unas pocas y simples reglas. Esto significa que su estructura es probablemente el resultado de la autoorganización. Es una propiedad emergente que depende de las reglas de interacción del sistema, por lo que probablemente no es el resultado de un abordaje de arriba hacia abajo como una conspiración global.
Our study "is an impression of the moon's surface. It's not a street map." So you should take the exact numbers in our study with a grain of salt, yet it "gave us a tantalizing glimpse of a brave new world of finance." We hope to have opened the door for more such research in this direction, so the remaining unknown terrain will be charted in the future. And this is slowly starting. We're seeing the emergence of long-term and highly-funded programs which aim at understanding our networked world from a complexity point of view. But this journey has only just begun, so we will have to wait before we see the first results.
Nuestro estudio "es una representación de la superficie de la luna, no un mapa de calles". Por eso Uds. deberían tomar en nuestro estudio los números exactos con cautela, aunque "nos dio una visión tentadora de un nuevo y desafiante mundo de las finanzas". Esperamos haber abierto la puerta para realizar más estudios en esta dirección para que el restante terreno desconocido sea trazado en el futuro, lo que está lentamente iniciando. Estamos viendo el surgimiento de programas de largo plazo y fuertemente patrocinados, cuyo propósito es entender a nuestro interconectado mundo desde el punto de vista de la complejidad. Pero este viaje recién ha comenzado, y tendremos que esperar hasta que veamos los primeros resultados.
Now there is still a big problem, in my opinion. Ideas relating to finance, economics, politics, society, are very often tainted by people's personal ideologies. I really hope that this complexity perspective allows for some common ground to be found. It would be really great if it has the power to help end the gridlock created by conflicting ideas, which appears to be paralyzing our globalized world. Reality is so complex, we need to move away from dogma. But this is just my own personal ideology.
Pero, en mi opinión, todavía hay un gran problema: las ideas relacionadas con finanzas, economía, política y sociedad a menudo están contaminadas con las ideologías personales de la gente. Realmente espero que esta perspectiva de la complejidad permita que se encuentre alguna afinidad. Sería grandioso si esto tuviera el poder para ayudar a eliminar el estancamiento creado por las ideas opuestas que parecen estar paralizando a nuestro mundo globalizado. La realidad es tan compleja, que necesitamos separarnos de los dogmas. Pero esta es solamente mi propia ideología personal.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)