En el análisis económico contemporáneo, pocos conceptos resultan tan relevantes y, al mismo tiempo, tan esquivos como la volatilidad y la incertidumbre macroeconómica. Ambos términos aparecen con frecuencia en debates sobre política económica, pronósticos de crecimiento y evaluación de riesgos, pero su medición precisa continúa siendo uno de los mayores desafíos para investigadores y responsables de política. Como señalan Ahir, Bloom y Furceri (2025), “medir la incertidumbre no es fácil”, y la ausencia de una métrica universal ha llevado a confundirla con el riesgo y a desarrollar múltiples metodologías para estimarla. Este artículo revisa las principales aproximaciones metodológicas empleadas para medir estos fenómenos, desde los enfoques más directos basados en la volatilidad histórica hasta propuestas más sofisticadas que buscan capturar la naturaleza esencialmente impredecible de la incertidumbre económica.
La volatilidad macroeconómica se refiere a las fluctuaciones en variables fundamentales como el producto interno bruto, el empleo, el consumo o la inversión. Estas variaciones no son simples ruidos estadísticos: tienen efectos reales y significativos sobre el bienestar económico. La evidencia empírica ha documentado varios hechos estilizados. Primero, existe una relación sistemática entre el nivel de desarrollo y la volatilidad: los países de menores ingresos tienden a experimentar mayor inestabilidad en su crecimiento económico (Kose, Prasad y Terrones, 2003), y el impacto sobre el bienestar es proporcionalmente mayor (Loayza, Ranciere, Serven y Ventura, 2007). Esta regularidad sugiere que la estabilidad macroeconómica no es solo un objetivo deseable, sino un componente esencial del proceso de desarrollo.
El principal problema al intentar cuantificar la volatilidad y la incertidumbre es que no son observables directamente. No existe un “indicador oficial” de incertidumbre, como ocurre con la inflación o el desempleo. Esta característica ha motivado diversas estrategias metodológicas, cada una con ventajas y limitaciones. Los métodos tradicionales se basan en indicadores directos de variabilidad, siendo el más simple la desviación estándar de una variable alrededor de su media histórica (Cariolle, 2012). Como destacan Hak y Ka (2016), muchos investigadores emplean la desviación típica del crecimiento del producto como medida de volatilidad macroeconómica. Una variante consiste en medir la desviación del componente cíclico, separando la tendencia de largo plazo de las fluctuaciones de corto plazo (Cariolle, 2012), reconociendo así que no toda variación representa volatilidad relevante.
Otro enfoque presentado por Cariolle (2012) consiste en estimar la volatilidad como el residuo de un modelo de regresión, separando el componente sistemático del no sistemático. La idea es intuitiva: si se puede distinguir lo predecible de lo impredecible, la volatilidad de lo impredecible (el residuo) constituye una mejor medida de la incertidumbre. Matemáticamente, si una variable 
, donde 
representa el “shock” o cambio inesperado, la incertidumbre se asocia con la varianza de esos shocks, Var(
).
Sin embargo, las estrategias que asumen que la volatilidad histórica refleja el nivel de incertidumbre presentan deficiencias importantes. Como advierte Novales (2013), este enfoque no considera la evolución temporal de la incertidumbre, pondera todas las observaciones por igual y supone una media constante, algo poco realista en economía. Ante la presencia de volatilidad cambiante en el tiempo, se han utilizado ventanas móviles, que recalculan la volatilidad de una serie conforme se incorporan nuevas observaciones. Aun así, la necesidad de capturar persistencia, asimetrías o reversión a la media ha impulsado el uso de modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) y de volatilidad estocástica, que modelan explícitamente la dinámica temporal de la varianza.
En paralelo, se han desarrollado enfoques que emplean información no numérica. Los índices basados en texto analizan la frecuencia de palabras asociadas a la incertidumbre en medios de comunicación (Jurado, Ludvigson y Ng, 2015). Por ejemplo, el índice de riesgo geopolítico de Caldara e Iacoviello (2022) cuantifica referencias a tensiones internacionales en artículos periodísticos y ha mostrado correlación con reducciones en la inversión. De forma similar, Baker et al. (2025) desarrollan indicadores de riesgo financiero a partir de noticias sobre política económica. Estas metodologías capturan en tiempo real cambios en la percepción pública de la incertidumbre, aunque pueden verse afectadas por sesgos mediáticos o problemas de conteo de palabras.
Otra fuente de información cualitativa proviene de las expectativas de analistas. Este enfoque compara las proyecciones de expertos con los valores efectivamente observados (Jurado, Ludvigson y Ng, 2015). La dispersión entre pronósticos o la magnitud de los errores se interpreta como un indicador de incertidumbre. Sin embargo, su aplicación es limitada: solo está disponible para ciertas variables, puede contener sesgos sistemáticos y, en ocasiones, refleja diferencias de opinión más que incertidumbre genuina.
Pese a la proliferación de métodos, subsiste un problema conceptual: estos indicadores no siempre miden la verdadera incertidumbre sobre el futuro. Como destacan Ahir, Bloom y Furceri (2025), distintas medidas pueden arrojar señales divergentes, dificultando la interpretación del contexto económico. Jurado, Ludvigson y Ng (2015) realizan una distinción fundamental entre volatilidad (variabilidad pasada observada) e incertidumbre (imprevisibilidad del futuro). Su metodología propone estimar la incertidumbre macroeconómica como un promedio ponderado de las incertidumbres individuales de múltiples variables, una vez removidos sus componentes predecibles mediante modelos de series temporales. El procedimiento consta de tres pasos: (i) estimar el mejor modelo predictivo posible para cada serie; (ii) definir la incertidumbre de cada variable como la volatilidad condicional de su componente impredecible; y (iii) agregar la información de múltiples series para construir un índice agregado de incertidumbre.
En conclusión, la medición de la volatilidad y la incertidumbre macroeconómica constituye un campo en constante evolución. Desde las medidas simples de dispersión histórica hasta los indicadores que distinguen entre lo predecible y lo incierto, cada método ofrece una perspectiva parcial sobre un fenómeno esencialmente no observable. La propuesta de Jurado, Ludvigson y Ng (2015) representa un avance sustantivo al formalizar la diferencia entre volatilidad observada e incertidumbre futura, proporcionando una base coherente para su medición. Sin embargo, no existe una solución única. La elección del método más adecuado dependerá del contexto de análisis, los objetivos de la investigación y la disponibilidad de datos.
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