En los artículos anteriores hemos visto distintas formas de enfrentarse a la incertidumbre. Sócrates nos enseñó a reconocer nuestra ignorancia, Epicteto a aceptar lo que no controlamos, Sexto Empírico a suspender el juicio, Al-Ghazali a desconfiar de las conexiones causales aparentes, Santo Tomás de Aquino a ordenar los grados del conocimiento y Pascal a convertir parte del azar en un problema de probabilidades y decisiones.
David Hume plantea una dificultad todavía más profunda. Casi todas nuestras predicciones suponen que las regularidades observadas en el pasado continuarán en el futuro. Pero ¿qué justifica esa confianza?
Imagina que participas en un concurso con tres puertas. Detrás de una hay un coche y detrás de las otras dos, una cabra. Escoges una puerta, pero antes de mostrarte su contenido, el presentador abre otra y deja ver una cabra. Después te ofrece cambiar tu elección por la única puerta que continúa cerrada.
La respuesta intuitiva suele ser que da igual: quedan dos puertas y, aparentemente, cada una tiene un 50 % de probabilidades. Sin embargo, cambiar duplica las posibilidades de ganar, que pasan de 1/3 a 2/3.
El problema de Monty Hall (basado en un concurso de TV real presentado por su epónimo presentador), explicado por Charles Wheelan en Naked Statistics, no es solo un acertijo. Es una lección bayesiana sobre cómo debemos actualizar nuestras creencias cuando recibimos nueva información.
En artículos anteriores hemos visto distintas formas de enfrentarse a la incertidumbre. Sócrates nos enseñó a reconocer nuestra ignorancia, Epicteto a aceptar lo que no controlamos, Sexto Empírico a suspender el juicio, Al-Ghazali a desconfiar de las conexiones causales aparentes y Santo Tomás de Aquino a distinguir entre diferentes grados de conocimiento.
Blaise Pascal aporta un cambio decisivo. La incertidumbre no solo puede aceptarse u ordenarse: en determinadas situaciones también puede medirse. Sin embargo, Pascal comprendió que calcular probabilidades no elimina la necesidad de decidir ni convierte la vida humana en un problema matemático perfectamente definido.
A comienzos de año planteé tres predicciones para 2026 siguiendo un enfoque explícitamente probabilístico. El objetivo no era acertar una cifra exacta, sino dejar por escrito qué escenarios consideraba más plausibles, qué información sostenía esas estimaciones y qué hechos podrían obligarme a modificarlas.
En abril realicé una primera actualización después de que el comienzo del año alterara de forma significativa el escenario inicial. Ahora, superada la primera mitad de 2026, disponemos de nueva información sobre la inflación, el mercado inmobiliario y la situación presupuestaria.
Las tres predicciones evolucionan de manera diferente. En inflación, la nueva evidencia concentra la distribución alrededor de un escenario central más definido. En vivienda, los datos obligan a desplazarla claramente hacia valores más altos. En los Presupuestos Generales del Estado, el evento puede considerarse prácticamente resuelto.
Predicción: un 57% de probabilidad que suba más de un 10%.
Evento
La variación media anual del precio de compra de la vivienda en España durante 2026.
Para hacer el evento plenamente reproducible, se tomará como referencia principal la variación media anual del Índice de Precios de Vivienda del INE en 2026 respecto a 2025. El IPV mide la evolución de los precios de compraventa de las viviendas libres adquiridas por hogares residentes y no residentes en España.
El evento se considerará evaluado cuando el INE publique los datos definitivos correspondientes al conjunto de 2026. Los indicadores de Tinsa, Registradores, Notariado y portales inmobiliarios se utilizarán como información adelantada, pero no para resolver definitivamente la predicción.
Tasa base
La revisión de abril partía de una tasa base operativa del 8%. Esa referencia intentaba equilibrar dos señales: unos precios todavía muy tensionados y una actividad que comenzaba a mostrar síntomas de enfriamiento.
La información conocida desde entonces obliga a revisar claramente esa tasa al alza. El Índice de Precios de Vivienda del INE aumentó un 12,9% interanual en el primer trimestre de 2026 y un 3,5% respecto al trimestre anterior. La vivienda usada subió un 13,5%, frente al 9,1% de la vivienda nueva.
El indicador adelantado de Tinsa refuerza esa lectura. Según su informe del segundo trimestre, la vivienda nueva y usada aumentó un 15,2% interanual y un 3,7% trimestral. Se trata de una medición basada en tasaciones y no es directamente equivalente al IPV del INE, pero indica que la presión sobre los precios no se moderó durante la primera mitad del año.
Al mismo tiempo, los frenos son cada vez más visibles. Las compraventas inscritas disminuyeron un 7,3% interanual en mayo, la oferta de crédito se endureció durante el segundo trimestre y la demanda de financiación continuó reduciéndose. El euríbor a doce meses alcanzó en junio el 2,798%, 0,717 puntos más que un año antes.
La lectura conjunta es la de un mercado que empieza a enfriarse en actividad, pero todavía no en precios. Con este equilibrio, la nueva tasa base operativa pasa del 8% al 10,5%.
Ajustes cualitativos
Motores
Escasez estructural de oferta, especialmente en las áreas más tensionadas: continúa siendo el motor principal y gana peso. Desde 2021 se habrían creado alrededor de 1,2 millones de hogares, mientras que solo se terminaron unas 474.000 viviendas, generando un déficit estimado de al menos 734.000 unidades. La oferta difícilmente podrá corregir este desequilibrio antes de finalizar 2026. Impacto estimado: 80%–90%.
Concentración geográfica y presión demográfica: la tensión sigue concentrándose en grandes ciudades, zonas costeras e islas, donde la creación de hogares y la demanda superan con más claridad la capacidad de respuesta de la oferta. Impacto estimado: 70%–85%.
Percepción de la vivienda como activo relativamente seguro: se mantiene como un apoyo relevante. Los alquileres elevados, la escasez de oferta y la demanda de compradores con mayor capacidad financiera continúan sosteniendo los precios, especialmente en los mercados más tensionados. Impacto estimado: 55%–70%.
Inercia de expectativas tras varios años de subidas: los aumentos continuados refuerzan la expectativa de que los precios seguirán creciendo. Sin embargo, la caída de las operaciones impide considerar que esta dinámica pueda acelerarse indefinidamente. Impacto estimado: 55%–70%.
Frenos
Coste de financiación y endurecimiento del crédito: gana claramente importancia. El aumento del euríbor, las condiciones de concesión más restrictivas y la reducción de la demanda de préstamos hipotecarios limitan progresivamente el número de compradores capaces de acceder al mercado. Impacto estimado: 55%–70%.
Límites de renta, ahorro y accesibilidad: también se refuerzan. La distancia entre el crecimiento de los precios y la capacidad financiera de los hogares expulsa a una parte creciente de la demanda potencial. Impacto estimado: 50%–65%.
Saturación de la demanda y descenso de las operaciones: deja de ser solamente un riesgo posible. Las compraventas registradas cayeron un 7,3% interanual en mayo, mientras que el número de hipotecas sobre viviendas prácticamente dejó de crecer. Sin embargo, el importe medio de las nuevas hipotecas aumentó un 9,7%, lo que confirma la divergencia entre volumen y precio. Impacto estimado: 45%–60%.
Incertidumbre regulatoria y fiscal con impacto desigual: se mantiene sin grandes cambios. Puede afectar a determinados territorios o segmentos, pero continúa siendo un factor secundario frente al desequilibrio general entre oferta y demanda. Impacto estimado: 25%–40%.
Predicción probabilística
Distribución subjetiva de probabilidad para la variación anual del precio de la vivienda en 2026:
• Subida inferior al 8 % → 15 % • Subida entre 8% y 10% → 28 % • Subida entre 10% y 12% → 39 % • Subida superior al 12 % → 18 %
La probabilidad implícita de que la subida supere el 8% se sitúa en el 85%, frente al 62% de la revisión anterior.
Los tramos superiores al 10% deja de ser cola secundaria y pasan a convertirse en los escenarios más probables. Aun así, se mantiene un 28% en el intervalo 8%–10%, porque el deterioro de la accesibilidad y la caída de las operaciones podrían provocar una desaceleración durante la segunda mitad del año.
Revisión de la predicción
La nueva información desplaza claramente la distribución hacia valores más altos. El aumento oficial del 12,9% durante el primer trimestre y la señal adelantada del 15,2% de Tinsa para el segundo hacen difícil mantener una tasa base del 8%. La nueva referencia operativa pasa al 10,5%, y la probabilidad de terminar el año con un crecimiento superior al 10% aumenta del 24% al 57%.
Sin embargo, la actualización no ofrece una señal completamente unidireccional. Las compraventas disminuyen, el crédito se endurece y la accesibilidad empeora. Estos factores todavía no han provocado una moderación visible de los precios, pero sí reducen la probabilidad de que los ritmos cercanos al 15% observados por algunos indicadores puedan mantenerse durante todo el año.
La principal lección de esta revisión es que una caída de la actividad no implica necesariamente una caída inmediata de los precios. En un mercado con una oferta rígida, el ajuste puede producirse por etapas: primero disminuye el número de compradores y operaciones; después se modera el ritmo de crecimiento; y solo más adelante, si los frenos persisten, pueden llegar a estabilizarse o descender los precios.
Tipo de evento: Variable macroeconómica continua (IPC medio anual).
Predicción: 78% probabilidad que se sitúe por encima del 3,0%
Evento
La inflación media anual (IPC) registrada en España durante el año 2026, medida por el Instituto Nacional de Estadística (INE) mediante el IPC.
El evento se considerará evaluado una vez publicado el dato definitivo de IPC medio anual correspondiente a 2026.
Tasa base
La revisión de abril situó la tasa base operativa en el 3,3%, en un momento de elevada incertidumbre sobre la duración del shock energético.
Durante el primer semestre, el IPC pasó del 2,3% en enero y febrero al 3,4% en marzo, y posteriormente se estabilizó en el 3,2% entre abril y junio. La inflación subyacente se situó en junio en el 2,9%, lo que apunta a una inflación persistente, pero no a una nueva aceleración generalizada.
El Panel de Funcas prevé ahora una inflación media del 3,2% en 2026 y una tasa interanual del 3,0% en diciembre. Tomando esa previsión y la trayectoria observada como ancla, la nueva tasa base operativa pasa del 3,3% al 3,2%.
Ajustes cualitativos
Motores inflacionarios:
Persistencia de presiones en servicios y costes laborales: la inflación subyacente sigue cerca del 3% y el coste laboral por hora aumentó un 4,9% interanual en el primer trimestre. Este pasa a ser el principal motor interno. Impacto estimado: 50% – 65 %.
Riesgos externos y energéticos: pierden peso respecto a abril. El suministro mundial de petróleo se recuperó parcialmente en junio tras aumentar los flujos por el estrecho de Ormuz, aunque la producción continúa por debajo de los niveles anteriores a la guerra y sigue expuesta a nuevas tensiones. Impacto estimado: 45% – 65 %
Efectos de segunda ronda e indexaciones parciales: continúan siendo posibles, pero no se observa todavía una aceleración clara de salarios y precios empresariales. Las expectativas de crecimiento salarial de las empresas de la eurozona bajaron del 2,8% al 2,5%. Impacto estimado: 25% – 40 %
Frenos inflacionarios:
Normalización parcial de los mercados energéticos: vuelve a actuar como freno después de la recuperación de parte de los flujos de petróleo. Sin embargo, sigue siendo un factor muy dependiente de la evolución geopolítica. Impacto estimado: 35 % – 55 %
Expectativas de inflación relativamente ancladas: las empresas esperan aumentos más moderados de salarios y precios de venta, mientras las expectativas de inflación permanecen estables. Esto reduce el riesgo de una espiral precios-salarios. Impacto estimado: 35 % – 50 %
Condiciones monetarias y financieras: las empresas informan de un nuevo endurecimiento de los tipos y condiciones de los préstamos bancarios, lo que limita progresivamente la capacidad de trasladar costes a los precios. Impacto estimado: 30 % – 45 %
Predicción probabilística
Distribución subjetiva de probabilidad para la inflación media anual en 2026:
Inflación inferior al 2,4 % → 2 %
Inflación entre 2,4 % y 3,0 % → 20 %
Inflación entre 3,0 % y 3,6 % → 63 %
Inflación superior al 3,6 % → 15 %
La probabilidad implícita de que la inflación supere el 3,0% se sitúa en el 78%, frente al 72% de la revisión anterior.
Revisión de la predicción
La nueva información no desplaza radicalmente el centro de la distribución, pero sí permite concentrarla. La inflación lleva tres meses estabilizada en el 3,2%, mientras que la moderación de la subyacente y de algunas expectativas empresariales reduce la probabilidad de los escenarios más extremos.
Por ello, el tramo 3,0%–3,6% gana peso y se convierte claramente en el escenario central. Al mismo tiempo, la probabilidad de superar el 3,6% baja del 28% al 15%: el riesgo energético no ha desaparecido, pero los efectos de segunda ronda se están mostrando menos intensos de lo que se temía en abril.
La principal lección de esta revisión es que actualizar una predicción no siempre significa mover su valor central. En ocasiones, la nueva evidencia sirve sobre todo para reducir la incertidumbre: los extremos pierden peso y la probabilidad se concentra alrededor del escenario que mejor encaja con los datos observados.
En los artículos anteriores hemos visto distintas maneras de enfrentarse a la incertidumbre. Sócrates nos enseñó a reconocer nuestra ignorancia, Epicteto a aceptar lo que no controlamos, Sexto Empírico a suspender el juicio y Al-Ghazali a desconfiar de las conexiones causales que creemos observar.
Santo Tomás de Aquino aporta otra respuesta: no todo lo que creemos se sostiene con el mismo grado de certeza. Algunas afirmaciones pueden demostrarse, otras solo resultan probables y otras quedan fuera del alcance de la razón humana. Gestionar la incertidumbre consiste, en buena medida, en aprender a distinguirlas.
Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data, publicado en 2013 por Charles Wheelan, parte de una idea sencilla: para comprender la estadística no es imprescindible comenzar por las fórmulas. Antes de calcular medias, probabilidades o regresiones, conviene entender qué preguntas intentan responder estas herramientas.
El propósito del libro no es formar estadísticos, sino reducir el temor que suele provocar la estadística. Wheelan recurre a historias y ejemplos relacionados con la economía, la medicina, las encuestas, los seguros o el deporte para mostrar cómo los datos intervienen constantemente en nuestras decisiones.
A lo largo de trece capítulos, el libro avanza desde la estadística descriptiva hasta la probabilidad, el muestreo, la inferencia, la regresión y la causalidad. Su argumento central es que una cifra puede ser matemáticamente correcta y, aun así, ofrecer una representación engañosa de la realidad.
En los artículos anteriores hemos visto distintas formas de enfrentarse a la incertidumbre. Sócrates nos enseñó a reconocer nuestra ignorancia, Epicteto a aceptar lo que no controlamos y Sexto Empírico a suspender el juicio cuando faltan razones suficientes.
Al-Ghazali introduce una nueva pregunta, especialmente relevante para la predicción: cuando observamos que dos acontecimientos se repiten juntos, ¿podemos afirmar que uno causa necesariamente el otro?
En los artículos anteriores vimos cómo Sócrates convirtió el reconocimiento de la ignorancia en el punto de partida del conocimiento y cómo Epicteto enseñó a distinguir entre aquello que depende de nosotros y aquello que escapa a nuestro control. Sexto Empírico propone una tercera forma de relacionarnos con la incertidumbre: no apresurarnos a elegir una respuesta cuando las razones disponibles no permiten hacerlo.
Su propuesta puede parecer incómoda en una época en la que se espera que tengamos una opinión inmediata sobre casi todo. Sin embargo, el escepticismo de Sexto no consiste en negar la verdad ni en desconfiar sistemáticamente de cualquier conocimiento. Consiste en investigar, comparar argumentos y aprender a suspender el juicio cuando ninguno resulta claramente superior.
The Bayesian Fox 