Lo que el estudio de Insper y Stone sobre apuestas e impagos no responde.

El diario Folha de S.Paulo publicó el martes 8 de septiembre un estudio innovador que, según el informe, mide la magnitud del daño causado a los apostadores por las apuestas en línea. Realizado por Sérgio Firpo, profesor de Insper, en colaboración con investigadores de Stone, el estudio cruza datos bancarios y de Pix de millones de clientes para comparar a quienes comenzaron a apostar después de enero de 2025 —mes de la regulación de las apuestas en Brasil— con quienes nunca apostaron.

Las cifras clave publicadas son las siguientes: la proporción de apostadores en mora fue, en promedio, un 20 % mayor en los 12 meses posteriores a su primera apuesta, en comparación con el aumento observado entre los no apostadores; la fracción de facturas de tarjetas de crédito vencidas aumentó un 38,7 %; el límite de crédito disponible por parte de los bancos disminuyó un 16 %; y uno de cada diez apostadores destina más del 20 % de todo el dinero que sale de su cuenta cada mes a las apuestas.

Este diseño es más sofisticado que el del estudio CNC publicado en abril, que BNLData ya ha sometido a críticas metodológicas. Aquí se utilizan datos de transacciones individuales, no datos agregados de encuestas por muestreo (PEIC), y se intenta aislar a quienes apostaron de quienes no lo hicieron a nivel individual. Sin embargo, esto no significa que el diseño resuelva los problemas clásicos de este tipo de inferencia. Puntos que merecen ser analizados antes de considerar las cifras como una medida definitiva de la "pérdida" de las apuestas:

01. La muestra es la cartera de clientes de Stone, no la población general.

Stone beneficia desproporcionadamente a trabajadores independientes, microempresarios y pequeños empresarios, un segmento con flujos de efectivo irregulares y un perfil de riesgo crediticio distinto al de un empleado asalariado o el consumidor promedio. Extrapolar los resultados a los "apostadores brasileños" en su conjunto requiere una conexión que el informe no muestra que se haya establecido. Sin saber cómo se compara la muestra con el universo de apostadores identificados por el Banco Central, es imposible evaluar su representatividad.

02. No se descarta la causalidad inversa.

El estudio compara las trayectorias antes y después de la primera apuesta, pero no descarta la posibilidad de que las personas con dificultades financieras sean más propensas a empezar a apostar, ya sea buscando una solución rápida a sus deudas o debido a una mayor exposición a la publicidad de crédito fácil en esa misma etapa de la vida. Una prueba de tendencia previa al tratamiento (paralelismo entre los grupos antes de la primera apuesta) sería el estándar mínimo para respaldar una interpretación causal, y no hay indicios de que se haya realizado.

03. La reducción del límite de crédito puede ser el resultado de una calificación automatizada, y no un deterioro real de la capacidad de pago.

El propio presidente del Banco Central, Gabriel Galípolo, ya declaró ante el Senado que el historial de apuestas se incluye en la calificación crediticia que utilizan los bancos para evaluar el riesgo. Si la transacción de "apuestas" se penaliza directamente mediante el algoritmo, la reducción del 16% en el límite podría reflejar una decisión regulatoria/comercial del banco, y no necesariamente una disminución objetiva de la capacidad de pago del cliente. Ambos mecanismos arrojan el mismo resultado, pero cuentan historias muy diferentes.

04. La apuesta bruta enviada al sitio de apuestas no es lo mismo que la pérdida neta.

Si la métrica registra los valores enviados a través de Pix a las plataformas de apuestas, mide los depósitos, no las pérdidas. Sin descontar los retiros y los premios recibidos, tratar el "dinero que salió de la cuenta para la apuesta" como equivalente al "dinero perdido" sobreestima el efecto, un problema recurrente en los estudios que utilizan el volumen (manejo) como indicador de daño.

El 05 de enero de 2025 marca un hito para las apuestas, pero también para otros factores.

El mismo periodo se caracteriza por el aumento de los tipos de interés de las tarjetas de crédito, la expansión del crédito rotatorio y el auge de la banca digital; factores que pueden explicar parte del incremento de los impagos independientemente de las apuestas. Esta es la misma debilidad que ya señaló BNLData en el estudio del CNC. La solidez de la comparación depende de que el grupo de control (quienes no apuestan) tenga un perfil de ingresos y ocupación equivalente al del grupo estudiado, información que el informe no detalla.

06. Base de datos propietaria y no replicable.

Los microdatos pertenecen a Stone y no son públicos. Sin acceso a la nota técnica, al artículo o al código de análisis, es imposible auditar las pruebas de robustez, las especificaciones del modelo o el manejo de valores atípicos. El lector —y la prensa— dependen completamente de la presentación que los propios autores decidieron publicar.

07. El promedio podría estar siendo arrastrado a la baja por un grupo de grandes apostadores.

El estudio en sí destaca que uno de cada diez apostadores gasta más del 20 % del saldo de su cuenta bancaria en apuestas. Esto sugiere que los efectos promedio podrían reflejar principalmente a este subgrupo extremo, y no el comportamiento del apostador típico. Informar la mediana, además del promedio, ayudaría a aclarar si la "pérdida" es generalizada o concentrada.

El juego online aumenta los índices de impago en un 20% y reduce el crédito en un 16%.