Considera¸c˜ oes Iniciais

Neste cap´ıtulo, o modelo desenvolvido neste trabalho ´e, inicialmente, parametrizado; em seguida, passa por um processo de valida¸c˜ao e, por fim, ´e utilizado na realiza¸c˜ao de an´alises de diferentes cen´arios econˆomicos. Inicialmente, ser˜ao feitas algumas considera¸c˜oes sobre a utiliza¸c˜ao dessa classe de modelos.

A modelagem matem´atica de uma economia usualmente consiste na pesquisa de rela¸c˜oes anal´ıticas entre vari´aveis econˆomicas. Essas rela¸c˜oes podem ser validadas em- piricamente e, se consideradas v´alidas, podem ser utilizadas na an´alise de cen´arios. O conhecimento obtido mediante essa metodologia ´e espec´ıfico e preciso.

Os modelos baseados em agentes s˜ao generaliza¸c˜oes dos modelos citados acima 1_,

mas, usualmente, utilizam m´etodos num´ericos implementados computacionalmente. A modelagem matem´atica tradicional e a modelagem baseada em agentes se utilizam dos mesmos princ´ıpios, isto ´e, s˜ao definidos os agentes relevantes para os problemas que se quer estudar, s˜ao definidas regras de intera¸c˜ao (ou seja, regras para os mercados envolvidos), e as seq¨uˆencias (ou simultaneidade) dos c´alculos no tempo. No entanto, existem algumas diferen¸cas entre elas: os modelos baseados em agentes permitem, em larga escala, heterogeneidade entre agentes de uma mesma classe, imp˜oem menos restri¸c˜oes `a coordena¸c˜ao dos agentes e n˜ao fornecem, como resultado, a dedu¸c˜ao de novas rela¸c˜oes entre vari´aveis do modelo. Como conseq¨uˆencia, a utiliza¸c˜ao desse tipo de modelo como ferramenta para a aquisi¸c˜ao de conhecimento requer uma abordagem diferente da utilizada com os modelos tradicionais. Ao se utilizar um modelo baseado em agentes, est´a-se montando uma economia em escala reduzida, tanto no n´umero de agentes, quanto na abrangˆencia do conjunto de regras adotado, de forma tal que seja poss´ıvel realizar repetidos experimentos (ao contr´ario do que ocorre com a economia real, na qual os eventos s˜ao ´

unicos), observando-se o comportamento do modelo como um todo ou de qualquer parte que se queira.

An´alises com esse tipo de modelo podem ser utilizadas para: 1

Isto quer dizer, se for poss´ıvel reduzir o n´umero de agentes de forma a se ter 1 agente de cada

tipo, obt´em-se o mesmo resultado obtido por um modelo de agente representativo que utilize as mesmas equa¸c˜oes.

a) verificar a distribui¸c˜ao de vari´aveis que caracterizam os agentes de cada classe. Por exemplo, pode-se estudar a distribui¸c˜ao de ativos totais das firmas que resulta das tecnologias de produ¸c˜ao, das demandas e da substitutibilidade entre os bens nas preferˆencias dos consumidores.

b) identificar os comportamentos macroeconˆomicos que surgem de regras de compor- tamento individuais (microfundamenta¸c˜ao comportamental) ou os comportamen- tos microeconˆomicos que surgem de regras definidas em n´ıvel macroeconˆomico (um exemplo disso seria o efeito da existˆencia de institui¸c˜oes espec´ıficas no comporta- mento dos agentes, ao n´ıvel microeconˆomico).

c) construir mecanismos de detec¸c˜ao de fenˆomenos de interesse em seus est´agios iniciais, como crises, por exemplo. Isso ´e poss´ıvel porque se pode repetir experimentos que envolvem crise enquanto se procura por padr˜oes que se repetem nesses experimentos. Apesar do potencial apresentado por modelos baseados em agentes para o aperfei¸coa- mento do conhecimento sobre o funcionamento de economias sujeitas a regras de fun- cionamento mais elaboradas, h´a dificuldades na estima¸c˜ao dos parˆametros dos modelos. LeBaron e Tesfatsion (2008) afirmam que ciclos de identifica¸c˜ao, estima¸c˜ao e teste po- deriam ser adotados para esses modelos, como ´e feito para os modelos tradicionais, mas seriam muito custosos computacionalmente, devido `a inexistˆencia de m´etodos econom´e- tricos anal´ıticos para quase todas as situa¸c˜oes, exigindo m´etodos computacionalmente custosos. Por causa disso, a estima¸c˜ao desses modelos apresenta muitas dificuldades, de- sincentivando a sua utiliza¸c˜ao pelos formuladores de pol´ıticas nos bancos centrais, que prefeririam continuar a usar modelos mais simples e utilizar os modelos baseados em agentes na explora¸c˜ao dos efeitos de decis˜oes pol´ıticas n˜ao-convencionais.

Fagiolo et al. (2007), por sua vez, salienta o sucesso obtido pelos modelos baseados em agentes na explica¸c˜ao de fenˆomenos macroeconˆomicos, mas afirma que h´a excesso de heterogeneidade entre eles e falta de consenso em quest˜oes metodol´ogicas centrais. O seu trabalho aponta abordagens metodol´ogicas para a estima¸c˜ao e calibra¸c˜ao desses modelos, mas afirma a necessidade de se resolver quest˜oes em aberto nas seguintes ´areas: 1) estrat´egias alternativas para a constru¸c˜ao de modelos baseados empiricamente; 2) problemas devidos `a sobre-parametriza¸c˜ao; 3) contra factuais e seu uso em an´alise de pol´ıticas; 4) defini¸c˜ao de testes emp´ıricos suficientemente fortes, e 5) problemas devidos `a disponibilidade, qualidade e vi´es das bases de dados dispon´ıveis, sugerindo que se intensifique a pesquisa relativa a quest˜oes metodol´ogicas. H´a poucos trabalhos relacionados `a estima¸c˜ao de parˆametros de modelos baseados em agentes em economia, podendo-se citar Gilli e Winker (2003) e Alfarano et al. (2005).

A seguir, ser´a apresentada a parametriza¸c˜ao do modelo desenvolvido neste trabalho. Adotando-se essa parametriza¸c˜ao, ser˜ao verificados alguns fatos estilizados distribucionais.

Mais tarde, ser´a analisada a sensibilidade do comportamento da economia `a varia¸c˜ao de parˆametros e, por fim, ser˜ao feitos alguns estudos de caso relacionados a interven¸c˜oes de pol´ıtica monet´aria e `a gest˜ao de crises. Essas an´alises est˜ao longe de ser exaustivas2_{, mas}

servem como um ponto de partida na utiliza¸c˜ao deste modelo como uma economia de laborat´orio, cujo comportamento replica, ao menos qualitativamente, as rea¸c˜oes de uma economia real a eventos espec´ıficos e a decis˜oes de pol´ıtica econˆomica.