Apesar da sofisticação e das atratividades da modelagem DSGE mencionadas anteriormente, é interessante notar que essa abordagem possui limitações que devem ser levadas em consideração tanto quando for desenvolver o modelo quanto quando for analisar e usar os resultados.
De acordo com Chari, Kehoe, McGrattan (2009), existe um consenso de que para se realizar análises de política com o uso de modelos macroeconômicos, é preciso que estes modelos tenham duas características essenciais. A primeira é que os parâmetros estimados sejam os parâmetros estruturais da economia, de modo que não sejam afetados por mudanças de política e a segunda é que os choques exógenos usados na modelagem tenham interpretação coerente e relevante.
Segundo os autores mencionados, existem duas abordagens principais para o desenvolvimento e a modelagem de modelos que respeitem esses requisitos. A primeira procuraria manter o modelo o mais simples possível, no que diz respeito ao número de
parâmetros, variáveis e dinâmicas representadas. A outra abordagem iria seguir a linha de Christiano, Eichembaum e Evans (2005) e Smets e Wouters (2003, 2007), segundo a qual buscariam o que Kocherlakota (2007) chama de “principle of fit” ou “princípio do ajustamento”. De acordo com Kocherlakota (2007), pelo principle of fit um modelo é tão mais preferível para análise de política quanto melhor for a aderência de seus dados projetados ao observado realmente. Nesse sentido, essa segunda abordagem defende a inclusão de vários mecanismos na estimação com o objetivo de melhorar essa aderência aos dados observados, como diversos tipos de rigidez, transformação das séries de dados observadas e diversos tipos de choques. Por outro lado, de acordo com Chari, Kehoe, McGrattan (2009), ao mesmo tempo em que melhoram os resultados, nos termos dos pinciple of fit, essa abordagem teria uma disciplina menos rígida na microfundamentação desses mecanismos.
No entanto, Kocherlakota (2007) critica essa abordagem e defende que o principle of fit não funciona sempre, enquanto Chari, Kehoe, McGrattan (2009) questiona os artifícios usados para a estimação e argumentam que esse tipo de abordagem torna os modelos não muito indicados para avaliação de política. Segundo esses últimos autores, essa abordagem não estaria estimando os parâmetros estruturais da economia e os choques usados não seriam interpretáveis de forma adequada30.
Chari, Kehoe, McGrattan (2009) conclui que boa parte dos artifícios modernos usados para melhorar esse principle of fit foram incluídos na literatura, com elevado grau de arbitrariedade o que, conseqüentemente, comprometeria o uso desses modelos para avaliação de política. Kocherlakota (2007) chama atenção para que informações sobre prior para os choques são muito mais difíceis de serem encontradas que informações sobre demais parâmetros do modelo, o que agravaria ainda mais os receios de Chari, Kehoe, McGrattan
30 Chari, Kehoe, McGrattan (2009) ainda fazem a distinção do que chamaram de “choques estruturais” e “choques na forma reduzida”. Segundo esses autores, um modelo deve ser capaz de prever ou permitir identificar as conseqüências de mudanças na política tanto sobre a produção quanto para o bem estar e que isso só seria possível se fosse um modelo estrutural. Assim, para um modelo ser estrutural ele deveria (i) ter parâmetros que não fossem sujeitos a alterações em função de mudanças de política econômica e (ii) que os choques do modelo pudessem ser interpretados de modo que fosse possível identificar quando eles deveriam ser acomodados pela autoridade monetária ou ignorados por ela. Assim, caso os processos estocásticos do modelo denominados choques tivessem essas características, estes seriam, de acordo com a definição dos autores, chamados de “choques estruturais” enquanto que aqueles que não se enquadrassem nesses requisitos seriam os “choques na forma reduzida”.
(2009). Vale destacar ainda os argumentos de Del Negro e Schorfheide (2003), que estariam relacionados aos mencionados artifícios de estimação. Segundo estes o uso de filtros nos dados empregados na estimação tornariam limitadas as projeções e análises feitas com esses modelos, para efeito prático, pois não forneceriam informação sobre os dados tais como são observados na economia.
Outra limitação da modelagem DSGE presente na literatura é levantada por Colander et. al. (2008) e diz respeito às características de microfundamentação desses modelos. Segundo os autores, a vantagem de ser microfundamentada dos modelos DSGE é questionável, uma vez que, de acordo com estes, nada seria mais ad-hoc que a microeconomia e a microfundamentação do comportamento dos agentes. Colander et. al. (2008) destaca que a macroeconomia tem como objeto de estudo as “complexas propriedades do comportamento agregado proveniente das interações entre os indivíduos” e que uma simplificação destas via agente representativo microfundamentado não consegue descrever e estudar essas propriedades e representar o comportamento agregado.
Finalmente autores como Iskrev (2007) e Canova (2007) chamam a atenção que os resultados dos modelos DSGE podem estar seriamente enviesados pela escolha das priors.
Assim, como toda modelagem econômica, a abordagem do DSGE novo keynesiano possui aspectos positivos e negativos. Enquanto se observada, devido aos atrativos do DSGE, um aumento cada vez mais expressivo do uso desses modelos e o desenvolvimento de ferramentas correlatas, é preciso levar em consideração suas limitações e notar que ainda se tenha muito a desenvolver no tema de modelagem macroeconômica afim de tornar os modelos econômicos factíveis de se usarem na prática.
3 METODOLOGIA
O trabalho irá usar como laboratório o sistema de equações de SW 2007, que foi resolvido por aproximação de segunda ordem usando o software Dynare31, para estimar para o Brasil, através de técnicas Bayesianas, um modelo DSGE afim de se proceder análises, testes do caso brasileiro, testes comparativos com SW 2007 e averiguar as propriedades existentes e necessárias dos dados para uma melhor estimação. O período analisado será de 1996 a 2009 com dados trimestrais e serão usadas 4 séries observadas para a economia brasileira enquanto SW 2007 usou 7 séries para a economia norte americana.