Dinâmica Complexa em Modelo Simples sobre Sentimentos de Agentes

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No tópico conclusivo do capítulo Economia como Objeto Complexo de autoria de Orlando Manuel da Costa Gomes, no livro Modelagem de sistemas complexos para políticas públicas (editores: Bernardo Alves Furtado, Patrícia A. M. Sakowski, Marina H. Tóvolli – Brasília: IPEA, 2015), um cenário de rede complexa é tomado para ilustrar o comportamento dos agentes econômicos.

Os agentes serão classificados em termos da sua confiança ou sentimento relativamente ao desempenho futuro da economia, e esse sentimento pode alterar-se como resultado de interações ao nível local.

Apesar de essa estrutura de análise ser relativamente minimalista, ela é suficientemente abrangente no sentido em que consegue cobrir grande parte das caraterísticas da complexidade que foram previamente mencionadas, nomeadamente:

  1. heterogeneidade entre agentes,
  2. interação local e decisões descentralizadas,
  3. adaptabilidade e evolução e
  4. dinâmica fora do equilíbrio.

Um exemplo ilustrativo de como um sistema complexo pode funcionar atinge os objetivos pretendidos. Partindo de uma estrutura complexa mínima com heterogeneidade entre agentes e interação local, observa-se a emergência de uma rede evolutiva.

Nesta rede os agentes aprendem, adaptam-se e evoluem à medida que vão estabelecendo relações uns com os outros. Não há qualquer tendência para que o sistema permaneça em uma posição de equilíbrio, uma vez que os agentes podem sempre voltar a uma posição de sentimento anterior, dependendo de com quem vão interagir em seguida. Este resultado de ausência de equilíbrio demonstra como a complexidade pode emergir a partir de um pequeno conjunto de regras de interação.

As implicações de um modelo como o caraterizado são imensas. Ao focar a atenção na transição entre sentimentos, ele indica que períodos de otimismo e pessimismo não são apenas o resultado de condições econômicas observáveis e de probabilidades sobre o modo como estas vão evoluir no futuro.

É a estrutura dos contatos entre agentes que irá determinar os seus níveis de confiança. Ondas de otimismo e pessimismo são recorrentes porque os agentes estão permanentemente em contato e podem ser influenciados por outros.

Os animal spirits estão, assim, presentes na economia e podem ajudar a explicar o desempenho macroeconômico de curto prazo.

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Este capítulo de autoria de Orlando Manuel da Costa Gomes:

  1. coloca em perspectiva as razões pelas quais se deve interpretar a economia como um sistema complexo e
  2. discute a forma como a Ciência Econômica pode adquirir o estatuto de Ciência da Complexidade.

O estatuto de complexidade da Ciência Econômica é sintetizado na ideia de que a economia se encontra permanentemente em movimento e perpetuamente sob construção e renovação. As relações econômicas não estão relacionadas com determinismo, equilíbrio, ordem ou resultados estáticos, ao contrário daquilo que a abordagem tradicional da Ciência Econômica sugere. A economia é orgânica, contingente em eventos passados, evolutiva e aberta à inovação. Numa palavra, a economia é complexa!

A abordagem da complexidade está progressivamente ganhando o seu merecido lugar no pensamento econômico. Tal se deve ao seu realismo, isto é, à capacidade de explicar

  1. como regularidades globais são geradas por ações estratégicas locais e
  2. como tais regularidades têm retorno sobre o comportamento dos agentes individuais.

Tudo isso cria um ambiente competitivo e evolutivo, onde a ausência de equilíbrio é a norma, novas estruturas estão persistentemente sendo criadas e fenômenos emergentes surgem de forma recorrente.

As palavras-chave corretas para descrever o que uma economia efetivamente é são mudança, criação e evolução. Estes são todos conceitos que só uma visão de complexidade pode abarcar.

O realismo mencionado acarreta necessariamente um custo. Trazer a complexidade para a Ciência Econômica implica analisar as regularidades de estruturas de interação que normalmente são de grande dimensão e que, em muitas ocasiões, não podem ser abordadas com recurso a modelos analíticos. A simulação computacional é a única forma viável de estudar as redes complexas que estão em causa.

Isto não é forçosamente um problema. Felizmente, hoje existem computadores e estes constituem uma ferramenta adicional poderosa que os cientistas têm à sua disposição não apenas para processar dados, mas também para explorar novas ideias e gerar e testar novas teorias. Tal está ocorrendo em muitos campos científicos, e a Ciência Econômica não tem de ser a exceção.

Contudo, a sofisticação das estruturas de análise consideradas não exclui a possibilidade de abordar as ideias fortes da complexidade – heterogeneidade, descentralização, evolução e dependência em face do passado – sob uma estrutura de análise relativamente simples. As referidas ideias podem ser exemplificadas tomando em consideração um modelo simples de transição entre sentimentos, o qual é construído em torno de um pequeno conjunto de equações às diferenças.

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