"Tá tudo errado na macroeconomia, ou não!"
Esta é a mensagem que eu tiro do último texto, muito discutido no Brasil, de Ricardo Caballero (MIT) sobre o estado atual da macroeconomia. O artigo é paradoxal, uma vez que, ao mesmo tempo em que critica a abordagem tradicional de tratamento de "business cycles", o autor cita como passos acertados, ainda que não com a profundidade correta na sua percepção, os seguintes trabalhos:
1) Sims (2003), sobre "bounded rationality", na nota número 5, definido como "important line of recent work".
2) Kiyotaki e Moore (1997) e Bernanke e Gertler (1989), citados na página 12, modelos convencionais de fricções financeiras, já adaptados aos modelos de equilíbrio geral.
3) Hansen e Sargent (2007), entre outros, com os trabalhos sobre robustez, com "substantial progress in incorporating robust control techniques to economic policy analysis".
4) Michael Woodford (2010), no mesmo tipo de trabalho para modelos de bancos centrais.
5) Fernandéz-Villaverde (2009), "It is not nearly enough (although it is progress) to do Bayesian estimation of the dynamic stochastic general equilibrium model, for the absence of knowledge is far more fundamental than such an approach admits".
O que todos os autores e trabalhos possuem em comum? São todos os trabalhos fundamentados, em menor ou maior medida, naquilo que Caballero chama de core da disciplina. Se estivesse tão mal, a macroeconomia faria estes avanços listados, com seus melhores pesquisadores citados como exemplo do caminho a seguir?
A impressão que fica é que ele não gosta da técnica tradicional de Minnesota (vide a referência número 3, na página 7, ao trabalho de Chari, Kehoe e McGrattan, 2007), baseada na calibragem de parâmetros de acordo com dados microeconômicos, mas concorda com o restante, ainda que ache tudo insuficiente. Convenhamos, se os pesquisadores que estão na academia acreditassem que seus trabalhos eram suficientes, eles não estariam na academia, seja porque teriam conseguido empregos melhores para aplicarem suas "técnicas universais", seja porque a universidade não financiaria professores para jogar paciência no computador. Ou seja, o argumento da "insuficiência" do estado atual da ciência sempre estará presente na academia, ou não existiria mais academia.
De útil, o puxão de orelhas para aqueles que acreditam que um modelo é muito mais do que um modelo. Vale aqui o comentário repetido por Jesús Fernandez-Villaverde no seu blog, feito originalmente por um professor que ele omite o nome:
"What is exactly that you are against in DSGE models? Being dynamic? Being stochastic? Being aggregate? Or being a model?"
Sobre a última pergunta feita na citação, Caballero vai muito bem ao ponto:
"If we were to (...) simply use these stylized structures as just one more tool to understand a piece of the complex problem, and to explore some potentially perverse general equilibrium effect (...), then I would be fine with it. My problems start when these structures are given life on their own, and researchers choose to "take the model seriously" (a statement that signals the time to leave a seminar, for it is always followed by a sequence of naive and surreal claims)."
Lembre-se: independente do que você faça, da quantidade de trabalho dedicado e do quanto você acredita no modelo, o que você escreveu é apenas um modelo!
Abraços!
"Hazard - 1. A hazard is something which could be dangerous to you, your health or safety, or your plans of reputation. (...) 2. If you hazard or if you hazard a guess, you make a suggestion about something which is only a guess and which you might be wrong." - Do Dicionário "Collins Cobuild"
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