Modelos DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) estão se tornando uma ferramenta básica de análise em bancos centrais ao redor do mundo. O Brasil inclusive possui sua versão -- o SAMBA.
Tais modelos possuem duas características interessantes. Primeiro, são microfundamentados (têm como base o modelo neoclássico de crescimento), escapando em parte da crítica de Lucas. Segundo, permitem uma série de fricções (como rigidez de preços e salários), as quais abrem espaço para política monetária. Dessa forma, são uma baita ferramenta para entender efeitos quantitativos de política macro.
De qualquer modo, modelos DSGE se mantêm artificiais em diversas dimensões (veja, por exemplo, a crítica do Solow). Para acomodar outros aspectos, tais modelos vêm se tornando cada vez mais complicados. Por exemplo, em parte por conta da crise, tem-se buscado também incluir aspectos relacionados ao setor bancário, housing e mercado de trabalho. Isso faz sentido: ao tornar o modelo mais realista, podem-se obter previsões mais acuradas dos efeitos macro de choques de política fiscal ou monetária, informando melhor o policymaker em sua tomada de decisão.
Além disso, o custo computacional de se estimar esses modelos é hoje relativamente baixo -- em especial depois do advento do Dynare.
No entanto, a academia parece estar perdendo interesse por esses modelos, apesar do seu sucesso nos bancos centrais. Dei uma passada de olho nas edições recentes dos top 5 journals de Economia, e não encontrei muita coisa (com exceção de papers metodológicos sobre estimação de DSGE).
Minha história para esse descompasso é a seguinte: acadêmicos estão interessados em entender mecanismos. Nesse sentido, é usual considerar modelos canônicos, com uma fricção em particular. Assim, pode-se estudar o efeito dessa fricção, isolando de outras potenciais explicações. Mas o resto do modelo permanece super simples.
Os modelos DSGE mais recentes incorporam uma miríade de aspectos diferentes. Dessa forma, produzem previsões mais robustas, mas dificultam sobremaneira a interpretação dos resultados.
Bom post. Sou um tanto quanto cético quanto ao DSGE .... provavelmente por ignorância (efeito Belluzo, critico o que não conheço)
ResponderExcluirAcho que modelos com muitas fricções não são bons modelos pq incorporam assimétricamente aspectos da realidade e isso pode levar a desvios
Prefiro modelos que mesmo mais simples são deveras consistentes e etc....
Acho que um modelo real business cycle misturado com new-classical e as idéias do Fisher e do Dornbusch tá mais do que bom
Excluireste modelo tem aparecido nos programas de pós em economia brasileiros? dentre estes problemas quais você considera os principais e que devem ser estudados? : incorporação de novos mecanismos na modelagem? metodologias de síntese de políticas baseadas no modelo? metodologias de análise?? aspectos numéricos dos itens anteriores? sou curioso por este tema, se puder citá-lo mais no blog sou grato
ResponderExcluirMudando de assunto, poderiam me tirar uma dúvida de cunho acadêmico ?
ResponderExcluirNos artigos que tenho lido para criar meus modelos vejo que há uma necessidade de muitos autores em explicar os ciclos endogenamente. Mas ... por que ?
Por que é melhor uma explicação endógena, onde quem sabe um pequeno disturbio a 30 anos gera ciclos de amplitude variável pelo resto da eternidade, do que uma explicação exógena onde pequenos choques geram ciclos amortecidos e como sempre há pequenos (ou grandes) choques exógenos você tem um comportamento (aparentemente) caótico.
Não acho que seja verdade, o problema é que o que se tem chamado de DSGE são modelos RBC com rigidez nominal e/ou de salários, no entanto, há uma série de papers incorporando outras fricções, especialmente financeiras, no modelo canônico RBC. Se considerarmos esses papers há vários sobre "DSGEs" nos top journals recentemente. Além disso, como você mesmo disse, não faz sentido incluir diversas fricções num mesmo modelo pois dai não dá pra isolar o mecanismo que leva aos resultados do modelo.
ResponderExcluirPost legal e didático. Gostei muito! Só não entendi por que o interesse em mecanismo tem que vir em prejuízo, como vc sugere, do interesse por acurácia preditiva, que é o que esses modelos mais detalhados parecem conseguir. Não sei se há um tradeoff entre essas coisas (provavelmente sim) e caso exista, por que a opção deveria ser sempre em favor do primeiro. Não sei se seria muito convicente que esses modelos mais complexos não conseguem fornecer algum insight sobre "mecanismos". Me pergunto: o quão confiável é o conhecimento que foramos a partir da compreensão de como um mecanismo fuciona em um framework onde uma série de interações estão abstraídas?
ResponderExcluirUm livro ótimo para entender as políticas fiscais e monetárias (desde uma perspetiva open economy macro) é o novo do Carlos Végh: Open Economy Macroeconomics in Developing Countries (MIT Press, 2013)
ResponderExcluirRealmente há essa disparidade de objetivos entre quem está na academia e quem usa os modelos. Ao contrário dos journals, os policy makers estão usando muito, vi uma lista recente em que todos os países principais têm DSGEs em operação e manutenção, alguns núcleos mais estruturados tem mais de um, com blocos especialistas para determinados problemas.
ResponderExcluirOs modelos estão enormes, mas nem tanto. Coisas tradicionais como em SW e CEE são carne de vaca hoje, ninguém precisa explicar esses mecanismos novamente, o foco está nos blocos diferenciados e aí os canais ficam mais controlados para entender. As fricções principais precisam estar lá por uma razão: consertam os canais de transmissão e se ajustam aos dados. Sem elas, o modelo fica torto em vários aspectos, com IRFs irrealistas (faz DSGE sem hábito, o consumo fica errado..).
Muita discussão acontece via working papers. Novamente, a fronteira está aí. A coisa é model-dependent na maioria das vezes, a luta tem sido para extrair consensos. Quando algo surge, daí saí publicado num journal, mas todo mundo já conhece, é uma formalização boba.
O timing dos journals é lento, a necessidade de publicação como sinalização para o mercado de professroes criou um mecanismo gordo e muito lento, não acompanha o ritmo das pesquisas.
Nao acho que seja formalizacao boba, as versoes publicadas de papers em journals top sao bem superiores aos respectivos NBER working papers
ExcluirMauro,
ResponderExcluirGosto também da analogia que você fez no almoço entre o que está acontecendo atualmente com os DSGEs e os modelos macroeconométricos de larga escala dos anos 70: depois de terem surgido na academia, rapidamente perderam o interesse acadêmico mas tiveram sobrevida em instituições ligadas a policy making por um bom tempo.