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O que há de errado com a econometria?

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Um recente estudo acadêmico feito pelos economistas Karl Case, John Quigley, e Robert Shiller sobre o comportamento dos gastos em consumo nos EUA e em outras 13 nações desenvolvidas indicam que o efeito riqueza advindo do mercado imobiliário tem um impacto duas vezes maior no gasto do consumidor do que em relação às mudanças do mercado de ações. Nos EUA, por exemplo, eles descobriram que um ganho de 10 por cento nos preços das casas provocaria um aumento médio de 0,62 por cento no consumo, enquanto que um aumento similar no mercado de ações apenas trouxe um aumento no gasto de entre 0,2 por cento e 0,3 por cento (Barron’s, 15 de abril, 2002)

O que possibilitou esses economistas chegarem a essas respostas é a modelagem econométrica.

Nas ciências naturais, um experimento de laboratório pode isolar vários elementos e seus movimentos. Não há algo equivalente na disciplina de economia. O emprego da econometria e da modelagem econométrica é uma tentativa de reproduzir um laboratório onde experimentos controlados podem ser conduzidos.

A idéia de ter tal laboratório tem muito apelo para economistas e políticos. Uma vez que o modelo é construído e endossado como uma boa réplica da economia, políticos podem avaliar os resultados de várias políticas. Isso, eles argumentam, aumenta a eficácia de políticas governamentais e, portanto, leva a uma economia melhor e mais próspera. Também se sugere que o modelo pode servir como um árbitro para avaliar a validade de várias idéias econômicas. O outro propósito do modelo é o de prover uma indicação a respeito do futuro.

Por meios de métodos matemáticos e estatísticos, um econometricista estabelece relacionamentos funcionais entre várias variáveis econômicas. Por exemplo, o desembolso para consumo pessoal está relacionado à renda líquida (pós-impostos) e às taxas de juros, enquanto que o gasto fixo de capital é explicado pelo estoque passado de capital, pelas taxas de juros, e pela atividade econômica. Uma coleção dessas várias relações estimadas – isto é, equações – constitui um modelo econométrico.

Uma comparação entre quão bem uma simulação dinâmica se estabelece em relação aos dados atuais é um critério importante para verificar a confiabilidade do modelo. (Em uma simulação estática, as equações do modelo são resolvidas usando-se variáveis de atraso. Em uma simulação dinâmica, as equações são resolvidas por cálculos dos modelos onde as variáveis de atraso foram aplicadas). O teste final do modelo é sua resposta para uma mudança de uma variável política, como um aumento em impostos ou um aumento nos gastos do governo. Por meios de uma avaliação qualitativa, um modelador decide se a resposta é razoável ou não. Uma vez que o modelo foi construído com sucesso, ele está pronto pra ser usado.

Apesar da aura de importância e misteriosa sabedoria que a modelagem econométrica projeta, ela é, não obstante, um recipiente oco. O procedimento de modelagem econométrica emprega uma metodologia insustentável: ele tenta capturar o comportamento humano fazendo uso de métodos matemáticos e estatísticos.

 

O método matemático é válido para a economia?

Ao aplicar a matemática, o mainstream está tentando seguir os passos das ciências naturais. Nelas, o emprego da matemática permite aos cientistas formularem a natureza essencial de certos objetos. Sendo breve: por meios de uma fórmula matemática, a resposta dos objetos a um estímulo particular em uma dada condição é capturada. Consequentemente, dentro dessas dadas condições, a mesma resposta será obtida constantemente.

A mesma abordagem, no entanto, não é válida para a economia, pois a economia deve supostamente lidar com seres humanos e não com objetos. De acordo com Mises,

“As experiências com a quais as ciências da ação humana têm de lidar são sempre experiências de fenômenos complexos. Nenhum experimento de laboratório pode ser desempenhado com relação à ação humana.” [1]

A principal característica ou natureza dos seres humanos é que eles são animais racionais. Eles usam a mente para sustentar suas vidas e seu bem-estar. O uso da mente, no entanto, não é próprio para seguir algum tipo de procedimento automático, mas sim para que cada indivíduo a empregue de acordo com suas próprias circunstâncias. Isso faz com que seja impossível capturar a mente humana fazendo-se uso de fórmulas matemáticas, como é feito nas ciências naturais.

Em resumo: as pessoas têm a liberdade de escolha para mudar suas mentes e perseguir ações que são contrárias ao que foi observado no passado. Como resultado da natureza única do seres humanos, análises da economia só podem ser qualitativas.

Mais ainda, buscar análises quantitativas implica a possibilidade da designação de números, os quais podem estar sujeitos a todas as operações da aritmética. Para cumprir isso, é necessário definir uma unidade fixa objetiva. Tal unidade objetiva, entretanto, não existe no reino das valorações humanas. Sobre isso, Mises escreveu: “No campo da economia, não existem relações constantes, e, consequentemente, nenhuma medida é possível.” [2]

Não existem padrões constantes para se medir as mentes, os valores, e as idéias dos homens. Estimação é a medida na qual um indivíduo consciente e objetivo avalia os fatos da realidade. Em outras palavras, uma vez que um indivíduo estabelece quais são os fatos, ele então avalia quais desses fatos estabelecidos são os mais adequados para se atingir seus vários fins.

As metas ou os fins de um indivíduo estabelecem o padrão para se estimar os fatos da realidade. Por exemplo, se a meta de um indivíduo é melhorar sua saúde, então ele deve estabelecer quais bens vão beneficiar sua saúde e quais não vão. Dentre aqueles que irão beneficiá-lo, alguns serão mais eficazes que outros. No entanto, não há como quantificar essa eficácia. Tudo o que se pode fazer é classificar esses bens de acordo com suas eficácias subjetivas.

O uso da matemática na economia traz um outro problema sério. O emprego de funções matemáticas implica que as ações humanas são ativadas por vários fatores. No entanto, esta é uma maneira errada de pensar. Por exemplo, contrariamente a esse jeito matemático de se pensar, gastos individuais em bens não são “causados” pela renda real de um indivíduo. Dentro de seu próprio contexto, cada indivíduo decide quanto de uma dada quantia de renda será usada para consumo e quanto será usada para poupança. Conquanto seja verdade que as pessoas respondam à mudanças em seus rendimentos, a resposta não é automática, e ela não pode ser capturada por uma fórmula matemática. Por exemplo, um aumento na renda de um indivíduo não implica automaticamente que seu gasto em consumo também irá aumentar da mesma maneira. Em outras palavras, cada indivíduo avalia seu aumento de renda em relação aos objetivos que ele quer atingir. Assim, ele pode decidir que lhe é mais benéfico aumentar sua poupança do que aumentar seu consumo.

 


A validade da teoria da probabilidade na economia

Enquanto a matemática é a ferramenta chave dos métodos econométricos, a base da econometria é a teoria da probabilidade. O que é probabilidade? A probabilidade de um evento é a proporção de vezes que um evento ocorre em um grande número de tentativas. Por exemplo, a probabilidade de se obter cara quando se joga uma moeda é de 50 por cento. Isso não significa que se uma moeda for jogada 10 vezes, cinco caras sempre serão obtidas. No entanto, se o experimento for repetido por um grande número de vezes, então é provável que esses 50 por cento serão obtidos. Quanto maior o número de vezes que a moeda for jogada, mais acurada será a aproximação.

Alternativamente, digamos que foi estabelecido que em uma área particular a probabilidade de casas de madeira pegarem fogo é de 0,01. Isso significa que, com base na experiência, na média, 1 por cento das casas de madeira vão pegar fogo. Isso não significa que nesse ano ou no ano seguinte a porcentagem de casas pegando fogo será de exatamente 1 por cento. A porcentagem pode ser de 1 por cento todo ano, ou não. Com o passar do tempo, entretanto, a média dessas porcentagens será de 1 por cento.

Essa informação, por sua vez, pode ser convertida em custos dos danos causados pelo fogo, estabelecendo assim uma causa para se fazer um seguro contra o risco de incêndio. Proprietários de casas de madeira podem decidir agrupar seus riscos, isto é, diluir o risco individual criando um fundo. Em outras palavras, cada proprietário de uma casa de madeira contribuirá de acordo com uma proporção da quantidade total de dinheiro que é requerido para cobrir os danos daqueles proprietários cujas casas serão danificadas pelo fogo. Observe que o seguro contra o risco de incêndio só foi criado porque sabemos sua distribuição de probabilidade e porque existem proprietários de casas de madeira o suficiente para diluir os custos dos danos provocados pelo incêndio entre eles de maneira que o prêmio não seja excessivo. Sob esse aspecto, todos esses proprietários dessas casas de madeira são membros de um grupo ou classe particular que serão afetados de maneira similar pelo fogo. Sabemos que, na média, 1 por cento dos membros desse grupo serão afetados pelo fogo. Entretanto, não sabemos exatamente quem será. O fato importante para um seguro é que membros de um grupo devem ser homogêneos quando se trata de um evento particular.

Na economia, entretanto, não lidamos com casos homogêneos. Cada observação é um evento único e não-repetível, causado pela reação de um indivíduo em particular. Consequentemente, nenhuma distribuição de probabilidade pode ser estabelecida. Repetindo: a distribuição de probabilidade se apóia na suposição de que estamos lidando com um evento não-particular, portanto repetível. Vamos tomar como exemplo as atividades empreendedoras. Se essas atividades fossem repetíveis com uma distribuição de probabilidade conhecida, então não precisaríamos de empreendedores. Afinal, um empreendedor é um indivíduo que planeja suas atividades na intenção de satisfazer as exigências futuras dos consumidores. Mas essas exigências, no entanto, nunca são constantes em relação a um bem em particular. A suposição que a econometria faz – que a distribuição de probabilidade existe e pode ser quantificada – leva a resultados absurdos, pois ela descreve não um mundo de seres humanos que exercitam suas mentes fazendo escolhas, mas um mundo de máquinas.

Atividades humanas, entretanto, não podem ser analisadas da mesma maneira que se analisam objetos. Para que os dados históricos tenham sentido, não se deve analisá-los por meios de métodos estatísticos, mas, sim, tentar compreendê-los e tentar entender como eles surgiram.

 


Modelos econométricos nada têm a ver com a realidade

Dado o fato de que seres humanos são governados pela liberdade de escolha, as várias análises políticas feitas por meios de modelagens – conhecidas como “e se” ou análise dos multiplicadores – são como jogos para crianças e não podem ser levadas a sério. Afinal, assumir que uma mudança nas políticas governamentais deixaria a estrutura das equações intactas significaria que os indivíduos na economia deixaram de estar vivos e estariam, na verdade, congelados.

Outro grande problema com a maioria dos modelos econométricos é que eles são construídos seguindo as linhas do pensamento econômico keynesiano. Assim, a variável principal nesses modelos é o produto interno bruto – que é explicado, dentro da estrutura do modelo, pelas interações entre os vários dados amontoados, conhecidos como agregados. A interação entre vários agregados na estrutura do modelo dá a impressão de que a economia gira em torno apenas do produto interno bruto, ou da balança de pagamentos, mas não dos seres humanos e da vida humana. Obviamente, isso vai contra o fato de que tudo no mundo humano é causado pela conduta proposital do homem.

Para melhorar a aptidão de um modelo econométrico como uma ferramenta de previsão, econometricistas normalmente usam vários truques. A capacidade preditiva de cada equação no modelo é checada em relação aos dados atuais, e a diferença entre os dados atuais e os dados obtidos das equações, também conhecida como add factor, é extrapolada adiante e incorporada nos modelos da equação.

Em muitos casos, a previsão feita por um modelo econométrico é fortemente influenciada pelo add factor, o que permite ao modelador forçar o resultado da previsão de acordo com seus “desejos particulares”. A maioria das pessoas não está ciente desses truques e acredita que o modelo em si gerou o resultado. Tudo isso põe em dúvida a seriedade dos procedimentos “científicos” adotados pela modelagem econométrica. Mais ainda, não se deve esquecer a qualidade suspeita dos dados sobre os quais os modelos econométricos são construídos. Em resumo: modelos econométricos nada mais são do que jogos glorificados. Sobre isso, Mises disse:

“Como método de análise econômica a econometria é um jogo infantil, com números que não contribuem em nada para elucidar os problemas da realidade econômica.” [3]

 


Conclusão

Ao invés de ver a modelagem econométrica como uma técnica sofisticada que pode descobrir a verdade oculta da economia, devemos, ao contrário, considerá-la como um dispositivo extrapolador grosseiro e caro, que nada tem em comum com a realidade. Qualquer um que decida usar modelos como uma ferramenta analítica ou um meio de previsão corre o risco de confundir seriamente a si próprio.

 

Referências:

[1] Ludwig von Mises, Human Action (1963), p. 31.

[2] Human Action, p. 55.

[3] Ludwig von  Mises, The Ultimate Foundation of Economic Science (1962), p. 63.

 

Autor: Frank Shostak é um scholar adjunto do Mises Institute e um colaborador frequente do Mises.org.  Sua empresa de consultoria, a Applied Austrian School Economics, fornece análises e relatórios detalhados sobre mercados financeiros e as economias globais.

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