A negação dos economistas

LONDRES – No início do mês passado, Andy Haldane, economista-chefe do Bank of England (BoE), culpou o “comportamento irracional” pelo fracasso dos recentes modelos de previsão do BE. O fracasso em detectar essa irracionalidade levou os políticos a antecipar que a economia britânica iria desacelerar após o referendo Brexit de junho passado. Em vez disso, os consumidores britânicos vêm gastando desenfreadamente desde a votação para deixar a União Europeia, como sem nenhuma lógica, se recuperaram os setores da construção, indústria e serviços.

Haldane não oferece nenhuma explicação para essa onda de comportamento irracional. Nem pode: para ele, irracionalidade significa simplesmente comportamento que é inconsistente com as previsões derivadas do modelo do BoE.

Não é apenas Haldane ou o BoE. O que os economistas tradicionais entendem por comportamento racional não é o que você ou eu queremos dizer. Na linguagem comum, comportamento racional é o razoável sob as circunstâncias. Mas no rarefeito mundo dos modelos neoclássicos de previsão, isso significa que as pessoas, munidas de um conhecimento profundo sobre si mesmas, sobre seu ambiente e do futuro que irão enfrentar, agem da melhor maneira possível para atingir seus objetivos. Ou seja, atuar racionalmente é agir de maneira consistente com os modelos de comportamento racional dos economistas. Diante de comportamento contrário, o economista reage como o alfaiate que culpa o cliente por não caber em seu terno recém-feito.

No entanto, o fato curioso é que as previsões baseadas em premissas e suposições exageradamente irrealistas podem ser perfeitamente úteis em muitas situações. A razão é que as pessoas, em sua maioria, são criaturas de hábito. Porque suas preferências e circunstâncias não mudam de fato de um dia para o outro e porque quando fazem compras tentam obter o melhor negócio, por isso seu comportamento exibirá um alto grau de regularidade. Isso se torna previsível. Você não precisa entender muito de economia para saber que, se o preço de sua marca preferida de pasta de dente sobe, você provavelmente vai mudar para uma marca mais barata.

Os modelos de previsão dos bancos centrais usam basicamente a mesma lógica. Por exemplo, o BoE (corretamente) previu uma queda na taxa de câmbio da libra após a votação do Brexit. Isso faria com que os preços subissem – e, portanto, os gastos do consumidor diminuíssem. Haldane ainda acredita que isso vai acontecer, O erro do BoE era mais uma questão de “timing” que de lógica.

Isso equivale a dizer que a votação do Brexit não mudou nada de fundamental. As pessoas continuariam a agir exatamente como o modelo presumido, apenas com um diferente conjunto de preços. Mas qualquer previsão baseada em padrões recorrentes de comportamento irá falhar quando algo realmente novo acontecer, algo que a mudança não rotineira faz com que o comportamento se torne não rotineiro. Mas a não rotina não significa que seja irracional. Significa, no jargão da economia, que os parâmetros mudaram. A garantia de que amanhã será igual a hoje não existe mais. Nossos modelos de risco quantificável falham ao se depararem com uma incerteza radical.

O BoE admitiu que o Brexit criaria um período de incerteza, o que seria ruim para os negócios. Mas a nova situação criada pelo Brexit era, na verdade, muito diferente daquela que os formuladores de políticas esperavam, sempre atentos à cidade de Londres. Em vez de se sentirem piores (como “racionalmente” deveriam), a maioria dos que votaram para “Sair” acreditam que ficarão em melhor situação.

Justificado ou não, o fato importante sobre esse sentimento é que ele existe. Em 1940, imediatamente após a tomada da França pelos alemães, o economista John Maynard Keynes escreveu a um correspondente: “Falando por mim, agora, pela primeira vez, me sinto completamente confiante que vamos ganhar a guerra.” Da mesma forma, muitos britânicos estão agora mais confiantes sobre o futuro.

Então, esse é o problema – que Haldane vislumbrou, mas não pode admitir – com os modelos de previsão do BoE. As coisas importantes que afetam as economias ocorrem fora dos limites autocontidos dos modelos econômicos. É por isso que as previsões macroeconômicas acabam nas rochas quando o mar não está completamente manso.

O desafio é desenvolver modelos macroeconômicos que possam funcionar em condições tempestuosas: modelos que incorporem incerteza radical e, portanto, um alto grau de imprevisibilidade no comportamento humano.

A teoria econômica de Keynes tratava da lógica da escolha sob incerteza. Ele quis ampliar a ideia de racionalidade econômica para incluir o comportamento diante da incerteza radical, quando enfrentamos não apenas incógnitas, mas incógnitas não reconhecíveis. Isto tem, naturalmente, implicações muito mais graves para a política do que um mundo no qual podemos razoavelmente esperar que o futuro seja muito parecido com o passado. Houve algumas dispersas tentativas para enfrentar o desafio. Em seu livro Beyond Markets mecânicos (“Além dos Mercados Mecânicos), os economistas Roman Frydman, da Universidade de Nova York e Michael Goldberg, da Universidade de New Hampshire argumentaram fervorosamente que os modelos dos economistas deveriam tentar “incorporar os fatores psicológicos sem presumir que os participantes do mercado se comportem de forma irracional”.

Propondo uma abordagem alternativa para a modelagem econômica que eles chamam de “economia do conhecimento imperfeito”, eles exortam seus colegas a se conterem ao oferecer “previsões precisas” e argumentam que os formuladores de políticas deveriam confiar nos “intervalos de orientação”, com base em benchmarks históricos, para contrariar as “excessivas” oscilações nos preços das ações. O matemático russo Vladimir Masch produziu um engenhoso esquema de “Risk-Constrained Optimization” (Otimização do Risco Limitado), que torna explícita a existência de uma “zona de incerteza”. A economia deveria oferecer “estimativas aproximadas”, exigindo “apenas modestas quantidades de modelagem e de esforço computacional”.

Todavia, esses esforços para incorporar a incerteza radical em modelos econômicos, embora corajosos, sofrem com o sonho impossível de domar a ambiguidade com a matemática e (no caso de Masch) com a ciência da computação. Haldane, também, parece acreditar mais em maiores conjuntos de dados.

Keynes, por sua vez, não pensou assim. Ele queria uma economia que oferecesse espaço para o julgamento, enriquecido não apenas pela matemática e pela estatística, mas também pela ética, filosofia, política e história – temas deixados de lado pelo treinamento dos economistas contemporâneos, legando um esqueleto matemático e computacional. Para oferecer descrições significativas do mundo, os economistas, Keynes sempre disse, deveriam ter uma boa formação.

LONDRES – No início do mês passado, Andy Haldane, economista-chefe do Bank of England (BoE), culpou o “comportamento irracional” pelo fracasso dos recentes modelos de previsão do BE. O fracasso em detectar essa irracionalidade levou os políticos a antecipar que a economia britânica iria desacelerar após o referendo Brexit de junho passado. Em vez disso, os consumidores britânicos vêm gastando desenfreadamente desde a votação para deixar a União Europeia, como sem nenhuma lógica, se recuperaram os setores da construção, indústria e serviços.

Haldane não oferece nenhuma explicação para essa onda de comportamento irracional. Nem pode: para ele, irracionalidade significa simplesmente comportamento que é inconsistente com as previsões derivadas do modelo do BoE.

Não é apenas Haldane ou o BoE. O que os economistas tradicionais entendem por comportamento racional não é o que você ou eu queremos dizer. Na linguagem comum, comportamento racional é o razoável sob as circunstâncias. Mas no rarefeito mundo dos modelos neoclássicos de previsão, isso significa que as pessoas, munidas de um conhecimento profundo sobre si mesmas, sobre seu ambiente e do futuro que irão enfrentar, agem da melhor maneira possível para atingir seus objetivos. Ou seja, atuar racionalmente é agir de maneira consistente com os modelos de comportamento racional dos economistas. Diante de comportamento contrário, o economista reage como o alfaiate que culpa o cliente por não caber em seu terno recém-feito.

No entanto, o fato curioso é que as previsões baseadas em premissas e suposições exageradamente irrealistas podem ser perfeitamente úteis em muitas situações. A razão é que as pessoas, em sua maioria, são criaturas de hábito. Porque suas preferências e circunstâncias não mudam de fato de um dia para o outro e porque quando fazem compras tentam obter o melhor negócio, por isso seu comportamento exibirá um alto grau de regularidade. Isso se torna previsível. Você não precisa entender muito de economia para saber que, se o preço de sua marca preferida de pasta de dente sobe, você provavelmente vai mudar para uma marca mais barata.

Os modelos de previsão dos bancos centrais usam basicamente a mesma lógica. Por exemplo, o BoE (corretamente) previu uma queda na taxa de câmbio da libra após a votação do Brexit. Isso faria com que os preços subissem – e, portanto, os gastos do consumidor diminuíssem. Haldane ainda acredita que isso vai acontecer, O erro do BoE era mais uma questão de “timing” que de lógica.

Isso equivale a dizer que a votação do Brexit não mudou nada de fundamental. As pessoas continuariam a agir exatamente como o modelo presumido, apenas com um diferente conjunto de preços. Mas qualquer previsão baseada em padrões recorrentes de comportamento irá falhar quando algo realmente novo acontecer, algo que a mudança não rotineira faz com que o comportamento se torne não rotineiro. Mas a não rotina não significa que seja irracional. Significa, no jargão da economia, que os parâmetros mudaram. A garantia de que amanhã será igual a hoje não existe mais. Nossos modelos de risco quantificável falham ao se depararem com uma incerteza radical.

O BoE admitiu que o Brexit criaria um período de incerteza, o que seria ruim para os negócios. Mas a nova situação criada pelo Brexit era, na verdade, muito diferente daquela que os formuladores de políticas esperavam, sempre atentos à cidade de Londres. Em vez de se sentirem piores (como “racionalmente” deveriam), a maioria dos que votaram para “Sair” acreditam que ficarão em melhor situação.

Justificado ou não, o fato importante sobre esse sentimento é que ele existe. Em 1940, imediatamente após a tomada da França pelos alemães, o economista John Maynard Keynes escreveu a um correspondente: “Falando por mim, agora, pela primeira vez, me sinto completamente confiante que vamos ganhar a guerra.” Da mesma forma, muitos britânicos estão agora mais confiantes sobre o futuro.

Então, esse é o problema – que Haldane vislumbrou, mas não pode admitir – com os modelos de previsão do BoE. As coisas importantes que afetam as economias ocorrem fora dos limites autocontidos dos modelos econômicos. É por isso que as previsões macroeconômicas acabam nas rochas quando o mar não está completamente manso.

O desafio é desenvolver modelos macroeconômicos que possam funcionar em condições tempestuosas: modelos que incorporem incerteza radical e, portanto, um alto grau de imprevisibilidade no comportamento humano.

A teoria econômica de Keynes tratava da lógica da escolha sob incerteza. Ele quis ampliar a ideia de racionalidade econômica para incluir o comportamento diante da incerteza radical, quando enfrentamos não apenas incógnitas, mas incógnitas não reconhecíveis. Isto tem, naturalmente, implicações muito mais graves para a política do que um mundo no qual podemos razoavelmente esperar que o futuro seja muito parecido com o passado. Houve algumas dispersas tentativas para enfrentar o desafio. Em seu livro Beyond Markets mecânicos (“Além dos Mercados Mecânicos), os economistas Roman Frydman, da Universidade de Nova York e Michael Goldberg, da Universidade de New Hampshire argumentaram fervorosamente que os modelos dos economistas deveriam tentar “incorporar os fatores psicológicos sem presumir que os participantes do mercado se comportem de forma irracional”.

Propondo uma abordagem alternativa para a modelagem econômica que eles chamam de “economia do conhecimento imperfeito”, eles exortam seus colegas a se conterem ao oferecer “previsões precisas” e argumentam que os formuladores de políticas deveriam confiar nos “intervalos de orientação”, com base em benchmarks históricos, para contrariar as “excessivas” oscilações nos preços das ações. O matemático russo Vladimir Masch produziu um engenhoso esquema de “Risk-Constrained Optimization” (Otimização do Risco Limitado), que torna explícita a existência de uma “zona de incerteza”. A economia deveria oferecer “estimativas aproximadas”, exigindo “apenas modestas quantidades de modelagem e de esforço computacional”.

Todavia, esses esforços para incorporar a incerteza radical em modelos econômicos, embora corajosos, sofrem com o sonho impossível de domar a ambiguidade com a matemática e (no caso de Masch) com a ciência da computação. Haldane, também, parece acreditar mais em maiores conjuntos de dados.

Keynes, por sua vez, não pensou assim. Ele queria uma economia que oferecesse espaço para o julgamento, enriquecido não apenas pela matemática e pela estatística, mas também pela ética, filosofia, política e história – temas deixados de lado pelo treinamento dos economistas contemporâneos, legando um esqueleto matemático e computacional. Para oferecer descrições significativas do mundo, os economistas, Keynes sempre disse, deveriam ter uma boa formação.