REGULAÇÃO FINANCEIRA INTERNACIONAL : UMA ANÁLISE EXPLORATÓRIA E IMPACTOS SOCIAIS DA AVALIAÇÃO DAS AGÊNCIAS

269 

Full text

(1)

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO

PROGRAMA DE ESTUDOS PÓS-GRADUADOS EM CIÊNCIAS SOCIAIS

Amaury de Souza Amaral

REGULAÇÃO FINANCEIRA INTERNACIONAL: UMA ANÁLISE

EXPLORATÓRIA E IMPACTOS SOCIAIS DA AVALIAÇÃO DAS

AGÊNCIAS

Orientador: Prof. Dr. Edgard de Assis Carvalho

SÃO PAULO

(2)

Amaury de Souza Amaral

REGULAÇÃO FINANCEIRA INTERNACIONAL UMA ANÁLISE EXPLORATÓRIA E IMPACTOS SOCIAIS DA AVALIAÇÃO DAS

AGÊNCIAS

Trabalho apresentado à Banca de Exame de Qualificação da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, como exigência parcial para obtenção do título de Doutor em Ciências Sociais sob a orientação do Prof. Dr. Edgard de Assis Carvalho.

SÃO PAULO

(3)

BANCA EXAMINADORA

____________________________________

____________________________________

___________________________________

____________________________________

(4)

Autorizo, exclusivamente para fins acadêmicos e científicos, a reprodução total ou parcial desta dissertação por processos de fotocopiadora ou eletrônicos.

(5)

Dedicatória

(6)

Agradecimentos

A minha esposa Eloisa pela paciência e dedicação; Aos meus filhos Paulo e Márcia;

Ao Prof. Dr. Fernando Fagundes Ferreira, que teve papel preponderante na consecução desse trabalho por meses nas várias tarde na Fundação Instituto de Física Teórica;

A Profa. Dra. Regina Maria D'Aquino Fonseca Gadelha pelo apoio e co-orientação, sem a qual não seria possível concluir este trabalho;

Aos membros da banca;

Ao coordenador do Curso Prof. Dr. Edison Nunes;

À Fundação Instituto de Física Teórica pelo apoio oferecendo a estrutura para os estudos, em especial ao Prof. Dr. Gerson Francisco;

Em especial ao Omar Latorre Vilca pelo valioso auxílio na área de computação; Em especial ao Pedro Luiz Barbosa pelos debates do tema, pelas ideias e opiniões, disponibilizando muitas horas de seu valioso tempo;

Ao Terry Macedo Ivanauskas pelos debates e pelas ideias;

(7)

“Não devemos nos perguntar o que o ser humano

precisa saber ou dominar para viver dentro da estrutura social que aí está; mas devemos perguntar-nos o que está disposto neste ser e o que pode ainda ser desenvolvido. Assim será possível, sempre, acrescentar à estrutura social novas forças da geração que vem crescendo. Viverá então nessa estrutura atual, o que fazem dela os seres integrais que nela ingressam e não se fará da geração que vem crescendo, o que a

estrutura social vigente quer fazer dela.”

(8)

RESUMO

Os efeitos da globalização se fazem sentir em todos os países. Muitos estão com cenários socioeconômicos marcados pela desigualdade e pelo endividamento. Para saldarem suas dívidas captam recursos no exterior com a emissão dos chamados títulos soberanos.

As agências de rating são empresas que avaliam riscos diante do eventual inadimplemento destes títulos e emitem opiniões. Ainda que divulguem sua metodologia de avaliação, a bem da verdade, existe nela um enorme campo subjetivo, que acaba por influenciar e, não raras vezes, majorar as taxas de juros domésticos. Muito embora nem todos percebam o tamanho do impacto social deste componente, eles efetivamente alteram a realidade vivenciada pelo cidadão em seu dia-a-dia.

Assim, interessou-nos estudar os efeitos dos impactos causados pelos fatores de risco que adentram à economia. Para isso, foi utilizado como base um modelo simplificado que simula uma economia artificial, concebido para se estudar uma rede de crédito e os efeitos das flutuações dos juros. Esse modelo foi o escolhido também por permitir capturar as amplitudes das flutuações econômicas em respostas a choques promovidos através da inserção dos juros em um processo evolutivo.

Mas foi necessário ir além. Neste trabalho propomos uma versão estendida do modelo econômico simplificado por meio da inserção de uma rede de consumidores com toda a sua amplitude; isto porque o modelo anterior estava baseado na lei de Say, que parte da premissa que toda oferta gera sua demanda. Assim, ele não permite investigar os impactos dos juros sobre as escolhas dos consumidores em seu processo de compra.

A teoria dos sistemas complexos e todo o ferramental que atualmente é disponível pela computação, dentre eles os modernos algoritmos com sua precisão e rapidez, foram fundamentais para a consecução do trabalho.

Conseguimos, igualmente, avançar na ruptura das análises econômicas tradicionais caracterizadas pela abordagem top down e, por meio de modelos baseados em agentes, pode-se adotar uma abordagem bottom-up. Isto foi possível com as inserções dos macro-parâmetros associados ao processamento a nível micro.

A conclusão principal do trabalho é que a formação de aglomerados (clusters) entre empresas, bancos e famílias favorecem os agentes econômicos. Os agentes conectados por laços fortes são beneficiados na medida em que diminui a assimetria na distribuição de riquezas entre firmas e famílias. Por outro lado, o aumento da taxa de juros leva a uma quebra nas conexões entre os agentes, causando a diluição da rede e aumento na assimetria da partilha da riqueza.

(9)

ABSTRACT

The effects of globalization are felt in all countries. Many have socioeconomic scenarios marked by inequality and by indebtedness. In order to liquidate its debts, they capture resources abroad with the issue of the so-called sovereign bonds.

The rating agencies are companies that assess risks before the eventual entitling of these titles and issue opinions. Even that they disclose their methodology of evaluation, in fact there is a huge subjective field, which ultimately influence and, often, increasing the domestic interest rate. Although not everyone realizes the size of the social impact of this component, they effectively change the daily reality experienced by citizens.

Because of it, we became interested in studying the effects of the impacts caused by risk factors that enter in the economy. For this reason, it was used as a basis a simplified model that simulates an artificial economy, designed to study a network of credit and the effects of fluctuations in interest rates. This model was chosen also for allowing us to capture amplitudes of economic fluctuations in responses to shocks promoted by the insertion of the interest in an evolutionary process.

But it was necessary to go beyond. In this study, we propose an extended version of the simplified economic model by inserting a network of consumers with all its amplitude; this is because the previous model was based on the Say law, that starts from the assumptions that all offer generates its own demand. Thus, it does not permit us to investigate the impacts of the interest on the choices made by consumers in their buying process.

The Complex System Theory, and all the development that is currently available for computing, among them the modern algorithms with their accuracy and speed, were fundamental to the achievement of the work.

We have, also, progressed in the rupture of the traditional economic analyzes characterized by a top-down approach and, through agents models based, we could adopt a bottom-up approach. This was possible with the integration of macro-parameters associated with a micro level of processing.

The main conclusion of this work is that the formation of agglomerates (clusters) between businesses, banks and families encourage economic agents. The agents connected by strong ties are benefited to the extent that the asymmetry in the distribution of wealth between firms and households is reduced. On the other hand, the increase in the interest rate leads to a fall in the connections between the agents, causing a dilution of the network and an increase in the asymmetry of the sharing of wealth.

(10)

SIGLAS

AIS - Avaliação de Impacto Social BACEN – Banco Central Mundial BP - Balança de Pagamentos

BRICS - Brasil, Rússia, Índia, China e à África do Sul CDB - Certificado de Deposito Bancário

CDI - Certificado de Depósito Interbancário

CEPAL -Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe Citicorp– Citibank Corporation

D– empresasDownstream

DC Developing countries (países emergentes) ECO RIO– Conferência no Rio de Janeiro em 1992

EMBI - Índice de Títulos da Dívida de Mercados Emergentes (Emerging Markets Bond Index)

Fitch - Fitch Ratings

FMI - Fundo Monetário Internacional

IFIs– Instituições Financeiras Internacionais LC - Letra de Câmbio

OCDE - Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico OIT - Organização Internacional do Trabalho

OMC - Organização Mundial do Comércio P & D– Pesquisa e Desenvolvimento PIB– Produto Interno Bruto

RDB - Recibo de Depósito Bancário RFP - Request for Proposal

(11)

SEC– Security Exchange Commission S & P– Standard & Poor´s

U– Empresas Upstream

URSS - União das Repúblicas Socialistas Soviéticas USA– Estados Unidos da América

(12)

LISTA DE TABELAS

TABELA 1: Ciclo evolutivo das capacidades computacionais ... 67

TABELA 2: Exemplo 1 - Embi Global Diversified ... 128

TABELA 3: Exemplo 2 - Embi Global Diversified ... 129

LISTA DE ESQUEMAS

ESQUEMA 1: Sistema adaptativo complexo ... 13

ESQUEMA 2: Exemplo de rede em sistema complexo ... 14

ESQUEMA 3: Interação dos agentes do modelo Delli Gatti. ... 24

ESQUEMA 4: As camadas globalizantes e o globalismo ... 45

ESQUEMA 5: As camadas globalizantes e o globalismo ... 45

ESQUEMA 6: Fluxo da dinâmica do mercado... 119

ESQUEMA 7: Estoque de dívida no mundo. ... 143

LISTA DE FOTOGRAFIAS

FOTOGRAFIA 1: Colônia de Insetos: Exemplo de sistema complexo ... 15

FOTOGRAFIA 2 ... 74

FOTOGRAFIA 3 ... 82

FOTOGRAFIA 4 ... 136

LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1: Platô ou tabuleiro em que serão inseridas em cada célula “empresas” em um processo de evolução... 36

FIGURA 2: Platô ou tabuleiro em que serão inseridas em cada célula “empresas” em um processo de evolução... 38

FIGURA 3: Platô ou tabuleiro em que serão inseridas em cada células “empresas” em um processo de evolução. ... 39

(13)

FIGURA 5: Principais sites acessados no mundo. ... 69

FIGURA 6: Crescimento do PIB no mundo – 1950 a 2030 ... 102

FIGURA 7: Balanço do Banco Central ... 139

FIGURA 8: Desigualdade Social entre países do Terceiro Mundo e Países Avançados... 142

FIGURA 9: Participação de juros e amortização de dívidas no Orçamento ... 145

LISTA DE GRAFICOS

GRÁFICO 1: Inglehart e Wezel tabularam níveis de valores de aspiração de liberdade e democracia. ... 48

GRÁFICO 2: Ciclo evolutivo de registro de dados na Internet ... 68

GRÁFICO 3: Ciclo de vida de um produto tecnológico ... 70

GRÁFICO 4: Evolução dos preços reais de commodities ... 76

GRÁFICO 5: Comportamento dos juros soberanos ... 123

GRÁFICO 6: Spreads do título soberano pela classificação de crédito ... 131

GRÁFICO 7- Evolução do Parâmetro Tetra com o Coeficiente de Agrupamento de Conexões ... 160

(14)

SUMÁRIO

INTRODUÇÃO ... 1

CAPÍTULO 1º ... 6

1.1. A TEORIA DA COMPLEXIDADE DE EDGAR MORIN E SUA IMPORTÂNCIA NO CONTEXTO DA CIÊNCIA MODERNA ... 7

1.2.OSESTUDOSDESISTEMASCOMPLEXOS ... 16

1.3. O MODELO DELLI GATTI E A REVOLUÇÃO COMPUTACIONAL NA ECONOMIA ... 19

1.3.1. INTERVIR NO FUTURO, ANTECIPANDO CRISES? ... 20

1.3.2. A IMPLEMENTAÇÃO COMPUTACIONAL NO MODELO DE DELLI GATTI ... 24

1.3.3. A REALIDADE CONCRETA DE UM FATO SOCIAL E SUA MENSURAÇÃO ... 25

1.3.4. OS IMPACTOS SOCIAIS ... 29

1.3.5. AMBIENTES E IMPACTOS SOCIAIS ATRAVÉS DE JOGOS REPRESENTATIVOS POR SISTEMAS DE AGENTES ... 30

CAPÍTULO 2º ... 41

2.1. AS EMPRESAS TRANSNACIONAIS E OS ESTADOS ... 41

2.1.1. PRIMEIRA CAMADA - A IDEIA DO RELATIVISMO CLASSIFICATÓRIO ... 42

2.1.2. O CONTRAPONTO NEOLIBERAL ... 46

2.2. A DINÂMICA DA MATRIZ DE GLOBALIZAÇÃO ... 50

2.3. A EVOLUÇÃO TECNOLÓGICA E A PROPRIEDADE INTELECTUAL ... 64

2.4. O NOVO ESPAÇO GLOBAL ... 71

2.4.1. AS FONTES DE MATÉRIA PRIMA... 75

2.4.2. FLUXOS MIGRATÓRIOS DE MÃO-DE-OBRA E CAPITAIS ... 77

2.5. ENFOQUE NO CRESCIMENTO DO CONSUMO ... 80

CAPÍTULO 3° ... 83

3.1. O PRISMA ECONÔMICO ... 83

3.2. DAS SOCIEDADES DE RISCO AO CAPITAL SOCIAL ... 87

3.3. A GLOBALIZAÇAO DO RISCO NA SOCIEDADE MODERNA E O PERITO... 93

3.4. OS FLUXOS FINANCEIROS - CICLO HISTÓRICO DO EFEITO MOEDA ... 96

CAPÍTULO 4° ... 108

4.1. BREVE ESTUDO SOBRE OS EFEITOS DAS AVALIAÇÕES RATING ... 110

4.1.1. CONCEITOS FUNDAMENTAIS ... 110

4.1.2. A METODOLOGIA DAS AGÊNCIAS DE RATING ... 112

4.2. O MERCADO DE TÍTULOS SOBERANOS ... 118

(15)

4.2.2. A NEGOCIAÇÃO DOS TÍTULOS SOBERANOS E AS ESTRATÉGIAS DOS

INVESTIDORES ... 120

4.2.3. OS TÍTULOS EMBI: METODOLOGIA DE CÁLCULO CRIADA PELO J.P. MORGAN .... 124

4.3.- AS COMPONENTES DOS JUROS BREVE ARCABOUÇO TEÓRICO ... 132

4.3.1. A COMPONENTE DE JUROS NA SIMULAÇÃO DO MODELO DE GATTI ... 134

CAPÍTULO 5° ... 137

5.1. COMO OS EFEITOS DOS FATORES DE RISCO ACOPLADOS AOS JUROS ADENTRAM NA SOCIEDADE. ... 138

5.2. O PESO DA DÍVIDA CONTRAÍDA E O SEU CRESCIMENTO PELO FATOR DOS JUROS ... 141

5.3. DE ONDE VEM O CAPITAL SOCIAL ... 146

5.3.1. A VISÂO CULTURALISTA EM CONTRAPONTO ... 155

5.4. FÓRMULA DE CÁLCULO DE CAPITAL SOCIAL ... 157

5.4.1. O CÁLCULO DE FUKUYAMA ... 157

5.4.2. AS CONEXÕES E DESCONEXÕES, UMA PROPOSTA DE MODELO DE MENSURAÇÃO DE CAPITAL SOCIAL ... 158

5.4.3. O CÁLCULO DA DENSIDADE DA REDE (USO DO PACOTE MCLUST NO R) ... 161

CAPÍTULO 6° ... 163

6.1. OS GRÁFICOS DAS SIMULAÇÕES ... 165

6.1.1 PROCESSOS DE INADIMPLÊNCIA (QUE LEVAM ÀOCORRÊNCIA DE PREJUÍZO) ... 165

6.1.2 PROCESSOS DE LUCROS ... 167

6.1.3. PROCESSOS DE PATRIMÔNIO LÍQUIDO ... 170

6.1.4. PROCESSOS DE PREÇOS E PRODUÇÃO ... 173

6.1.5. PROCESSOS DE DEMANDA E RENDA DOS CONSUMIDORES ... 174

6.1.6. PROCESSOS DE DEMANDA DE TRABALHO ... 175

6.2. CHOQUES NA ECONOMIA ... 176

6.3. AS DESCONEXÕES DA ECONOMIA E SEU SIGNIFICADO ... 179

CONCLUSÃO ... 184

I DOCUMENTOS ... 189

1.DOCUMENTOS EM INTERNET ... 189

II DISSERTAÇÕES E TESES ... 189

III – LIVROS E ARTIGOS EM COLETÂNEAS ... 190

IV ARTIGOS EM ANAIS E PERIÓDICOS ... 194

V TEXTOS DE ESTUDO E DISCUSSÃO... 199

ANEXOS ... 201

ANEXO 1º - FUNCIONAMENTO DO MODELO DELLI GATTI E SUAS CONTRIBUIÇÕES ... 201

(16)
(17)

INTRODUÇÃO

Os fenômenos naturais e sociais são compostos por relações não lineares que acabam por tecer um sistema complexo. Dada essa característica (a não linearidade), é preciso perceber que esse conjunto pode ser maior do que a simples soma das partes e, com certeza, qualitativamente diferente.

O estudo de tais fenômenos ganhou corpo nas últimas décadas, principalmente devido à revolução computacional, por ser construído sobre atemática não linear. Este avanço tecnológico possibilitou que pudessem ser feitas simulações que permitiram modelar uma ampla variedade de fenômenos.

Conquanto a economia também seja um sistema complexo, percebe-se que sua análise ainda é restrita à junção da teoria econômica tradicional (top down, isto é, as decisões são tomadas dos primeiros princípios e depois orientadas para baixo) com os dados obtidos pela econometria. O equilíbrio é buscado, mas nem sempre ele representa um testemunho da realidade, como bem sinalizou John Doyne Farmer (2012, p.1).

Entretanto, ainda que haja muito a se avançar, a abordagem feita pelos sistemas complexos, em que se utilizam, dentre outras, a teoria das redes e a modelagem baseada em agentes, acaba por apresentar conformações de uma realidade econômica que antes não poderia ser construída.

Será com esse escopo que procuraremos demonstrar os impactos sociais provocados pelas avaliações das agências de rating, quando os riscos incorporados aos juros acionam choques em uma economia artificialmente construída segundo o modelo de Gatti et al.(2009), a respeito de uma economia em rede.

Os princípios de economia em rede foram teorizados por Stiglitz & Greenwald (2003) e consistem em atribuir ao dinheiro um efeito real e determinante no ciclo da atividade econômica, conduta que não era considerada pelos economistas monetaristas nos estudos das variáveis. Para esses autores, os bancos têm papel central mediante a confiança e a concessão de crédito, cujo papel interdependente proporciona um equilíbrio geral no mercado de serviços e produtos.

(18)

decorre por ondas de choques de liquidez e causa impactos sob o “efeito dominó”, quando um banco da rede é levado à falência.

Um país contempla um sistema bancário forte quando a sua economia tende a uma estabilidade em condição de equilíbrio. A seu turno, os investidores procuram aplicar seus recursos, adquirindo títulos soberanos de determinado país, baseando

os investimentos em “opiniões” fornecidas por agências avaliadoras, as quais aconselham ou desaconselham tais aplicações.

Assim, um fator de risco adentra-se à taxa de juros, propagada na mesma rede de crédito do mercado interno daquele país, impactando, desse modo, efeitos que se desdobram naquela economia.

As agências internacionais de classificação de risco ou “rating” são empresas privadas que emitem opiniões acerca do grau de incerteza financeira de países, principalmente quanto à capacidade de honrar ou não seus compromissos externos,

o chamado “risco soberano”. As principais são a Moody’s, a Standard&Poor’s, a Fitch IBCA e a Duff&Phelps, seguindo cada uma delas, determinadas metodologias de cálculo baseadas em critérios independentes, específicos e que, a bem da verdade, não são plenamente identificáveis.

Dada a atual conformação do sistema financeiro internacional, a repercussão dessas opiniões ultrapassa uma simples análise estática. A classificação “grau de investimento”, atribuída a determinado país, terá na realidade o poder de aquecer, ou pior, desaquecer certa economia, uma vez que os detentores daquela informação (investidores de considerável poder econômico, como bolsas de valores, bancos de investimento, fundos, dentre outros) incrementarão ou mitigarão os investimentos naquele mercado.

Dentre suas reverberações mais negativas, podemos citar o aumento na taxa de juros doméstico junto aos mercados emergentes (a cada acréscimo de 100 pontos avaliados das agências de rating, aumenta 1% na taxa doméstica), implicando em danosas consequências sociais, políticas, econômicas e ambientais.

Caso os gastos superem suas rendas, tanto as unidades familiares quanto as empresas buscarão empréstimos para financiamento de suas necessidades junto a intermediários financeiros (STIGLITZ & GREENWALD, 2003).

(19)

seriam os reais limites entre o campo objetivo e o subjetivo, tanto nos critérios de avaliação quanto na mensuração feita pelas agências. Questiona-se se existiria, então, um fator comportamental regional a influenciar esta dosimetria e, por conseguinte, a taxa de juros real. Mas a discussão é ainda mais ampla: um modelo de mensuração externa poderia captar este fator? E, como medi-lo, sabendo-se que crenças e expectativas individuais normalmente não são captáveis por critérios e processos econométricos fundamentalistas.

De fato, agências reguladoras de risco não conseguem captar particularidades comportamentais dos indivíduos de um país. No entanto, o grupo desses indivíduos possuí certos comportamentos coletivos que poderiam representar uma espécie de inteligência agregada e, por si só, trazer riscos endêmicos interdependentes que interagem entre os agentes.

Interessa-nos avaliar tais comportamentos, os quais simularemos em uma economia artificial, baseada em um modelo no qual as variáveis estariam todas interligadas com reflexos e reverberações.

O tema é ainda embrionário, sobretudo no Brasil, e tem uma enorme e inegável repercussão no cotidiano das unidades familiares e até na sobrevivência dos módulos unitários econômicos. Nesse sentido, o modelo de Delli Gatti (2009) é o estudo teórico-referência que utilizaremos para representação de uma economia artificial. A proposta baseia-se em uma metodologia inspirada nas interconexões das variáveis que caracterizam o modelo. Nossa primeira motivação foi entender as flutuações macroeconômicas observadas no modelo de Delli Gatti et al. (2009).

Baseando-nos nesse modelo, e dada às incertezas relativas a analise e mensuração dos dados comportamentais feitos pelas agências de rating, pretendemos analisar os fatores que poderiam compor esse processo avaliativo e que repercutem nas estimativas das taxas de juros domésticas dos países.

(20)

potencial para aumentar o risco de falha de todo o sistema – que denotamos por risco sistêmico.

Para efeito dessa análise, utilizamos a teoria da complexidade desenvolvida pelo cientista social Edgard Morin, que analisa de maneira interdisciplinar os fenômenos sociais estudados pela Sociologia, Cultura e Antropologia. Suas análises servirão para dar suporte teórico a nossa tese (A Religação do saberes; A via para o futuro da humanidade; Educação e complexidade: os sete saberes e outros ensaios; Inteligência da Complexidade Epistemologia e Pragmática; Inteligência da Complexidade).

Uma avaliação empírica geral da relevância sistêmica não pode ser construída apenas sobre a vasta literatura teórica de modelos econômicos, em particular o da rede financeira e de contágio financeiro, pois os resultados exigem informação detalhada sobre os ativos e passivos das empresas e do sistema intrabancário. Estes dados, em geral, não são divulgados publicamente e até mesmo os reguladores só podem coletar parcialmente a informação de algumas fontes de vínculos intrabancários. Os estudos empíricos disponíveis, relacionados com essa literatura, contribuem apenas parcialmente para o quadro completo da relevância sistêmica das empresas, na medida em que se concentram em áreas particulares de mercados específicos em um tempo particular e sob condições financeiras particulares. Além disso, avaliar as interconexões de risco com base em distribuições de probabilidade de falha multivariada provou ser estatisticamente complicado sem o uso de hipóteses restritivas que orientem os resultados.

(21)

colapso, com cujo advento, emergem os impactos sociais decorrentes das falências das empresas e dos bancos e, por conseguinte, desencadeiam o desemprego.

(22)

CAPÍTULO 1º

A TEORIA DA COMPLEXIDADE: EDGAR MORIN E O MODELO

DELLI GATTI

Analisar o comportamento e o potencial de eventos sistêmicos tem sido utilizado largamente nas modelagens de sistemas complexos. Busca-se na sua implementação e nesta análise a possibilidade de prever certos momentos de criticidades e de choques, com vistas a tentar antecipar a ocorrência desses eventos. Desta forma, áreas como a financeira e a econômica interessam-se por tais modelagens, dado que possuem em seus comportamentos reais situações de choque e de áreas criticas não previstas, as quais nem sempre são captadas por modelos matemáticos lineares.

Tal fato é observado por Kambhuetet al. (2007), em relatório final da conferência no Federal Reserve Bank,

De acordo com Lucas, o entendimento teórico dos economistas sobre o risco sistêmico originou-se da experiência da Grande Depressão e, especificamente, da interpretação de John Maynard Keynes daquela experiência em General Theoryof Employment, Interest and Money. Keynes teve como objetivo de sua teoria geral capturar a dinâmica que possibilitou à economia a transição de um equilíbrio inferior mas estável, no processo de queda do equilíbrio do pleno emprego, definido pelos modelos clássicos. (p.3-4).

Segundo o autor, durante a Grande Depressão dos anos 30, a economia foi submetida a um choque sustentado, que se alastrou por todo o sistema financeiro,

“em uma sequência de eventos, chamados de ‘contágio’”. De acordo com Kambhuetet al. (2007), “Devido a erros de política e aos ciclos de feedback com o sistema financeiro, a economia real permaneceu em um estado persistente de

recursos subutilizados e desemprego” (Ibidem).

Kambhuet et al. (2007) afirmam que apesar das mudanças estruturais, “desde

aquela época a ideia de um ciclo (loop) de feedback”(Ibidem) entre os setores real e financeiro que gere um equilíbrio inferior negativo para a economia real, permanece pertinente à análise atual da estabilidade financeira.

(23)

cujo comportamento surge em função das interações entre as variáveis que os agentes desse sistema provocam de forma endógena. Desta forma, analisar esses riscos sistêmicos e a sua ocorrência pode proporcionar uma tentativa de previsibilidade de eventos futuros e inesperados. De onde a importância das teorias desenvolvidas pelo antropólogo e sociólogo Edgar Morin.

1.1. A TEORIA DA COMPLEXIDADE DE EDGAR MORIN E SUA

IMPORTÂNCIA NO CONTEXTO DA CIÊNCIA MODERNA

Na concepção de Edgar Morin, o pensamento complexo apresenta-se como um edifício de muitos andares, cuja base é formada a partir de três elementos: informação, cibernética e sistema (MORIN & LE MOIGNE. 2000. p.205).

Morin ressalta a importância em sua teoria dos estudos do físico belga Ilya Prigogine e sua “Teoria da Bifurcação”, em que descobre que a ordem pode nascer da desordem, compartilhando com ele a tarefa de uma reorganização fundamental do conhecimento rumo às ciências da complexidade. De mesmo, as contribuições de John Von Newman, cuja extensão inclui da matemática e física à economia e à computação. De acordo com J. Doyne Farmer, “A ciência e a tecnologia mudarão a

partir de uma ênfase passada sobre movimento, força e energia para a comunicação, organização, programação e controle” (FARMER, 2012. p.4).

Na realidade, os sistemas complexos trabalham conceitos não lineares para localizar sistemas cujos fenômenos são coletivos e cujas causas emergentes possuem características não lineares em seus blocos de construção. Para Morin, os três elementos mencionados (informação cibernética e sistema) representam o primeiro andar do edifício (estrutura) que comporta as ferramentas necessárias para uma teoria da organização. Em seguida, indica que “vem o segundo andar, com as ideias de Von Newman, Von Foerster e Prigogine, sobre a auto-organização. A esse edifício se pretende trazer os elementos suplementares, notadamente princípios de

recurso e o princípio hologramático.” (MORIN&LE MOIGNE, Idem. p.204).

O processo envolve, portanto, três princípios: o princípio dialógico, o princípio de recursão organizacional e o princípio hologramático. Na definição de Morin, “O

(24)

organizadores, produtivos e criadores no mundo complexo da vida e da história

humana.”(Ibidem).

Os autores continuam:

O princípio da recursão organizacional vai além do princípio da retroação (feedback); ele ultrapassa a noção de regulação para aquele de autoprodução e auto-organização. É um círculo gerador no qual os produtos e os efeitos são eles próprios produtores e causadores daquilo que os produz. (p. 204).

O terceiro princípio, o “hologramático”, coloca em evidência esse aparente paradoxo de certos sistemas nos quais não somente a

parte está no todo, mas o todo está na parte.” (p.205).

E ainda: “Tal como a totalidade do patrimônio genético se encontra em cada

célula do nosso organismo, também a sociedade como um todo com a sua cultura está no interior do espírito de um indivíduo” (MORIN&LE MOIGNE, 2007. p.52).

O princípio de recursão inclui todos os indivíduos (a humanidade), produtos de um sistema de reprodução oriundo de muitas eras. No entanto, afirma o autor, esse sistema só pode se reproduzir se nós próprios nos tornarmos produtores nos acoplando ao sistema. “Os indivíduos humanos produzem a sociedade em e

mediante as suas interações, mas a sociedade, enquanto um todo emergente, produz a humanidade desses indivíduos trazendo-lhes a linguagem e a cultura.”

(Ibidem. p.204). Desse modo, cada célula é parte de um todo – o organismo global –

mas o todo está na parte: a totalidade do patrimônio genético está presente em cada célula individual. Da mesma maneira, embora o indivíduo seja uma parte da sociedade (princípio hologramático), a sociedade está presente em cada indivíduo enquanto todo, através da sua linguagem, sua cultura, suas normas.

A interação entre os agentes que pertencem às estruturas (ação e reação) atuam simultaneamente, provocando resultados diferentes de acordo com a carga de energia aplicada, e ainda em função de diferentes acessos na topologia do problema construído. Morin define a complexidade como: “A Complexidade é um

problema, um desafio, não é uma resposta [...] num primeiro sentido, a palavra complexus significa aquilo que está ligado em conjunto, aquilo que é tecido em

conjunto”. (MORIN, 2001. p.11).

(25)

Os princípios da complexidade refutam os da ciência clássica. Segundo Morin (2001), a ciência clássica baseia-se em algumas primícias:

1. Não há ciência senão no geral – o que comporta a expulsão do local e do singular. Por esse pensamento, a lei da interação não é lei em si, mas lei que só se manifesta, só se atualiza, a partir do momento em que existam elementos em interação. (MORIN & LE MOIGNE, Idem, p.48);

2. A Ciência deve levar em consideração que o tempo é um processo irreversível. Segundo o autor, tudo aquilo que é material deve ser concebido a partir da sua gênese, da sua história. Desta maneira, também o átomo deve procurar ser visto historicamente. A visão que reinou durante algum período é a de que a dimensão temporal é eliminada por uma estrutura atemporal. Morin afirma que o tempo é simultaneamente irreversível e reiterativo. O tempo é um ente ligado à ideia de reversibilidade e irreversibilidade em um conceito de temporabilidade complementar.(Ibidem,p.49-51).

3. O princípio da redução ou da elementaridade. Acreditava-se na existência do elemento simples, puro e incontestável. A Ciência deve partir dessa ideia atomizada para reconstituir o todo. O “principio de redução” consiste em conhecer as partes que compõe um todo e, por si, esse mesmo todo.

4. Surge agora a contradição, a incerteza, o compósito com sinergia entre os dois compostos. O autor cita que nós não somos constituídos de células simplesmente, mas também por interações entre elas. Não são tijolos ligados entre si, mas interações. (Ibidem, p.51). O Universo obedece a leis determinísticas. O “principio do determinismo universal” consiste e se limita em conhecer todo o conhecimento do passado e prever seu futuro, graças a uma inteligência e a seus sentidos. (Ibidem,p.36). Para o autor, o conhecimento deve buscar detectar a ordem e a desordem, pois essa última apresenta-se em complementariedade à ordem. O seu sentido possui agora esses dois entes interagindo simultaneamente entre si. (Ibidem, p.51).

(26)

sistema fechado da qual não se emerge algum efeito da própria organização. O autor cita: “Conhecemos as partes que permite conhecer melhor o todo, mas o todo permite conhecer melhor as partes”. (Idem, 2000, p.58).

Nos campos da Ciência Clássica, a complexidade passa a ser rejeitada, pois seus princípios chocam-se frontalmente. Daí a necessidade de a Ciência moderna apoiar-se nos princípios norteadores dos teóricos da complexidade. A

“irreversibilidade”, segundo o princípio da termodinâmica, indica que toda energia se degrada sob forma “calórica”. O “tempo”, que é irreversível, mostra-nos que o movimento das moléculas ocorre de forma desordenada e de forma imprevisível. E a interação “ordem”, “desordem” e “organização” permite uma interação entre os elementos antagônicos. (Ibidem, p.37-8).

O elemento “tempo” traz uma elucidação contrária aos conceitos de visão perfeita, ordenada e determinística. Na Física, as marcas dessa manifestação estão nos núcleos de átomos, moléculas e vida. Porém, nota Morin, a interação da

“ordem”, “desordem” e “organização” é compatível entre si, ao mesmo tempo em que apresenta elementos antagônicos. Tais ocorrências, porém, não se manifestam apenas na física, mas são perceptíveis nas atividades que envolvem a vida, os seres animados e o próprio homem e suas atividades.

Portanto, não existe uma definição fechada sobre sistemas complexos. Contudo, há um consenso sobre seu significado que, embora vago, é o de “sistema”

formado por várias partes que interagem de maneira não linear, de tal forma a que o método analítico não é suficiente para descrever o sistema separado em elementos independentes. Nesse sentido, algumas propriedades genéricas lhe são características, como auto-organização e propriedades emergentes.

Seguindo os passos de Morin, J. Doyne Farmer, no artigo “Economics need stotreatthe Economy as Complex System” (2012), afirma que os sistemas complexos procuram desenvolver conceitos, métodos e ferramentas que transcendem aplicações e disciplinas específicas. Procura aplicar tais conceitos a escopos que ultrapassam determinadas ciências. Entre estes, destacam-se os sistemas adaptativos, existentes na biologia e nas ciências sociais. (Ibidem, p.3).

(27)

evolutivos, os agentes etc. Nas ciências humanas, afirma, pode-se descrever um Sistema Complexo na forma simples da sua concepção, se determinarmos nele poucos graus de liberdade (escolhas) presentes em sua composição ou em suas variações. Ele é dito “simples” ou “com poucos graus de liberdade” (componentes ou variáveis) e com “comportamento produtível” a partir das regras que regem o comportamento dos seus elementos constituintes. Por seu turno, um sistema é classificado como “complicado” se possuir muitos graus de liberdade em seu comportamento, resultado do funcionamento das suas partes. Esses sistemas não possuem flexibilidade para se adaptarem a eventuais mudanças do meio ou a imprevistos.

Alguns autores classificam como sistemas “caóticos” um subconjunto dotado de sistemas complexos. Os “sistemas caóticos” são aqueles que, sensíveis às condições iniciais, seguem regras determinísticas. Assim, a evolução é dada por regras que, em princípio, deveriam ser redutíveis. Mas não são, pois não temos precisão suficiente para determinarmos suas condições iniciais.

De acordo com Farmer, podemos imaginar um sistema complexo como um agregado de “saberes” interligados a uma estrutura única, similarmente a uma árvore com imensos trocos e ramificações. Ocorre que tais ramificações interagem entre si e de forma evolucionária no tempo e no espaço, fato que faz com que possa emergir na linha do tempo fenômenos que caracterizam o próprio sistema.

Neil F. Johnson, no livro Simply Complexity a Clear Guide to Complexity Theory (2007), o sistema complexo é similar a um ser vivo que evolui de forma altamente não trivial e complexa, impulsionado por ecologia de agentes que interagem entre si e se adaptam sob a influência de uma retroalimentação. (p.6). Para ele, o sistema exibe fenômenos emergentes, que surpreendem e podem caminhar para uma posição extrema. Além disso, possui uma fase de equilíbrio, com fases de ordem, conhecimento de propriedades, objetos de estudos individuais e contém aspectos que resultam em previsibilidade. Finalmente, afirma, evolui de forma complicada por si só. Daí, a necessidade do estudioso considerar a complexidade sistêmica um fenômeno contendo mais do que a soma de suas partes.

(28)

novas características que o sistema apresenta e são impossíveis de predizer como um resultado geral de interações individuais. (JOHNSON, 2003; BERTUGLIA&VAIO, 2005).

Exemplo desses comportamentos pode ser o cérebro ou o mercado financeiro, em que a compreensão de um elemento constituinte do sistema (um neurônio ou um investidor) não permite explicar os padrões observados, os quais são emergentes e resultam da interação entre as partes e uma progressiva adaptação dos agentes, cuja capacidade adaptativa leva ao conceito de sistemas complexos adaptativos (SCA). Nesses sistemas imperam duas ideias centrais: a ausência de um comando central e a emergência de ordem ou de coordenação.

John H. Miller&Scott E. Page, ao analisarem sistemas complexos aplicáveis à informática, em “Complex Adaptive Systems” (2007), sob o crivo da abordagem reducionista que permite decompor os sistemas em componentes menores, afirmam não ser possível analisar suas partes separadamente, pois a interação e evolução dessas partes fazem emergir, ao longo do tempo, fenômenos que caracterizam o próprio sistema. (p.27).

(29)

ESQUEMA 1: Sistema adaptativo complexo

Fonte: Sistema Adaptativo Complexo, conforme Fryer & Ruis, 2004.

Oesquema1 permite-nos observar, no sistema, a interação entre os agentes decorrentes dos fenômenos que emergem.

(30)

ESQUEMA 2: Exemplo de rede em sistema complexo

Fonte: XIE, Huafeng. “Complex Networks”.New Media Lab. 2006. p. 2.

(31)

FOTOGRAFIA 1: Colônia de Insetos: Exemplo de sistema complexo

Fonte: Melanie Mitchell. Complexity: A Guided Tour. 2009,p.22.

Entretanto toda essa flexibilidade vem com um custo: o da formalização e rigor científico.

De acordo com Page & Miller, a ciência da complexidade realiza um trade-off entre flexibilidade e precisão. Ao mesmo tempo em que permite a inclusão de uma maior gama de processos, abre mão do formalismo encontrado em modelos matemáticos. (PAGE & MULLER, 2009, p.78-9).

(32)

exigem maior rigor matemático e perdem em flexibilidade. Esses processos são basicamente simples e podem modelar comportamentos dos agentes, por exemplo, o processo decisório, levando em consideração suas preferências e as interações com outros agentes ao longo do tempo. Por meio das regras simples de interação, podem emergir fenômenos complexos no sistema. De fato, o alicerce de sistemas complexos não trata somente de agentes e processos complexos, mas do fato de como a simplicidade pode gerar fenômenos complexos.

1.2. OS ESTUDOS DE SISTEMAS COMPLEXOS

Analisar o comportamento e o potencial de eventos sistêmicos tem sido usual entre os estudiosos nas modelagens de sistemas complexos. Busca-se na sua implementação demonstrar a possibilidade de prever certos momentos de criticidade e de choques, com vistas a tentar antecipar a ocorrência de eventos. Desta forma, áreas como a financeira e a econômica, bem como estudos sociológicos que mapeiam o comportamento de indivíduos que interagem em movimentos sociais, se interessam por tais modelagens, dado que elas reproduzem em seus comportamentos reais em situações de choques e áreas de criticidade não previstas e nem sempre captadas por modelos matemáticos lineares. Tais fatos também são observados por Kambhuetet al. em seus relatórios no Federal Reserve Bank, em 2007.

Segundo os autores, os fenômenos possuem, de forma ampla, certas características originárias de determinadas regularidades não triviais, de causas múltiplas com efeitos não-lineares, por invariância de escala dentre outros. De acordo com o físico Fernando Fagundes Ferreira1, essas qualidades revelam as seguintes características:

1. Emergência: Um fenômeno é emergente quando apenas aparece como resultado da interação dos constituintes do sistema. Mais ainda, a propriedade que emerge não é o resultado da soma das propriedades individuais e nem é previsível a partir destas. Ou seja, o fenômeno emerge como produto da interação coletiva. (Ferreira, 2014).

1 Apresentamos, neste texto, resumo de conclusões preambulares da pesquisa do físico Fernando

(33)

Em outras palavras, é uma propriedade de sistemas adaptativos complexos em que fenômenos e padrões surgem no âmbito macro, como resultado das interações entre os agentes do sistema ao longo do tempo e, no âmbito micro (visão de baixo para cima ou bottom-up), conforme ilustrado na Figura 1.

Em uma rede de agentes conectados por relacionamentos de crédito, por exemplo, ciclos econômicos podem emergir a partir da deterioração e falência de alguns agentes que deixam de cumprir suas obrigações, propagando o efeito para outros agentes do sistema e causando uma avalanche de quebras. Ao longo do tempo, o efeito pode tomar proporções maiores por meio de um efeito cascata, tal como o ocorrido com a crise de 2008 e seus efeitos sobre todas as sociedades do planeta.

2. Transições de fase: Refere-se às mudanças nas estatísticas de um sistema, que mudam conforme os parâmetros de controle, denominadas transições de fase. Essas mudanças podem ser contínuas ou descontínuas (Ibidem). Assim, as propriedades coletivas (estatísticas) da água mudam abruptamente de acordo com a temperatura e pressão. De mesmo, as estatísticas de violência mudam de acordo com os parâmetros controláveis via políticas públicas. 3. Universalidade: Detalhes do comportamento dos constituintes de um sistema

complexo, frequentemente não são importantes para o aspecto geral do comportamento agregado. No entanto, as propriedades macroscópicas escalam com o tamanho dos sistemas, de forma a não depender dos detalhes encontrados em diferentes sistemas, países ou mercados. (Ibidem).

Da mesma maneira, a distribuição de tamanhos de firmas ou a distribuição de flutuações no mercado financeiro são universais e se verificam em todos os países. Estas flutuações dão origem aos chamados “fatos estilizados” ou “regularidades estatísticas”.

4. Adaptabilidade: Trata-se da capacidade de modificar o próprio comportamento, de acordo com mudanças no ambiente. Característica comum em sistemas biológicos e socioeconômicos. (Ibidem).

Assim as firmas respondem a mudanças no mercado, regulando seus estoques e preços de forma adaptativa, visando sua sobrevivência ou competitividade.

(34)

ações. Assim, previsões econômicas podem produzir comportamentos que têm, por consequência, justamente a ocorrência destas previsões. (Ibidem). No caso da Retroalimentação ou Feedback, a informação gerada pelo sistema (agentes, interações entre agentes e ambiente) influencia sua própria evolução ao longo do tempo, ou seja, o sistema retroalimenta-se, conforme ilustramos na Figura 2. Os padrões e fenômenos que emergem no âmbito macro também afetam o âmbito micro, em que as decisões dos agentes podem ser influenciadas pelas variáveis observadas no macro.

6. Auto-organização: Interações locais produzem ordem em escala global.

“Ordem” são padrões identificados na estrutura do sistema, que se forma independentemente de um comando central. Bandos contendo milhares de pássaros ou cardumes de peixes são os exemplos mais notáveis de auto-organização. (Ibidem).

Na biologia, há o fenômeno de migrações massivas durante o outono das borboletas monarca do Canadá ao México, de onde retornam na primavera; o movimento é denominado “pananas”. De mesmo, a “mão invisível” de Adam Smith refere-se à metáfora de auto-organização ou auto funcionamento da economia de mercado.

7. Imprevisibilidade: Mesmo quando regido por equações inteiramente determinísticas, o comportamento de um sistema complexo pode ser imprevisível. Exemplos clássicos são o clima e a dinâmica de populações. Claramente, afirma Ferreira, o mesmo tipo de fenômeno surge em sistemas socioeconômicos, com as bolhas e os crashes nos mercados.

8. Redes complexas: Sistemas complexos apresentam padrões de interação que não são nem inteiramente regulares (como as casas de um tabuleiro de xadrez) nem inteiramente irregulares (como seriam traços aleatórios). Em geral, auto-organizam-se em redes de relações, que parecem aleatórias localmente, mas são ordenadas globalmente, com alguns poucos nós muito conectados e a maioria com poucas conexões, com distâncias médias reduzidas e, portanto, capacidade de influência maior do que o aparente (Ibidem).

(35)

9. Causas múltiplas e efeitos não-lineares: Em fenômenos socioeconômicos e biológicos, as causas são em geral múltiplas e com interação entre si. Uma pequena variação em uma ou mais dentre as causas pode ocasionar uma grande mudança no efeito. As técnicas estatísticas usuais não são capazes de lidar corretamente com alguma destas características (frequentemente com ambas) (Ibidem).

10. Invariância em escala: Padrões complexos podem ser obtidos pela aplicação repetida de regras simples em escalas diferentes (de tempo ou espaço). O exemplo clássico de invariância em escala são os galhos de árvores, os padrões de flocos de neve e os alvéolos pulmonares. Elas são comumente descritas por leis de potência ou processos fractais (Ibidem). 11. Sensibilidade às condições iniciais: Variações pequenas nas condições

iniciais de um sistema, por exemplo, a taxa básica de juros de uma economia, pode levar a grandes diferenças de comportamento no sistema. Assim como o nível de confiança de investidores externos com relação à conjuntura econômica, que pode gerar um efeito de desconfiança e fuga de investimentos, caso essa confiança se altere minimamente (Ibidem).

De forma mais contundente, é necessário considerar a interação social como elemento central de qualquer sistema social. Aqui reside o maior desafio em se obter modelos capazes de capturar o mecanismo que governa o fenômeno. Além disso, a não linearidade, a heterogeneidade, a racionalidade limitada e a assimetria informacional devem ser incorporadas nos modelos. A abordagem aqui adotada possui a capacidade de propor modelos com pressupostos mais realísticos

1.3. O MODELO DELLI GATTI E A REVOLUÇÃO COMPUTACIONAL

NA ECONOMIA

(36)

Anterior aos primeiros computadores, as ciências matemáticas tinham de ser baseadas em equações linearizadas e que as restringiam aos estudos de problemas simplificados, não complexos, em um modelo reducionista. Somente quando os computadores tornaram-se amplamente disponíveis, as simulações computacionais tornaram possível modelar uma ampla variedade de fenômenos, incluindo relatividade geral, tempo, tráfego, epidemias, turbulências de fluidos, terremotos e sistemas neurais. A simulação torna-se, então, essencial, porque ela possibilita usar o método reducionista para estudar a complexidade.

De acordo com Farmer (idem), o reducionismo é um programa em ciência que procura entender as interações básicas a um baixo nível, possibilitando o estudo das partes de um sistema isolado. A complexidade, por sua vez, é o estudo de fenômenos que surgem da interação dos blocos de construção de baixo nível. Usando as ferramentas de simulação, a complexidade anda de mãos dadas com o reducionismo (p.3).

Os economistas usam os computadores de muitas formas, mas existe pouco esforço de simulação fora do pequeno campo da modelagem baseada em agentes. Segundo Farmer, desde a crítica feita por Robert Lucas, os economistas sentiram que qualquer modelo econômico precisa incorporar a habilidade dos agentes para raciocinar sobre seu mundo. (Ibidem). Desta forma, a abordagem de sistemas complexos em economia deveria ser a preocupação central do Novo Pensamento Econômico.

1.3.1. INTERVIR NO FUTURO, ANTECIPANDO CRISES?

Tem sido uma aquisição da economia e das ciências sociais que o observador possa interferir no objeto observado. A Física já assim o faz, em nível micro e macro cosmo.2 Desta forma, a construção de uma economia artificial permitirá ao observador enfrentar o problema dual que se apresenta diante de si, ou seja, poderá determinar os fatores que poderão iniciar o contágio em uma propagação de choque, a perspectiva de mudanças súbitas de regime e o equilíbrio desse sistema estudado. Isso permitirá antecipar ocorrências e certas políticas que

(37)

mitigam os riscos sistêmicos, fortalecendo assim a resiliência3 às ameaças desses

eventos sistêmicos, de tal maneira que não predisponha o sistema (economia) a colapsos que decorrem de tais riscos, inferindo-se cenários comportamentais que melhor se adequem ao equilíbrio desejado.

Decerto, olhar para o cenário passado e tentar prever o desempenho futuro é uma práxis metodológica que não se descarta. Aliás, é o mais usual e fácil de se obter, bem utilizado pelos economistas nos últimos tempos. Contudo, tal possibilidade torna o cenário bastante vulnerável, uma vez que trata o mesmo desempenho passado como evento futuro, obtendo-se várias surpresas inesperadas. Outra possibilidade é gerar certas inferências sobre possíveis hipóteses de ocorrência, traçando-se cenários possibilistas ou probabilísticos, sujeito às intempéries dos acidentes que não ocorreram no passado e que agora podem ressurgir, tornando o evento surpreendente. Nessa hipótese, não há certeza de que todas as variáveis se comportarão conforme se espera que dela resulte. É claro, também, que certos contextos, em que tais variáveis foram submetidas, podem influenciar no desempenho dessa tentativa de previsão.

Nas últimas décadas, alguns pesquisadores e executores de políticas econômicas e sociais propuseram uma terceira vertente de sistemas, em que fosse possível construir um modelo de variáveis que pudessem se propagar em conexões umas com as outras, de tal sorte que fosse possível fazer aproximações de comportamentos dos agentes. Assim, a interação entre eles poderiam, quando simulados, captar as reações dos riscos que se emanariam. Tais variáveis foram estabelecidas em sistema computacional que pudesse rodar “n” vezes até emanar os riscos sistêmicos. O trabalho realizado por Delli Gatti et al. (2009)4 propõe

inicialmente a formação de uma economia artificial, composta por uma multidão de agentes heterogêneos interagindo entre si, em padrões complexos nos quais se analisa essencialmente os padrões de crédito. A evolução dessa rede depende da regra de escolha do parceiro preferido, em que uma escolha ocorre em detrimento de outras, dentre um conjunto limitado de parceiros. (p. 196).

Os novos componentes introduzidos no modelo de Gatti et al. objetivaram inicialmente a substituição dos preços que antes ocorriam de forma aleatória e agora

3

(38)

decorrem de um processo de escolha entre a oferta e a demanda. O objetivo desse trabalho foi explorar os possíveis tipos de fenômenos que o modelo, baseado em agentes, consegue reproduzir. O autor conectou na rede principal uma subrede de consumidores que escolhem os seus produtos mediante o melhor preço para eles, utilizando-se da técnica do partner prefered5. Significa que eles compram os seus produtos mediante um mecanismo de escolha de preço afetado por essas mesmas escolhas. No sentido oposto, o preço afeta a loja com o acréscimo de estoques.

Nesse modelo o emprestador dos recursos avalia o risco envolvido na extensão do crédito, porém a informação é incompleta (assimétrica), já que a análise completa passa por uma projeção de rede em que as variáveis distribuem-se de forma desigual (produção, patrimônio etc.). Ocorre que o tomador do crédito pode não honrar os seus compromissos, seja por um problema de gestão ou por um problema da economia em que esse agente está (quebra da corrente em rede). A sua modelagem pressupõe que a falência ocorrida desencadeia uma emergência de ciclos econômicos através da propagação de quebras, dentro de um processo endógeno de interações entre agentes de diferentes setores de uma economia, que estão conectados por ligações em que o crédito é o elo entre eles. (Ibidem, p.197).

O sistema propõe consumidores que buscam, por menor preço, a aquisição de produtos, e fornecedores também selecionados pela mesma lógica. Os preços no modelo são aleatórios. As famílias fazem o papel dos consumidores finais, que gastam toda a sua renda comprando os bens de consumo propostos. O sistema possui duas camadas de empresas. Uma – as Upstream (U) – produzem bens de consumo que serão insumos exclusivos para as empresas – Downstream (D) –, que, por sua vez, vende os produtos a consumidores finais.

As firmas (D) são emprestadoras puras que captam recursos das empresas (U) e dos bancos, através de um sistema bancário constituído. Por seu turno, os bancos (Z) são emprestadores para as firmas (D) e para as firmas (U) mediante uma taxa de juros gerada no sistema.

Os emprestadores avaliam a concessão de empréstimos através do status dos patrimônios líquidos. Pela lógica, são ativos dessas empresas reduzidos das dívidas a pagar (passivos). O patrimônio representa, na verdade, a garantia que essas dívidas contraídas possuem. Esses patrimônios crescem ou decrescem de

(39)

acordo com o comportamento dos lucros ou prejuízos auferidos, ou seja, incrementam ou não de acordo com o desempenho decorrente das aquisições dos produtos.

O patrimônio é, assim, o principal mecanismo de flutuação dessa economia, dado que o choque nas receitas em (D) propaga-se em (U) e os bancos (Z). As taxas de juros são também afetadas pelo desempenho do patrimônio, uma vez que flutuam em função de receitas (vendas), menos os custos incorridos. Nessa economia, os custos são derivados dos salários dos trabalhadores e das matérias-primas adquiridas, que são financiadas pelo sistema bancário e pelas empresas upstream, diante de taxas de juros.

Por sua vez, a marcha de taxa de juros direciona a condição de falência ou crescimento realizado pelas empresas e bancos em seus balanços – ativos (-) passivos. Se as dívidas suplantarem os ativos, significa que o patrimônio líquido das empresas ou dos bancos ficou negativo. Toda a evolução endógena das interligações de crédito afeta de forma extensiva a difusão da falência em uma relação de interdependência entre as variáveis componentes, dependendo também da iteração dos agentes. Tal propagação é mais extensiva e oposta aos efeitos negativos do caso anterior (balanço do patrimônio em negativo). A interação é dada pelos vínculos existentes entre os agentes (U), (D), (Z) e consumidores.

(40)

Fonte: Coordenadas do Modelo Delli Gatti. Construção nossa.

1.3.2. A IMPLEMENTAÇÃO COMPUTACIONAL NO MODELO DE

DELLI GATTI

O trabalho de Gatti et al. permite observar o que se passa “por dentro” de

uma economia criada de forma artificial, em que um multidão de agentes intrinsecamente heterogêneos, submetidos a certas características tecnológicas, informacionais e com dotações financeiras realizam preferências por consumo de empresas através do melhor preço ofertado.

A solidez do tomador do empréstimo é medida pela robustez do seu patrimônio líquido (riqueza) e no relacionamento de crédito esse tomador pode não ser capaz de preencher os compromissos de débitos por infortúnios ou por má administração, caminhando assim à falência.

Inicialmente, a contribuição principal do modelo é a introdução de um mecanismo para a evolução endógena de uma estrutura de rede de negócios estabelecida pelas escolhas do melhor parceiro de negócios. Ocorre então,

(41)

financiamentos para pagamentos de mão-de-obra e de compra de insumos para o processo produtivo. As empresas utilizam recursos de terceiros quando possuírem robustez patrimonial.

As famílias tem o papel de consumidores finais dessa economia e elas gastam as suas rendas comprando bens de consumo. Portanto, a desconexão de uma empresa por um processo de falência leva essas famílias ao desemprego e à falta de renda.

Nesse diapasão, é necessário discutir como uma realidade social concreta pode ser capturada por um modelo artificial, similarmente a um holograma dessa representação social.

1.3.3. A REALIDADE CONCRETA DE UM FATO SOCIAL E SUA

MENSURAÇÃO

A realidade concreta de um fato social possui uma inter-relação entre observador e observado, em que o objeto da observação poderia ser captado e mensurado. A realidade percebida pelo avaliador é impregnada com conceitos aprendidos e elaborados pelo seu ser, pelo pensamento corrente e pelo ideário estabelecido. Quando se trata de sua representação, lida-se com o espírito humano individual e coletivo, com convicções e com criações, ambas as faces não captadas pelas ciências naturais.

Para discutir o ponto de contato entre o objeto observável (fatos econômicos, fatos sociais e fatos políticos) e o observador (aqui subtendido pelo binômio homem-código), bem como no caminho inverso, é necessário repensar paradigmas e conceitos, percorrendo os diferentes métodos de conceber as realidades e os limites em que o objeto e o observador inserem-se.

Nesse passo, preliminarmente nos remetemos aos estudos de Steiner (2004) sobre as afirmações de Goethe.

(42)

autoridade, mas em princípios estabelecidos. Por suas palavras – “a teoria em si e por si de nada serve senão para fazer crer na conexão dos fenômenos” (p.30).

De forma clara, Steiner (2004) elabora seus conceitos a partir das próprias coisas, de maneira objetiva. Seguindo por esse caminho, afirma que Goethe chega,

em suas investigações cientificas, ao conceito do “fenômeno primordial” (ligado ao mundo inorgânico) e ao conceito de “tipo” (ligado ao mundo orgânico), ambos

pertencentes a ideários cósmicos, que transcendem a materialidade. Esses conceitos permitiram a Goethe realizar todas as variações de sua cosmo visão (p.82).

Por natureza inorgânica, Steiner (2004) indica que se trata de um processo com diferentes sucedâneos de acontecimentos, ou seja, resulta de fatores que se confrontam exteriormente ao objeto. Nesse caso, um acontecimento ou uma relação entre dois objetos distintos, pelos quais um fenômeno manifesta-se e transfere seu próprio estado a outro. Ou ainda, trata-se de um sistema de atuações, em que um fato é a consequência de outros do mesmo tipo (p. 92). Assim, todo fenômeno cujo efeito resultar de um causador denomina-se fenômeno primordial ou fundamental.

Steiner (2004) infere existir uma lei geral, segundo a qual esses acontecimentos têm de se suceder e se enunciar como tal. Desta forma, a ciência em sua concepção apresenta a análise de acontecimentos objetivos, combinados em seus fatos pela sua natureza, em linha com o pensamento Newtoniano. Para Steiner, o experimento deve nos garantir que nada mais influencie um processo determinado além daquilo que temos em conta. Conjugam-se certas condições cuja natureza conhecemos e esperamos o que virá resultar disso. Aí temos o fenômeno objetivo como fundamento da criação subjetiva (p.37).

Por natureza orgânica, Steiner (2004) pressupõe que cada objeto tem uma natureza própria e específica, ou seja, um princípio-fundamento. Possui um conteúdo estruturado em si, que nos fornece o meio necessário para deduzirmos aquelas propriedades (p. 96).

(43)

imagem manifesta-se de todas as formas particulares deste, o que permite a Goethe determinar essa forma generalizada como “tipo”.

Um exemplo de pressuposto de “tipo” é a teoria darwinista, a qual explica toda a manifestação dos seres em evolução. Analisando Goethe, Steiner (2004) afirma que cada ser humano é um ser com natureza de percepção sensorial, com espírito humano individual, com convicções próprias, com princípios de natureza mental reveladas pela captação do mundo exterior e no pensar próprio. Para ele, o homem não deve atuar segundo o princípio inorgânico, visto que seus atos são realizações de leis que ele outorga para si mesmo, na busca do ponto que lhe permite participar do mecanismo do mundo. Segundo o autor, o indivíduo tem como algo ideal a conquista de uma existência baseada em si mesma, guardando consigo este “ideal”

(p. 45).

A concepção hologramática de representação de uma sociedade nunca vai representar a natureza orgânica dos indivíduos dessa sociedade, por não conceber esse espírito humano individual e as percepções sensoriais com o mundo inorgânico. A inteligência artificial e a neurociência ainda, em marcha, estão distante da reprodução de tais mundos. Contudo, no atual estágio de avanço computacional, é possível modelar certos comportamentos que podem ser captados e estabelecidos como uma boa representação da realidade concreta. Exemplo disso é o processo de escolha de preços por consumidores em determinadas situações de renda disponível, de oferta, de processos produtivos, de emprego, de menor preço e outros, pela técnica do “partner prefered”.

Um desafio ainda pendente diz respeito à modelagem do comportamento de indivíduos em uma sociedade, convivendo com os mundos orgânicos e inorgânicos, pelos quais as percepções sensoriais do ser com o seu mundo externo e as suas vontades sejam captadas e representadas por sinais, com alguma significância na computação, e que ainda sejam passíveis de uma modelagem.

(44)

quais se impõem certas condições de existências, em uma tentativa de representar o mundo real.

Resta-nos então saber como os fenômenos (impactos sociais) relacionam-se com o objeto (economia em estudo), e como se processam na inter-relação. Para tal estudo, valemo-nos da visão dialética de autores de corrente marxista. Nessa abordagem, Gadotti (1983) estuda a dialética utilizada por Marx, desde suas origens gregas. Segundo o autor, a dialética utilizada por Platão era um método de ascensão ao inteligível e ao mesmo tempo um método de dedução racional das ideias, em um duplo movimento que se permite passar da multiplicidade (coletividade) ao unitário (indivíduo) (p.16).

Ainda, segundo Gadotti (1983, p.17), a dialética utilizada amplamente por Aristóteles vai ser resgatada por Descartes em seu “Discurso do Método”, pelo qual propõe regras para análise (o Método), a fim de atingir cada elemento do objeto ou fenômeno estudado e a sua síntese ou reconstituição do conjunto. Marx propõe, por sua vez, por meio de análise e síntese, um “método de pesquisa” e um “método de exposição”, mas fundamenta em Hegel e nas escolas alemãs sua base de análise e síntese. Hegel retoma a dialética “como tema central da filosofia e como filosofia”, o mundo dos pensamentos seria uma totalidade coesa e perfeita. (p.18).

O “pensar” para Hegel era a única maneira de ver o concreto e o único fator da realidade. Assim, com Hegel, o “pensar” passou a equivaler ao próprio objeto. A realidade concreta é a resultante final entre a tese e a antítese. Esse movimento é dinâmico, já que o conflito entre os dois entes apresenta uma transitoriedade contínua, sempre havendo a possibilidade de uma nova tese.

Segundo Gadotti (1983), a dialética de Marx consiste na formação de uma base empírica e interpretativa histórica da realidade. Seu método de análise o leva a partir do particular para o geral para depois retornar ao fenômeno particular da realidade concreta, como apresenta em sua “Crítica à Economia Política”(p. 22).

Nesse concreto, Marx (1994) afirma que:

(45)

1.3.4. OS IMPACTOS SOCIAIS

Segundo Frank Vanclay (2006), entender os impactos sociais é compreender como as consequências para as populações humanas impulsionam-se, seja através de ações públicas ou privadas, isto é, como esses agentes interagementre si no dia-a-dia do ambiente proporcionado.

Por esse ambiente, o autor cita as condições proporcionadas, por exemplo, a criação do estado de bem-estar-físico e social, receios e aspirações futuras, empregos, condições de saúde e outros aspectos ligados ao desenvolvimento regional (Ibidem, p. 4-5).

O autor enumera princípios tidos como fundamentais para se estudar e definir

“impactos sociais”. São eles:

1- Ambiente social: A criação de um ambiente social mais equânime em ambiente sustentável deve ser um dos aspectos mais fundamentais da avaliação dos impactos e do planejamento do desenvolvimento.

2- Intervenções planejadas: É possível prever grande parte dos impactos sociais das intervenções planejadas, as quais podem ser modificadas, de forma a reduzirem os seus impactos sociais negativos e potenciarem os impactos positivos.

3-Aspectos Sociais: A Avaliação de Impacto Social (AIS) deve ser uma parte integrante do processo de desenvolvimento e incluída em todas as suas etapas, desde a concessão à sua implementação.

4- O desenvolvimento social sustentável deve estar no centro das atenções, e a AIS deve contribuir para a definição da(s) melhor(es) alternativa(s) de desenvolvimento.

Figure

Updating...

Download now (269 pages)