DSGE

Em Economia, a modelagem DSGE (do inglês Dynamic Stochastic General Equilibrium, ou equilíbrio geral estocástico e dinâmico) é uma aplicação da teoria do equilíbrio geral. A metodologia DSGE busca explicar fenômenos econômicos agregados - tais como crescimento econômico, ciclos econômicos e efeitos de política monetária e fiscal - tendo como base modelos macroeconômicos derivados de princípios microeconômicos.

Como o próprio nome indica, os modelos DSGE são dinâmicos - ou seja, estudam como a economia evolui ao longo do tempo - e estocásticos, ou seja, porque levam em consideração choques aleatórios (como mudanças de tecnologia, de preços etc).

Vantagens da modelagem DSGE

A modelagem DSGE tem vantagens em relação à modelagem macroeconômica tradicional, em especial em relação à avaliação dos efeitos de uma mudança de política.

1. Os modelos macroeconômicos tradicionais de projeção são vulneráveis à crítica de Lucas (que afirma que os efeitos da política econômica não pode ser projetada utilizando-se dados históricos de um período em que a política ainda não tinha sido implementada). Os modelos microfundamentados, ao contrário, não deveriam ser vulneráveis a essa crítica, pelo menos em teoria.
2. Como os microfundamentos são baseados das preferências dos tomadores de decisão no modelo, os modelos DSGE são úteis para avaliar os efeitos das mudanças de política no bem estar.

Os economistas Vereda e Cavalcanti, ao criarem um modelo DSGE para a economia brasileira, afirmaram:

"A atratividade dos modelos DSGE deve-se à sua estrutura teórica rigorosa – que propicia a realização de simulações de política econômica consistentes com os microfundamentos do modelo – e à sua flexibilidade para explicar vários fatos estilizados da macroeconomia. Cabe destacar que, ao construir um modelo macroeconômico, é preciso atentar para o inexorável trade-off entre a obtenção de consistência teórica e de um bom ajuste aos dados. Frequentemente, modelos com boas propriedades teóricas revelam-se inferiores a modelos puramente estatísticos em termos de ajuste aos dados e capacidade preditiva."^[1]

Referências