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Economia e complexidade
Programa
de Seminários Acadêmicos (clique para ver o cronograma)
Áreas: Microeconomia e Economia Matemática
Áreas: Modelos não Lineares e Macrodinâmica
Áreas: Macroeconomia e História do Pensamento Econômico.
Áreas: Macroeconomia e Macrodinâmica
Área: Modelos Computacionais
Áreas: Metodologia da Economia, Teoria do Valor (Marx)
Acompanhamos a avaliação segundo a qual a teoria econômica moderna, baseada no conceito de equilíbrio como reconciliação de planos, não gera uma boa inteligibilidade dos fenômenos econômicos e apresenta dificuldades teóricas internas (impossibilidade de provar a unicidade e a estabilidade do equilíbrio).
Uma forma direta de fazer entender essa posição vem a ser partindo da lembrança dos dois significados básicos do conceito de equilíbrio em Economia Política:
Para
mencionar depois que os nossos estudos levaram-nos a aceitar o primeiro deles,
mas a rejeitar o segundo.
Em
conseqüência, passamos a pesquisar na literatura econômica os desenvolvimento
teóricos que retomam as boas tradições da teoria econômica, clássica,
marxista, neoclássica, keynesiana, etc. com base nos conceitos e técnicas da
teoria dos sistemas adaptativos complexos. Segundo essa perspectiva, o sistema
econômico tem de ser apreendido e modelado por meio de modos que tenham as
seguintes características:
As
interações entre agentes econômicos heterogêneos são dispersas (as
informações são descentralizadas);
Inexistência
de controle global. As ações são coordenadas por regras e instituições.
Os fenômenos macroeconômicos são emergentes;
O
sistema econômico está estruturado em níveis de complexidade;
Os
agentes estão em processo contínuo de adaptação e de aprendizagem;
O
processo econômico é dependente de trajetória e sujeito ao surgimento de
novidades;
Os
processos econômicos são processos dinâmicos fora do equilíbrio.
Estudamos,
dentro das nossas limitações, as técnicas que estão sendo utilizadas na
literatura nesse campo de pesquisa (bastante virgem ainda): sistemas dinâmicos
não lineares (discretos e contínuos), autômatos celulares, algoritmos genéticos,
sistemas classificadores, jogos evolucionários, técnicas de mecânica estatística,
inteligência artificial, etc.
Áreas de
Pesquisa (CNPq)