Diaz-Gimenez et al. (1992) argumentaram que os modelos macroeconômicos do mainstream ignoravam a estrutura dos mercados financeiros não porque desprezem seu potencial explica- tivo, mas porque as tecnologias contemporâneas de modelagem não garantiam tratabilidade para modelos de grandes dimensões.
Os últimos vinte anos apresentaram notável evolução nas técnicas de modelagem de econo- mias sob o paradigma de equilíbrio geral dinâmico e estocástico (DSGE – Dynamic Stochastic General Equilibrium), seja em termos de especificação, seja quanto a estimação estrutural. A popularidade de modelos DSGE pode ser explicada por características desejáveis, como i) a capacidade de se ajustarem aos dados econômicos; ii) ter resultados derivados de funda- mentos econômicos; iii) descrever o equilíbrio econômico por meio de parâmetros estruturais. Ressalte-se que essa terceira característica representa a viabilidade da evolução da pesquisa macroeconômica depois da Crítica de Lucas (LUCAS JR., 1976).
Os desenvolvimentos recentes da literatura macroeconômica e da tecnologia empregada na mo- delagem permitem agora acrescentar complexidade à classe de modelos DSGE. Contudo essa classe de modelos tem sido principalmente utilizada na agenda estritamente macroeconômica,
embora ofereça facilidades intrínsecas como flexibilidade, modularidade e capacidade analítica de descrição, que podem contribuir em outras direções. Em especial, são vantagens adequadas ao problema proposto nesta tese.
A incorporação de fricções em modelos macroeconômicos da família neoclássica tem sido a novidade em termos de especificação da literatura teórica denominada Nova Síntese Neoclás- sica (NNS - New Neoclassical Synthesis). Goodfriend & King (1998) definem essa nova área de pesquisa como a convergência das agendas de pesquisa de novoclássicos e novokeynesia- nos, na qual os objetivos fundamentais são i) a análise de políticas macroeconômicas em termos aplicados; ii) a crença de que rigidezes de curto prazo são importantes para explicar flutuações econômicas; e iii) o alinhamento metodológico com o paradigma microeconômico de otimiza- ção de agentes racionais. Os estudos nessa área têm o compromisso de atender as hipóteses de expectativas racionais e de maximização intertemporal dos agentes, os programas keynesianos para a demanda agregada de determinação de preços e produto e as explicações da oferta agre- gada proposta pela teoria de Real Business Cycles. O foco prático na análise e formulação de políticas econômicas, seguindo as prioridades da agenda macro, como apontadas em Lucas Jr. (2003), é o que hoje une teorias conceitualmente divergentes de ontem.
As técnicas de estimação de modelos DSGE também evoluíam nas últimas décadas. O de- senvolvimento computacional fez evoluir a metodologia de calibração pura para a estimação econométrica. Várias abordagens em Econometria estão disponíveis, como GMM (Generali- zed Method of Moments), máxima verossimilhança e métodos bayesianos. Esses últimos têm recebido atenção recente pela necessidade de menor volume de dados econômicos e pela dis- ponibilidade de novas ferramentas computacionais.
A obtenção de maior aderência entre os resultados delineados por modelos teóricos estrutu- rais e as evidências empíricas justificam porque os modelos DSGE hoje são usados por banco centrais de economias desenvolvidas e emergentes enquanto ferramenta de análise de política econômica e de previsão de médio prazo, seja de forma protagonista ou auxiliar aos métodos VAR. As características de que esses modelos estão micro-fundamentados e que o equilíbrio
econômico é bem determinado como a solução simultânea de problemas de otimização dos agentes econômicos justificam o investimento da literatura atual nessa classe de modelos.
Se os benefícios de um framework integrado com dados para a análise econômica de políticas e a previsão de cenários são óbvios, os modelos DSGE também são utilizados para tomada de decisão dos policymakers. Tovar (2008) argumenta que a natureza complexa dos modelos solicita evolução de técnicas de modelagem e necessidade computacionais. A complexidade ainda dificulta a aceitação e difusão de modelos entre tomadores de decisão e sua comunicação com técnicos graduados. Os custos de formação de capital humano podem ser elevados para os formuladores de políticas, especificamente bancos centrais, e, por tal razão não recebem a devida prioridade.
O modelo básico geral DSGE incorpora conhecidas fricções nominais e reais (SMETS; WOU- TERS, 2003; SMETS; WOUTERS, 2007; CHRISTIANO; EICHENBAUM; EVANS, 2005). A preocupação principal de detalhar o arcabouço macroeconômico é, portanto, garantir mais estreita relação entre resultados de modelo e resultados empíricos, especialmente aqueles esti- mados sob a metodologia VAR/BVAR. O modelo mais aderente aos dados é o mais adequado para análise de políticas. Em contraponto a essa visão dominante, Kocherlakota (2007) pon- dera que a rejeição ou aceitação de um modelo baseada apenas na sua capacidade de explicar os dados é uma decisão equivocada. Um modelo estrutural que se ajusta muito bem aos dados pode contudo ser errado para formulação de políticas. Para exemplificar, o autor constrói um modelo em que os dados são perfeitamente explicados, todavia o modelo não consegue gerar previsões razoáveis para uma intervenção de corte de impostos por que a elasticidade da oferta de trabalho não é identificada. O motivo de o modelo, apesar de bem ajustado aos dados, não conseguir desempenhar previsões aceitáveis é a inclusão de uma restrição inválida para a elas- ticidade. A solução apontada por Kocherlakota é realizar a abordagem bayesiana sempre com análises de sensibilidade dos valores inicialmente calibrados.
Modelos mais detalhados ajustam-se melhor aos dados mas possuem problemas de identifi- cação de seus parâmetros comportamentais. Há, portanto, um trade-off entre parcimônia e
acurácia. Os modelos de escala média em macroeconomia são um aprimoramento ainda mais recente da capacidade descritiva da economia possível nesse arcabouço em uma época em que a pesquisa teórica predominante aponta no sentido de adicionar mais estrutura econômica. Modelos como Schmitt-Grohé & Uribe (2005) ou Adolfson et al. (2008) acrescentam extensi- vamente rigidezes nominais e reais com fundamentação microeconômica e têm os propósitos de melhorar a explicação analítica e obter previsões baseadas em um modelo estrutural. Essa recente literatura vale-se da desagregação tanto quanto for suficiente para descrever especi- ficidades da organização setorial e institucional da economia, com o intuito de trazer à tona patologias de mercados com uma modelagem microeconômica rigorosa. A microeconomia desses modelos deve possuir características convenientes e simplificadoras – hipóteses técnicas e/ou econômicas – para tornar viável a agregação.