Tim Harford – Artigo – Os economistas serão tão bons em prever quanto os meteorologistas?

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Economista disfarçado

Os economistas serão tão bons em prever quanto os meteorologistas?

O serviço nacional de meteorologia do Reino Unido, o Met Office, deve obter um computador de US $ 1,2 bilhão para ajudar em suas atividades de previsão. Isso é muito silício. Minha resposta instintiva foi: quando economistas conseguimos uma?

As pessoas podem reclamar sobre a previsão do tempo, mas em muitos lugares consideramos sua precisão garantida. Quando perguntamos aos nossos telefones sobre o clima de amanhã, agimos como se estivéssemos olhando através de uma janela para o futuro. Ninguém trata as últimas previsões do Banco da Inglaterra ou do FMI como uma janela para nada.

Isso ocorre em parte porque a política atrapalha. Na questão do Brexit, por exemplo, previsões extremas de partidários atraíram a atenção, enquanto os analistas independentes do setor dominante provaram ser praticamente no dinheiro. Poucas pessoas pararam para elogiar os contadores econômicos de feijão.

Os economistas também podem protestar que ninguém lhes pede que prevejam atividade econômica amanhã ou mesmo na próxima semana; eles são convidados a descrever as perspectivas para o próximo ano. É verdade que alguns almanaques oferecem previsões meteorológicas de longo alcance com base em métodos secretos, misteriosos ou ambos – mas os profissionais consideram essas tentativas ridículas.

Desculpas suficientes; economistas merecem poucos prêmios por previsão. Prakash Loungani, do FMI, conduziu várias revisões das previsões convencionais, considerando-as terrivelmente propensas a perder recessões. Os economistas não são muito bons em enxergar o futuro – na medida em que a maioria argumenta que a previsão não é da sua conta. Os meteorologistas são bons e estão melhorando o tempo todo. Poderíamos nós economistas fazer o mesmo com um kit de alguns bilhões de dólares ou algo mais está faltando?

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A pergunta parecia valer a pena explorar para mim, então peguei o livro recente de Andrew Blum, The Weather Machine, para entender o que os meteorologistas realmente fazem e como eles fazem. Percebi rapidamente que uma previsão do tempo está intimamente ligada a um mapa de uma maneira que uma previsão econômica não é.

Sem desejar simplificar demais a notável ciência da meteorologia, uma parte do jogo é direta: se estiver chovendo a oeste e o vento soprar a partir do oeste, você poderá esperar chuva em breve. As previsões meteorológicas começam com as observações meteorológicas: quanto mais observações, melhor.

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Na década de 1850, a Smithsonian Institution, em Washington DC, usou relatórios de operadores de telégrafo para juntar as chuvas locais em um mapa meteorológico nacional. Mais de um século e meio depois, os economistas ainda carecem de mapas de alta definição e alta frequência do clima econômico, embora estejamos começando a ver como isso pode ser possível, explorando dados de satélites e pagamentos digitais. Um exemplo é uma tentativa – publicada em 2012 – de uma grande equipe de economistas de construir uma simulação do mercado imobiliário de Washington DC como um sistema complexo. Parece um longo caminho para uma compreensão completa da economia, mas o mapa em papel do Smithsonian também estava muito longe de uma previsão meteorológica adequada.

Os meteorologistas poderiam argumentar que eles têm uma teoria melhor das condições atmosféricas do que os economistas da economia. Tudo foi esboçado em 1904 pelo matemático norueguês Vilhelm Bjerknes, que publicou “O problema da previsão do tempo”, um artigo acadêmico que descreve a circulação de massas de ar. Se você soubesse a densidade, pressão, temperatura, umidade e velocidade do ar em três dimensões e inserisse os resultados nas fórmulas de Bjerknes, estaria no caminho de uma previsão do tempo respeitável – se ao menos conseguisse resolver os problemas computacionais exigentes equações O poder de processamento para fazer isso chegaria muitas décadas depois.

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As peças que faltam, então: dados muito melhores, mais detalhados e mais frequentes. Talvez seja melhor uma teoria melhor – embora seja surpreendente que muitas críticas ao mainstream econômico pareçam ter pouco interesse em dados de alta resolução e alta frequência. Em vez disso, eles propõem a substituição de uma teoria ampla por outra teoria ampla: a mais recente que vi enfatiza “o custo de energia da energia”. Não sei se esse é o caminho para o progresso.

Os meteorologistas têm outra vantagem: o hábito de uma melhoria incansável diante do feedback frequente. A previsão de todas as manhãs é uma hipótese a ser testada. Toda noite essa hipótese é confirmada ou refutada. Se a economia ofereceu lições diárias semelhantes, os economistas podem ser mais rápidos em aprender. Todos esses elementos estão vinculados. Se tivéssemos dados mais detalhados, poderíamos formular teorias mais detalhadas, construindo um mapa econômico de baixo para cima, e não de cima para baixo. E se tivéssemos feedback mais frequente, poderíamos testar teorias com mais frequência, tornando a economia mais empírica e menos ideológica.

E ainda – alguém realmente quer gastar um bilhão de libras em uma simulação econômica que irá prever com precisão o clima econômico na próxima semana? Talvez as limitações da previsão econômica reflitam as limitações da profissão econômica. Ou talvez o problema seja realmente intratável.

Escrito e publicado pela primeira vez no Financial Times em 21 de fevereiro de 2020.

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