Um Modelo Evolucionário Setorial Mario Possas, Arthur Koblitz, et alii ( IE/UFRJ)

1. Um Modelo Evolucionário SetorialMario Possas, Arthur Koblitz, et alii (IE/UFRJ) O artigo apresenta um modelo evolucionário setorial de simulação que combina microfundamentos neo-schumpeterianos, pós-keynesianos, kaleckianos e expõe alguns resultados preliminares de simulações.

2. Pressupostos teóricos: • A Economia é vista como um sistema complexo evolucionário,com path dependence e processos não-ergódicos, gerando trajetórias em aberto. • Quanto ao comportamento racional dos agentes: racionalidade limitada ou processual, com adoção de rotinas e convenções (incluindo expectativas adaptativas). • Quanto ao ambiente: incerteza forte (“knightiana”), devida à introdução sistemática e endógena de inovações. • Quanto ao modelo: ao não se pressupor estados de equilíbrio, soluções analíticas são substituídas por simulação das trajetórias em computador.

3. I - Produção e preços(1) Produção programada: (2) Vendas previstas: (3) Estoques:

4. (4) Encomendas efetivas: (5) Competitividade: (6) Demanda total:

5. (7) Replicator Dynamic Equation: ou: onde:

6. (8) Atraso de entrega: (9) Preço: ou, em termos de mark up:

7. (10) Custo variável: (11) Produtividade de cada equipamento/tecnologia: onde h é o fator de aprendizado:

8. II - Investimento (12) Variação desejada de capacidade: (13) Valor do investimento: (14) Lucro bruto:

9. (15) Lucro líquido: (16) Recursos internos da firma: (17) Recursos externos, mobilizáveis ou disponíveis para a firma:

10. (18) Aplicações financeiras: (19) Recursos financeiros totais: (20) Regra de pay-back:

11. III -Busca tecnológica (inovação ou imitação)10 estágio:Função de distribuição de probabilidade da variável aleatória exponencial G (gasto necessário para obter uma inovação):FG(gi)=0, se gi<0;FG(gi)=1-exp{-lgi}, c.c gi=rn,ipi,jxi,jInteressa não o valor do gasto necessário, mas se o gasto realizado foi ou não capaz de gerar uma inovação. Constrói-se então a seguinte variável aleatória de Bernoulli: onde an(=l) é um parâmetro de ajuste das condições iniciais quanto à probabilidade de inovação e imitação.

12. Busca tecnológica (cont.)20 estágio:Imitação: a firma consegue reproduzir a melhor tecnologia instalada no mercado;Inovação: a produtividade do equipamento/tecnologia decorrente do sucesso inovativo da firma resulta de uma distribuição de probabilidade lognormal, com média crescendo no tempo a uma taxa exógena (1% por período nas simulações) e variância constante:Log(pNi,t) ~ N(m,s2)Nesse caso (inovação), a firma realiza dois tipos de escolha tecnológica:1) Qual a tecnologia de maior produtividade (“fronteira interna”): 2) Se e quanto vai ser usado da nova tecnologia, pela regra de pay-back.

13. Gráfico 1: Market Shares

14. Gráfico 2: Market shares com baixos ganhos de produtividade

15. Gráfico 3: HHI Equivalente para diferentes ganhos de produtividade

16. Gráfico 4: Market shares com learning by doing

17. Gráfico 5: Market shares sem learning by doing

18. Gráfico 6: Market shares com altíssimas taxas de juros

19. Gráfico 7: Market shares com taxas de juros padrão

20. Gráfico 8: Preços com estratégias de preços padrão ( = 0.7 p/ inovadores e 0.3 p/ imitadores)

21. Gráfico 9: Grau de monopólio para diferentes estratégias de preço

22. Gráfico 10: HHI Equivalente para diferentes estratégias de preço

23. Gráfico 11: Grau de monopólio para diferentes estratégias de preço sem crescimento da demanda e sem learning by doing

24. Gráfico 12: HHI Equivalente para diferentes estratégias de preço sem crescimento da demanda e sem learning by doing