[en] A PROPOSAL FOR SETTING CENTRAL BANKS INTEREST RATE USING NEURAL NETWORKS AND GENETIC ALGORITHMS - TALITHA FAUSTINO SPERANZA (2021)
[pt] Os modelos Dinâmicos Estocásticos de Equilíbrio Geral (DSGE) contêm falhas diversas, como ficou claro após a crise financeira de 2007- 2008. Esforços para mitigar as deficiências têm sido insuficientes: até hoje, ainda há uma demanda por construir uma nova estrutura para estudar as implicações de política econômica e tomar decisões. Propomos uma nova estratégia para resolver o problema do banco central, na tentativa de prover uma ferramenta auxiliar para os bancos centrais, cujos principais modelos ainda pertencem à família dos DSGEs. Derivamos uma função objetivo a partir de três relações empíricas estabelecidas há muito tempo na literatura econômica: a Lei de Okun, a Curva de Phillips e os efeitos de liquidez. Usando dados do Brasil, procuramos minimizar o valor dessa função, escolhendo a taxa de juros através de um algoritmo genético. Como a função é prospectiva, usamos uma rede neural para prever valores de desemprego e inflação. Os resultados sugerem que, se o banco central brasileiro houvesse aplicado nossa estratégia e todas as outras condições econômicas continuassem iguais, a inflação poderia ter sido mais baixa 62,48 por cento do tempo. O desemprego previsto, contudo, foi mais baixo apenas 39,69 por cento dos períodos cobertos, pois enfrenta um trade-off com a inflação. Discutimos a aplicabilidade da estratégia proposta e defendemos sua solidez teórica.