Prognósticos só no final do ano

Pergunta-me o Luis Aguiar-Conraria (A Destreza das Dúvidas) por que afirmei eu aqui que não há métodos científicos de fazer previsões económicas.

O post em causa tem implícito um conceito de ciência próximo do senso comum, ou seja, o de uma teoria que nos permite predizer de forma razoavelmente precisa o comportamento de certas variáveis, mas acredito que a minha alegação permaneceria válida se lhe tivesse dado um sentido mais rigoroso.

O Economic Outlook da OCDE de Junho de 1993 comparou as previsões feitas pelo FMI e pela própria OCDE para os países do G7 no período 1987-92 com os resultados reais medidos a posteriori. A conclusão foi que, no caso do PNB, a simples extrapolação do crescimento observado no ano anterior teria proporcionado estimativas tão boas como as dos complexos modelos causais utilizados; e que, no que toca à inflação, a extrapolação teria sido um método de previsão bem superior.

Não há sinais de que as coisas tenham melhorado muito desde então, bem pelo contrário. Por exemplo, constatou-se em 1998 no Reino Unido que as previsões do crescimento do produto produzidas pelo Tesouro tinham uma margem de erro média de 1.5 pontos percentuais para uma taxa de crescimento média de 2% ao ano. Que utilidade podem ter previsões assim?

Como as diversas instituições utilizam modelos baseados em pressupostos ou mesmo teorias distintas, poder-se-ia perguntar se alguns desses modelos conduzirão sistematicamente a melhores resultados do que outros. Ora o Nobel Ken Wallis concluiu em 1989 que não, e a experiência posterior não desmentiu essa descoberta. De vez em quando, uma determinada instituição parece conseguir melhores previsões do que as outras, mas é sol de pouca dura.

Como deveremos interpretar estes fracassos? Estaremos perante deficiências imputáveis aos métodos concretos utilizados, ou, pelo contrário, perante dificuldades de princípio? Inclino-me, por razões que tomariam demasiado espaço para explicar aqui, para a segunda alternativa. Pura e simplesmente, os modelos econométricos causais não podem produzir previsões fiáveis.

Para dourar um pedacinho a pílula, as instituições produtoras de previsões recorrem a três expedientes ad hoc distintos mas complementares. O primeiro consiste em corrigir os números saídos dos modelos com uma pitada de bom senso, o que a maioria das vezes significa aproximar a previsão de crescimento do resultado médio registado nos últimos anos. O segundo é uma variante do primeiro que atribui uma importância particular a certos elementos que parecem simultaneamente mais seguros e relevantes para o total agregado: por exemplo, o peso da Auto-Europa nas exportações nacionais recomenda que a sua produção seja seguida com uma atenção especial. O terceiro consegue-se revendo com frequência as previsões, de tal modo que, com alguma sorte, talvez o público se recorde da última e esqueça a primeira.

Há, porém, uma categoria de modelos estatísticos não-causais que, não se baseando em relações de causa-efeito, procuram detectar regularidades nas séries temporais sem cuidarem de explicá-las. Como este post já vai longo, deixo a discussão das suas debilidades para uma próxima ocasião.