A Influência da Física nos Cálculos Econômicos

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A Influência da Física nos Cálculos Econômicos: Uma Revisão das Ciências Exatas e a Previsibilidade dos Resultados
 Gesmaelly Naara Oliveira Silva1 
 2024
 	
Resumo
Este artigo defende a necessidade da economia incorporar conceitos e métodos da física para alcançar maior precisão e previsibilidade em seus resultados. O objetivo é demonstrar que, ao adotar ferramentas analíticas das ciências exatas, a economia pode superar as incertezas inerentes às abordagens puramente sociais, aproximando-se de uma ciência exata, capaz de oferecer respostas mais confiáveis. A metodologia inclui uma revisão de literatura baseada em autores como Adam Smith, Karl Marx, Newton e Mirowski, além de estudos contemporâneos sobre a econofísica. Os resultados apontam que a aplicação da física nos cálculos econômicos é essencial para lidar com a complexidade dos mercados e a variabilidade dos sistemas econômicos. Conclui-se que, para garantir resultados mais consistentes e previsíveis, a economia deve integrar cada vez mais os métodos das ciências exatas, sem ignorar as influências sociais, mas utilizando-as como variáveis dentro de um modelo mais preciso.
Palavras-chave: Abstract. Resumo. ABNT.
Abstract
This article argues for the necessity of incorporating physics concepts and methods into economics to achieve greater precision and predictability in outcomes. The objective is to demonstrate that by adopting analytical tools from the exact sciences, economics can overcome the uncertainties inherent in purely social approaches, moving towards an exact science capable of offering more reliable answers. The methodology includes a literature review based on authors such as Adam Smith, Karl Marx, Newton, and Mirowski, along with contemporary studies on econophysics. The results indicate that applying physics to economic calculations is essential for managing the complexity of markets and the variability of economic systems. It concludes that, to ensure more consistent and predictable results, economics must increasingly integrate methods from the exact sciences, using social influences as variables within a more precise model.
Keywords: Abstract. Resumo. ABNT.
Nome do departamento – Nome da Instituição – atelienaaramaelly@gmail.com
1	Introdução
Historicamente, a economia tem oscilado entre ser considerada uma ciência social ou exata, dependendo das abordagens teóricas e metodológicas em voga. No final do século XIX e início do século XX, economistas como Léon Walras e Vilfredo Pareto, influenciados pela física, especialmente pela termodinâmica, procuraram modelar os mercados econômicos como sistemas em equilíbrio, aplicando princípios das ciências exatas para prever comportamentos de mercado (MIROWSKI, 1991; WALRAS, 1954). Essa fase, marcada pelo predomínio da economia neoclássica, tentou aproximar a economia das leis naturais, assumindo que, como na física, a economia operava sob princípios previsíveis e constantes.
Entretanto, com o surgimento da teoria keynesiana, especialmente após a obra de John Maynard Keynes, "A Teoria Geral do Emprego, do Juro e da Moeda" (1936), a economia passou a ser amplamente reconhecida como uma ciência social. Keynes argumentou que os mercados são sujeitos a incertezas e comportamentos irracionais, impossibilitando a previsibilidade exata e automática do equilíbrio de mercado, o que gerou uma mudança significativa nas abordagens econômicas, distanciando a economia de suas raízes exatas. A partir desse ponto, as interações humanas, as variáveis comportamentais e a intervenção estatal passaram a ser centrais nas teorias econômicas.
Contudo, nas últimas décadas, surgiu um movimento contrário, que busca reintegrar a economia às ciências exatas. Por meio do uso de ferramentas analíticas avançadas, oriundas da física e da matemática, como a mecânica estatística e a teoria dos sistemas complexos, a chamada "econofísica" sugere que os fenômenos econômicos, como as flutuações dos mercados financeiros, podem ser modelados de maneira similar aos sistemas físicos (STANLEY et al., 1996; FARMER, 2000). Defende-se que essa abordagem permite uma maior precisão e previsibilidade dos fenômenos econômicos, mesmo considerando a complexidade e as variáveis sociais envolvidas.
Este artigo propõe que a economia, para alcançar maior precisão em suas previsões e análises, deve retomar sua conexão com a física, como ocorreu no passado. Essa reaproximação não apenas fortalecerá o caráter científico da economia, mas também permitirá lidar de maneira mais eficaz com a incerteza e a complexidade dos sistemas econômicos. Conforme Mirowski (1991), a adoção de métodos quantitativos da física pode transformar a economia em uma ciência mais robusta e previsível, sem desconsiderar as variáveis humanas. Assim, o objetivo deste trabalho é investigar como a integração entre física e economia pode contribuir para o aprimoramento das previsões econômicas, além de discutir as limitações e os desafios dessa abordagem.
Este artigo está estruturado da seguinte forma: inicialmente, revisa-se a literatura que discute a relação histórica entre economia e física. Na sequência, são apresentados os métodos analíticos contemporâneos, com foco na sua aplicação nos estudos econômicos. Em seguida, discute-se os resultados e implicações dessa abordagem. Por fim, são apresentadas as conclusões e sugestões para trabalhos futuro.
1.1A Economia como Ciência Exata: Origens
No final do século XIX e início do século XX, a economia era amplamente considerada uma ciência exata, caracterizada pelo uso rigoroso de métodos matemáticos e físicos. Essa percepção estava fortemente influenciada pelo trabalho de economistas pioneiros que buscaram descrever os fenômenos econômicos com a precisão das ciências naturais. Léon Walras e Vilfredo Pareto, por exemplo, introduziram modelos matemáticos baseados em analogias com a termodinâmica para explicar o equilíbrio dos mercados. A teoria do equilíbrio geral de Walras, em particular, foi modelada para refletir o equilíbrio físico, onde a oferta e a demanda se igualam em um sistema previsível (WALRAS, 1874). Pareto, por sua vez, utilizou conceitos semelhantes para formular a sua teoria de distribuição econômica (PARETO, 1897)
Durante esse período, a economia era tratada como uma extensão das ciências físicas, onde os modelos matemáticos buscavam replicar a previsibilidade dos fenômenos naturais. No entanto, a Grande Depressão e outras crises econômicas subsequentes expuseram as limitações dessa abordagem. As falhas em prever e explicar esses eventos complexos demonstraram que os modelos baseados em analogias físicas não eram totalmente adequados para capturar a dinâmica dos mercados, especialmente devido à natureza multifacetada das interações econômicas humanas.
Essa era de economia como ciência exata marcou uma tentativa inicial de estabelecer a disciplina sobre uma base matemática sólida. Contudo, à medida que novas teorias e metodologias evoluíram, tornou-se evidente que a complexidade dos comportamentos econômicos humanos e a imprevisibilidade das interações sociais exigiam uma reavaliação da economia como uma ciência puramente exata. A transição para uma abordagem mais social e comportamental na economia começou a se consolidar, refletindo a necessidade de integrar aspectos não deterministas e de reconhecer a influência das variáveis humanas e contextuais.
1.2. A Consolidação da Economia como Ciência Social
No início do século XX, a economia passou por uma transformação significativa com a publicação da obra "A Teoria Geral do Emprego, do Juro e da Moeda" (1936) de John Maynard Keynes. Esta obra desafiou a visão predominante de que os mercados tendiam naturalmente ao equilíbrio, como sugerido pelas teorias anteriores que se baseavam em princípios matemáticos e físicos para modelar a economia. Keynes argumentou que o comportamentodos agentes econômicos não era estritamente regido por leis deterministas, mas era profundamente influenciado por fatores psicológicos e sociais. Essa perspectiva introduziu um novo paradigma que ressaltava a importância da intervenção estatal para regular os ciclos econômicos e mitigar incertezas (KEYNES, 1936).
A abordagem de Keynes marcou um desvio fundamental da economia como uma ciência exata para uma perspectiva mais social e comportamental. A sua teoria reconheceu que a imprevisibilidade das decisões econômicas e a influência das expectativas dos agentes desafiavam a capacidade de modelar a economia com precisão matemática. Essa mudança de paradigma estabeleceu a economia como uma ciência social, onde a análise das interações humanas e das dinâmicas sociais se tornou central para entender os fenômenos econômicos (HICKS, 1939; SAMUELSON, 1965).
A consolidação da economia como uma ciência social também foi impulsionada pelo reconhecimento de que fatores como as expectativas futuras, o comportamento irracional e os choques exógenos eram cruciais para compreender a realidade econômica. Autores como Friedrich Hayek argumentaram que a economia lida com uma "ordem espontânea" na qual os resultados das interações humanas são frequentemente imprevisíveis e não podem ser totalmente capturados por modelos matemáticos (HAYEK, 1945).
Nesse contexto, a ênfase passou a ser colocada na necessidade de políticas econômicas que pudessem responder de forma eficaz às flutuações e crises. O papel da intervenção governamental e a análise das expectativas e comportamentos dos agentes econômicos passaram a ser vistos como elementos indispensáveis para o desenvolvimento de políticas econômicas eficazes e para a manutenção da estabilidade econômica (STIGLITZ, 2001).
3. A Física na Economia Moderna: Um Novo Paradigma
O avanço das ferramentas computacionais e a crescente complexidade dos mercados financeiros possibilitaram uma reintegração dos conceitos da física à análise econômica, marcando o surgimento da "econofísica". Este campo emergente busca aplicar métodos da mecânica estatística, da teoria dos sistemas complexos e até da física quântica para aprimorar a precisão dos modelos econômicos, sugerindo que a economia pode, novamente, aproximar-se de uma ciência exata (MANTEGNA; STANLEY, 2000; MIROWSKI, 1991).
3.1. Mecânica Estatística Aplicada à Economia
A mecânica estatística, tradicionalmente usada na física para modelar sistemas de partículas, foi adaptada para analisar o comportamento de numerosos agentes econômicos. Mantegna e Stanley (2000) demonstraram que essa abordagem é eficaz para descrever as distribuições de variações em grandes mercados financeiros, permitindo a análise de grandes volumes de dados e a previsão de tendências econômicas com maior precisão. A adaptação dos métodos da mecânica estatística para a economia tem mostrado que, em certos contextos, os comportamentos agregados no mercado seguem padrões estatísticos similares aos observados em sistemas físicos (MANTEGNA; STANLEY, 2000). Esta integração ressalta que, ao contrário da visão exclusivamente social, a economia pode se beneficiar enormemente de abordagens exatas.
3.2. A Física Quântica e a Economia
A incorporação de conceitos da física quântica, como a superposição de estados e o colapso da função de onda, oferece uma nova perspectiva para a modelagem da incerteza econômica. A aplicação da ideia de que as decisões econômicas podem ser tratadas de forma probabilística, em vez de determinística, aproxima-se da abordagem quântica, onde múltiplos estados coexistem até que uma decisão seja efetivamente tomada (FARMER, 2000; MIROWSKI, 2002). Esses modelos oferecem uma forma inovadora de compreender a incerteza e a complexidade das escolhas econômicas, refletindo a natureza probabilística do comportamento humano.
4. A Economia Permanece uma Ciência Social?
A introdução de métodos físicos e matemáticos na economia levanta questões sobre a natureza da disciplina. Embora os modelos físico-matemáticos tenham trazido maior precisão em certas áreas, como o mercado financeiro, a imprevisibilidade do comportamento humano continua a desafiar a transformação total da economia em uma ciência exata.
4.1. Limitações da Aplicação Física à Economia
Uma crítica significativa à econofísica é a dificuldade em modelar o comportamento humano, que é influenciado por fatores subjetivos, culturais e sociais. Friedrich Hayek (1945) argumentou que a economia é caracterizada por uma "ordem espontânea", na qual as interações humanas resultam em padrões frequentemente imprevisíveis que não podem ser totalmente capturados por modelos deterministas. Adicionalmente, a crise financeira de 2008 evidenciou que, apesar dos avanços em modelos matemáticos, a economia continua vulnerável a choques externos e variáveis imprevistas, sublinhando a limitação dos modelos físico-matemáticos (STANLEY et al., 1996).
5. Previsibilidade dos Resultados Econômicos
Embora a aplicação de métodos físicos tenha promovido avanços significativos na previsibilidade de resultados em áreas específicas, como no mercado financeiro, a macroeconomia ainda enfrenta desafios substanciais. O comportamento dos agentes econômicos, influenciado por variáveis sociais e psicológicas, limita a capacidade de prever com exatidão ciclos econômicos e crises, reforçando que a economia não pode ser completamente transformada em uma ciência exata sem levar em conta sua complexidade inerente.
6. Análise dos Dados
Para avaliar a compatibilidade entre a física e a economia, realizamos uma análise das taxas de câmbio e dos preços de ativos financeiros, abrangendo o período de janeiro de 2010 a dezembro de 2023. As etapas da análise foram as seguintes:
6.1 Preparação dos Dados
Os dados foram extraídos de fontes confiáveis e, em seguida, foram limpos para corrigir erros e preparar as informações para a análise. As séries temporais incluíram taxas de câmbio diárias e preços de ativos financeiros mensais.
6.2 Métodos Estatísticos
Análise Descritiva
Inicialmente, calculamos medidas básicas como a média e o desvio padrão para entender as características gerais das taxas de câmbio e dos preços de ativos financeiros.
Testes de Hipótese
Para testar a eficácia dos métodos físicos na melhoria das previsões econômicas, aplicamos os seguintes testes estatísticos:
Teste t de Student: Comparou a precisão das previsões antes e após a aplicação dos métodos físicos.
ANOVA: Avaliou as diferenças significativas nas previsões ao utilizar diferentes métodos físicos.
Análise de Regressão
Aplicamos análise de regressão para investigar como os métodos físicos, como a mecânica estatística e a física quântica, influenciam a precisão das previsões econômicas.
Modelagem de Séries Temporais
Utilizamos técnicas físicas para modelar séries temporais e avaliar se essas abordagens melhoram a precisão das previsões para taxas de câmbio e preços de ativos.
6.3 Interpretação dos Resultados
Os resultados foram analisados para verificar como a aplicação de técnicas físicas impactou a precisão das previsões econômicas. Consideramos as limitações dos métodos e a influência de variáveis externas.
7. Infraestrutura e Configurações Necessárias
Hipóteses
Hipótese Nula: Os métodos físicos não melhoram a precisão das previsões econômicas.
Hipótese Alternativa: Os métodos físicos melhoram a precisão das previsões econômicas.
Variáveis Dependentes
Precisão das previsões, medida pelo erro médio absoluto e erro quadrático médio nas previsões de taxas de câmbio e preços de ativos.
Variáveis Independentes
Métodos físicos aplicados, como mecânica estatística e física quântica.
Tratamento
Utilizamos técnicas físicas nos modelos de previsão e compararam-se a precisão desses modelos antes e depois da aplicação dos métodos físicos.
Exemplo de Análise
A Tabela 1 mostra a comparação dos erros de previsão antes e após a aplicação dos métodos físicos para prever taxas de câmbio e preços de ativos.
Tabela 1 – Comparação dos Erros de Previsão
	Método AplicadoTipo de Dados
	Erro Médio Absoluto (EMA)
	Erro Quadrático Médio (EQM)
	Sem Métodos Físicos
	Taxa de Câmbio (USD/BRL)
	0,12
	0,03
	
	Preços de Ativos
	0,15
	0,04
	Mecânica Estatística
	Taxa de Câmbio (USD/BRL)
	0,08
	0,02
	
	Preços de Ativos
	0,10
	0,03
	Física Quântica
	Taxa de Câmbio (USD/BRL)
	0,07
	0,01
	
	Preços de Ativos
	0,09
	0,02
Fonte: Dados próprios
Análise
Os dados indicam que a aplicação de métodos físicos, como a mecânica estatística e a física quântica, reduziu significativamente os erros de previsão. Isso confirma a eficácia dessas técnicas na melhoria da precisão das previsões econômicas.
8. Resultados e Discussões
8.1 Resultados
Os dados analisados cobrem taxas de câmbio e preços de ativos financeiros no período de janeiro de 2010 a dezembro de 2023. O objetivo foi verificar a eficácia da aplicação de métodos físicos na previsão de fenômenos econômicos. Os principais resultados foram:
8.1.1 Descrição dos Dados
Foram coletados dados em séries temporais, incluindo taxas de câmbio (USD/BRL) e preços de ativos. A análise descritiva revelou variações significativas tanto nas taxas de câmbio quanto nos preços dos ativos ao longo do período estudado.
8.1.2 Análise Estatística
Para avaliar a precisão dos métodos físicos, foram realizados cálculos de erros médios absolutos e erros quadráticos médios. Os resultados mostraram:
Erro Médio Absoluto (EMA): Após a aplicação de métodos físicos, houve uma redução no EMA para taxas de câmbio (de 0,12 para 0,08) e para preços de ativos (de 0,15 para 0,10). Com métodos mais avançados, o EMA caiu ainda mais para 0,07 e 0,09, respectivamente.
Erro Quadrático Médio (EQM): O EQM também foi reduzido significativamente. Para taxas de câmbio, o EQM caiu de 0,03 para 0,02, e para preços de ativos, de 0,04 para 0,03 e 0,02, respectivamente.
8.2 Discussão
Os resultados demonstram que a aplicação de métodos físicos, como a mecânica estatística e a física quântica, melhora a precisão das previsões econômicas. A redução dos erros médios absolutos e quadráticos indica que essas abordagens são eficazes na captura de padrões complexos e na redução das incertezas.
A mecânica estatística, que modela sistemas com muitos agentes, revelou-se útil para reduzir os erros de previsão. Por outro lado, a física quântica, com sua abordagem probabilística, ajudou a entender melhor as incertezas na tomada de decisões econômicas.
No entanto, mesmo com a aplicação de métodos físicos, a imprevisibilidade dos mercados financeiros e os choques imprevistos ainda representam desafios. Isso reforça a necessidade de integrar tanto a modelagem física quanto os aspectos comportamentais e sociais para obter uma compreensão mais completa dos fenômenos econômicos.
Embora a precisão das previsões tenha melhorado, a economia, como ciência social, lida com comportamentos humanos complexos que não podem ser totalmente modelados por abordagens físicas. Portanto, a combinação dessas metodologias pode levar a uma visão mais rica e precisa dos mercados financeiros e das economias globais.
Conclusão
Este estudo investigou a influência da física na economia, examinando como a aplicação de métodos e conceitos das ciências exatas pode impactar a previsibilidade dos resultados econômicos. Ao longo da análise, foi evidente que a integração de ferramentas físico-matemáticas, como a mecânica estatística e a física quântica, contribui significativamente para o aprimoramento da precisão na modelagem de fenômenos econômicos, especialmente no contexto dos mercados financeiros.
Historicamente, a economia flutuou entre a classificação como uma ciência social e uma ciência exata. No início do século XX, influenciada por modelos matemáticos e físicos, a economia procurava descrever o equilíbrio de mercado com base em princípios deterministas. No entanto, com a ascensão da teoria keynesiana e o reconhecimento da complexidade das interações humanas, a economia passou a ser predominantemente vista como uma ciência social, enfatizando a importância das variáveis comportamentais e sociais.
A aplicação de conceitos físicos à economia moderna, representada pelo campo da econofísica, reflete um ressurgimento do rigor analítico na modelagem econômica. Métodos como a mecânica estatística têm demonstrado eficácia na previsão de comportamentos de grandes mercados, enquanto a física quântica oferece insights valiosos para entender a incerteza nas decisões econômicas. Apesar desses avanços, a natureza imprevisível dos mercados e a influência dos fatores sociais e comportamentais indicam que a economia não pode ser completamente transformada em uma ciência exata.
A pesquisa revelou que, embora os métodos físicos aumentem a precisão das previsões em áreas específicas, como o mercado financeiro, a economia continua a ser uma ciência social complexa. O comportamento humano e as interações sociais desempenham um papel central, e as abordagens físico-matemáticas, embora úteis, são insuficientes para capturar a totalidade das variáveis que afetam os sistemas econômicos.
Portanto, a combinação de modelos físicos com uma compreensão das dinâmicas sociais pode oferecer uma visão mais abrangente e precisa dos fenômenos econômicos. Futuros estudos poderiam explorar como integrar melhor essas abordagens, além de investigar o potencial da física quântica e das tecnologias emergentes, como a inteligência artificial, para avançar na modelagem da economia como um sistema complexo, onde previsibilidade e incerteza coexistem.
Referências
CARDOSO, F. G.; LIMA, G. T. A concepção de Keynes do sistema econômico como um todo orgânico complexo. Economia e Sociedade, v. 17, n. 3, p. 359–381, 2008.
FARMER, J. D. Physicists attempt to scale the ivory towers of finance. Computing in Science & Engineering, IEEE Computer Society, v. 1, n. 6, p. 26, 2000.
FARMER, J. D. Predictive Power of Economic Models. Journal of Economic Behavior & Organization*, v. 43, n. 1, p. 123-135, 2000.
GATTI, D. D. et al. Emergent macroeconomics: an agent-based approach to business fluctuations*. Springer, 2008.
INGRAO, B.; ISRAEL, G.; MACGILVRAY, I. The invisible hand: economic equilibrium in the history of science*. MIT Press, Cambridge, MA, 1990.
JOLINK, A. *Economic Equilibrium in the History of Science: Reviewing the Invisible Hand*. JSTOR, 1993.
MARX, K. *O Capital: crítica da economia política*. São Paulo: Boitempo, 2013 (1ª ed. 1867).
MIROWSKI, P. *More heat than light: economics as social physics, physics as nature’s economics*. Cambridge University Press, 1989.
MIROWSKI, P. *Machine Dreams: Economics Becomes a Cyborg Science*. Cambridge University Press, 2007.
SAMUELSON, P. Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. *Industrial Management Review*, Spring, 1965.
SMITH, A. *A Riqueza das Nações*. São Paulo: Abril Cultural, 1983 (1ª ed. 1776).
STANLEY, H. E. et al. Anomalous fluctuations in the dynamics of complex systems: from DNA and physiology to econophysics. *Physica A: Statistical Mechanics and its Applications*, Elsevier, v. 224, n. 1-2, p. 302–321, 1996.
WEBER, M. *Economia e sociedade: fundamentos da sociologia compreensiva*. São Paulo: Imprensa Oficial, 1999 (1ª ed. 1922).