Novos grupos de análise de conjuntura – o caso da UFES

Untitled 171O Nepom foi um marco, eu sei. Aí veio o GECE, do pessoal da UFF. Só aqui tivemos duas externalidades: Pedro Sant’Anna seguiu muito além da econometria da graduação e do Nepom e o Ricardo Lima (ex-GECE) ajudou a criar o SAMA, no além-mar.

Agora, para compensar tantas notícias ruins de 2016, o Vitor me chama a atenção para o novo Grupo de Estudos e Pesquisas em Conjuntura da UFES. Desnecessário dizer que me sinto muito feliz com mais este grupo dando sua cara à tapa na internet.

São estas notícias que me fazem ter alguma esperança em alunos de graduação de Ciências Econômicas.

A média das previsões e o aluno que não se deixava vencer

Jogo dos “n” erros (n >0): Encontre o “monstrinho” na foto.

Quando criamos o Nepom, eu e o Pedro (na época, carinhosamente apelidado de “monstrinho” por alguns) conseguimos a atenção de alguns alunos que se juntaram a nós na primeira formação do grupo e também conseguimos a atenção dos diretores, que foram à nossa primeira apresentação.

Ao final, o Pedro, que já era um fissurado em Econometria, resolveu apresentar uma previsão, acho que era da inflação, que era, na verdade, a média de algumas previsões. A galera gostou.

Depois, eu conversava com ele, provavelmente por email porque a gente tinha um timing bom em correio eletrônico, e comentei que achava estranho a média das previsões. Ele, como sempre, retrucou: “- Não, faz sentido sim!”.

Acho que daquele momento até a manhã seguinte, ele procurou e achou, quem diria, um artigo, acho que do falecido Granger, que justificava o procedimento. Como bom professor que sou, aprendi algo ali, naquele dia. Pensei comigo mesmo: “- Este é mesmo um monstrinho…tudo para não perder a discussão…quer dizer, tudo o que é cientificamente correto. Ponto para ele”.

Aí os anos passam e um cara me lança um pacote para o R que faz…exatamente isto. O fantasma do monstrinho me assombra até hoje. ^_^

Pedro Sant’Anna no Ibmec? Sim! Presença mais que obrigatória!

eventonepom

Para quem não conhece o Pedro, ehá um pouco sobre ele mais para frente no texto (para ser exato, clique na figura abaixo para ter acesso à sua página pessoal). Em breve, nosso ex-aluno será Ph.D. em Economia e vai se juntar ao corpo docente do departamento de economia da Vanderbilt University.

Como eu falei lá no blog do Nepom, é muito importante que você compareça. Pedro não vai apenas falar dos temas de sua tese (mestrandos e doutorandos são bem-vindos para o debate). Na segunda parte de sua apresentação vamos falar de sua vida acadêmica, desde a graduação, quando, então, ajudou-me a criar este grupo, o Nepom, até sua ida para a Carlos III. É, a aventura do Pedro apenas começou.

Sei que muitos dos meus alunos estarão se preparando para as provas. Lembro, contudo, que o ganho marginal de se estudar na última hora é baixo e, sim, vale a pena você fazer algo diferente para relaxar e se preparar para uma boa noite de sono pré-prova (ou mesmo para uma última revisão, caso você se sinta inseguro(a)).

A palestra do Pedro, que não vai durar mais de uma hora, certamente é uma oportunidade única. Digo isto porque, como ele vai para os EUA, dificilmente vamos vê-lo de novo.

Chance única para membros e ex-membros do Nepom. Chance única também para alunos de graduação, mestrandos e doutorandos de outras instituições que se interessem pelos temas de trabalho dele.

Ah sim, clique na imagem abaixo para conhecer melhor seu trabalho.

pedro_nepom

É, pessoal, este vai ser um dos melhores eventos que a faculdade já teve nos últimos anos. Não é uma palestra qualquer. Não mesmo. Compareça. Seu professor apreciará muito sua presença atenta e participativa.

Alguns pequenos textos no outro blog

Lá no meu projeto “Nepom”, dois recentes posts que esclarecem aos alunos o lado divertido da economia (se é que algum há): o relatório do FMI e o artigo clássico do Ray Fair, o mesmo do super modelo macroeconométrico da era das equações simultâneas…

Sobre usar os modelos…

Quando eu e o Pedro começamos o Nepom, a idéia era aplicar o que se aprende em sala na análise do mundo real. Nada mais natural, já que a Ciência Econômica não foi criada para analisar mundos não-reais, certo?

Existem excelentes livros-textos, com exemplos, que bons alunos sabem usar como ferramenta de apoio para seu aprendizado. De vez em quando eu cito um ou outro aqui. Mesmo assim, achamos que era uma boa idéia criar o Nepom.

Hoje leio um texto curtinho, de blog, do Bryan Caplan, um cara que acompanho há mais de dez anos, e que está muito bom. Um ponto que me chamou a atenção do texto é que muitas vezes o aluno acha que não precisa fazer nada mais do que “invocar” um modelo no início de sua resposta. Por exemplo, você fala de um aspecto econômico qualquer da realidade (digamos, a inflação na década dos 80, no Brasil) e pede que o aluno use um modelo para explicar. Aí ele vem com um singelo: “assuma modelo X” e despeja uma análise que tem tudo a ver com o modelo X, mas não necessariamente é uma explicação compatível com o fenômeno analisado.

Um trecho do texto dele:

I don’t mean something lame like, “Some econ students disagree with me.  How dare they?”  What I mean is: I ask a question about the real world.  The question even contains the phrase, “In the real world…”  Then instead of discussing the real world, many economics students tell me about a model they learned in class.  Sometimes their answers even contain the phrase, “Assume model X.”

For example, an exam question might ask, “What determines the price of water when two individuals bump into each other in a remote desert?”  Many economics students will then start talking about supply and demand, or even state, “Assume perfect competition.  Then blah blah blah.”

This wouldn’t be so bad if the students would at least argue that, contrary to appearances, the perfectly competitive model applies.  But when students take a model for granted despite the violation of its core assumptions – such as no individual has any noticeable effect on the market price – something has gone terribly wrong.

Percebe o ponto? A grande habilidade a ser apre(e)ndida pelo estudante é a capacidade de analisar a realidade. Há duas grandes dificuldades: (a) qual teoria se adequa ao cenário proposto e (b) qual o papel dos dados nesta história?

Dois problemas sim porque, embora a covariância entre eles não seja nula – sei que não simplifica, mas… – estes dois problemas são uma senhora dificuldade. Por exemplo, eu poderia criar uma questão com algumas correlações entre cinco ou seis variáveis macroeconômicas, digamos, e perguntar ao aluno qual modelo econômico explicaria melhor aqueles dados (uma questão do tipo “modelos de ciclos reais explicando dados da realidade”).

Ou eu poderia fazer como o Caplan fez, criando uma situação que claramente não inclui a competição perfeita ou um monopólio como boa descrição da realidade e peço para o aluno responder, sem fornecer qualquer dado.

Mais ainda, poderíamos fazer aquela clássica questão de prova no qual uma firma é monopolista no mercado doméstico, mas uma pequena concorrente no mercado internacional e você introduz o índice de Lerner para ajudá-lo a responder a pergunta (na verdade, o índice faz parte da resposta porque o ponto é que o aluno tem que ter a capacidade (tico-e-teco) de perceber que o custo marginal da firma, neste caso, é o preço que ela pratica no mercado internacional).

Agora, como Caplan diz, corretamente, alunos enlouquecem quando a questão não é igual ao exercício para dummies. Digo, os exercícios para dummies são, para o ensino, algo como o alongamento para a hora de exercícios na academia. O aluno deveria fazer e perceber sua importância primordial, mas não suficiente. Claro que tem que fazer exercício simples, mas o desafio do aprendizado está em saber manipular os modelos.

Obviamente, o problema é de oferta e demanda. A faculdade é pública ou privada? Quais incentivos cada uma dela tem para ofertar um aprendizado mais sofisticado, de mais conteúdo (valor adicionado) ao aluno? Quais os incentivos que regem as ações dos professores? E a direção? Mais ainda: e os alunos? Eles dizem que querem aprender, mas só querem mesmo o diploma. Será mesmo? E a sinalização? Eles poderiam usar como sinal de sua produtividade, no mercado, sua capacidade analítica. Será que querem mesmo? Qual é o mercado relevante (algo como: ele quer trabalhar no interior do interior do interior…ou no mercado financeiro) para esta decisão?

Não é fácil, não é?

Ainda a discussão da função consumo – a importância da teoria (com um exemplo relativamente simples)

Voltando à função consumo

consumo33Vocês sabem que sou simpático àquela história de deixar os dados falarem, ao invés de torturá-los para dizerem o que desejo que digam, certo? Pois bem. Ontem eu continuei um assunto que volta e meia me incomoda: a função consumo. Começou com um post para ajudar a audiência do Nepom e continuou aqui com este outro.

Aproveito para reafirmar que estou, simplesmente, seguindo o que um aluno de Economia interessado no tema faria: tento explorar a teoria com dados do Brasil. Para fazer isto de forma organizada, uso um exemplo de um bom livro de Econometria, no caso, o Basic Econometrics de Gujarati & Porter (sim, existe em português).

O leitor mais acostumado à Econometria sabe que as estimações que fiz podem ter muitos problemas potenciais (digamos que o método de mínimos quadrados ordinários usado para calcular os parâmetros nas estimações pode até não ser o melhor método…). Mas eu me dirijo aqui, principalmente, ao leitor que está angustiado, perguntando-se sobre a utilidade da teoria, o porquê da econometria, etc.

Bom, vamos seguir com o capítulo 17 do Gujarati [Gujarati & Porter (2009), ou seja, trata-se da 5a edição]. Veja que discussão interessante ele faz em seu exemplo 17.10. Vou reescrever o texto, adaptando-o ao nosso problema que é estimar a propensão marginal a consumir com dados anuais do Brasil (para detalhes, veja o texto do Nepom, que foi o primeiro nesta discussão).

Duas Alternativas Teóricas…Mesma Especificação Econométrica

Econometria é uma ferramenta útil, mas não se pode ir para a banheira apenas com ela. É preciso ter teoria (ou você trocará o sabão pela esponja, o que pode trazer consequências terríveis para sua pele) também. Veja só que excelente ponto para pensarmos!

Digamos que o consumo siga a teoria da renda permanente. Como já vimos, isto significa que devemos ter uma hipótese sobre como a renda permanente varia no tempo. Juntando esta hipótese à equação principal que é a função consumo, obtém-se uma forma reduzida que é a última equação aí embaixo.

Ct = β1 + β2X*t + ut

X*t – X*t-1 = λ(Xt – X*t-1)

Ct = λ β1 + λ β2 Xt + (1- λ) Ct-1 + [ut – (1-λ) ut-1]

Repare que, de forma ligeiramente distinta do que fiz antes, a função consumo inicial carrega um intercepto, β1, que é uma concessão que faço a Gujarati & Porter (2009) porque, a rigor, não precisaríamos dele já que a história da teoria da renda permanente é ligada ao fato de que as estimações de Kuznets não encontravam significância estatística para o intercepto. Foi, aliás, o que eu fiz ontem, aqui.

Mas seja bonzinho e deixe o intercepto lá. Faça como alguns e diga para si mesmo: vou desconsiderar o intercepto caso ele não seja significativo (uma justificativa meio post hoc, mas útil no momento).

Obviamente, esta função pode ser estimada com uma equação do tipo:

Ct = a + b1Xt + b2Ct-1 + vt

Bonito, não? Mas e se eu te disser que podemos ter outra teoria que seja compatível com esta equação a ser estimada? Pois é. Digamos que o consumo, no longo prazo, é uma função da renda corrente. Ou melhor, o consumo permanente é função da renda corrente. Podemos então, fazer como fizemos para a renda permanente e supor um modelo de ajuste para o consumo ao longo do tempo. Eis o modelo:

C*t = β1 + β2Xt + ut

Ct – Ct-1 = λ(X*t – Xt-1)

Ct = λ β1 + λ β2 Xt + (1- λ) Ct-1 + λ ut

Repare que, novamente, a última equação é o resultado (ou a redução) das duas primeiras equações. Esta também pode ser estimada como:

Ct = a + b1Xt + b2Ct-1 + vt

Bonito, heim? Mas muito bonito mesmo.

Digressão Metodológica

Ensina-nos, dentre outros, Pasquali (1997) que a Ciência tem destas coisas. Ainda mais no caso de ciências humanas. Refiro-me ao problema da medição dos fenômenos. Pela dificuldade inerente à obtenção de medidas exatas dos atributos do objeto de estudo, recorremos às “leis científicas”. Em sua tipologia temos:

1) Medida por lei: quando uma lei for estabelecida empiricamente entre duas ou mais variáveis, a(s) constante(s) típica(s) do sistema pode(m) ser medida(s) indiretamente pela relação estabelecida entre essas variáveis, como é o caso da viscosidade em física e a lei do reforço em psicologia.

2) Medida por teoria: quando nem leis existem relacionando variáveis, pode-se recorrer a teorias que hipotetizam relações entre os atributos da realidade, permitindo assim a medida indireta de um atributo por meio de fenômenos a ele relacionados via teoria. O importante nesse caso é garantir que haja instrumentos calibrados para medir (fundamentalmente ou de outra forma válida) os fenômenos com os quais o atributo em questão esteja relacionado pela teoria. [Pasquali, L. Psicometria: Teoria e Aplicações, Editora da UnB, 1997, p.37]

Não é que o que estamos discutindo aqui parece muito com alguma mistura de (1) e (2)? Afinal, podemos partir da teoria microeconômica e estabelecer a relação entre consumo e renda sem muita dificuldade, como também podemos partir da “intuição” de Keynes e falar de leis psicológicas ad hoc. Pessoalmente prefiro a primeira opção, mas, em ambos os casos, podemos refinar o raciocínio com inspiração que não é nem empírica e nem teórica, exclusivamente falando, ao, por exemplo, estabelecermos que “defasagens são importantes”.

Veja que não importa muito. O ponto é que os dois modelos podem ser justificados de uma forma ou de outra (ou, dirão alguns, por uma combinação convexa de ambos…).

Voltando ao laboratório…

Voltando ao problema econométrico, repare que uma a mesma estimação poderá nos dar duas interpretações ligeiramente distintas dos parâmetros. Lembra da estimação que fizemos?
Coefficients:
Estimate     Std. Error      t value    Pr(>|t|)
(Intercept)     0.0005092     0.0001490   3.418    0.00115 **
pib[, 1]           0.2188254     0.0501393   4.364    5.21e-05 ***
cons[, 2]        0.6154625    0.0877814    7.011    2.59e-09 ***

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0003554 on 59 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9871, Adjusted R-squared: 0.9867
F-statistic: 2259 on 2 and 59 DF, p-value: < 2.2e-16

Com a nova intepretação de Gujarati & Porter, o que era a estimação da função consumo keynesiana com defasagens distribuídas da renda virou uma estimação do modelo de renda permanente (com este exótico intercepto na função consumo de longo prazo) e, portanto, a PMgC de longo prazo será 0.569061. Note que, em relação à renda permanente, a PMgC é β2 e este tem que ser obtido pela seguinte conta: .(1-0.6154625) β2 = 0.2188254. Ou seja, 0.569061! Faz todo sentido, não faz? Afinal, no longo prazo, a renda permanente é a única renda relevante para o consumidor, na teoria desenvolvida por Friedman.

No caso do segundo modelo acima, repare que 0.2188254 é, agora, a estimativa de λ β2, além de, novamente, ser a PMgC de curto prazo. Por sua vez, 0.6154625 é a estimativa de (1- λ). Assim, λ = 0.384538 e, portanto, a PMgC de longo prazo seria dada pela solução de: 0.2188254 = 0.384538β2. Ou seja, β2 = 0.569061.

Viu o que aconteceu? Estamos exatamente com as mesmas PMgC de curto e de longo prazo para ambos os modelos. Mas existe uma diferença, não é? No primeiro caso, o termo de erro da forma reduzida representa uma média móvel de erros do modelo estrutural, o que implica em uma interpretação distinta da dinâmica entre consumo e renda.

Uma pequena qualificação…

Na minha opinião, Gujarati & Porter (2009) não estão tão corretos ao dizerem que há uma “grande diferença” entre os modelos, no que diz respeito ao aspecto teórico do mesmo. O que cada modelo faz é considerar ora a renda permanente no longo prazo, ora o consumo permanente no longo prazo. A interpretação dos coeficientes não é tão distinta assim.

A diferença está, isto sim, na questão dos resíduos do modelo reduzido e aí nós temos um bom ponto que os autores levantam com propriedade: como distinguir entre as expectativas adaptativas e o ajustamento parcial? No caso da função consumo, eles dizem:

If habit or inertia characterizes consumption behavior, then the partial adjustment model is appropriate. On the other hand, if consumption behavior is forward-looking in the sense that it is based on expected future income, then the adaptative expectations model is appropriate. [Gujarati, D.N. & Porter, D.C. (2009), p.645]

O curioso deste trecho é o seguinte. É verdade que a teoria nos diz que “hábitos” ou “inércia” no consumo devam ser modelados com modelos de ajuste parcial. Mas não é muito correto dizer que o modelo de expectativas adaptativas é adequado quando o sujeito se comporta olhando para o futuro (forward-looking). A bem da verdade, inicialmente, era assim que se pensava em Economia. Achava-se que o modelo de expectativas adaptativas era uma boa forma de se pensar na formação de expectativas do consumidor. Contudo, este modelo de expectativas é backward-looking. Ele não tem nenhum componente futuro na fórmula.

Talvez Gujarati esteja pensando naquilo que Maddala [Maddala (1998), 2a ed] nos ensina (cap.10, seção 10.11 ou, para quem comprou a última edição, Maddala & Lahiri (2010), cap.13) sobre os testes de racionalidade (falei disso aqui) que envolvem algum tipo de equação similar a estes modelos de defasagens. Dê uma olhada no meu post ou na bibliografia indicada para ter uma noção de como implementar o teste.

Exemplo de Função Consumo – Modelo da Renda Permanente – para o Brasil (continuando uma discussão lá do blog do Nepom…)

Milton Friedman visita o blog: a função consumo sob a hipótese da renda permanente

Seguindo a idéia do meu post lá no Nepom, vejamos a estimação da função consumo sob a renda permanente. Os dados são os mesmos que vimos lá, ok?

Bom, inicialmente, o problema todo está no fato de que você não possui medidas da renda permanente porque a mesma não é observável. A solução de Friedman é simples (e você pode encontrá-la em suas anotações de minhas aulas ou em artigos e livros mais sérios): supondo uma lei de movimento no tempo para a renda permanente que envolve a renda corrente e com um pouco de álgebra, você chega em uma função estimável.

A genialidade de Friedman está no uso das defasagens de Koyck e na forma como ele criou a lei de movimento (ou, se você quiser, a equação em diferenças) para a renda permanente (falarei um pouco dela mais adiante). Sem entrar em detalhes agora, o fato é que chegaremos à seguinte especificação para estimarmos:

Ct = bYt + cCt-1 + et

Repare que não existe intercepto nesta especificação de equação para regressão mas, se você estiver em um período de tempo apenas, o consumo defasado é uma variável pré-determinada e, portanto, você obtém funções de curto prazo para cada ano da amostra, por assim dizer. Sim, você que já estudou mais sabe que isto tem a ver com a discussão dos livros-texto acerca das funções consumo estimadas com dados no tempo e com cross-section. É isso aí.

Estimando…

Mas vejamos, no espírito do post do Nepom, como fica a estimação desta função.

Coefficients:
Estimate    Std. Error      t value    Pr(>|t|)
pib[, 1]               0.14611    0.04928         2.965     0.00434 **
cons[, 2]            0.78414    0.07879         9.952     2.56e-14 ***

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0003857 on 60 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9983, Adjusted R-squared: 0.9983
F-statistic: 1.79e+04 on 2 and 60 DF, p-value: < 2.2e-16

Comparando com a função keynesiana com defasagens

Pois é. Não é difícil obter a função consumo de longo prazo:

C = [0.14611/(1 – 0.78414)] Y ou seja: C = 0.676874Y.

Comparando com o que vimos no Nepom, a PMgLP é maior, mas não está tão perto assim da unidade. Para efeitos de comparação, lá encontramos 0.5691 para a PMgLP.

Pode-se também ver que as defasagem mediana e média são maiores. Respectivamente, são: 2.850 e 3.6326. Comparando com o que encontramos para a função keynesiana com defasagens, tínhamos, respectivamente, 1.428 e 1.6005. Praticamente o dobro, não?

Um pouco mais sobre o mecanismo de expectativas adaptativas 

Curiosamente, mas nem tanto, a introdução do mecanismo de expectativas adaptativas para a renda permanente nos deu uma função consumo cuja estimação gerou uma explicação da realidade na qual a defasagem do impacto de um aumento de R$ 1.00 na renda em um ano leva mais tempo para que 100% de seu efeito seja realizado no consumo. Antes eram 1.4 anos, agora são 2.9.

Eu disse “nem tanto” porque, obviamente, como o mecanismo “olha para o passado”, poderia acontecer ser mesmo esperado que o passado ficasse mais importante nesta explicação toda. Bom, mas aí fica uma história algo exótica porque é difícil imaginar que pessoas formem expectativas olhando para trás e com tantas defasagens…

Não explicitei aqui, mas a hipótese de renda permanente que usei é o famoso mecanismo de expectativas adaptivas (ver, por exemplo, o livro de Gujarati & Porter, seção 17.5) em que:

Ypt – Ypt-1 = (1-λ)(Yt – Ypt-1)

O detalhe é que λ foi estimado como sendo de 0.78414. Ou seja:

Ypt – Ypt-1 = (1-0.78414)(Yt – Ypt-1)

Ou melhor:

Ypt = (0.78414)Ypt-1 +(1-0.78414)Yt

Ypt = (0.78414)Ypt-1 +(0.21586)Yt

Isso significa que a renda permanente em um período qualquer carrega 78% da própria renda permanente anterior e 22% da renda corrente. Neste sentido, eu esperaria que as defasagens fossem importantes mesmo.

Mais um pouco de compreensão? Vamos tentar!

Aliás, podemos estudar um pouco melhor esta última equação. Veja só como funciona o mecanismo adaptativo na renda permanente.

Fullscreen capture 8142014 10026 PM

Repare no trecho em destaque. São valores dados. Fiz uma série de Yt que evolui em intervalos de 10 unidades. Então, você esperaria que a renda permanente também evoluísse em 10 unidades, não? Mas uma característica do mecanismo adaptativo é, como o nome diz, ir se adaptando ao longo do tempo. A correção não é automática. Neste sentido, repare que ele leva um tempo até aprender que o crescimento (o delta) de Yt é de 10 unidades. Na planilha, na verdade, isso acontece exatamente em t = 70.

No gráfico acima dá a impressão de que isto ocorre antes mas é porque os valores se aproximam para algo em torno de 9.99 por volta de t = 30 e 9.9999 por volta de t = 39. Claro, você pode achar isso razoável, mas lembre-se que estamos a falar aqui de dados anuais. Será mesmo que a renda permanente seguiria se ajustando com esta defasagem, mesmo para um mecanismo tão óbvio como este (sempre de dez em dez, sem qualquer alteração)?

Concluindo…

Esta discussão continua em outra hora, pessoal. Tenho que fazer outras coisas. Espero que tenham se divertido. No R, não tem muito segredo. Caso você não se lembre, para estimar uma regressão sem intercepto, basta acrescentar “-1” ao comando da regressão. Tínhamos:

summary(lm(cons[,1]~pib[,1] + cons[,2]))

Logo, agora:

summary(lm(cons[,1]~pib[,1] + cons[,2]-1))

O restante, claro, você viu lá no Nepom.

Até mais!

Modelagem Baseada no Agente

Dando um pouco de continuidade ao texto anterior, sim, eu aprecio textos como este. Ué, pessoal? Sou economista! Sim, destes mainstream (ou, talvez, no bom conceito criado por Peter Boettke, mainline), que gosta de álgebra, estatística, modelos de consumo com renda permanente, etc.

Mas ser economista não é ser poste. Não suporto discurso bocó, é verdade, mas tenho idade suficiente para buscar minhas alternativas de leitura e linhas de pesquisa por aí. O problema é que o tempo é escasso. Enfim…

Ah sim, lá no Nepom, hoje, tem um texto para você, aluno de primeiro ano, que ainda acha que sabe o que é melhor para os outros.

A capital mineira do Nepom: Nepomuceno (Almanaque Abril do Dia)

Foto da periferia pobre de Nepomuceno, a capital do Nepom.

Como sabemos, todo grupo de estudos bem-sucedido tem uma capital, instituições sólidas e uma sociedade próspera e feliz. É o caso da capital do Nepom, Nepomuceno. Apesar das desinformações que os adversários invejosos lançam na internet, o fato é que a cidade foi fundada pelos membros do Nepom e, desde então, cresceu de forma acelerada.

Sendo uma potência econômica, é inevitável lembrar a óbvia relação entre o capital humano elevado e o consumo de café, um fato já demonstrado na literatura científica. Aliás:

The main source of income is the cultivation of coffee, which represents 70% of the economy. There is also production of corn, rice, and beans. Another important activity is poultry raising, producing around one million eggs a day. In 2006 there were 1,080 rural producers with an area of 34,213 hectares of agricultural land. Cultivated land made up 16,000 hectares. There were 4,800 workers in agriculture.

Os nepônicos, também conhecidos entre o gentio local como nepomucenenses, fazem parte de uma economia dinâmica, moderna, embora os agentes da oposição busquem esconder os dados econômicos da região. Fato é que a tecnologia inovadora, característica marcante de Nepomuceno, tem sido modelo para o restante do universo.

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Modelos de robôs empregados em tarefas domésticas nas casas dos habitantes de Nepomuceno (1970-80).

A cidade cresceu bastante desde sua fundação pelos membros do Nepom e tem sido exemplo de livros-textos não apenas em desenvolvimento econômico, mas também em desenvolvimento urbano, regional, estabilidade sócio-econômica, auto-ajuda, zodíaco, engenharia genética, práticas esportivas, dietas saudáveis, bem-estar, lazer, políticas públicas, logística, literatura, inovações em saúde, criatividade e, claro, análises de conjuntura.

A vizinhança mineira geralmente inveja a qualidade dos serviços públicos oferecidos pela cidade. Por exemplo, é conhecida a qualidade e o conforto das delegacias de polícia, abaixo fotografada em horário comercial.

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Delegacia de polícia do distrito 12 de Nepomuceno nos dias atuais.

A cidade pode surpreender pela sua aparência futurista, mas, desde os anos 70, ela já apresentava um crescimento acelerado, quando os antepassados dos nepônicos iniciaram um – até hoje inexplicado – processo exponencial de crescimento com retornos quase-crescentes de escala, preços flexíveis, desemprego apenas voluntário (e nulo).

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Centro comercial de Nepomuceno, circa 1973.

Fascinante mesmo nestas cidades que resenhamos aqui é sua diversidade. Há uma parte histórica da cidade, mais antiga, com arquitetura um tanto quanto antiquada, mas muito admirada por turistas amantes da história colonial brasileira. Por exemplo, da praça central, virando à esquerda na primeira rua, seguindo toda vida até a esquina do mini-shopping, encontramos o centro histórico abaixo ilustrado.

Centro histórico de Nepomuceno – arquitetura colonial.

Pois é. Quando eu e o Pedro dizemos que o Nepom é, de fato, um interessante experimento didático-pedagógico, não é fácil sentir, na pele, o significado preciso desta afirmação. Só mesmo visitando a cidade para ver como é. Ah, claro, como não poderia deixar de ser, sinto-me na obrigação de citar o futuro Museu do Nepom, cuja construção está em andamento e deve contar um pouco da história do grupo (você pode ver algumas fotos com a evolução do grupo aqui).

Para finalizar, podemos parafrasear alguns trechos famosos de nossa história:

Primeiro, é a luta do estudante de Ciências Econômicas contra o obscurantismo da ignorância. Os gigantes da análise de dados com suas teorias talhadas no suor do desbravar do árido sertão povoado de tribos violentas, hostis mesmo, que tentam destruir a civilização que surge a cada raiar do sol avançam.

Alguns avançam pelas teorias, outros pelos métodos estatísticos. Outros, ainda, pesquisam a mata densa e quente dos eventos históricos! Li, há tempos, não sei onde, esta frase de que “sem o Nepom, não seríamos os mesmos”. Creio que foi algum ex-nepônico. O fato é que sem o Nepom não se pode compreender o sucesso desta faculdade no mercado. Mesmo que não o reconheçam hoje, devemos sempre cultivar esta mística nepônica, a mística que construiu este novo jeito de aprender-sinar (aprender + ensinar) Economia! 

Pois é. Entusiasmei, né? Então, tá. Um dia destes, quando quiser conhecer os resultados da colonização dos nepônicos, vá a Nepomuceno.