Incompletude e imprecisão no conhecimento dos agentes econômicos sobre as variáveis relevantes para os seus negócios, parecem estar presentes na maior parte dos eventos onde a tomada de decisão é necessária em problemas econômicos. Uma decisão sobre investimento em uma empresa qualquer (por exemplo, uma fábrica de autopeças) deve levar em conta elementos como: a trajetória futura da demanda para o seu tipo de produto, a tecnologia existente no mercado, a atitude dos concorrentes, a futura política econômica e monetária, etc. Todos estes aspectos podem alterar o rendimento futuro esperado do investimento. A decisão sobre quanto e qual investimento fazer é, portanto, baseada nas expectativas do agente sobre o comportamento dos outros agentes no futuro.

A ação dos agentes econômicos em um mercado real transforma o mundo e as expectativas dos outros agentes, mudanças na tecnologia envolvida nos processos de produção e comercialização geralmente alteram as estruturas de custo e a participação das empresas no mercado, e conseqüentemente a expectativa das empresas sobre a margem e volume de lucros, mesmo mantendo inalterados os preços.

Estas mudanças na estrutura do ambiente econômico são um aspecto inerente a considerar na tomada de decisão pelos agentes em assuntos como a aquisição de bens duráveis pelas famílias ou as decisões de investimento das empresas. Todas estas decisões são tomadas com base nas expectativas sobre o futuro, pois é no futuro que o uso dos bens (e portanto a renda gerada por eles) vai se realizar.

Decisões são escolhas entre alternativas, pressupõem portanto alguma racionalidade dos agentes que as estão tomando. Modelar esta racionalidade é um ponto de partida fundamental para que a teoria econômica possa explicar estas decisões e para construir modelos plausíveis para o comportamento dos agentes econômicos.

Um modelo consistente para o comportamento dos agentes econômicos precisa levar em conta, portanto, dois aspectos: a) a incerteza associada ao ambiente onde estes estão inseridos; b) as limitações da racionalidade dos agentes. Problemas de decisão muito simples tornam a questão do limite da capacidade computacional do agente irrelevante, se o custo computacional de buscar uma solução ótima é irrelevante uma racionalidade otimizadora é a alternativa adequada, pois, soluções ótimas são alcançáveis.

Problemas de decisão relevantes, porém, tendem a ser computacionalmente complexos. Mesmo supondo-se que não há alterações estruturais no ambiente, a complexidade computacional dos problemas de decisão pode ser muito acima da capacidade de qualquer agente. Um exemplo típico para este problema, é o jogo de xadrez, onde a computação de soluções ótimas é virtualmente impossível, embora as regras sejam poucas, o número de elementos do jogo determinado e a sua estrutura invariável.

Na maior parte problemas econômicos reais a limitação da capacidade computacional torna-se um problema inevitável. Há um número muito maior de agentes a serem considerados que num jogo de xadrez, um número maior de regras a observar. Não há nenhuma garantia que estas regras não vão mudar logo após a tomada de decisão do agente. A estrutura do jogo (número de jogadores, importância de cada jogador), além das regras, também se modifica.

A modelagem de agentes econômicos, passa, portanto, pelo reconhecimento de que a capacidade de acessar e computar a solução ótima de um problema está associada à complexidade do ambiente onde o agente econômico está inserido e aos limites físicos do próprio agente.

Serão discutidos a seguir alguns modelos teóricos de racionalidade econômica mais importantes na perspectiva de sua aplicação à implementação de modelos de simulação multiagentes. Os modelos são a racionalidade substantiva e a racionalidade limitada. A racionalidade substantiva é discutida no contexto de sua implementação de maior relevância teórica, a teoria das expectativas racionais e a racionalidade limitada a partir da formulação de H. Simon.

2.1 Racionalidade Substantiva e Expectativas Racionais

A principal teoria do mainstream econômico (a teoria das expectativas racionais) trabalha, segundo Sargent (1993, p. 3) com dois requerimentos fundamentais:

a) Racionalidade individual: que pressupõe uma função qualquer de preferências (função de utilidade) e a intenção do agente em otimizar estas preferências;

b) Consistência mútua das percepções dos agentes sobre o ambiente, o que pressupõe um conhecimento dos agentes sobre as distribuições de probabilidade de equilíbrio no sistema econômico que (o próprio Sargent admite) estão muito acima do conhecimento que os agentes podem possuir.

O ambiente pressuposto em a) tem necessariamente uma simplicidade suficiente para que o custo de computar soluções ótimas seja desprezível. Esta racionalidade, que tem o ajuste do sistema ao ambiente externo determinado apenas pela meta (o ambiente interno), sem nenhuma informação sobre o processo usado para computar a solução ótima, é chamada por Simon (1981) de racionalidade substantiva. É no ambiente da racionalidade substantiva que se põem os agentes da teoria das expectativas racionais.

Esta racionalidade pressupõe a maximização de uma função de preferências tendo um conjunto parcial de informações do mundo. O agente escolhe, dentre as alternativas postas, qual a que lhe leve à melhor utilidade, dadas as expectativas. Aqui temos o nosso segundo pressuposto (item b): para que a solução possa ser ótima os agentes devem todos usar o mesmo modelo macroeconômico (o melhor modelo possível) para basear suas previsões. Este modelo único é que pode levar à consistência mútua das expectativas. Aqui temos algumas hipóteses heróicas; a primeira é de que todos os agentes conhecem o melhor modelo possível para a economia e a segunda é que os agentes econômicos formam suas expectativas sobre o comportamento do mercado acreditando que todos os outros agentes econômicos utilizarão o mesmo modelo como ponto de partida para as suas projeções (Simonsen, 1989, p. 530).

A teoria das expectativas racionais obteve notável capacidade de explicação em mercados de ativos financeiros. Porém, quando se trata de aplicar seus modelos a problemas dinâmicos da macroeconomia real, temos toda a construção de um modelo de racionalidade extremamente idealizado. Por trás da hipótese realista e atraente de que os agentes econômicos projetam suas variáveis endógenas a partir do comportamento esperado das variáveis exógenas, temos a suposição de que estas expectativas são necessariamente consistentes entre si. O desenvolvimento deste modelo, embora formalmente elegante, leva a contradições, paradoxos e, muitas vezes, a conclusões absurdamente irrealistas (Vercelli, 1992). Um exemplo cômico, citado por Simonsen (1989, p. 531) é o desenvolvimento irônico, feito por Modigliani, a partir dos pressupostos das expectativas racionais, das causas da depressão dos anos trinta. Este desenvolvimento formal chega a conclusão que a crise foi resultado de uma brutal epidemia de preguiça dos trabalhadores!

Não é possível criticar uma teoria econômica apenas pelo seu irrealismo (embora uma teoria deva ser, em princípio, o mais realista possível). Toda teoria pressupõe, necessariamente algum grau de simplificação, afinal, não queremos um mapa do mundo do tamanho do mundo, porém, é necessária uma percepção clara do que se perde com as simplificações impostas pelo modelo. Vercelli (1992, pp.10-11) cita um conjunto de paradoxos observados a partir do desenvolvimento formal sobre as hipóteses das expectativas racionais. Estes paradoxos, segundo a sua perspectiva, devem-se a uma incongruência semântica dos axiomas da teoria das expectativas racionais. A principal inconsistência formal, segundo o autor, deve-se ao fato de que a teoria fundamenta-se na noção de equilíbrio a partir de um ponto de vista estático. A dinâmica desenvolvida a partir desta abordagem tem a invariabilidade da estrutura econômica (distribuição e/ou tecnologia dadas) como um dos elementos fundamentais. Uma incorporação de elementos da teoria dinâmica na teoria econômica tem sido um aspecto importante do trabalho desenvolvido em alguns centros no mundo, especialmente no Santa Fe Institute (SFI). Esta abordagem considera a transformação estrutural (evolução dos paradigmas tecnológicos, evolução das organizações, ciclos longos) como um aspecto inerente à construção da teoria, mudança estrutural que é resultado da ação dos agentes econômicos que tomando decisões o tempo todo alteram o ambiente e põem a incerteza (no sentido de Knight,1972 e Keynes, 1921/1973) no centro do palco.

2.2 Expectativas Racionais e Simulação Computacional

Modelos que incorporem incerteza e transformação estrutural, onde os agentes econômicos sejam menos idealizados e mais empiricamente plausíveis, tendem a ser muito mais complexos e conseqüentemente de solução analítica extremamente difícil ou mesmo impossível. Para Sargent (1993, p.2):

Uma abordagem possível é a formulação (via métodos econométricos) e solução (via simulação numérica) de sistemas de equações diferenciais (ou de equações a diferenças finitas) não lineares. Esta é uma das abordagens mais usadas atualmente para simulação computacional de problemas econômicos complexos (Kydland e Prescott, 1996). Este tipo de abordagem apresenta alguns problemas (Rivero, Storb e Wazlawick, 1998):

A formulação de esquemas evolucionários que mimetizem a dinâmica da transformação estrutural é algo que vem sendo desenvolvido na teoria econômica a partir do trabalho de Nelson & Winter (1982) e de Dosi (1982), a modelagem desta dinâmica é fortemente baseada em abordagens de simulação computacional.

O tratamento de eventos cruciais (Shackle, 1955) necessita da superação da abordagem probabilística para a formulação das estratégias dos agentes (Davidson, 1991). Os agentes categorizam trajetórias do mundo, reconhecem situações. Se a sua capacidade de memória é limitada os agentes não têm como guardar todas as situações do mundo que foram observadas, estes agentes, portanto, ou esquecem parte das situações observadas, ou estabelecem algum processo de categorização para os estados do mundo e associando estados com algum grau de similaridade. Comparar estados do mundo observados com estados categorizados na memória dificilmente produzirá um matching que tenha similaridade total. Trajetórias possíveis também levam algum grau de confiança. Estas expectativas (antecipações) sobre as trajetórias futuras do mundo, inclusive sobre o comportamento de outros agentes, não exploram todas as possibilidades abertas em um determinado ponto da trajetória.

Supor todos estes elementos para superar os problemas abertos pelas abordagens de simulação baseadas nas expectativas racionais leva à necessidade de superar a concepção teórica de racionalidade das expectativas racionais. Precisamos supor, em vez da racionalidade substantiva alguma outra racionalidade que considere as limitações cognitivas dos agentes do mundo real.

2.3 Racionalidade Limitada e Racionalidade Processual

A concepção de racionalidade limitada se deve a Herbert Simon, cujo trabalho sempre esteve estabelecido solidamente em três campos teóricos aparentemente distintos, a Psicologia, a Economia e a Inteligência Artificial. A compreensão de Simon do escopo teórico destas três áreas, sua independência teórica, seu compromisso com problemas concretos e seu trabalho sobre o tema da racionalidade humana levaram-no à discussão dos pressupostos de racionalidade da teoria econômica e à sua formulação da noção de Racionalidade Processual (Procedural Rationality). Neste trabalho se analisará as noções de Racionalidade Limitada (Bounded Rationality) e Racionalidade Processual bem como as suas implicações teóricas para a modelagem e simulação de sistemas econômicos.

Simon propõe a idéia de Racionalidade Limitada em contraste com a idéia de que os agentes maximizam seus objetivos, e que é lugar comum na teoria econômica tradicional. A racionalidade substantiva supõe, para Simon (1981, p.32), que o sistema em questão:

Racionalidade substantiva também não exclui a possibilidade de adaptação do agente econômico às transformações do mundo real. Na citação que fizemos, o processo de adaptação está explícito. O sistema se adapta a um ambiente externo. O aprendizado, não é excluído da visão de Simon sobre a racionalidade substantiva. Neste sentido, a noção de racionalidade limitada proposta por Sargent (1993), se contrapõe à perspectiva de Simon.

Em sua abordagem da racionalidade limitada, Sargent (1993, p.22-23) considera que as "pessoas artificiais" (os agentes artificiais), processam dados e tomam decisões construindo e usando teorias sobre o mundo em que vivem. Comportam-se como os próprios economistas (ou econometristas), os agentes artificiais, portanto, têm seu comportamento determinado pelos mesmos princípios utilizados para modelá-los. Isto é, para avançar na modelagem dos agentes artificiais é necessário defini-los de forma a mimetizar, da maneira mais próxima do real que for possível, o comportamento dos agentes econômicos. Esta é a constatação de Sargent sobre a forma possível de resolver os problemas da inconsistência das expectativas racionais com o comportamento observado dos agentes. Esta concessão à uma perspectiva mais realística sobre o comportamento dos agentes, porém, esbarra em dois problemas fundamentais: A incompatibilidade de um modelo de agentes heterogêneos com a perspectiva do equilíbrio em expectativas racionais, e a complexidade da modelagem dos agentes a partir de uma abordagem dinâmica com fundamentos cognitivos realísticos.

Sargent (1993, p.23) define expectativas racionais como "...an equilibrium concept that at best describes how such a system might eventually behave if the system will ever settle down to a situation in which all of the agents have solved their scientific problems". Este equilíbrio supõe certamente a consistência mútua das percepções e a maximização das funções objetivo de cada agente econômico. Esta visão de equilíbrio é que permite aos economistas que constróem os modelos encontrar soluções analíticas. Esta limitação, porém, leva um modelo de racionalidade limitada de novo à racionalidade substantiva.

Outra dificuldade é que a construção de modelos de agentes econômicos com uma teoria dinâmica com fundamentos cognitivos realísticos esbarra no conhecimento de como estes modelos são construídos pelos agentes, e de como se pode dar uma descrição correta e precisa o suficiente para que este modelo sobre as formas de modelar seja implementável formalmente.

A proposta de Sargent para a racionalidade limitada é, então incluir dois elementos na abordagem dos modelos de agentes econômicos: a) informação incompleta ou imprecisa sobre as variáveis exógenas relevantes; b) capacidade de adaptação ou aprendizado;

Os agentes artificiais não teriam acesso a todas as informações relevantes para a tomada de decisão ótima, o sistema, então funcionaria fora de uma situação de equilíbrio onde os agentes artificiais seriam heterogêneos, tanto na informação que utilizam, quanto nos modelos que usam para fazer suas projeções do comportamento futuro do sistema. A otimização da função utilidade dos agentes artificiais não seria possível devido à informação imprecisa ou incompleta sobre as variáveis exógenas ou sobre o próprio modelo de previsão.

Esta dinâmica fora do equilíbrio, produzida pela heterogeneidade dos agentes artificiais, seria superada pela sua capacidade de se adaptar e aprender o melhor modelo de previsão para a economia. Este aprendizado pode ser modelado por técnicas de inteligência artificial como redes neurais, algoritmos genéticos e sistemas classificadores (Holland, 1996, Goldberg, 1989).

Os componentes da noção de racionalidade limitada de Sargent, estão todos postos na perspectiva de Simon sobre a racionalidade substantiva. Os agentes otimizam uma função objetivo interna (seu ambiente interno) adaptando-se às mudanças no ambiente externo, mesmo na presença de informação imprecisa ou incompleta.

A abordagem de Simon, parte da perspectiva que a modelagem da racionalidade dos agentes (econômicos ou não) deve considerar a complexidade do ambiente onde os agentes estão inseridos, mas não deve reduzi-la a um único postulado psicológico, como a maximização da utilidade em economia (Newel e Simon, 1972, pp. 53-54). Este tipo de abordagem reducionista, na perspectiva dos autores, prece ser mais adequada para o estudo da estrutura do ambiente onde os agentes (pessoas ou animais) estão inseridos do que ao estudo da natureza do comportamento destes organismos. Uma teoria que supere a simples reflexão do ambiente onde os agentes estão inseridos e se torne uma teoria psicológica da racionalidade humana precisa estabelecer claramente onde se posicionar. Para os autores esta teoria "precisa olhar para dentro do sujeito" (Newel e Simon, 1972, pp. 55) a partir de dois aspectos fundamentais: (a) nos limites de sua habilidade para determinar o que é um "comportamento ótimo"; (b) na sua habilidade para executá-lo, se puder determiná-lo.

O foco modifica-se então do acesso à informação incompleta e à capacidade de aprendizado, para uma perspectiva onde o processo de cálculo do comportamento adequado toma uma importância maior. O modelo modifica-se rumo a um maior realismo. O problema deixa de ser "(...) finding the right course of action (substantive rationality) to finding a way of calculate what that course of action is (procedural rationality)" (Simon, 1981, p. 33-34).

O elemento fundamental para esta mudança é o grau de complexidade envolvido no cálculo de soluções ótimas para problemas de maior nível de decisão. Para problemas envolvendo longo prazo, como políticas de investimento, decisões sobre programas de pesquisa e desenvolvimento, políticas de gerenciamento de recursos humanos, por exemplo, a formalização das técnicas da pesquisa operacional, embora possível, "(...) must discard essential facets of real-world situations, and worse yet, must postulate parameters and variables that cannot be measured." (Simon, 1981, p. 36).

O autor aponta então que as barreiras fundamentais para a extensão das técnicas de pesquisa operacional para problemas de nível mais alto de gerenciamento são: incerteza, complexidade computacional e ausência de operacionalidade. Estes três elementos estão associados, na perspectiva de Simon, aos limites da capacidade de cognição e processamento dos agentes. Soluções ótimas para estes problemas estão acima das suas capacidades, portanto, como "What a person cannot do he will not do, no matter how much he wants to do it" (Simon, 1981, p. 36), os agentes devem achar uma forma de calcular, a um custo computacional razoável, as soluções mais próximas do ótimo que for possível. Então, longe da otimização, inalcançável em um tempo e/ou custo razoáveis, os agentes buscariam soluções satisfatórias (satisficing) para os problemas.

A idéia de satisficing não exclui as dificuldades computacionais para encontrar soluções para problemas econômicos. Simon (1981, p. 43) inclui como dois aspectos mais difíceis de tratar, mesmo com soluções sub-ótimas: a incerteza em relação a eventos externos, e, a existência de expectativas mútuas. Incerteza está associada a uma série de fontes e de problemas que vão desde presença de imprecisão na informação disponível para o agente econômico até a existência de eventos que alteram fundamentalmente a estrutura do ambiente onde o agente econômico toma decisões. O segundo elemento é a existência de mútuas expectativas. Estas expectativas estão associadas com a construção, pelos agentes econômicos, de algum modelo plausível para a antecipação da trajetória futura do ambiente. O uso de modelos de previsão pelos agentes que considere o comportamento de outros agentes leva a um paradoxo de auto-referencialidade. A superação deste paradoxo na economia real passa, para Simon (1981, p. 46) pela compreensão de que a racionalidade dos agentes é limitada e é isto que faz com que as instituições existam e funcionem.

A abordagem de Sargent para a racionalidade limitada, como vimos, não parece superar os elementos fundamentais da definição de Simon sobre racionalidade substantiva. No entanto, ao assumir a possibilidade de limites no acesso à informação, e a heterogeneidade dos modelos dos agentes econômicos, Sargent abre espaço para a colocação da incerteza como um aspecto fundamental do comportamento e da formação das expectativas dos agentes (Minsky, 1996). Modelar o comportamento dos agentes de uma forma mais plausível, portanto, impõe supor e tratar a presença da incerteza no ambiente onde as decisões são tomadas de maneira descentralizada e a modelagem de agentes com capacidades cognitivas e computacionais limitadas. O ponto de partida para este modelo de agente é a racionalidade processual de Simon.