Mais Sobre IS-LM

Paul Krugman defende o modelo pela sua simplicidade (vale a pena ler o artigo do Krugman citado por ele neste seu post), apesar de não ter microfundamentos sólidos (na verdade, a LM tem). Greg Mankiw também toma partido do IS-LM, mas porque provê a base para entender a economia de modelos mais sofisticados (leia-se DSGE). É bem verdade que, para entender a atuação de Bancos Centrais, a LM é dispensável e substituida pela RPM (regra de política monetária), como neste artigo de David Romer.

Toda esta discussão reflete o famoso trade-off em ciência entre simplicidade e completude. Modelos mais simples (no caso, IS-LM) capturam poucos elementos e relações da realidade complexa, mas são mais fáceis de entender e de gerar proposições úteis. Modelos mais completos (no caso, DSGE), podem estabelecer mais relações entre variáveis relevantes, mas às custas de maior dificuldade de interpretação (em modelos dinâmicos mais complicados de expectativas racionais, a melhor chance do pesquisador é com simulações e interpretações baseadas em funções impulso resposta) e nem sempre melhor aderência empírica. Este trade-off aparece também em física, onde convivem o modelo simples (clássica - Newton), que gera interpretações e mais proposições úteis, e o modelo sofisticado (relatividade - Einstein), que é mais preciso porém muitas vezes desnecessariamente complicado. Qual dos dois é melhor, o mais simples ou o mais completo? Isto depende do problema em questão e, obviamente, das preferências do pesquisador.