Modelo de escolha discreta aplicado ao perfil de aprendizado das firmas: uma abordagem neo-schumpeteriana

Abstract

O objetivo da presente dissertação é criar um modelo que simula o comportamento estratégico das firmas. Esses agentes econômicos buscam adaptativamente a melhor combinação dos tipos de aprendizados, em um ambiente que coevolui com suas escolhas ao longo do tempo. Para isso, foi implementado um modelo computacional baseado em agentes de escolhas discretas que descreve a trajetória do comportamento privado das firmas em um ambiente altamente competitivo que interagem por meio de uma rede. O modelo proposto contempla as principais características da teoria evolucionária Neo-schumpeteriana, tais como: a racionalidade limitada; agentes heterogêneos e as firmas como autônomas além de atribuir também a heterogeneidade entre os tipos de aprendizados. Os resultados obtidos da calibração dos parâmetros desse modelo permitiu estimar o valor do coeficiente de externalidade do setor de transformação e estimar o grau de incerteza procedural do setor.<br>

Abstract : The aim of the present dissertation is to create a model that simulates the strategical behavior of the firms. These economic agents adaptively look for better types of learning combinations over time, inserted in an environment that co-evolves with their choices along time. For such accomplishment, it was implemented a computational model based on agents with discreet choices, which describes the trajectory of the companies private behavior in a highly competitive environment, interacting between each other through a network. The proposed model contemplates the Neo-Schumpeterian evolutionary approach main technical features, such as the restricted rationality, the heterogeneous agents, the self-organizing firms and also explores the diversity between the learning types of innovation. The results obtained by the model s parameters calibration allowed an estimative for the transformation sector s externality coefficient and for its procedural uncertainty degree.