Covid-19. Modelos financeiros são uma melhor alternativa ao “R”

O “R” não é o melhor indicador para medir o risco e o estado da pandemia de covid-19. Uma abordagem baseada em modelos utilizados nos mercados financeiros é a escolha mais adequada.

O indicador mais importante sobre o estado da pandemia é o “R”. Também conhecido como taxa de reprodução, é o número médio de pessoas para as quais uma pessoa infetada transmitirá o vírus. O número R orienta as decisões do governo e, sem dúvida, é uma forma muito intuitiva de medir o estado da pandemia.

No entanto, o número R tem recebido muitas críticas porque é uma média, o que significa que ignora informações úteis sobre os indivíduos e, portanto, não tem em conta a incerteza. Isso inclui o facto de que há uma variação considerável no tempo de incubação do vírus e um grande número de pessoas infetadas, mas assintomáticas, que são difíceis de detetar, além de pacientes que infetam muito mais pessoas do que a média.

Para estimar melhor a ameaça do vírus às nossas populações, os governos devem olhar para os modelos estatísticos usados para os mercados financeiros. A saúde pública compartilha uma característica importante com os mercados financeiros: ambos são compostos por muitas partes interativas que podem ser expostas a choques raros e generalizados, com consequências potencialmente críticas que podem espalhar-se além fronteiras.

A crise financeira global de 2007-09 foi, em muitos aspetos, o equivalente financeiro de uma pandemia. Tudo começou quando uma bolha imobiliária estourou nos EUA e rapidamente espalhou-se internacionalmente por meio do complexo sistema que existia para negociar dívida hipotecária entre instituições financeiras. Isso levou a tudo, desde colapsos bancários a inadimplências da dívida nacional.

Para tentar evitar que tal catástrofe aconteça novamente, o sistema financeiro global desenvolveu um sistema regulatório para testes de stresse de bancos e carteiras de investimentos de grandes empresas. Esses testes avaliam a fragilidade dos bancos e carteiras de investimento e melhoram a sua imunidade a choques, fazendo perguntas como, “quanto eles poderiam perder com um evento raro?” e “quão grave esse choque deve ser antes que o banco entre em colapso?”.

Esses testes contam com modelos de risco preditivo financeiro. Esta técnica não se concentra no que se espera que aconteça a seguir, mas sim na probabilidade de eventos raros como os que precipitaram a crise de 2007-09.

Essa modelagem também é usada para observar o risco de queda do que pode acontecer com a macroeconomia, que é outro ambiente altamente incerto. Por exemplo, quanto PIB será perdido se um raro choque negativo atingir os mercados financeiros. Técnicas semelhantes podem ser usadas para melhorar as nossas previsões sobre a covid-19.