O uso de ferramentas computacionais para resolução de equações diferenciais ordinárias aplicadas a inflação e desemprego

Abstract

Este trabalho tem como objetivo explorar o uso de ferramentas computacionais para resolução de equações diferenciais ordinárias (EDO’s) e aplicar tais ferramentas em uma modelagem para os índices de inflação e desemprego da economia Brasileira. Para isto, foram desenvolvidos códigos em Python para resolver EDO’s de forma analítica e de forma numérica, usando os pacotes Sympy e Numpy, respectivamente. Com os códigos testados e aplicados em sistemas de equações diferenciais, foi possível implementar computacionalmente o modelo da Curva de Phillips, utilizando dados brasileiros para simular cenários de evolução temporal da inflação e do desemprego. Dessa forma, com os resultados das simulações percebeu-se que pequenas variações nos parâmetros do modelo da Curva de Phillips, resultam em grandes impactos no perfil das soluções. Além disso, os pacotes do Python mostraram-se adequados para serem aplicados na obtenção de soluções de EDO’s.

This work aims to explore the use of computational tools, for the resolution of community differences (ODE) and to apply such tools in a modeling for the rates of inflation and unemployment of the Brazilian economy. For this, they were coded in Python to solve ODEs analytically and numerically, using the Sympy and Numpy packages, respectively. With the codes tested and applied in systems of differential differences, it was possible to computationally implement the Phillips Curve model, using Brazilian data to simulate scenarios of temporal evolution of coexistence and unemployment. Thus, with the results of the simulations, it can be seen that small variations in the model parameters result in large impacts on the profile of the solutions. Furthermore, the Python packages were suitable to be applied in the delivery of ODE's solutions.