Clive Granger: O homem que quebrou a econometria para consertá-la

Em 1974, Clive Granger e Paul Newbold publicaram um resultado que deveria ter sido humilhante para a sua profissão. Aplicados ao tipo de dados com que os economistas realmente trabalham, os métodos de regressão padrão que todos usavam podiam relatar relações fortes e estatisticamente convincentes entre variáveis que não tinham qualquer relação. Como o comité do Nobel diria mais tarde, as abordagens convencionais "podiam produzir resultados totalmente enganosos quando aplicadas à análise de dados não estacionários". Uma grande parte da economia publicada estava, na verdade, a medir nada.

O menino que o professor descartou

Clive William John Granger nasceu em Swansea a 4 de setembro de 1934, numa família que se mudou frequentemente durante a sua infância. Um professor da escola primária deu um veredito desencorajador sobre as suas perspetivas — o tipo de julgamento que geralmente encerra o assunto. Não foi o caso: encorajado pelo pai e por amigos, ele foi para a universidade de qualquer maneira.

Estudou matemática na Universidade de Nottingham, licenciando-se em 1955, e permaneceu para o doutoramento sob a orientação de Harry Pitt. A sua tese, concluída em 1959, intitulava-se "Testing for Non-stationarity" (Testes para não estacionariedade), e a escolha do tema foi estratégica em vez de acidental. A análise de séries temporais era uma área que ele achava que precisava de desenvolvimento, e entrou nela deliberadamente. Ele tinha garantido um cargo de professor assistente em Nottingham aos vinte e três anos.

Princeton e o desvio espectral

Um ano de pós-doutoramento em Princeton de 1959 a 1960 colocou-o ao lado de John Tukey, um dos grandes estatísticos do século XX, trabalhando em análise espectral — a decomposição de um sinal nas suas frequências componentes. É um conjunto de ferramentas de engenheiro e não de economista, e a sua importação para a economia é um bom exemplo precoce do que Granger habitualmente fazia: pegar numa técnica de um campo com melhor matemática e apontá-la a dados económicos.

Regressou a Nottingham, onde passou mais de duas décadas como professor de estatística aplicada e econometria, antes de se mudar para a Universidade da Califórnia, San Diego, onde permaneceria durante três décadas e colaboraria com Robert Engle.

Causalidade de Granger

O seu artigo de 1969 na Econometrica deu ao campo a ideia que ainda hoje carrega o seu nome. A questão que aborda é antiga e escorregadia: o que significa dizer que uma variável económica impulsiona outra? A resposta de Granger foi operacional em vez de filosófica. Se conhecer o passado da série X melhora a sua previsão da série Y para além do que o passado da própria Y já lhe diz, então diz-se que X causa Y no sentido de Granger. É uma definição construída inteiramente a partir de conteúdo preditivo, e a sua virtude é que pode ser realmente testada contra dados em vez de ser objeto de debate.

O problema da regressão espúria

O artigo de 1974 com Paul Newbold foi a demolição. As séries económicas — preços, produção, oferta monetária — normalmente apresentam tendências. São não estacionárias: as suas propriedades estatísticas mudam ao longo do tempo. Introduza duas séries desse tipo numa regressão convencional e a maquinaria anunciará frequentemente uma relação forte onde nenhuma existe, porque ambas estão à deriva e o teste não foi construído para distinguir a deriva da dependência. Granger, na frase do obituário, "descobriu o fenómeno da regressão espúria", e ao fazê-lo lançou dúvidas sobre um grande corpo de trabalho empírico existente.

Muitas carreiras foram construídas sobre esse tipo de resultado destrutivo. A distinção de Granger é que ele não parou por aí.

Cointegração

A resposta construtiva chegou em 1987, num artigo da Econometrica escrito com Robert Engle. A ideia é que duas séries não estacionárias podem, contudo, estar ligadas uma à outra, errando individualmente mas nunca se afastando muito — partilhando uma tendência comum, de modo que alguma combinação delas seja estável. Granger chamou a essas séries cointegradas, e o artigo forneceu a maquinaria para testar a condição e modelar a relação adequadamente quando ela se verifica.

Isto resolveu o problema que o artigo de 1974 tinha criado. Onde antes a escolha tinha sido entre um método que mentia e nenhum método de todo, os economistas podiam agora distinguir uma relação genuína a longo prazo de uma coincidência de tendências. Verificou-se que se aplicava muito além das finanças: Granger demonstrou a sua relevância para os preços das mercadorias, taxas de juro, procura de eletricidade, desflorestação, cheias de rios e manchas solares.

Em 2003, ele e Engle partilharam o Prémio do Banco da Suécia em Ciências Económicas em memória de Alfred Nobel, em reconhecimento das suas contribuições para a análise de dados de séries temporais; a sua metade foi atribuída especificamente "por métodos de análise de séries temporais económicas com tendências comuns (cointegração)". Foi feito cavaleiro em 2005. Nottingham estabeleceu o Granger Centre for Time Series Econometrics em 2006. Morreu em San Diego a 27 de maio de 2009, aos setenta e quatro anos, deixando a sua esposa Patricia e dois filhos.

Porque é que Clive é chamado de génio

A faculdade particular aqui é fácil de expressar e rara de encontrar: Granger notou que um procedimento universalmente confiável estava quebrado, e depois construiu a coisa que o consertou. Qualquer das metades por si só constituiria uma carreira substancial. Detetar a regressão espúria exigia a suspeita de um matemático de um resultado que todos os outros achavam confortável — a vontade de perguntar se um teste que continua a devolver resultados significativos está a detetar a verdade ou a fabricá-la. Construir a cointegração exigia o temperamento oposto: trabalho construtivo paciente, treze anos depois, sobre o problema específico que a sua própria crítica tinha exposto. Muito poucas pessoas que quebram um campo ficam para o reparar.

Há também a questão do que ele escolheu trabalhar. Aos vinte e três anos, ele escolheu a análise de séries temporais porque julgou o campo subdesenvolvido, e passou cinquenta anos a importar ferramentas de disciplinas mais bem equipadas — os métodos espectrais de Tukey entre elas — para uma área com dados desarrumados e matemática fraca. Essa é uma inteligência estratégica sobre onde o esforço pagará, o que não é o mesmo que um brilhantismo bruto e é indiscutivelmente mais raro.

O contra-argumento é real e Granger fez a maior parte dele ele próprio. Nas suas memórias do Nobel, ele descreveu-se a si mesmo como "naturalmente sortudo", com um dom para encontrar informações úteis — não o autorretrato de um homem que pensava que era um génio. A palavra não aparece nas citações; o diretor do centro que leva o seu nome recorreu a "enorme talento" e "generosidade de espírito", que é um elogio de um tipo diferente. Cada um dos seus resultados de assinatura é partilhado: regressão espúria com Newbold, cointegração com Engle, o próprio Nobel dividido pelo meio. E as suas contribuições são metodológicas. Granger não produziu uma teoria de como as economias funcionam; ele produziu instrumentos para descobrir, o que significa que a sua influência é enorme mas inteiramente mediada pelas pessoas que os usaram bem ou mal.

Legado

As ferramentas de Granger estão agora tão integradas na economia empírica que usá-las é irrelevante, o que é a forma mais forte de influência disponível para um metodologista. A cointegração e a modelação de correção de erros são equipamento padrão para qualquer pessoa que estude taxas de juro, taxas de câmbio ou consumo; os testes de causalidade de Granger aparecem em campos muito distantes da economia, incluindo neurociência e ciência climática. Ele também deixou à disciplina uma lição permanente de higiene intelectual: que um procedimento estatístico que devolve respostas confiantes não devolve, por isso, respostas corretas, e que o ónus recai sobre o investigador para saber qual é qual. O Granger Centre de Nottingham leva o nome de um homem que um professor de escola uma vez julgou pouco provável que viesse a ser algo importante.