A queda nos preços do petróleo desde 2014, provocou uma autêntica turbulência na economia a nível internacional. O custo do barril por volta dos 40 dólares causou um importante impacto também nas empresas que cotizam na bolsa, que Bloomberg calculou em 7,4 bilhões de dólares. É que há dois anos, o também conhecido como “ouro negro” viu como seu preço se reduzia até cair 70%, de acordo com El Confidencial.

No futuro, o ideal seria contar com modelos que simulassem as flutuações do custo do barril de petróleo. Só assim, poderíamos nos precaver diante de inesperadas mudanças, que possam ter consequências imprevisíveis sobre a economia. Nesse sentido, um trabalho da Gulf University for Science and Technology e da Plymouth University pode ajudar a melhorar essas previsões. Os pesquisadores destas instituições acadêmicas desenvolveram alguns sistemas combinados de estatística complexa e algoritmos, para calcular o preço do petróleo bruto desde janeiro de 1986 até janeiro de 2012.

Graças à matemática avançada, os cientistas viram que o programa criado era capaz de realizar uma estimativa dos custos do petróleo nos anos seguintes com bastante acerto. Seus algoritmos eram mais eficazes que outras redes neuronais artificiais e que o sistema ARIMA, portanto no futuro poderia ser utilizado para analisar as flutuações nos preços do barril do ouro negro.

De acordo com o Dr. Ahmed El-Masry, professor associado de gestão financeira da Plymouth University, “o custo do petróleo afeta a pessoas do mundo todo, quer vivam em países importadores ou exportadores de petróleo bruto. E as flutuações recentes provocaram uma grande incerteza econômica, que continuará se o consumo e a demanda aumentam. Se os políticos e economistas contassem com uma ferramenta que pudesse prever de forma exata os custos do futuro, seria possível planejar melhor ao mesmo tempo em que os consumidores poderiam ter uma ideia sobre o impacto da subida ou queda dos preços”.

Estes sistemas artificiais, baseados na matemática, foram empregados também para prever parâmetros tão curiosos e diferentes como as taxas de evaporação dos lagos na Turquia ou os preços do intercâmbio. Seu modelo de funcionamento lembra muito ao de um organismo vivo, já que o algoritmo se baseia em uma estrutura em árvore que aprende e se adapta em função do tamanho, da forma ou da composição. Também se beneficia de um simples “genoma” para manter e transmitir a informação genética em um fenotipo complexo que explora o ambiente e se adapta a ele. Um design que poderia servir no futuro para reduzir a incerteza econômica ao prever de maneira eficaz as flutuações do ouro negro.

Imagens | Eric Kounce (Wikimedia), Divulgação Petrobras / ABr – Agência Brasil (Wikimedia)