Resumo. Neste trabalho propomos uma generalização do modelo de crescimento econômico de Solow, com a introdução de efeitos de memória do tipo lei de potência, através da derivada fracionária de Caputo de ordem não-inteira α > 0. Através de simulações numéricas, utilizando um método híbrido e um método preditor-corretor PECE para equações diferenciais fracionárias, mostramos que: para 0 < α < 1, o efeito memória faz com que o capital per capita dado pelo modelo modificado convirja para seu estado estácionário com uma velocidade menor do que o modelo de Solow tradicional (α = 1); já para α > 1, sua introdução implica em uma convergência mais rápida. Como o modelo de Solow tradicional costuma superestimar a velocidade de convergência de uma economia para seu estado estacionário, quando comparado com dados empíricos, os resultados obtidos aqui sugerem que o modelo de Solow com efeitos de memória, considerando 0 < α < 1, poderia ser utilizado para melhor explicar e descrever as velocidades de convergência observadas na realidade.Palavras-chave. Modelagem Matemática, Modelo de Solow, Efeitos de Memória, Cálculo Fracionário, Derivada de Caputo, Métodos Numéricos.
IntroduçãoRecentemente o conceito de derivadas de ordem não-inteira tem sido aplicado em modelos econômicos de crescimento natural [10,12], modelos logísticos [4, 13] e em definições alternativas de elasticidade [11], de forma a generalizá-los no sentido de incorporarem efeitos de memória. Tais efeitos de memória capturam o fato de que o valor das variáveis de um sistema dinâmico em um dado instante do tempo também depende do valor destas variáveis em instantes anteriores. Para tanto, a definição de derivada fracionária de Caputo tem sido utilizada para modelar processos com memória de longo prazo seguindo uma lei de potência [2,10].Seguindo esta linha, neste trabalho propomos a introdução deste tipo de memória no modelo de crescimento econômico de Solow [1,7,8], utilizando a derivada fracionária de Caputo. Uma característica do modelo de Solow tradicional, sem memória,é que ele costuma apresentar velocidades de convergência ao estado estacionário do capital per capita maiores do que os observados empiricamente [1]. Sendo assim, iremos ilustrar numericamente o comportamento dinâmico deste modelo com memória, utilizando um método 1