O clássico Equilíbrio Econômico nunca foi realidade, especialmente após as primeiras crises dos mercados financeiros. Hoje se sabe que as economias estão longe da situação de equilíbrio, sendo vistas mais como um processo em construção do que um estado estático propriamente dito. Se assemelham a um sistema estocástico, e não determinístico como um dia se pensou. O Brasil é um país jovem, e seus sistemas econômico e político ainda estão em formação. Tendo em vista todas as mudanças e crises que o país tem sofrido em sua história recente, este estudo busca uma forma alternativa para que tais eventos possam ser detectados e, principalmente, de certa forma antecipados, para que as providências cabíveis possam ser tomadas a tempo de se evitar grandes perdas financeiras. Para tal, as medidas de Complexidade de SDL e LMC são aplicadas às séries do câmbio dolar-real, Ibovespa e CDS Brasil e avaliadas durante eventos de crises. Detectados os principais eventos de cada série, "volta-se no tempo", ao início da crise, e avalia-se, dada a informação disponível naquele momento, a possibilidade de se detectar a crise em seus primeiros estágios. Ao fim, conclui-se que as Medidas de Complexidade LMC e SDL são robustas na detecção de aumentos de volatilidade nos dados de séries financeiras. Assim sendo, apresentam grande potencial como indicadores precoces de crises financeiras. Para tal, não são necessários cálculos extensivos, nem grandes históricos de dados; e também não são necessárias hipóteses sobre a distribuição de probabilidades destes dados. Acredita-se que este seja o primeiro passo em direção à construção de um monitor de crises em tempo real.

The classical Economic Equilibrium has never been a reality, especially after the first financial markets crisis events. It is known nowadays that economies are far from their Equilibrium, they are seen more as a process under construction, not a static state; a stochastic instead of deterministic process, as it was thought before. Brazil is a young country, hence its economic and political systems are still maturing. In light of all the changes and crises it has been suffering in the recent history, this research seeks for an alternative mechanism to detect and anticipate these crisis events, in order to avoid massive financial losses. To this end, the LMC and SDL Complexity Measures are applied to the Dollar-Real exchange rates, Ibovespa and Brazilian CDS time series during crisis events. After detecting the main events, the idea is to "turn back in time", to the events' inception, and analyse if, given the limited amount of information on that time, the crises could be detected on their early stages. Finally, this research concludes that both LMC and SDL Complexity Measures are robust in detecting volatility increases on the financial series, revealing good potential as crises early warning. However, no extensive calculus, large samples, or strong assumptions about the data probability distributions are needed to this aim. Therefore, these results represent the very first step towards a crises real time monitor.