O campo de estudo de Sistemas Complexos parte de uma série de conceitos fundamentais como Emergência, auto-organização e retroalimentação. O poder explicativo dessa modelagem vem revolucionando muitas áreas do conhecimento, como é o caso da Ciência Econômica. A partir da utilização do Modelo Fitness, esta dissertação se propõe a compreender a dinâmica do comércio interestadual brasileiro, explorando a conectividade das Unidades Federativas (UF) do Brasil. Até meados da década de 1970, a Economia Brasileira caracterizava-se como pouco integrada, mas uma série de políticas de desenvolvimento econômico contribuiu, gradualmente, para a construção de um Brasil com conectividade comercial total. Atualmente, a rede de comércio interestadual brasileira é um grafo completo. Entretanto, concentração de renda e industrial em certas localidades influencia a dinâmica de compra e venda entre as UF gerando clusters. Esta pesquisa estuda a relação entre a topologia da Balança Comercial Interestadual Brasileira (BCIB) e o PIB das UF, como sinalização desta dinâmica. Para tal, avaliamos três métricas topológicas para a rede: a distribuição acumulada de grau (P > k), o grau médio do vizinho próximo (Knni) e o coeficiente de cluster (Ci). Essas métricas são calculadas para os dados de comércio doméstico observados no ano de 2017 e, em paralelo, é construída uma modelagem preditiva destas mesmas três métricas em função de um valor fitness, atribuído intrinsecamente a cada vértice-UF (o PIB das UF). Os resultados da pesquisa apontam que a modelagem tem um poder explicativo parcial quanto à dinâmica de compra e venda entre os Estados e o Distrito Federal. Os valores esperados previstos pela modelagem são majoritamente subestimados quando comparados com os valores observados, entretanto, o formato das funções são similares para as duas categorias avaliadas. Além disso, alguns dos resultados para o caso do Brasil mostraram-se similares aos resultados para o caso da rede de Comércio Internacional estudo realizado por Garlashelli e Loffredo (2005). Ambas redes apresentam propriedades similares de dissassortatividade e hierarquia.

The field of study of Complex Systems is based on a series of fundamental concepts such as Emergency, self-organization and feedback loop. The explanatory power of this modeling has revolutionized many areas of knowledge, such as Economic Science. Using the Network Fitness Model, this thesis proposes to understand the dynamics of Brazilian interstate commerce, exploring the connectivity of the Federal Units (FU) of Brazil. Before the 70s, the Brazilian Economy characterized as poorly integrated, but a series of economic development policies gradually contributed to the construction of a Brazil with full trade connectivity. Today, the Brazilian Interstate Trade Network is a complete graph. However, concentration of income and industry in certain localities influences the buying and selling dynamics between Fus generating clusters. This research studies the relationship between the topology of the Brazilian Interstate Trade Balance (BITB) and the UFs GDP, as a signalling of this dynamic. To this end, we evaluate three topological metrics for the network: the cumulative degree distribution (P > k), the average neighbour degree (Knni) and the cluster coefficient (Ci). These metrics are calculated for observed domestic trade data in the year 2017, and in parallel, predictive modeling of these same three metrics is built as a function of a fitness value, intrinsically assigned to each vertex-FU (the FUs GDP). The research results point out that the modeling has a partial explanatory power regarding the buying and selling dynamics between the States and Federal District. The expected values predicted by the modeling are mostly underestimated when compared to the observed values, however, the shape of the functions are similar for the two categories evaluated. Furthermore, some results for the Brazilian case were similar to the results for the World Trade Web case a paper by Garlashelli e Loffredo (2005). Both networks present similar dissassortativity and hierarchy properties.