Un'analisi del ciclo italiano:
trasmissione internazionale e
sincronizzazione a livello europeo
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Outline:
1. la trasmissione internazionale degli shocks importanza
della sincronizzazione dei cicli in un europei è importante
2. Metodologie di analisi del ciclo
- analisi dei punti di svolta
- analisi ciclo/trend
- analisi multivariata
3. Risultati empirici relativi agli effetti della trasmissione
internazionale del ciclo sull’economia italiana e alla
sincronizzazione con i paesi dell’EU
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Trasmissione internazionale del ciclo
avviene tramite:
- il commercio internazionale (+/?)
- domanda interna (+)
-investimenti diretti esteri (+/-)
-mercato dei capitali (?)
-effetti indotti da politiche economiche (?)
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Trasmissione internazionale
Timing e Magnitudo degli impulsi.
Timing: quanto tempo è necessario affinché impulsi
provenienti da altri paesi si trasmettano all’interno
della nostra economia.
Problema: nel caso di una espansione
(recessione) negli USA quanto tempo è necessario
affinché i primi impulsi si manifestino in Italia
Magnitudo: segno e/o intensità degli effetti.
Problema: quale è il grado di concordanza
ciclica tra economia USA e economia Italiana?
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Aspetti della trasmissione
internazionale del ciclo
conoscere la magnitudo e il timing delle risposte a impulsi
provenienti dall’estero può aiutare il policy-maker a scegliere
tra i vari strumenti di politica economica in modo ottimale
(optimal policy mix) e a condurre politiche anticicliche.
Aspetti della Sincronizzazione dei cicli
-coordinamento delle politiche economiche (i.e. politiche fiscali
coordinate e politica monetarie comuni) ( Patto di Stabilità +
politica monetaria comune)
-istituzioni sovranazionali (FMI)
- integrazione economica (Free trade areas, diffusione tecnologica,
etc.)
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Aspetti della Sincronizzazione dei cicli
Integrazione economica e Sincronizzazione dei cicli, due
posizioni teoriche:
• Frenkel & Rose (1998) integrazione economica favorisce la
sincronizzazione
•Krugman (1995)
integrazione economica favorisce la specializzazione
secondo la dotazione fattoriale delle singole economie,
quindi riduzione della sincronizzazione
Sincronizzazione dei cicli: importanza
nelle aree valutarie (EMU)
La teoria delle Aree Valutarie Ottimali (Mundell, 1961) afferma
che se esistono divergenze nei cicli dei paesi membri dell’area
valutaria, i benefici (microeconomici) dell’adozione di una
moneta comune sono inferiori ai costi (macroeconomici) della
perdita di sovranità monetaria.
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Sincronizzazione dei Cicli e OCA.
•La teoria delle OCA afferma che un’area valutaria tra due o più paesi è
tanto più desiderabile ed efficiente se è in grado di “assorbire” in breve
tempo shocks di natura diversa (comuni o idiosincratici).
ciò richiede che:
• mercato del lavoro sia non rigido
• i prezzi siano flessibili
• esistano stabilizzatori automatici (spesa pubblica, tassazione,
trasferimenti) che operano a livello sovranazionale.
sinteticamente questi requisiti possono essere misurati da indici di
sincronia tra cicli economici.
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Sincronizzazione dei Cicli e politica
monetaria in una Unione Monetaria.
In una Unione Monetaria la sincronizzazione dei cicli
può essere rilevante per misurare se la politica
monetaria comune è credibile o subottimale.
- se la banca centrale dell’unione monetaria ha come target un il
mantenimento di una “bassa inflazione”, l’obiettivo è più credibile in
presenza di cicli coordinati
- gli effetti asimmetrici di una politica monetaria espansiva (taglio dei tassi)
su un gruppo di paesi che hanno andamenti ciclici divergenti possono essere
vanificati in un’Area Valutaria.
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Andamento tassi di interesse e tassi di
crescita per alcuni paesi EU
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
2001a00
2002a00
2003a00
grow th Germany
MinisteroGDP
dell’Economia
e delle Finanze
M.GDP
Cacciotti,
B. Cerciello
GDP grow th France
grow th Italy
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ECB short term interest rate on deposit
GDP grow th EU15
2004a00
GDP grow th Spain
GDP grow th UK
Sincronizzazione dei cicli: importanza
per la ECB. Quali politiche?
6.0%
5.0%
4.0%
Growth rates
eurozone12
Germany
Ireland
3.0%
2.0%
1.0%
0.0%
2001a00
2002a00
2003a00
2004a00
ECB interest Rate
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Trasmissione internazionale del ciclo:
Principali temi della ricerca
•Analisi ciclo economico italiano
•Confronto tra il ciclo italiano, USA e maggiori paesi
dell’unione europea
•Simmetria/asimmetria nella trasmissione degli shock
“recessivi” ed “espansivi” negli USA.
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La definizione del ciclo economico
“Il ciclo economico è rappresentato dalle fluttuazioni della
serie, rappresentante l’attività economica di un paese, che
presentano uno specifico range di periodicità, in particolare è
la componente ciclica di durata non inferiore a 6 trimestri e
non superiore ai 32trimestri” da Burns e Mitchell (1946).
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Quale serie scegliere come
rappresentativa dell’attività economica?
•Prodotto Interno Lordo
Variabile più rappresentativa dell’attività economica
di un paese, ma:
• variabile trimestrale, rilasciata con circa
due mesi di ritardo
• soggetto a continue revisioni
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•Indice di Produzione Industriale
Variabile mensile, altamente correlato con il Prodotto
Interno Lordo, ma:
• è molto volatile
• non tiene conto del settore dei servizi
•Indicatore coincidente
Indicatore ottenuto aggregando serie ad alta frequenza,
di natura sia qualitative che quantitative.
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
1060
120
115
1040
1020
1000
110
980
105
960
940
100
920
95
90
900
880
860
85
2003.01.00
2002.04.00
2002.03.00
2002.02.00
2002.01.00
2001.04.00
2001.03.00
2001.02.00
2001.01.00
2000.04.00
2000.03.00
2000.02.00
2000.01.00
1999.04.00
1999.03.00
1999.02.00
1999.01.00
1998.04.00
1998.03.00
1998.02.00
1998.01.00
1997.04.00
1997.03.00
1997.02.00
1997.01.00
1996.04.00
1996.03.00
1996.02.00
1996.01.00
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Prodotto Interno Lordo
Indicatore coincidente Isae
Indice di produzione industriale
Le misure del ciclo economico
L’approccio classico:
guarda il livello delle serie economica scelta come rappresentante
dell’economia di un paese.
Si basa su alcune definizioni fondamentali:
Fase definite come periodo di crescita (Espansione) o decrescita monotona
(Recessioni) nel livello dell’attività economica.
Punto di svolta, definito come punto di separazione tra fasi di diversa natura.
Formalmente è un massimo o minimo locale in un intorno simmetrico della
serie.
Ciclo unione di due fasi consecutive (necessariamente di diversa natura).
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Ogni fase è caratterizzata da:
 Ampiezza l’intensità
fluttuazione
o
profondità
della
 Durata il periodo di tempo che intercorre tra
l’inizio e la fine della fase
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Ampiezza
Durata del ciclo (numero di mesi o anni)
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Come determinare i punti di svolta?
• l’algoritmo
di Bry-Boschan (1971) per serie mensili
• versione trimestrali proposta da Hardin e Pagan (1999).
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L’algoritmo di Bry-Boschan (1971)
Step 1.
- Individuazione, eliminazione e sostituzione dei probabili valori estremi.
Step 2.
- Approssimazione della serie mediante media mobile centrata a dodici mesi
(MA(±6));
- Determinazione dei punti turning points su una finestra di ±5 mesi.
- Criterio di alternanza dei punti di svolta.
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Step 3.
- Rideterminazione dei Turning Points dello Step 2 su una Curva di
Spencer (Weighted MA(±7))….calcolo nuovi Turning Points su un
intervallo di ±5 mesi
- Criterio di alternanza dei Turning points
- Criterio di minima durata del ciclo ( ≥15 mesi)
- Criterio di eliminazione dei crossovers ( eliminazione sovrapposizioni di
turns)
-Eliminazione turning points spuri ( ≤6 mesi dagli estremi della serie)
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Step 4
-Rideterminazione dei Turning Points dello Step 3 su una MCD (MA(±7)
- Appicazione dei Criteri
Step 5
-Turning points finali….mediante rideterminazione dei Turning points dello Step 4
sulla serie originaria (IPI) e calcolo Max/Min locali su intervallo ±4 mesi.
-Applicazione dei Criteri.
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Elementi di soggettività dell’approccio
classico
– definizione degli algoritmi di estrazione dei punti di svolta (BryBoschan, 1971, e Hardin-Pagan, 2002)
– Ampiezza finestre di calcolo del massimo e minimo locale
– Imposizione (o meno) di vincoli per la durata minima delle fasi
– Regola di eliminazione in caso di minimi (massimi) adiacenti
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Approccio ciclo-trend
Si basa sull’assunzione che una serie seasonally
adjusted può essere scomposta in un trend più una
componente ciclica.
I metodi di detrendizzazione più utilizzati sono:
• Filtro di Hodrick-Prescott (1980)
• Filtro di Baxter-King (1995)
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Il filtro HP
•Filtro Hodrick-Prescott (HPF), risultato di un problema di
minimizzazione. Si basa sull’assunzione che una serie seasonally
adjusted è la somma di una componente di crescita più una
componente ciclica.
ove
yt  ct  gt
t  1.......T.
a) ct  IN (0, 2 c ,t )
b) 2 gt   t  IN (0, g2,t )
c) la componente ciclica e quella di crescita sono fra loro indipendenti.
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Le ipotesi su cui si basa il filtro sono le seguenti:
•La deviazione della serie dalla componente di crescita converge a zero nel
lungo periodo.
•Il trend, rispetto alla componente ciclica, varia nel tempo in maniera
smooth (si considera come misura dello smoothness della componente ddi
crescita la somma dei quadrati delle sue differenze seconde)
T
T
  g  (1  L)
2
t 1
t
t 1
T
2
g t   [( g t  g t 1 )  ( g t 1  g t  2 )]
t 1
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2
Problema di minimizzazione vincolata:
min  g

T
t t 1
T
 T
2
2
L   ct    [( g t  g t 1 )  ( g t 1  g t  2 )] 
t 1
 t 1

Minimizzazione della varianza della componente ciclica,
soggetta al vincolo che la componente di crescita abbia un
andamento “smooth”

è un parametro di smoothness, ossia un numero positivo
che penalizza la variabilità della componente gt
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Proprietà e limiti e soggettività del filtro
HP
King e Rebelo (1993) dimostrano che:
•il filtro rimuove le frequenze basse e smussa le alte
• rende la serie stazionaria
• non trasla le reali fasi della ciclo
Elementi di soggettività
•scelta del parametro (Hodrick e Prescott propongono 14400
per dati annuali, 1600 per dati trimestrali e 100 per dati
annuali)
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
20
10
0
1100
-10
1000
-20
900
800
700
600
1980
1985
1990
ciclo - HP
1995
Ministero
dell’Economia e delle Finanze
trend
M. Cacciotti, B. Cerciello
Prodotto
lordo - ITA
G. Giovannetti,interno
G. De Arcangelis
2000
Il filtro BK
La costruzione del filtro di Baxter-King si basa sul principio dell’Analisi
Spettrale, secondo cui ciascuna serie può essere rappresentata come la
somma di componenti con differente frequenza. Costruendo un filtro che
elimini le frequenze dei dati che sono superiori o inferiori a quelle del ciclo
economico (tra 1,5 e 8 anni secondo la definizione di Burns e Mitchell,
1946), si possono isolare le componenti del ciclo economico di una serie.
Filtro Passa-Banda seleziona una particolare banda di frequenze definite
come ciclo
E’ costruito come somma di due Filtri Low-Pass, che eliminano
rispettivamente frequenze inferiori e superiori rispetto alla banda di
frequenze che definisce il ciclo.
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
1.2
1
Rappresentazione
del filtro ideale
Low-Pass nel
dominio del
tempo
0.8
0.6
0.4
0.2
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
0.98
0.87
0.76
0.65
0.54
0.43
0.32
0.21
0.1
-0
-0.1
-0.2
-0.3
-0.5
-0.6
-0.7
-0.8
-0.9
-1
0
1.2
Rappresentazione
del filtro ideale
Pass-Band nel
dominio del
tempo
1
0.8
0.6
0.4
0.2
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
0.95
0.82
0.69
0.56
0.43
0.3
0.17
0.04
-0.1
-0.2
-0.3
-0.5
-0.6
-0.7
-0.9
-1
0
Proprietà e limiti e soggettività del filtro
BK
King e Rebelo (1995) dimostrano che:
• rende la serie stazionaria
• non trasla le reali fasi della ciclo
•isola le frequenze del ciclo senza ripesare le frequenze passate
Elementi di soggettività:
•scelta della lunghezza della finestra (8-32) (Agresti e Mojon propongono
un ciclo lungo 40 anni)
•Valore di K (approssimazione del filtro ideale) (per BK è pari a 36)
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
1.0
0.5
0.0
120
-0.5
110
-1.0
100
90
80
70
82
84
86
88
90
92
94
96
Prodotto interno lordo - ITA
Ministero
e delle Finanze
Ciclodell’Economia
BK
M. Cacciotti, B. Cerciello
Trend
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
98
00
La nostra analisi (1° parte):
•Analisi del ciclo economico italiano
• Approccio classico
•Indice di produzione industriale (Istat) 1970 - 2002
•Indicatore coincidente (Isae - Banca d’Italia) 1980 - 2002
•Approccio ciclo-trend
•Prodotto interno lordo (Imf) 1970 - 2002
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
147
Source: Istituto Nazionale di
Statistica
98
49
Industrial production idex
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Contractions
gen-02
gen-00
gen-98
gen-96
gen-94
gen-92
gen-90
gen-88
gen-86
gen-84
gen-82
gen-80
gen-78
gen-76
gen-74
gen-72
gen-70
0
Caratteristiche del ciclo economico
italiano
Numbers of Phases
Average Duration
Average Amplitude*
Expansions
Contractions
.
Expansions
Contractions
Expansions
Contractions
1974-1993
3
4
25 months
26 months
16.5
-11.25
1994-2002
3
2
24 months
9 months
11.5
-5.8
1974-2002
6
6
24 months
20 months
13.7
-9.4
* In % points, Maximum-Minimum for Contractions, Minimum-Maximum for Expansions
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Risultati (approccio classico)
• Le recessioni durano mediamente meno delle espansioni
• L’economia italiana cresce più nelle fasi di espansione di quanto
decresce nelle fasi di recessione
• Sia la durata che l’ampiezza delle fasi (particolare evidenza per
le recessioni) si è ridotta nel tempo.
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Filtri HP e BK a confronto
6
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
2002:03
2001:02
2000:01
Italian Cycle (BK filter)
1998:04
1997:03
1996:02
1995:01
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
1993:04
1992:03
1991:02
1990:01
1988:04
1987:03
1986:02
1985:01
1983:04
1982:03
1981:02
1980:01
1978:04
1977:03
1976:02
1975:01
1973:04
1972:03
1971:02
1970:01
Italian Cycle (HP filter)
Statistiche descrittive dei due cicli
Mean
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
BK Filter
-0.01
5.25
-3.08
1.20
1.14
7.37
HP Filter
0.00
4.52
-3.66
1.28
0.60
4.90
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Caratteristiche del ciclo economico italiano
Numbers of Phases
Average Duration
Average Amplitude*
Expansions
Contractions.
Expansions
Contractions
Expansions
Contractions
1974-1993
6
6
11 quarters
4 quarters
3.5
-3.5
1994-2002
3
3
7quarters
5 quarters
1.2
-2.2
1974-2002
9
9
9 quarters
4 quarters
2.9
-3.1
* In % points, Maximum-Minimum for Contractions, Minimum- Maximum for Expansions
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Risultati (approccio ciclo - trend)
•Le recessioni durano meno delle espansioni (già rilevato)
•Le espansioni diventano più corte e meno ampie nel tempo (già
rilevato)
•Le recessioni diventano meno ampie mentre la durata rimane stabile
corte nel tempo*
• * l’approccio ciclo-trend determina 6 fasi più dell’approccio classico
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La nostra analisi (2° parte):
• Confronto internazionale
•Approccio classico
•Misura di concordanza (Hardin e Pagan 1999)
•Approccio ciclo – trend
•Analisi di correlazione
Francia, Gran Bretagna, Stati Uniti, Spagna, Italia
•Prodotto interno lordo (Imf) 1970 - 2002
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Misura di concordanza con il ciclo
economico italiano
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
Spain (0)
73-82
France (0)
US (-2)
83-92
Ministero dell’Economia e delle Finanze
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
UK (-1)
93-02
Misura di concordanza- Asimmetria
(1973 - 2002)
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
Spain
France
US
Expansions
Ministero dell’Economia e delle Finanze
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
UK
Contractions
Risultati (approccio classico)
• Negli anni 80 Italia anticiclica (eccezione US, 0.5)
• Dagli anni 90 la misura di concordanza ricresce con tutti i paesi (anche se negli anni
70 è maggiore)
• Contemporanea con Francia e Spagna
• Uk lead di 1 trimestre
•Us lead di 2 trimesti
• La concordanza nelle fasi di espansione è maggiore rispetto alle fasi di recessione
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G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Italia - Spagna
ITA versus SP leads
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
-0.4
-0.6
84
86
88
90
92
94
96
98
00
CORR_LEAD4
CORR_LEAD1
Ministero dell’Economia e delle
Finanze
CORR_LEAD3
CORR_CONTEMP
M. Cacciotti, B. Cerciello
CORR_LEAD2
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Italia - Us
ITA versus US leads
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
84
86
88
90
92
94
96
98
00
CORR_LEAD4
CORR_LEAD1
Ministero dell’Economia e delle Finanze
CORR_LEAD3
CORR_CONTEMP
M. Cacciotti, B. Cerciello
CORR_LEAD2
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Italia - Uk
ITA versus UK leads
.8
.7
.6
.5
.4
.3
.2
.1
84
86
88
90
92
94
96
98
00
CORR_LEAD4
CORR_LEAD1
Ministero dell’Economia e delle Finanze
CORR_LEAD3
CORR_CONTEMP
M. Cacciotti, B. Cerciello
CORR_LEAD2
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Italia - Francia
ITA versus FR leads
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
-0.4
-0.6
84
86
88
90
92
94
96
98
00
CORR_LEAD4
CORR_LEAD1
Ministero dell’Economia e delle Finanze
CORR_LEAD3
CORR_CONTEMP
M. Cacciotti, B. Cerciello
CORR_LEAD2
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Risultati (approccio ciclo -trend)
• Negli anni 80 il ciclo italiano no ha una relazione stabile con gli altri paesi
•Francia e Spagna convergono verso il ciclo italiano con un’alta correlazione
(anni 90)
• l’Italia segue il ciclo Uk di 4 trimestre, l’anticipo si è ridotto a 3 triemestri
negli ultimi anni
•Us anticipa di 4 trimesti il ciclo Italiano dagli anni 90
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Analisi VAR
Stima VAR Italia-USA su sotto periodi
Ciclo USA si trasmette in modo significativo su PIL Italia;
Possibili asimmetrie tra impulsi “espansivi” e “recessivi”
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Funzione di risposta ad impulso dell’output gap
italiano quando l’output gap US cresce dell’1%
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
-0.2
-0.4
- 2 s.e.
Italian Impulse Response Function
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
+ 2 s.e.
19
Risultati:
•L’output gap italiano reagisce
innovazioni nell’output gap
positivamente
alle
•La risposta è significativamente diversa da zero dopo 3
trimestri
• Il picco nella trasmissione è raggiunto dopo 5 trimestri
( 0.4%)
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Funzione di risposta ad impulso dell’output gap
italiano all’output gap US – caso asimmetrico 1
1
0,5
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
-0,5
-1
-1,5
Italian Impulse Response Function (Conditional to a Positive US output gap)
Italian Impulse
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
ResponseG.Function
(Conditional
to a Negative
Giovannetti,
G. De Arcangelis
US output gap)
Funzione di risposta ad impulso dell’output gap
italiano all’output gap US – caso asimmetrico 2
1,5
1
0,5
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
-0,5
-1
-1,5
Italian Impulse Response Function (Conditional to a Positive US output gap)
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Italian Impulse Response Function (Conditional to a Negative US output gap)
Risultati:
• Le risposte sono
dell’economia US:
differenti
a
seconda
dello
stato
•Nelle espansioni gli shocks US si trasmettono
significativamente con un ritardo di 3 trimestri (0.6% nel
max 4)
•Nelle recessioni gli shocks US si trasmettono
significativamente (non significativo 2° sample) con un
ritardo di 2 trimestri (0.5% nel max 3)
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis
Sincronizzazione dei cicli
europei
Metodi di misurazione:
1.
bivariati
- indice di concordanza (Hardin & Pagan,
2002)
-intensità delle correlazioni contemporanee
2.
Multivariati
- Cicli Comuni (Serial Correlation
Common Feature Test) (Engle e Kozicki,
1993; Vahid e Engle, 1994, 1997)
Indice di Concordanza (Hardin e Pagan, 2002)
esprime la frequenza con la quale due paesi si trovano nella stessa fase
ciclica
Indice di Concordanza
Espansioni
Germania
1970-1980 1980-1992 1992-2002
Spagna
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Svezia
Uk
Usa
0.74
0.81
0.78
0.65
0.69
0.48
0.62
0.67
0.56
0.62
0.62
0.56
0.76
0.51
0.61
0.71
Usa
1970-1980 1980-1992 1992-2002
0.37
0.38
0.36
0.34
0.37
0.37
0.38
0.38
0.71
0.70
0.71
0.56
0.68
0.36
0.56
0.55
0.60
0.61
0.55
0.71
0.51
0.60
0.71
0.81
0.58
0.60
0.72
0.71
0.81
Recessioni
Germania
1970-1980 1980-1992 1992-2002
Spagna
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Svezia
Uk
Usa
0.10
0.06
0.09
0.08
0.08
0.11
0.11
0.13
0.21
0.00
0.12
0.22
0.21
0.23
0.10
0.23
0.19
0.07
0.21
0.23
0.13
0.13
0.09
0.10
Usa
1970-1980 1980-1992 1992-2002
0.15
0.03
0.11
0.08
0.15
0.08
0.13
0.26
0.04
0.17
0.27
0.22
0.28
0.16
0.19
0.16
0.09
0.14
0.14
0.14
0.17
Correlazioni Contemporanee
metodo HP(=14400)
1961:1 - 1979:3
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
1979:4 - 1993:12
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
1994:1 - 2002:5
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
USA
Germania
0.036
0.427
0.466
0.562
0.621
0.085
0.534
0.616
-0.017
0.419
0.306
0.732
0.458
0.392
0.578
-0.134
0.306
0.386
0.212
0.141
0.408
0.073
0.221
-0.575
0.416
0.483
0.000
0.656
0.218
0.246
0.514
metodo HP(=50000)
USA
Germania
(-)
(-)
(-)
(+)
(-)
(+)
(+)
0.098
0.455
0.497
0.504
0.667
0.029
0.580
0.517
0.026
0.469
0.214
0.772
0.453
0.369
0.606
-0.115
0.406
0.139
0.228
0.146
0.218
0.090
(+)
(+)
(-)
(+)
(+)
(-)
(+)
-0.274
0.320
0.429
0.256
0.223
0.556
0.239
0.230
-0.117
0.422
0.537
0.015
0.453
0.241
0.255
(+)
(+)
(+)
(+)
(-)
(+)
(+)
-0.787
0.575
0.399
-0.129
0.759
-0.105
0.194
0.545
metodo HP(=50000)
USA
Germania
(-)
(+)
(-)
(+)
(-)
(+)
(+)
0.265
0.371
0.505
0.265
0.569
-0.053
0.583
0.339
0.001
0.546
0.138
0.806
0.369
0.303
0.557
-0.270
0.500
0.197
0.373
0.253
0.266
0.019
(+)
(+)
(-)
(+)
(+)
(-)
(-)
-0.366
0.311
0.458
0.319
0.448
0.737
0.572
0.233
-0.264
0.459
0.531
-0.012
0.504
0.147
0.199
(+)
(-)
(+)
(+)
(-)
(+)
(+)
-0.928
0.858
0.468
-0.142
0.923
-0.271
0.283
0.808
BK(18, 120, 36)
USA
Germania
(-)
(+)
(-)
(+)
(-)
(+)
(-)
0.421
0.654
0.610
0.430
0.758
0.016
0.693
0.470
0.584
0.726
0.186
0.857
0.558
0.456
0.705
(+)
(+)
(-)
(+)
(-)
(+)
(+)
-0.607
0.741
0.468
0.454
0.588
0.153
0.226
(-)
(+)
(+)
(+)
(+)
(-)
(-)
0.627
0.353
0.554
0.412
0.315
0.849
0.428
0.245
0.025
0.743
0.468
0.816
0.509
0.326
0.062
(-)
(+)
(-)
(+)
(+)
(-)
(-)
-0.705
0.733
0.582
-0.102
0.766
-0.151
0.387
(+)
(-)
(+)
(+)
(-)
(+)
(+)
0.937
0.846
0.323
-0.400
0.938
-0.461
0.469
0.804
0.842
0.768
0.640
0.142
0.762
-0.033
0.424
(-)
(-)
(+)
(+)
(-)
(+)
(-)
Lead / Lags: periodi di correlazione massima con il ciclo della Germania e degli
USA
metodo HP(=14400)
metodo HP(=50000)
metodo HP(=500000)
BK(18, 120, 36)
USA
1961:1 - 1979:3
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
1979:4 - 1993:12
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
1994:1 - 2002:5
Finlandia
Francia
Italia
Olanda
Spagna
Svezia
Uk
Germania
Germania
USA Germania
USA
Germania
USA
Germania
18
0
0
0
0
-9
-3
0
18
-3
0
0
-3
6
0
12
0
-3
0
0
-9
-3
0
18
-3
0
0
-3
-6
0
0
0
-3
0
0
-12
-3
0
12
-3
0
0
-6
-9
0
-6
-3
-3
-3
-3
-12
-3
0
-6
0
-3
0
-3
-6
0
24
0
-3
-3
6
-3
6
-6
-24
0
0
0
3
9
18
24
-3
-3
-3
6
-3
6
-6
-24
0
0
0
9
9
18
24
-9
-6
-3
-18
0
6
-18
-24
0
0
0
9
18
24
-3
-6
-6
-3
3
0
6
-12
24
6
0
0
9
12
24
24
-3
-3
-6
-3
0
6
-3
-12
0
0
3
3
3
9
-24
-3
-3
24
-3
24
-24
-3
-18
0
3
3
0
3
9
24
-3
0
24
-3
24
-24
0
-18
0
0
3
0
-24
9
-3
-6
0
24
-3
24
-24
0
0
0
0
0
0
-24
6
SCCF e Cicli comuni
Secondo Engle e Vahid (1993) due o più serie storiche
posseggono la proprietà di SCCF se esiste almeno
una combinazione lineare degli elementi delle stesse
in grado di annullare il potere esplicativo delle
variabili ritardate, ossia in grado di rappresentare
un’innovazione rispetto al set informativo esistente.
~'yt  ~'t e quindi E(~' yt t )  0.
In questo caso, e in presenza di cointegrazione, le
serie condividono un certo numero di cicli comuni.
Cointegration Test
Date: 12/14/02
Time: 21:02
Sample: 1980:01 1991:12
Included observations: 136
Test assumption: No deterministic trend in the data
Series: LGERM LFRA LITA LUK LSPA LOLA LSVE LFIN
Lags interval: 1 to 7
Eigenvalue
Likelihood
5 Percent
1 Percent
Hypothesized
Ratio
Critical Value
Critical Value
No. of CE(s)
0.494412
266.1383
165.58
177.2
0.426636
189.7506
131.7
143.09
At most 1 **
None **
0.269521
127.4523
102.14
111.01
At most 2 **
0.258143
92.27813
76.07
84.45
At most 3 **
0.224728
58.83514
53.12
60.16
At most 4 *
0.118647
30.32646
34.91
41.07
At most 5
0.083501
16.18124
19.96
24.6
At most 6
0.055672
6.415497
9.24
12.97
At most 7
*(**) denotes rejection of the hypothesis at 5%(1%) significance level
L.R. test indicates 5 cointegrating equation(s) at 5% significance level
SCCF STRONG FORM
Canonical
correlations:
h0
df
chi_sq
s1
0.52363
83.05476657
54
0.007
s2
0.57506
178.9051838
110
0.000
s3
0.66226
300.4788217
168
0.000
SCCF WEAK FORM
Canonical
correlations:
h0
df
chi_sq
s1
0.35096
48.4132243
49
0.497
s2
0.46444
118.350768
100
0.102
s3
0.61361
224.85247
153
0.000
s4
0.64213
339.942044
208
0.000
s5
0.69432
472.68629
265
0.000
s6
0.75506
630.241393
324
0.000
s7
0.80315
812.276479
385
0.000
s8
0.83264
1012.48859
448
0.000
Cointegration Test
Sample: 1992:01 2002:05
Included observations: 121
Test assumption: No deterministic trend in the data
Series: LGERM LFRA LITA LUK LSPA LOLA LSVE LFIN
Lags interval: 1 to 3
Eigenvalue
Likelihood
5 Percent
1 Percent
Hypothesized
Ratio
Critical Value
Critical Value
No. of CE(s)
0.37468
190.0418
165.58
177.2
0.281582
133.2334
131.7
143.09
At most 1 *
None **
0.20186
93.21826
102.14
111.01
At most 2
0.16097
65.93621
76.07
84.45
At most 3
0.136824
44.69969
53.12
60.16
At most 4
0.124347
26.8961
34.91
41.07
At most 5
0.053373
10.82913
19.96
24.6
At most 6
0.034053
4.192266
9.24
12.97
At most 7
*(**) denotes rejection of the hypothesis at 5%(1%) significance level
L.R. test indicates 2 cointegrating equation(s) at 5% significance level
SCCF STRONG FORM
Squared Lambas
h0
df
chi_sq
s1
0.14247
18.59759293
19
0.483
s2
0.22087
48.79645427
40
0.160
s3
0.29696
91.42977453
63
0.011
s4
0.34865
143.3034603
88
0.000
s5
0.43683
212.7784832
115
0.000
s6
0.45975
287.2810005
144
0.000
SCCF WEAK FORM
Squared Lambas
h0
df
chi_sq
s1
0.12928
16.75061363
17
0.471
s2
0.21048
45.34655732
36
0.137
s3
0.23197
77.28166189
57
0.038
s4
0.29894
120.2562401
80
0.002
s5
0.40545
183.170246
105
0.000
s6
0.42658
250.4628045
132
0.000
s7
0.48439
330.6137627
161
0.000
s8
0.58615
437.3662171
192
0.000
Conclusioni
1. il ciclo italiano nel corso degli anni
’90 è maggiormente in linea con il
ciclo dei partner europei.
2. l’influenza degli USA si è ridotta.
3. è aumentata la sincronizzazione dei
cicli in Europa
Ministero dell’Economia e delle Finanze
M. Cacciotti, B. Cerciello
G. Giovannetti, G. De Arcangelis