Università degli Studi di Pavia
Prof. Carluccio Bianchi
LA PREVISIONE
MACROECONOMICA:
MODELLI E TECNICHE
SEMPLIFICATI
Avvertenze
• Analisi strutturale vs. congiunturale e
obiettivi dell’analisi
• Orizzonte temporale di riferimento e tecnica
di previsione (modelli vs. indicatori)
• Difficoltà oggettiva della previsione mano a
mano che l’orizzonte temporale si allunga
(economisti vs. meteorologi)
• Riscontro oggettivo di diversità di previsioni
(modelli vs. esogene)
Il quadro di riferimento per le
previsioni: la contabilità nazionale
• Il PIL come somma delle componenti della domanda
aggregata (quadro delle risorse e degli impieghi) e
dell’offerta (formazione del valore aggiunto)
• La quadratura dei conti come elemento di controllo
sulle ipotesi relative ad evoluzione di domanda e
offerta (Attenzione: l’Istat dal 2005 utilizza, per le
stime dei valori a prezzi costanti, indici concatenati;
ciò impedisce la quadratura dei conti, per cui bisogna
ricorrere all’utilizzo dei contributi alla crescita come
strumento di controllo). Si noti in particolare, nella
tabella seguente, la mancanza del dato per la VS; in
qualche maniera, quindi, esso andrà ricostruito
• Privilegio del lato della domanda o dell’offerta a
seconda dell’orizzonte temporale di riferimento
Conto economico delle risorse e degli
impieghi (valori concatenati - milioni di euro
a prezzi 2000)
Tavola 3. Conto economico delle risorse e degli impieghi - Valori concatenati - anno di riferimento 2000
(Milioni di euro)
AGGREGATI
2004 (a)
2005 (a)
2006 (b)
2007 (b)
2008 (c)
1.236.671
1.244.782
1.270.126
1.289.988
1.276.578
334.493
341.457
361.750
375.356
358.481
1.570.405
1.585.131
1.630.192
1.663.642
1.633.337
Consumi nazionali
976.649
989.781
1.000.194
1.011.607
1.006.657
- Spesa delle famiglie residenti
728.266
736.629
745.774
754.596
747.955
741.027
748.256
758.595
766.724
759.063
-- acquisti all'estero dei residenti (+)
13.219
13.730
13.658
14.654
15.058
-- acquisti sul territorio dei non residenti (-)
26.039
25.362
26.517
26.734
26.047
- Spesa delle AP
243.702
248.328
249.467
251.983
253.587
- Spesa delle Isp
4.579
4.697
4.867
4.950
5.007
Investimenti fissi lordi
260.444
262.559
270.257
275.732
267.571
- Costruzioni
129.589
130.170
131.504
132.860
130.528
- Macchine e attrezzature
91.625
93.802
99.014
102.507
97.032
- Mezzi di trasporto
28.735
28.136
29.036
29.380
28.777
- Beni immateriali
10.444
10.426
10.935
11.364
11.368
Variazione delle scorte e oggetti di valore
-
-
-
-
-
- Variazione delle scorte
-
-
-
-
-
1.889
1.505
1.604
1.591
1.388
330.083
333.695
354.447
370.773
357.173
1.570.405
1.585.131
1.630.192
1.663.642
1.633.337
Prodotto interno lordo ai prezzi di mercato
Importazioni di beni e servizi fob
TOTALE RISORSE
-- spesa sul territorio economico
- Oggetti di valore
Esportazioni di beni e servizi fob
TOTALE IMPIEGHI
L'utilizzo degli indici a catena comporta la perdita di additività delle componenti concatenate espresse in termini monetari. Infatti, la somma
dei valori concatenati delle componenti di un aggregato non è uguale al valore concatenato dell'aggregato stesso. Il concatenamento
attraverso gli indici di tipo Laspeyres garantisce tuttavia la proprietà di additività per l'anno di riferimento e per l'anno seguente.
Conto della formazione del valore
aggiunto (valori concatenati - milioni di
euro ai prezzi base 2000)
Tavola 8. Valore aggiunto ai prezzi base e prodotto interno lordo ai prezzi di mercato - Valori concatenati - anno di riferimento 2000
(Milioni di euro)
ATTIVITA' ECONOMICHE
2004 (a)
2005 (a)
2006 (b)
2007 (b)
2008 (c)
30.253
28.905
28.576
28.497
29.184
Industria
303.445
304.424
313.046
317.337
308.661
- industria in senso stretto
243.580
243.157
250.797
255.250
247.132
59.722
60.993
62.064
62.041
61.320
771.178
779.621
793.617
808.400
806.528
1.105.064
1.113.311
1.135.681
1.154.802
1.144.799
131.472
131.267
134.250
135.022
131.638
1.236.671
1.244.782
1.270.126
1.289.988
1.276.578
Agricoltura, silvicoltura e pesca
- costruzioni
Servizi
Valore aggiunto ai prezzi base
IVA, imposte indirette nette sui prodotti e imposte sulle
importazioni
Prodotto interno lordo ai prezzi di mercato
L'utilizzo degli indici a catena comporta la perdita di additività delle componenti concatenate espresse in termini monetari. Infatti, la somma dei valori
concatenati delle componenti di un aggregato non è uguale al valore concatenato dell'aggregato stesso. Il concatenamento attraverso gli indici di tipo
Laspeyres garantisce tuttavia la proprietà di additività per l'anno di riferimento e per l'anno seguente.
La previsione dal lato della domanda
aggregata
•In un orizzonte annuale, per le previsioni, si fa
normalmente riferimento al lato della domanda
aggregata
•In generale occorre quindi disporre di un
modello econometrico, in cui ciascuna
componente della domanda aggregata viene
stimata (singolarmente o congiuntamente)
•In alternativa si può fare riferimento a
modellini econometrici più ristretti e
parsimoniosi (tipo VARX, SUR, 2SLS, VECM,
ecc.)
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato)
Si parta dalla definizione del PIL ricavabile dal quadro
risorse-impieghi:
y = CF + CC + IFL +VS + X – M = DT -M
Un modello strutturale semplificato potrebbe essere
composto dalle seguenti equazioni (nei tassi di
variazione, dove V sta per variazione % - serie I(1)):
• VCF=f(Vy, Dqrld(-1), VPfood, du97)
• o anche VCF=f(Vy, Dqrld(-1), IFC, du93)
• VCC=f(D[indnpa/y], duccneg, ducc)
• VIFL=f(Vy, qrld, du93) o VIFL=f(ifim, [K/y](-1), du93)
• CS = f(Vy, [(Scorte/y)ciclo](-1), Vgiudiziscorte)
• VX=f(VXOCSE, VTCR, VTCR(-1))
• VM=f(VDT, Vdollaro)
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato) …
Il modello dovrebbe essere stimato mediante equazioni
simultanee (visto che tra le variabili dipendenti
compaiono endogene); ciò può essere fatto sia stimando
le varie equazioni a sistema (ad es. con una stima 2SLS),
sia risolvendo in maniera algebrica il sistema di equazioni
che se ne ricava, sia stimando le singole equazioni in
maniera ricorsiva (soprattutto se la previsione per il PIL
è relativamente contenuta), finché non si ottengono
stime coerenti con la quadratura dei conti.
Un esempio di soluzione algebrica di un sistema di equazioni
coerente con la stima delle varie equazioni singole è il
seguente. Supponiamo di avere:
Vy = qA*VA + qB*VB
VA = a + bVy + cVX
VB = d + eVy +fVZ
dove qA e qB sono i pesi delle due variabili A e B su y,
mentre X e Z sono variabili esogene.
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato) …
Sostituendo le due equazioni stimate nella
definizione iniziale avremo:
Vy = qA*(a + bVy + cVX) + qB*(d + eVy +fVZ)
da cui, risolvendo, otteniamo:
Vy(1- qAb- qBe) = qA*(a + cVX) + qB*(d +fVZ)
e infine:
1
Vy=
qA (a+cVX)+qB (d+fVZ) 
1-qAb-qbe
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato) …
In tal modo si ottiene una stima della variazione del PIL
coerente con la dinamica delle sue componenti.
Come si è detto, un’ulteriore alternativa è quella di
stimare un modello VARX o 2SLS, in cui, ad esempio,
y, CF, IMP (e/o IFL, CS) vengono stimati insieme, in
funzione di esogene significative. Tuttavia il modello
non può essere troppo ampio, perché i coefficienti da
stimare devono tenere conto del numero limitato di
osservazioni disponibili.
In ogni caso il problema fondamentale con tali modelli
(sia strutturali sia ridotti) consiste nel fatto che,
nonostante il fit delle equazioni sia buono, gli errori di
previsione possono essere particolarmente accentuati.
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato) …
I casi estremi più significativi sono i CF e le X.
Nel primo caso piccoli errori di previsione (nei
tassi di variazione) possono avere influenze
rilevanti sulla dinamica del PIL, data la
notevole incidenza di tale componente di spesa
sul reddito (60% ca.).
Nel secondo caso, invece, nonostante la
minore incidenza sul PIL (28% ca.), l’elevata
volatilità delle esportazioni e la difficile
previsione delle esogene possono portare a
consistenti errori di valutazione.
La previsione dal lato della domanda
aggregata (un esempio di modello strutturale)
A titolo di esempio si veda il risultato della stima della variazione dei consumi;
benché il fit sia buono, gli errori di stima (e quindi in prospettiva quelli di
previsione), corrispondenti ai residui, possono anche essere dell’ordine
dell’1%, con ripercussioni conseguenti sul PIL dell’ordine dello 0,6%.
4
2
0
1.5
-2
1.0
-4
0.5
0.0
-0.5
-1.0
1990
1992
1994
1996
Residual
1998
2000
Actual
2002
2004
2006
Fitted
La previsione dal lato della domanda aggregata
(un modello strutturale semplificato) …
In generale, per ovviare all’inconveniente di
utilizzare in previsione possibili valori abnormi
delle varie componenti della domanda
aggregata, si usa correggere manualmente il
risultato meccanico della previsione
econometrica (di qui l’importanza della
sensibilità dell’economista congiunturale).
Un metodo spesso utilizzato nella correzione ex
post è l’analisi delle tendenze, correggendo il
valore puntuale meccanicamente previsto sulla
base del trend previsivo e dello scostamento
riscontrato tra valore effettivo e fit
nell’ultimo dato disponibile.
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
Particolare attenzione nella stima delle
componenti della domanda aggregata va poi
dedicata alla variazione delle scorte.
Vi è anzitutto un problema di misurazione: con
l’utilizzo dei valori concatenati, l’Istat non
pubblica più la VS a prezzi costanti (solo a
prezzi correnti e dell’anno precedente).
Una serie di variazione delle scorte può tuttavia
essere ricostruita seguendo tre metodologie
diverse.
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
a) Ricavare la VS dalla definizione del PIL di
contabilità nazionale a prezzi costanti, per cui sarà
VS = y + M - CF - CC - IFL – X
imponendo di fatto la quadratura dei conti;
b) Ricavare VS dalla misura del Contributo delle Scorte
(CS) alla variazione del PIL, utilizzando la
definizione per cui:
VSt  VSt 1
CSt 
yt 1
dalla quale si ottiene:
VSt  VSt 1  CSt  yt 1
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
A sua volta il CS può essere ottenuto in due
modi:
b1) si prendono per ogni anno la VSt ai prezzi
dell’anno precedente e la VSt-1 a prezzi
correnti, ottenendo in tal modo grandezze
confrontabili; la differenza VSt-VSt-1 viene
quindi rapportata al PILt-1 espresso anch’esso
a prezzi correnti; il risultato dell’operazione
è proprio il CSt; a questo punto, data l’intera
serie dei CS ricostruiti e sulla base della
relazione tra CS e VS vista in precedenza, si
ricava la serie delle VS a partire dal dato
dell’anno base (2000) per il quale il valore
della variazione delle scorte è disponibile.
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
b2) più correttamente il CS può essere ottenuto a
partire dalla relazione definitoria per cui la
variazione totale del PIL è pari alla somma dei
contributi di ciascuna componente della domanda
aggregata, ovvero:
ŷ  CCF  CCC  CIFL  CS  CX  CM
dove il contributo di ciascuna componente della DA è
pari alla sua variazione percentuale in ogni anno
pesata con l’incidenza della stessa componente della
domanda sul PIL nell’anno precedente, ad es.:
CFt  CFt 1 CFt 1 CFt  CFt 1
CCFt 


CFt 1
yt 1
yt 1
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
b2) anche in tal caso, come in precedenza (b1), la serie
cmpleta delle VS viene ottenuta a partire dal dato
dell’anno base (2000) applicando reiteratamente la
relazione esistente tra VS e CS.
In generale si riscontra che i valori delle VS ottenuti
tramite le tre metodologie alternative, pur essendo
diversi, generano CS sostanzialmente uguali (vedi il
grafico seguente); ed è proprio il valore del CS che
conta ai fini di stimare l’influenza della VS sul PIL.
Di conseguenza nella stima della VS si può utilizzare
la metodologia più semplice, cioè la prima, per cui VS
viene ricavata dalla quadratura del conto delle
risorse e degli impieghi.
La previsione dal lato della domanda aggregata
Il problema delle scorte …
Contributo scorte - 3 metodologie
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
19
71
19
72
19
73
19
74
19
75
19
76
19
77
19
78
19
79
19
80
19
81
19
82
19
83
19
84
19
85
19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
- 1,0
- 2,0
- 3,0
- 4,0
- 5,0
- 6,0
Vincolo contabile
CS da prezzi a.p.
CS da conytributi a crescita
La previsione dal lato della domanda
aggregata (un esempio di modello strutturale)
Sulla base del modello precedente, delle correzioni
manuali suggerite e della stima del CS e della VS
appena illustrata, si potrebbero ad esempio
ottenere le previsioni per il 2009 riportate nella
tabella seguente.
Si osservi di nuovo la sensibilità del risultato ai
valori utilizzati per le esogene e all’aggiustamento
operato rispetto al forecast puro: aggiustamenti
diversi (anche marginali) per i consumi delle
famiglie e per le esportazioni, nonché per i
consumi collettivi (tipicamente esogeni) e per il
contributo delle scorte genererebbero una
previsione per il PIL anche assai difforme.
La previsione dal lato della domanda
aggregata (un esempio di modello
strutturale)
La previsione dal lato della domanda
aggregata (una regola semplificata)
Per ovviare alle difficoltà implicite nell’uso di
modelli strutturali, si può fare ricorso a regole
più semplici.
• Si parta ad es. dalla tradizionale identità di c.n.
y=C+I+G+X-M
• Le variazioni delle stesse grandezze sono:
Dy = DC + DI + DG + DX – DM
• Calcolando il tasso di crescita del PIL, si ha:
Dy DC DI DG DX DM
ŷ 

 


y
y
y
y
y
y
La “regola del pollice” della crescita
Attraverso semplici manipolazioni algebriche, si
ottiene:
DC Dy DI I DG G DX X DM Dy
ŷ 




Dy y
I y G y X y Dy y
ovvero:
1

ŷ 
q I Î  q G Ĝ  q X X̂ 
1 c  m
… La “regola del pollice” della
crescita
Tenuto conto delle fatto che le quote sul PIL di
investimenti, spesa pubblica ed esportazioni negli anni
’90 sono state pressoché uguali, e pari a 0,2, avremo:
ŷ  0,2( Î  Ĝ  X̂ )
Volendo ulteriormente semplificare, posto che negli
ultimi tempi la variazione della spesa pubblica per beni
e servizi è stata molto limitata, sarà:
ŷ  0,2( Î  X̂ )
• NB. Attualmente le quote di esportazioni e di
investimenti sono rispettivamente pari a circa il 28%
e il 21%.
La “regola del pollice” in concreto
4
3
2
1
0
-1
-2
90
92
94
96
98
VYRP
00
02
VPIL
04
06
08
… La “regola del pollice” in concreto
Volendo ulteriormente lavorare sulla regola, si
potrebbe regredire la variazione del PIL sul risultato
della regola grezza, ottenendo:
4
3
2
1
1.5
0
1.0
-1
0.5
-2
0.0
-0.5
-1.0
90
92
94
96
Residual
98
00
Actual
02
04
Fitted
06
08
… La “regola del pollice” in concreto
Eventualmente correggendo per gli outlier,
ottenendo:
4
3
2
1
.4
0
-1
.2
-2
.0
-.2
-.4
90
92
94
96
Residual
98
00
Actual
02
04
Fitted
06
08
… La “regola del pollice” in
prospettiva
• Per il 2009, in prospettiva, le previsioni medie
su dinamica di esportazioni e di investimenti
sono rispettivamente dell’ordine del -6% e del
-7%.
• In tal modo, la variazione prevista del PIL
2009 sarebbe nettamente inferiore al
risultato del 2008: -2,6% con la regola
semplice; -2% con la regressione.
• In effetti attorno a valori di variazione
negativa del PIL tra il 2% ed il 3% nel 2009
esiste attualmente un ampio consenso; gli
ultimi dati sulla dinamica del PIL nel quarto
trimestre 2008, peraltro, inducono a
considerare più verosimili le stime più basse.
La previsione dal lato dell’offerta
(una relazione semplificata)
Dal punto di vista dell’offerta, la relazione fondamentale
da esaminare è quella tra produzione industriale e PIL, una
relazione che sembra ben solida anche nei tassi di
variazione.
VPIL vs. VPIND
5
4
VPIL
3
2
1
0
-1
-2
-6
-4
-2
0
2
VPIND
4
6
8
Produzione industriale e PIL
Osservando i livelli, in effetti, si nota una certa
divaricazione di andamenti a partire dal 2001, o quanto
meno nei periodi 2001-2004 e fine 2006-2007:
110
105
100
95
90
85
80
90
92
94
96
98
IP IL
00
02
PIND
04
06
08
… Produzione industriale e PIL
In effetti, studiando la relazione annuale nei tassi di
variazione ed aggiungendo una dummy per gli outlier, si
ottiene la seguente regressione nei tassi di variazione:
(Vy=1.1 +.30*VPIND-1.2*DU93+1.3*DU0001):
4
3
2
1.2
1
0.8
0
0.4
-1
-2
0.0
-0.4
-0.8
90
92
94
96
Residual
98
00
02
Actual
04
06
Fitted
08
… Produzione industriale e PIL
La stessa relazione risulta confermata anche a
livello trimestrale (variazioni tendenziali):
6
4
2
2
0
1
-2
0
-4
-1
-2
90
92
94
96
Residual
98
00
02
Actual
04
06
Fitted
08
… Produzione industriale e PIL
La stima peraltro migliora se si introduce nella
relazione un AR(1) – con dati sia annuali sia
trimestrali:
6
4
1.5
2
1.0
0
0.5
-2
0.0
-4
-0.5
-1.0
90
92
94
96
Residual
98
00
02
Actual
04
06
Fitted
08
… Produzione industriale e PIL
Ciò apre la strada ad una previsione della
produzione industriale (e quindi del PIL)
tramite opportuni indicatori anticipatori.
Tra questi se ne segnalano due:
• L’indice di fiducia delle imprese
manifatturiere (con un lead di 1 trimestre)
• L’indice anticipatore del ciclo ISAE o OCSE
(anch’esso con un lead di 1 trimestre)
… Produzione industriale e PIL
A titolo di esempio, si veda la relazione tra PIND e indice di
fiducia delle imprese ISAE del trimestre precedente (sempre
nei tassi di variazione) + DU per svolta ciclica
10
5
0
4
-5
2
-10
0
-15
-2
-4
-6
90
92
94
96
Residual
98
00
02
Actual
04
06
Fitted
08
… Indicatore anticipatore e PIL
L’esistenza di un indicatore anticipatore del ciclo
permette peraltro di stimare direttamente la dinamica
del PIL senza passare tramite la produzione industriale.
Indicatori coincidente e anticipatore ISAE
140
130
120
110
100
90
80
70
60
50
19
71
19 q1
72
19 q1
73
19 q1
74
19 q1
75
19 q1
76
19 q1
77
19 q1
78
19 q1
79
19 q1
80
19 q1
81
19 q1
82
19 q1
83
19 q1
84
19 q1
85
19 q1
86
19 q1
87
19 q1
88
19 q1
89
19 q1
90
19 q1
91
19 q1
92
19 q1
93
19 q1
94
19 q1
95
19 q1
96
19 q1
97
19 q1
98
19 q1
99
20 q1
00
20 q1
01
20 q1
02
20 q1
03
20 q1
04
20 q1
05
20 q1
06
20 q1
07
20 q1
08
q1
40
Coincidente
Anticipatore
… Indicatore anticipatore e PIL
L’indicatore anticipatore ISAE è composto dalle seguenti
nove variabili:
1) giudizi livelli ordini e domanda interna beni di consumo
2) previsioni sulla produzione
3) giudizi livelli giacenze di prodotti finiti
4) ore di C.I.G. ordinaria
5) clima di fiducia dei consumatori
6) depositi bancari in termini reali
7) differenziale interesse prestiti bancari – tasso BTP
8) importazioni di merci in volume
9) indice PIND Germania.
… Indicatore anticipatore e PIL
• Secondo gli autori del paper originale, e secondo le relazioni tra indice
coincidente e anticipatore, quest’ultimo anticiperebbe il ciclo di 5-6
mesi. Utilizzando tuttavia dati trimestrali (comparabili con quelli
relativi al PIL), la migliore correlazione statistica con il PIL (sempre
nei tassi di variazione) è quella ritardata di un trimestre. Anche in tal
caso l’aggiunta di un AR(1) e di una dummy svolta appare significativa.
6
4
2
1.5
0
1.0
-2
0.5
-4
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
90
92
94
96
Residual
98
00
Actual
02
04
Fitted
06
08
L’indicatore anticipatore al lavoro
• Utilizzando la relazione precedente in previsione (i
dati sull’indicatore anticipatore sono disponibili sino al
IV trim. 2008), si ottiene una variazione tendenziale
stimata del PIL per il I 2009 del –3,1% circa.
• E’ interessante sottolineare che risultati previsivi
simili per il PIL del I 2009 si ottengono sia passando
tramite l’indice della produzione industriale,
utilizzando la relazione con l’indice di fiducia delle
imprese, sia utilizzando direttamente lo stesso indice
di fiducia (-2,7%); tale stima è peraltro ottimistica,
data l’evoluzione recente del PIL (posto che essa
implicherebbe un rimbalzo del livello del PIL rispetto
al IV trimestre 2008).
• Una stima più pessimistica si ottiene infine utilizzando
la relazione PIL-PIND con i dati di PIND previsti
dall’ISAE per il I trimestre 2009 e pubblicati sul suo
sito web (-3,5%).
La previsione del PIL dal lato
dell’offerta …
• Una estensione della previsione sulla dinamica prospettica del
PIL oltre il I trimestre 2009 (per cui non esistono dati sulle
esogene) può essere effettuata utilizzando le relazioni
precedenti ed avanzando ipotesi sulla possibile evoluzione futura
dell’indicatore anticipatore o dell’indice di fiducia delle imprese
(ad esempio per un ulteriore trimestre rispetto a quello per cui i
dati sono disponibili, tenuto conto del fatto che esistono dati
sull’indice di fiducia sino a febbraio e che per il periodo
successivo si possono estrapolare i trend più recenti o stimare
un modello ARMA). In tal modo si può prevedere il PIL del II e
III trimestre 2009 – utilizzando una previsione statica,
piuttosto che dinamica.
• Successivamente, per l’ultimo trimestre dell’anno, si può
procedere o con la medesima procedura oppure tenere conto
degli effetti di trascinamento sul PIL stimato acquisiti sino al
III trimestre ed avanzare ipotesi di lavoro sulla possibile
variazione congiunturale del PIL nel IV trimestre, magari
secondo scenari alternativi, più o meno ottimistici.
… La previsione del PIL dal lato
dell’offerta …
• Ad esempio, ipotizzando che l’indice di fiducia delle
imprese si assesti sui livelli acquisiti a febbraio, si
ottiene una diminuzione tendenziale del PIL del
3,3% nel II 2009 e del 2,9% nel III 2009.
• Successivamente, tenuto conto degli effetti di
trascinamento acquisiti e supponendo una
variazione congiunturale del PIL nel IV trimestre
2009 analoga a quella del III, si può ottenere una
diminuzione complessiva del PIL nell’intero anno
dell’ordine del 3% (pari alla media delle 4 VT).
• Tale previsione risulta in linea con le più
pessimistiche previsioni correnti, dato che non si
ipotizza una ripresa dell’indice di fiducia nel II e
III trimestre, rispetto ai livelli del I.
… La previsione del PIL dal lato
dell’offerta
In tal modo il PIL trimestrale mostrerebbe la seguente dinamica
trimestrale, con una decelerazione della caduta produttiva tendenziale
nella seconda parte dell’anno, ma con un livello del PIL pur sempre in
continua diminuzione
PILFORECAST
324,000
320,000
316,000
312,000
308,000
304,000
300,000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
… La previsione del PIL dal lato
dell’offerta
In maniera alternativa si può stimare la dinamica del PIL trimestrale
mediante un modello ARIMA, ottenendo il grafico sotto riportato. In tal
caso la diminuzione media annua del PIL sarebbe meno accentuata (2,2%), dato che il metodo di stima terrebbe molto in conto la dinamica
degli ultimi valori osservati del PIL: tale previsione implicherebbe un
lieve rimbalzo nel III trimestre, seguito però da una nuova caduta nel
IV.
PILFORECAST
324,000
320,000
316,000
312,000
308,000
304,000
300,000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Osservazioni finali sul lato
dell’offerta
• Come già osservato all’inizio, tuttavia, le previsioni
basate sull’offerta sono utili soprattutto in un
orizzonte temporale non molto esteso in avanti
(tipicamente uno-due trimestri). Per allungare la
previsione ci si può servire, come visto in precedenza,
di modelli statistico-econometrici, tipo ARMA,
ARIMA, o meglio VARX, SUR, VECM; questi ultimi,
però, per essere utili, richiedono di specificare,
accanto alle relazioni autoregressive, delle variabili
deterministiche esogene.
• Le stesse considerazioni valgono, a maggior ragione,
per previsioni che siano riferite a variabili annuali.
• In tale prospettiva, verosimilmente, risulta più
ragionevole, e teoricamente fondato, ritornare a
schemi e modelli che privilegino il lato della domanda
aggregata.
Un’ultima regola semplice per
prevedere la dinamica del PIL italiano
• Un’ultima tecnica previsiva semplice per la
dinamica del PIL può essere ottenuta sfruttando
le correlazioni esistenti tra la crescita italiana e
quella dell’UEM, in un contesto di forte
integrazione economica e monetaria, alla luce
delle differenze riscontrate nell’evoluzione delle
posizioni competitive (TCR).
• Questa metodologia si pone su un piano
differente rispetto alle precedenti, non avendo
alcun supporto teorico, ma basandosi
semplicemente su correlazioni storicamente
sperimentate.
… Un’ultima regola semplice per
prevedere la dinamica del PIL italiano
Tramite l’uso di tale metodologia, con una dummy per gli anni in cui la variazione
del PIL italiano è negativa, otteniamo:
4
3
2
1
1.2
0
0.8
-1
0.4
-2
0.0
-0.4
-0.8
-1.2
90
92
94
96
Residual
98
00
02
Actual
04
06
08
Fitted
Nell’ipotesi di una diminuzione del PIL UEM dell’1,8% nel 2009 e di
una sostanziale invarianza competitiva, la diminuzione prevista del
PIL italiano è compresa dell’ordine del 2,2% circa, praticamente in
linea con le previsioni correnti.