Università degli Studi di Pavia Prof. Carluccio Bianchi LA PREVISIONE MACROECONOMICA: MODELLI E...

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 2005 (a) 2006 (a) 2007 (a) 2008 (b) 2009 (c)

Prodotto interno lordo ai prezzi di mercato 1.244.782 1.270.126 1.288.953 1.271.958 1.207.876

Importazioni di beni e servizi fob 341.457 361.750 375.442 359.222 306.988

TOTALE RISORSE 1.585.131 1.630.192 1.662.693 1.629.483 1.512.160

Consumi nazionali 989.781 1.000.194 1.010.565 1.006.837 995.158

- Spesa delle famiglie residenti 736.629 745.774 753.779 747.957 734.754

-- spesa sul territorio economico 748.256 758.595 765.908 758.446 743.932

-- acquisti all'estero dei residenti (+) 13.730 13.658 14.654 15.516 14.903

-- acquisti sul territorio dei non residenti (-) 25.362 26.517 26.734 25.826 23.922

- Spesa delle AP 248.328 249.467 251.725 253.798 255.216

- Spesa delle Isp 4.697 4.867 4.983 4.974 5.027

Investimenti fissi lordi 262.559 270.257 274.853 263.866 231.850

- Costruzioni 130.170 131.504 131.951 127.515 117.454

- Macchine e attrezzature 93.802 99.014 102.713 96.921 79.090

- Mezzi di trasporto 28.136 29.036 29.267 28.483 24.142

- Beni immateriali 10.426 10.935 11.357 11.242 10.637

Variazione delle scorte e oggetti di valore - - - - -

- Variazione delle scorte - - - - -

- Oggetti di valore 1.505 1.604 1.556 1.198 1.024

Esportazioni di beni e servizi fob 333.695 354.447 370.594 356.233 288.096

TOTALE IMPIEGHI 1.585.131 1.630.192 1.662.693 1.629.483 1.512.160

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 2005 (a) 2006 (a) 2007 (a) 2008 (b) 2009 (c)

Agricoltura, silvicoltura e pesca 28.905 28.576 28.628 28.904 28.015

Industria 304.424 313.046 317.977 307.469 266.977

- industria in senso stretto 243.157 250.797 255.517 246.382 209.219

- costruzioni 60.993 62.064 62.379 60.912 56.818

Servizi 779.621 793.617 806.943 803.600 782.662Valore aggiunto ai prezzi base 1.113.311 1.135.681 1.154.069 1.140.433 1.078.167

IVA, imposte indirette nette sui prodotti e imposte sulle importazioni 131.267 134.250 134.724 131.386 129.686Prodotto interno lordo ai prezzi di mercato 1.244.782 1.270.126 1.288.953 1.271.958 1.207.876

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, qrld(-1), VPfood, du97) • o anche VCF=f(Vy, qrld(-1), IFC, du93)• VCC=f([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)


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*VBVA = a + bVy + cVX

VB = d + eVy +fVZdove qA e qB sono i pesi delle due variabili A e B su y,

mentre X e Z sono variabili esogene.


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: A B

A b

1Vy= q (a+cVX)+q (d+f VZ)

1-q b-q e


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.


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%.

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

-4

-2

0

2

4

1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

Residual Actual Fitted


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 – Ximponendo 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:

dalla quale si ottiene:

t t 1t

t 1

VS VSCS

y

t t 1 t t 1VS VS CS y

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:

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.:

y CCF CCC CI FL CS CX CM

t t 1 t 1 t t 1t

t 1 t 1 t 1

CF CF CF CF CFCCF

CF y y

La previsione dal lato della domanda aggregata Il problema delle scorte …b2) anche in tal caso, come in precedenza (b1), la

serie completa della 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 la 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

- 6,0

- 5,0

- 4,0

- 3,0

- 2,0

- 1,0

-

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

Vincolo contabile CS da prezzi a.p. CS da conytributi a crescita


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 2010 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.


strutturale) Conto economico delle risorse e degli impieghi - Valori concatenati a prezzi 2000 - Italia

Valori in mln di euro Variazioni %Aggregati 2008 2009 2010 2008 2009 2010

Prodotto interno lordo ai prezzi di mercato 1.271.958 1.207.876 1.219.454 -1,3 -5,0 1,0 Importazioni di beni e servizi 359.222 306.988 311.593 -4,3 -14,5 1,5

TOTALE RISORSE 1.629.483 1.512.160 1.531.047 -2,0 -7,2 1,2

Consumi finali nazionali 1.006.837 995.158 1.000.753 -0,4 -1,2 0,6 - delle famiglie 747.957 734.754 738.428 -0,8 -1,8 0,5 - collettivi 258.772 260.243 262.325 0,8 0,6 0,8

Investimenti fissi lordi 263.866 231.850 231.850 -4,0 -12,1 0,0

Variazione delle scorte e oggetti di valore 4.362 -79 1.129 (*) -0,3 -0,3 0,1

Esportazioni di beni e servizi 356.223 288.096 297.315 -3,9 -19,1 3,2

TOTALE IMPIEGHI 1.629.483 1.512.160 1.531.047 -2,0 -7,2 1,2

(*) Contributo alla variazione del PIL

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:

y = C + I + G + X – M• Calcolando il tasso di crescita del PIL, si ha:

yM

yX

yG

yI

yC

yy

y

La “regola del pollice” della crescita

Attraverso semplici manipolazioni algebriche, si ottiene:

y

y

y

M

y

X

X

X

y

G

G

G

y

I

I

I

y

y

y

Cy

ovvero:

XqGqIqmc1

1y XGI

… 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:

Volendo ulteriormente semplificare, posto che negli ultimi tempi la variazione della spesa pubblica per beni e servizi è stata molto limitata, sarà:

• NB. Attualmente le quote di esportazioni e di investimenti sono rispettivamente pari a circa il 28% e il 21%.

)XGI(2,0y

)XI(2,0y

La “regola del pollice” in concreto

-8

-6

-4

-2

0

2

4

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08

VPIL00 VYRP00

… La “regola del pollice” in concreto

Volendo ulteriormente lavorare sulla regola, si potrebbe regredire la variazione del PIL sul

risultato della regola grezza, ottenendo:

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

-6

-4

-2

0

2

4

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08


… La “regola del pollice” in concreto

Eventualmente correggendo per gli outlier, ottenendo alfine:

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

-6

-4

-2

0

2

4

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08


… La “regola del pollice” in prospettiva

• Per il 2010, in prospettiva, le previsioni medie su dinamica di esportazioni e di investimenti sono rispettivamente dell’ordine del 3% e dello 0%.

• In tal modo, la variazione prevista del PIL 2010 è pari allo 0,6% con la regola semplice e 1,1% con la regressione.

• In effetti attorno a tassi di crescita del PIL tra lo 0,5% e l’1% nel 2010 esiste attualmente un ampio consenso; si consideri che l’effetto di trascinamento del 2009 sul 2010 è praticamente nullo (-0,1%), per cui tutta la variazione media annua del PIL prevista nel 2010 deriverà dalla variazione del PIL stesso in corso d’anno (ad esempio la previsione dell’1% è compatibile con una variazione congiunturale media dello 0,4% a trimestre).

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.

-6

-4

-2

0

2

4

-20 -15 -10 -5 0 5 10

VPIND05

VPIL00

Produzione industriale e PILOsservando 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:

80

85

90

95

100

105

110

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08

IPIL PIND

… 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 +.33*VPIND+1.1*DUOUTLIERS

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

-6

-4

-2

0

2

4

92 94 96 98 00 02 04 06 08



La stessa relazione risulta confermata anche a livello trimestrale (variazioni tendenziali):

-2

-1

0

1

2

-4

-2

0

2

4

6

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08



La stima peraltro migliora se si introduce nella relazione un AR(1) – con dati sia annuali sia trimestrali:

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

-4

-2

0

2

4

6

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08



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 PILA 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

-6

-4

-2

0

2

4

-15

-10

-5

0

5

10

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08


… Indicatore anticipatore e PILL’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

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

Coincidente Anticipatore

… Indicatore anticipatore e PILL’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.

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

-4

-2

0

2

4

6

90 92 94 96 98 00 02 04 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

300,000

304,000

308,000

312,000

316,000

320,000

324,000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

PILFORECAST

… 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.

300,000

304,000

308,000

312,000

316,000

320,000

324,000

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

PILFORECAST

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

italianoTramite l’uso di tale metodologia, con una dummy per gli anni in cui la variazione del PIL italiano è negativa, otteniamo:

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.

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

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-1

0

1

2

3

4

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08


Date post:	01-May-2015
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Università degli Studi di Pavia Prof. Carluccio Bianchi LA PREVISIONE MACROECONOMICA: MODELLI E...

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