Indicatori congiunturali Gli indicatori quantitativi

Fedele De Novellis 27 novembre Variabili congiunturali Indicatori congiunturali  Indicatori quantitativi Misurano variabili economiche  Indicatori qualitativi Rilevano giudizi e opinioni attraverso survey L’utilizzo congiunto di dati quantitativi e qualitativi offre una migliore descrizione dell’andamento dell’economia. L’utilizzo di entrambi i tipi di indicatori è divenuto sempre più frequente nei paesi industrializzati allo scopo di analizzare le tendenze di breve e per cogliere le tendenze in prospettiva.

Fedele De Novellis 27 novembre Indicatori quantitativi Pil e componenti - data set conti economici nazionali Dal lato della domanda: Cf, Cc,I, Sc, X, M –Y: Prodotto interno lordo –Cf: Consumi delle famiglie –Cc: Consumi collettivi (G del manuale di macro) –I Investimenti –Sc: Variazione delle scorte –X: Esportazioni –M: Importazion Dal lato dell’offerta, V.A. settori Dal lato della d.d.r: salari, profitti

Fedele De Novellis 27 novembre Indicatori quantitativi  Indici di produzione industriale - Ordini/fatturato imprese  Vendite, indicatori di consumo (es. immatricolazioni auto)  Mercato del lavoro, occupazione, disoccupazione  Statistiche commercio estero (incrocio con fonti estere)  Prezzi/inflazione  Aggregati monetari/creditizi(statistiche banche centrali)  Indicatori di finanza pubblica

Fedele De Novellis 27 novembre Stock e flussi Variabili “stock”  Misurate in un determinato istante Es: il debito pubblico, lo stock di capitale, il numero di occupati Variabili “flusso”  Misurate in un determinato periodo Es. il deficit pubblico, gli investimenti, il Pil

Fedele De Novellis 27 novembre Valori e prezzi Le variabili quantitative possono espresse  In valore: “ a prezzi correnti”  In volume: “a prezzi costanti”

Fedele De Novellis 27 novembre Variabili a prezzi costanti “Ai prezzi dell’anno base”. Es. dati di contabilità nazionale: i consumi a prezzi costanti aggregano le singole voci di spesa attribuendo a ciascuna di esse il prezzo dell’anno base (deflatore implicito). Effetto qualità – Indici concatenati Indici di volumi Es. Indice produzione industriale. Data la struttura della produzione nell’anno base i singoli indici elementari vengono aggregati sulla base dei pesi dell’anno base Periodicità dei dati Serie mensili, trimestrali, annuali Per variabili finanziarie anche dati giornalieri

Fedele De Novellis 27 novembre Una digressione: perché gli analisti dedicano tanta attenzione alla produzione industriale? Perché si guardano molto gli indici di produzione industriale se il peso dell’industria è molto diminuito storicamente?  Serie mensili  Aggiornate più rapidamente del Pil  La produzione industriale è rappresentativa del valore aggiunto industriale, ma anche di una parte del v.a. dei servizi (servizi alle imprese)  Il ciclo industriale riflette tendenze anche di altri settori (ad es. il ciclo della produzione di autovetture per il mercato interno ci fornisce anche informazioni sull’attività dei concessionari).  Le misure dell’attività economica nei servizi sono meno affidabili e soggette a più ampie revisioni

Fedele De Novellis 27 novembre Rappresentazione indicatori Livelli Variazioni  Congiunturali - congiunturali “annualizzate”  Tendenziali Dati grezzi, destagionalizzati, smoothing delle serie storiche

Fedele De Novellis 27 novembre Tassi di variazione Variazioni % congiunturale: var % sul periodo precedente.  g = (x 1 /x 0 )-1 Var % congiunturale annualizzata: var % sul periodo precedente espressa in ragione d’anno (...come se l’indice replicasse la stessa variazione per 12 mesi consecutivi)  g = (x 1 /x 0 ) Var % tendenziale: var % sullo stesso periodo dell’anno precedente  g = (x 12 /x 0 )-1 Ricordiamo che la variazione percentuale di una variabile è approssimata dalla variazione assoluta della variabile espressa in logaritmi. g = (x 1 /x 0 )-1 = log(x 1 )-log(x 0 )

Fedele De Novellis 27 novembre Un esempio Esempio: Indice produzione: febbraio 1999 = 95; gennaio 2000 = 100; febbraio 2000 = 101;  Var % congiunturale feb 2000 = 1 % 101/ = = 0.01 = 1%  Var % congiunturale annualizzata feb 2000= % (101/100) = (1.01) = = = 12.68%  Var % tendenziale feb 2000 = 6.32% (101/95) - 1 = = = 6.32%

Fedele De Novellis 27 novembre Come è più corretto rappresentare una variabile (var cong, tend,, livello ??)  Dipende dal quesito cui vogliamo rispondere. In alcuni casi però la scelta rispecchia le convenzioni  Ad es. per i prezzi è consuetudine usare la variazione tendenziale. Il tasso d’inflazione in effetti è la variazione % tendenziale dell’indice dei prezzi al consumo.  Il largo utilizzo dei tendenziali riflette anche il fatto che confrontandosi con lo stesso mese o trimestre dell’anno precedente si ottiene implicitamente una indicazione depurata dai fattori stagionali.  Quindi uno dei vantaggi di questo metodo è che può essere utilizzato quando le serie storiche non sono state destagionalizzate (assumendo che la stagionalità non cambi nel tempo, il che non è sempre vero). Un ovvio svantaggio è che questo metodo richiede molti dati per cogliere i punti di svolta. Questo metodo infatti mostra di quanto il livello di una data variabile (ad esempio, il Pil) è aumentato durante un intero anno, non cosa è accaduto nell’ultimo trimestre.

Fedele De Novellis 27 novembre Il legame fra congiunturali e tendenziali  Notate che il cambiamento della variazione tendenziale è pari alla differenza fra la variazione congiunturale del mese e quella occorsa nello stesso mese dell’anno prima. Ad esempio, l’inflazione in un mese aumenta o si riduce se il congiunturale del mese è maggiore o minore di quello dello stesso mese dell’anno precedente.  Ad es. prendiamo una variabile X espressa in logaritmi  Sia d t X la variazione congiunturale al tempo t: d t X = X t - X t-1  Quindi ( X t - X t-12 ) è la variazione tendenziale X 12 - X 0 = d 1 X+ d 2 X+ d 3 X+ d 4 X+ d 5 X+ d 6 X+ d 7 X+ d 8 X+ d 9 X+ d 10 X+ d 11 X+ d 12 X X 13 - X 1 = d 2 X+ d 3 X+ d 4 X+ d 5 X+ d 6 X+ d 7 X+ d 8 X+ d 9 X+ d 10 X+ d 11 X+ d 12 X+ d 13 X Quindi ( X 13 - X 1 ) - ( X 12 - X 0 ) = d 13 X - d 1 X

Fedele De Novellis 27 novembre Ad esempio l’inflazione europea a febbraio 2002 è scesa di due decimi (dal 2.7 al 2.5 per cento) e la variazione congiunturale nel mese (0.1%) è stata di due decimi inferiore a quella del febbraio 2001 (+0.3%).

Fedele De Novellis 27 novembre Var % media annua:  var % del livello medio della variabile nel corso dell’anno rispetto al livello medio dell’anno precedente

Fedele De Novellis 27 novembre Carry over effect Trascinamento o “eredità statistica”  Misura l’”acquisito” in termini di variazione % = var % fra il livello medio della variabile alla fine dell’anno precedente ed il livello medio dell’anno precedente Trascinamento o “acquisito” in corso d’anno  = var % fra il livello medio della variabile nella parte dell’anno per cui sono disponibili i dati ed il livello medio dell’anno precedente - quindi crescita media annua che si otterrebbe in presenza di una variazione congiunturale nulla nei trimestri restanti dell’anno

Fedele De Novellis 27 novembre Un esempio... Le due variabili del grafico a fianco sono caratterizzate dal medesimo andamento nel corso dell’anno t1. Il livello medio delle due variabili nell’anno t1 è pari a La prima però registra in media d’anno una caduta del 12.1% (da a 101.5). La seconda si contrae del 5.4%. Questo perché la prima variabile era caratterizzata da una eredità statistica a fine anno più sfavorevole (-15.4%) della seconda (-7.3%).

Fedele De Novellis 27 novembre Scomposizione dei movimenti di una serie storica Trend La componente di trend cattura le tendenze di lungo periodo di una serie storica. Ciclo La componente di ciclo riflette alcune regolarità che si presentano periodicamente, ad esempio il business cycle Stagionalità Effetti calendario (ad esempio la distribuzione delle festività) Outliers

Fedele De Novellis 27 novembre Alcuni aggiustamenti alle serie Serie originale Serie corretta per gli effetti di calendiario Serie destagionalizzata Il trend Il ciclo

Fedele De Novellis 27 novembre La serie destagionalizzata Le variazioni stagionali dipendono da fattori climatici o relativi alle abitudini dei consumatori e delle imprese. Ad es. il picco dei consumi durante le vancanze di Natale o la caduta della produzione ad agosto. Gli “effetti calendario” dipendono dal numero di giorni lavorativi in un dato periodo (es. il numero di lunedì o di domeniche). Anche l’effetto della Pasqua è un “effetto calendario”.

Fedele De Novellis 27 novembre Un esempio 1 Serie originale

Fedele De Novellis 27 novembre Aggiustata per il numero di giorni lavorativi del mese

Fedele De Novellis 27 novembre Depurata dai fattori stagionali...

Fedele De Novellis 27 novembre e “smussata” con una media mobile

Fedele De Novellis 27 novembre o depurata dagli outliers

Fedele De Novellis 27 novembre Estraiamo un trend lineare

Fedele De Novellis 27 novembre Ciclo: Scarti % dal trend lineare

Fedele De Novellis 27 novembre Estraiamo un trend stocastico

Fedele De Novellis 27 novembre Ciclo: Scarti % dal trend (filtro di Hodrick Prescott)

Fedele De Novellis 27 novembre Var. % anno su anno della serie grezza

Fedele De Novellis 27 novembre Var. % anno su anno della serie grezza (smussata con una media mobile di tre termini)

Fedele De Novellis 27 novembre Var. % tendenziali della serie destagionalizzata

Fedele De Novellis 27 novembre var. congiunturali della serie grezza

Fedele De Novellis 27 novembre var. congiunturali della serie destagionalizzata

Fedele De Novellis 27 novembre var. congiunturali della serie destagionalizzata e smussata con una media mobile

Fedele De Novellis 27 novembre Un utile sommario di quanto detto in:  Rapacciuolo C. L’aritmetica del congiunturalista: Misure di confronto temporale e loro relazioni Centro Studi Confindustria Working Paper n 31 Dicembre

Fedele De Novellis 27 novembre Aggregazioni per aree Dati per aree già disponibili: Serie Oecd, Imf, Eurostat,Wto... Dati di contabilità aggregati: sulla base del cambio nominale o del cambio di equilibrio secondo la Purchasing Power Parity Costruzione di indicatori aggregati: esempi successivi

Fedele De Novellis 27 novembre Applicazione 1 Indice della produzione industriale G6 (Us, Jap, Uk, Fra, Ger, Ita) Aggregazione sulla base del peso di ciascun paese nel commercio mondiale.

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Fedele De Novellis 27 novembre Applicazione 2 Sulla base della medesima procedura dell’esempio precedente possiamo aggregare indicatori per aree.

Fedele De Novellis 27 novembre

Fedele De Novellis 27 novembre Applicazione 3

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Fedele De Novellis 27 novembre In conclusione: Gli indicatori di cui disponiamo, vanno utilizzati cercando di trovare risposte ai quesiti che ci si propone. Un indicatore di attività economica di un’area può, ad es., essere confrontato con le esportazioni di un paese verso quell’area. Non occorre in prima battuta che cerchiate di utilizzare tecniche fini. Ad es. i dati che utilizzerete sono normalmente già destagionalizzati. In secondo luogo, la semplice ispezione di alcuni grafici elementari può fornire molte informazioni. Cercate sempre, se possibile, di effettuare confronti internazionali. Questo vi può consentire di capire se ci sono comportamenti anomali da parte di un paese. Infine... non perdete di vista il modello teorico che sta dietro la relazione che state osservando. Ad es. il grafico precedente che è una proxy delle quote di mercato dell’Italia può essere confrontato con un indicatore di competitività....

Fedele De Novellis 27 novembre In effetti, nella spiegazione dell’andamento delle esportazioni le principali variabili sono la domanda internazionale e la competitività di un paese