indicatori congiunturali gli indicatori quantitativi

Indicatori congiunturaliIndicatori congiunturali

Gli indicatori quantitativiGli indicatori quantitativi

27 novembre 2007 2 Fedele De Novellis

Variabili congiunturaliVariabili congiunturali

• Indicatori congiunturaliIndicatori quantitativi

• Misurano variabili economicheIndicatori 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.


Indicatori quantitativiIndicatori 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


Indicatori quantitativiIndicatori 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


Stock e flussiStock 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


Valori e prezziValori e prezzi

• Le variabili quantitative possono espresseIn valore: “ a prezzi correnti”In volume: “a prezzi costanti”


Variabili a prezzi costanti 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


Una digressione: perché gli analisti dedicano Una digressione: perché gli analisti dedicano tanta attenzione alla produzione industriale?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


Rappresentazione indicatori Rappresentazione indicatori

• Livelli

• VariazioniCongiunturali - congiunturali “annualizzate”Tendenziali

• Dati grezzi, destagionalizzati, smoothing delle serie storiche


Tassi di variazioneTassi di variazione

• Variazioni % congiunturale: var % sul periodo precedente. g = (x1/x0)-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 = (x1/x0)12-1

• Var % tendenziale: var % sullo stesso periodo dell’anno precedente g = (x12/x0)-1

• Ricordiamo che la variazione percentuale di una variabile è approssimata dalla variazione assoluta della variabile espressa in logaritmi.

g = (x1/x0)-1 = log(x1)-log(x0)


Un esempioUn esempio

• Esempio: Indice produzione: febbraio 1999 = 95; gennaio 2000 = 100; febbraio 2000 = 101; Var % congiunturale feb 2000 = 1 %

• 101/100 - 1 = 1.01 - 1 = 0.01 = 1%

Var % congiunturale annualizzata feb 2000= 12.68 %• (101/100)12 -1 = (1.01) 12 - 1 = 1.126825 - 1 = 0.126815 = 12.68%

Var % tendenziale feb 2000 = 6.32%• (101/95) - 1 = 1.063158 -1 = 0.063158 = 6.32%


..........

• 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.


..........

• 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 dtX la variazione congiunturale al tempo t: dtX = Xt - Xt-1

Quindi (Xt - Xt-12) è la variazione tendenziale

• X12 - X0 = d1X+ d2X+ d3X+ d4X+ d5X+ d6X+ d7X+ d8X+ d9X+ d10X+ d11X+ d12X

• X13 - X1 = d2X+ d3X+ d4X+ d5X+ d6X+ d7X+ d8X+ d9X+ d10X+ d11X+ d12X+ d13X

Quindi

• (X13 - X1) - (X12 - X0) = d13X - d1X


..........

• 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%).

Indice dei prezzi al consum o area eurolivello var % cong var % tend

2001 107.2f 107.5 0.3m 108.1 0.6a 108.8 0.6m 109.3 0.5g 109.5 0.2l 109.2 -0.3a 109.1 -0.1s 109.4 0.3o 109.5 0.1n 109.5 0.0d 109.6 0.12002 110.1 0.5 2.7f 110.2 0.1 2.5m 110.8 0.5 2.5a 111.4 0.5 2.4m 111.5 0.1 2.0g 111.5 0.0 1.8l 111.3 -0.2 1.9a 111.4 0.1 2.1s 111.7 0.3 2.1o 112.0 0.3 2.3n 111.9 -0.1 2.2d 112.1 0.2 2.3


........

• Var % media annua: var % del livello medio della variabile nel corso dell’anno rispetto al

livello medio dell’anno precedente

1)(/)( )1()( tannotanno XMediaXMedia


Carry over effectCarry 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

1)(/ )1()1( tannotdicembre XMediaX

1)(/)( )1()( tannotprimiNmesi XMediaXMedia


Un esempio...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 101.5. La prima però registra in media d’anno una caduta del 12.1% (da 115.4 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%).

95

100

105

110

115

120

125

130

t0 t1

115.4

107.3

101.5


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


Alcuni aggiustamenti alle serieAlcuni aggiustamenti alle serie

• Serie originale

• Serie corretta per gli effetti di calendiario

• Serie destagionalizzata

• Il trend

• Il ciclo


..........

• La serie destagionalizzataLe 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”.


Un esempio Un esempio 1 Serie originale1 Serie originale

Produzione industriale - Indice grezzo

40

50

60

70

80

90

100

110

120

gen-95 gen-97 gen-99 gen-01 gen-03 gen-05 gen-07

Indice 2000 = 100


2 Aggiustata per il numero di giorni 2 Aggiustata per il numero di giorni lavorativi del meselavorativi del mese

Produzione industriale - Media giornaliera

40

50

60

70

80

90

100

110

120


Indice 2000 = 100


3 Depurata dai fattori stagionali...3 Depurata dai fattori stagionali...

Produzione industriale - Indice destagionalizzato

90.0

92.0

94.0

96.0

98.0

100.0

102.0

104.0


Indice 2000 = 100


4...e “smussata” con una media mobile4...e “smussata” con una media mobile

Produzione industriale - Indice destagionalizzato e media mobile di 3 termini

90.0

92.0

94.0

96.0

98.0

100.0

102.0

104.0


Indice 2000 = 100


5 ...o depurata dagli outliers5 ...o depurata dagli outliers

Produzione industriale - Indice destagionalizzato e componente di ciclo-trend

90.0

92.0

94.0

96.0

98.0

100.0

102.0

104.0


Indice 2000 = 100


6 Estraiamo un trend lineare6 Estraiamo un trend lineare

Componente di ciclo-trend dell'indice di produzione industriale e trend lineare

90

92

94

96

98

100

102

104


Indice 2000 = 100


7 Ciclo: Scarti % dal trend lineare7 Ciclo: Scarti % dal trend lineare

Ciclo della produzione industriale

-6

-4

-2

0

2

4

6

8


deviazioni % della produzione dal trend lineare


8 Estraiamo un trend stocastico8 Estraiamo un trend stocastico

Componente di ciclo-trend dell'indice di produzione industriale e trend stocastico (HP filter)

90

92

94

96

98

100

102


Indice 2000 = 100


9 Ciclo: Scarti % dal trend (filtro di Hodrick 9 Ciclo: Scarti % dal trend (filtro di Hodrick Prescott)Prescott)

Ciclo della produzione industriale

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4


deviazioni % della produzione dal trend (HP filter)


10 Var. % anno su anno 10 Var. % anno su anno della serie grezzadella serie grezza

Produzione industriale - var % tendenziale

-15

-10

-5

0

5

10

15

20



11 Var. % anno su anno della serie grezza 11 Var. % anno su anno della serie grezza (smussata con una media mobile di tre termini)(smussata con una media mobile di tre termini)

Produzione industriale - var % tendenziale dell'indice perequato (m.m. 3 termini)

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12



12 Var. % tendenziali della serie 12 Var. % tendenziali della serie destagionalizzatadestagionalizzata

Produzione industriale - var % tendenziale dell'indice destagionalizzato

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12



13 var. congiunturali 13 var. congiunturali della serie grezzadella serie grezza

Produzione industriale - Indice grezzo, var % congiunturali

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

140



14 var. congiunturali 14 var. congiunturali

della serie destagionalizzatadella serie destagionalizzata

Produzione industriale - Indice destagionalizzato, var % congiunturali

-3

-2

-1

0

1

2

3



15 var. congiunturali della serie 15 var. congiunturali della serie destagionalizzata e smussata con una media mobiledestagionalizzata e smussata con una media mobile

Produzione industriale - Indice destagionalizzato e perequato (m.m. 3 term), var % congiunturali

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2



..........

• 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 2002 www.Confindustria.it


Aggregazioni per areeAggregazioni 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


Applicazione 1Applicazione 1

• Indice della produzione industriale G6 (Us, Jap, Uk, Fra, Ger, Ita)

• Aggregazione sulla base del peso

di ciascun paese nel commercio

mondiale.

Produzione industriale nei G6

90

95

100

105

110

115

120

125

130

90 92 94 96 98 00 02 04 06

(1) media degli indici di produzione dei G6, mm 3 termini;


..........


-6.0

-3.0

0.0

3.0

6.0

90 92 94 96 98 00 02 04 06

(1) media degli indici di produzione dei G6, mm 3 termini; var % tendenziali; scala ds


-9.0

-6.0

-3.0

0.0

3.0

6.0

9.0

90 92 94 96 98 00 02 04 06

(1) media degli indici di produzione dei G6, mm 3 termini; var % congiunturali annualizzate;



• Sulla base della medesima procedura dell’esempio precedente possiamo aggregare indicatori per aree.Produzione industriale

80

90

100

110

120

130

140

150

160

99 00 01 02 03 04 05 06 07

Indici ribasati 2000 = 100; m.m. 3 term

Industrial Emerging Mondo

Produzione industriale nei paesi emergenti

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

00 01 02 03 04 05 06 07Indici ribasati 2000 = 100; m.m. 3 term

Est Europa Sud-est AsiaAmerica Latina


..........

Asia orientale - Produzione industriale

80

100

120

140

160

180

200

99 00 01 02 03 04 05 06 07Indici ribasati 1999 = 100; m.m. 3 termini

Est Asia CoreaTailandia Taiwan

Europa dell'est - Produzione industriale

80

100

120

140

160

99 00 01 02 03 04 05 06 07

Indici ribasati 1999 = 100; m.m. 3 termini

East Eur Pol. Russia



Le importazioni dei paesi industrialiazzati

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

92 94 96 98 00 02 04

Import dei G6; var % sul trimestre precedente


........

La performance delle esportazioni italiane

80

85

90

95

100

105

110

115

120

91 93 95 97 99 01 03

Rapporto fra le esportazioni dell'Italia e quelle dei 5 maggiori paesi industrializzati; Indice I '98 = 100

Le importazioni dei paesi industrialiazzati e le esportazioni dell'Italia

-10

-5

0

5

10

15

20

92 94 96 98 00 02 04

var % tendenziali

Importazioni Esportazioni Italia


In conclusione: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....


..........

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

Italia: performance delle esportazioni e competitività

80

90

100

110

120

130

91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04

(1) Cambio reale eff. basato sul Clup del settore manifatturiero; Indice 1995 = 100; (2) Esportazioni Italia in rapporto alle esportazioni dei G5 Indice 1998 = 100

80

90

100

110

120

130

Competitività (1) Quote di mercato (2)

indicatori congiunturali gli indicatori quantitativi

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