Prevedere l’economia che verrà: il forecasting dopo la pandemia, come cambia (se cambia)

Alessia Naccarato – Dipartimento di Economia, Università Roma Tre

Una brillante disamina circa la previsione dei fenomeni economici, a cura di F. Bacchini (Istat), M. Caivano (Banca d’Italia) e L. Monteforte (Ufficio Parlamentare di Bilancio), con D. Colombo (Istat) a fare da moderatore. 

I relatori concordano nell’affermare che le previsioni dei fenomeni economici hanno fortemente risentito e risentiranno in futuro, del verificarsi di un evento così inatteso che avrà conseguenze durature sui comportamenti degli individui e delle imprese e dunque sui modi con i quali l’economia risponderà nei prossimi anni.

Coloro che si occupano di previsioni economiche dovranno affrontare due aspetti: la natura delle variabili coinvolte e la specificazione dei modelli.
Per cogliere le nuove dinamiche degli aggregati economici si sono dovute ampliare sin da subito le banche dati, includendo le variabili sanitarie, quelle sui pagamenti e sulla fatturazione elettronica, sui consumi elettrici giornalieri, sulle restrizioni alla mobilità ed allo svolgimento delle attività economiche.

Inoltre, alcune variabili solitamente utilizzate non sono state rilevate nei primi mesi della pandemia, mentre la rappresentatività di qualche indicatore regolarmente rilevato è venuta meno.
Si pensi ad aprile 2020 in cui l’Istat non ha effettuato indagini presso famiglie e imprese ed alla rilevazione dei prezzi durante il lockdown quando molti beni e servizi non sono stati scambiati.

Nella definizione dei modelli, le prime difficoltà si sono incontrate nella previsione a breve termine poiché i modelli generalmente contengono una buona quantità di inerzia. Tuttavia, anche l’attendibilità dei modelli a medio e lungo termine, che comunque includono dati 2020, è stata compromessa.
In futuro, sarà necessario ampliare la raccolta delle informazioni ed utilizzare dati osservati a frequenze diverse, anche molto elevate, eventualmente di tipo online search data; specificare modelli a più equazioni per tenere sotto controllo simultaneamente diversi aspetti dell’economia, con particolare riguardo ai contesti globali; costruire scenari di previsione piuttosto che previsioni puntuali e comunicare agli utilizzatori l’affidabilità, più o meno ampia, dei diversi scenari.

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