Modellazione Econometrica per la previsione congiunturale: un esercizio su produzione, prezzi e moneta - Roberto Golinelli (Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, Dipartimento di Scienze Economiche (DSE), 1996)
Coloro che devono prendere decisioni di natura economica spesso si trovano di fronte il problema di quantificare il futuro. Scopo del presente lavoro è quello di indicare una possibile via da seguire per rispondere alle necessità di previsioni di breve periodo per produzione,prezzi e moneta. La modellazione economica delle variabili di interesse è ispirata dal filone di studi sul price gap. Le analisi grafica e univariata evidenziano che le caretteristiche principali delle serie storiche studiate sono la stagionalità e la non stazionarietà. Un opportuno trattamento della stagionalità ci ha spinto a sviluppare due modellazioni alternative: la prima basata sui dati grezzi,la seconda su dati filtrati con medie mobili su dodici periodi. La non stazionarietà delle serie ha richiesto un attenta analisi di cointegrazione: il rango di cointegrazione e l'identificazione dei legami di lungo periodo per il modello su dati grezzi e per quello con dati filtrati sono gli stessi. Sebbene non emerga una chiara indicazione di superiorità di un modello sull'altro, I test di capacità previsiva per un orizzonte temporale di 21 mesi presentano alcuni problemi per il modello con dati filtrati, mentre il modello su dati grezzi appare più adatto per la previsione congiunturale. Al contrario, il modello su dati filtrati appare più indicato per l'identificazione dei legami di lungo periodo. La recente evoluzione congiunturale italiana, unitamente agli incoraggianti risultati sinora ottenuti suggerisce di estendere l'analisi ad ulteriori aspetti, quali il ruolo delle politiche monetarie e del commercio internazionale, allo scopo di valutare eventuali relazioni di multicointegrazione e migliorare la capacità esplicativa del modello. In una visione evolutiva della ricerca econometrica si ribadisce l'importanza di tener conto dei test di capacità previsiva del modello sia per valutarne opportunamente l'adeguatezza , sia per ottenere utili indicazioni su possibili sviluppi della modellazione. Il lavoro si conclude con un esercizio previsto ex-ante , per il periodo 1996-1998 utilizzando il modello su dati grezzi.
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