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#Numeriacaso: fantasy-PIL, le previsioni sistematicamente errate del Governo

 

Sbagliare le previsioni economiche è un vezzo comune a ogni governo italiano degli ultimi decenni: tutti peccano d’eccessivo ottimismo. Sarà un caso oppure no?

L’inguaribile ottimismo dei governi susseguitisi in Italia dal 1998 ad oggi si scontra sistematicamente con la gracile realtà dell’economia italiana. Recentemente sono rimasto colpito dall’ottimismo mostrato dal ministro Padoan circa la dinamica del PIL. Il ministro ha così commentato la revisione al ribasso delle previsioni di crescita dell’Italia da parte del Fondo Monetario Internazionale: “Sono stime diverse dalla nostre. Vedremo alla fine chi avrà ragione. Noi sulle previsioni abbiamo un tasso di errore molto basso“.

“In data we trust”

Stimolato, per così dire, dalle dichiarazioni del ministro Padoan, ho messo mano ai dati, aggiornando un grafico sulla capacità previsiva dei nostri governi, grafico che avevo pubblicato su questo blog nell’autunno del 2014. Purtroppo le cose non sono cambiate granché, dato che le previsioni del PIL italiano hanno la tendenza a stare ritte come capelli zeppi di gel. Il grafico seguente mostra l’andamento del PIL italiano reale (la linea scura e spessa) unitamente alle previsioni dei governi (le linee più sottili) susseguitisi dal 1998 ad oggi: anche un occhio distratto s’accorge che c’è sempre troppo gel nelle stime del PIL.

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Andamento del PIL italiano reale (fonte Bloomberg) e previsioni dei governi italiani dal 1998 al 2016 (fonte: sito della Commissione Europeae sito del Ministero dell’Economia e delle Finanze del Governo Italiano). Elaborazione AdviseOnly.

L’errore medio – in termini di PIL reale – commesso dai vari governi è stato pari a:

  • 0,25% nello stesso anno (per capirci, le stime escono ad aprile e sono per l’anno in corso);
  • 1,15% per l’anno successivo;
  • 1,45% per quello ancora successivo.

Ribadisco, questi numeri sono la differenza media tra stima e dato reale. Per cogliere la vastità dell’errore, considerate che negli ultimi vent’anni il PIL italiano è cresciuto mediamente dello 0,50% all’anno. Quindi l’errore medio delle previsioni per l’anno successivo, pari a 1,15%, è compreso tra 2 e 3 volte il tasso di crescita dell’economia italiana nell’ultimo ventennio. Wow. Dico subito che è presto per dare un giudizio sulle previsioni del Governo Renzi, ma per ora è in scia ai predecessori, con un errore medio delle previsioni per l’anno corrente pari a 0,75% in termini di PIL, in un biennio in cui il PIL reale è cresciuto del 0,25% annuo (detto diversamente, l’errore è 3 volte il tasso di crescita del PIL reale).

L’ottimismo è il sale della vita – specie se si parla di PIL

Nulla da aggiungere sulla grave inadeguatezza delle previsioni, dato che, si sa, fare previsioni economiche è difficilissimo, l’economia è un sistema complesso, non-lineare e bla bla bla. E non stiamo nemmeno qui a discutere di questa specie di disfunzione erettile del PIL italiano che, numeri alla mano, cresce con la lentezza di un lichene. Quello di cui voglio invece discutere è l’eccesso di baldanzosità delle stime: sempre super-ottimistiche. Perché va bene sbagliare, ma come potete immaginare è inimmaginabile sbagliare sempre nello stesso modo. Infatti, se sbagli genuinamente, lo fai un po’ per eccesso e un po’ per difetto. Cioè la stima dovrebbe essere, come si dice in statistica, non-distorta, o unbiased.

Ma se guardiamo alle previsioni dei governi italiani (badate: tutti quelli dell’ultimo ventennio) non è proprio così. I gloriosi governi che hanno guidato questo diroccato Paese hanno infatti sbagliato al rialzo le previsioni per l’anno corrente nel 71% dei casi (il Governo Renzi fino ad ora in 2 casi su 2). La percentuale di distorsione positiva sale al 75% per la stima relativa all’anno successivo, ed è pari al 67% se si allunga l’orizzonte ancora di un anno. Distorsione paurosa: si afferma che le cose andranno bene e poi va sempre peggio. Questo livello di strabismo è duro da digerire… non è che la nostra classe politica lo fa di proposito?

Previsioni sbagliate di proposito?

No, perché occorre una certa mira per sbagliare così. Davvero. Il primo indizio è che a far meglio non ci vuole molto: vediamo come sarebbe andata adottando una previsione da trogloditi, immaginando cioè che il futuro tasso di crescita del PIL reale sia uguale a quello passato, obbedendo così a un random walk (la “camminata casuale”), che è l’anti-modello per antonomasia, l’esplicita negazione di qualunque capacità previsiva. Quindi, in pratica, se sono a inizio 2016 e devo prevedere il PIL reale del 2017, secondo l’anti-modello del random walk, utilizzo il dato del 2014 (l’ultimo noto con certezza).

Dunque, dati alla mano, la performance previsiva di questo metodo palesemente rozzo è migliore delle previsioni dei Governi: s’ottiene infatti come errore medio 0,95%, che fa sì schifo, ma è comunque più basso dell’errore dei governi italiani, che ricordo essere pari a un disdicevole 1,15%. Imbarazzante. Soprattutto considerando i team di economisti e i modelli macroeconometrici che avranno verosimilmente messo in campo.

Cerchiamo un altro indizio. Interroghiamo direttamente i dati, chiedendo: qual è la probabilità che un governo distorca ottimisticamente le stime di crescita dell’economia? Per cercare di capirlo userò la massima prudenza metodologica.

A tal fine mi viene comodo usare un po’ di statistica Bayesiana (chi volesse saperne di più legga questoapprofondimento). Pongo la questione in questi termini: partendo dalla cauta convinzione “a priori” che sia improbabile che i governi tarocchino le aspettative, dopo aver osservato i dati, cioè vent’anni di previsioni dei vari governi, come è cambiata la mia convinzione? Detto altrimenti: quanto è forte l’evidenza di un massaggio ai dati, pur partendo dall’idea che NON abbiano taroccato le previsioni?

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L’opinione iniziale, cauta, attribuisce bassa probabilità al fatto che i governi distorcano le stime (probabilità media pari al 20%) ed è rappresentata dalla “curva” (distribuzione di probabiltà) a sinistra. I dati corrispondenti alle previsioni dei governi sono invece rappresentati dalla curva più a destra. Combinando la prudente opinione iniziale con i dati, s’ottiene la curva centrale, che rappresenta il punto d’arrivo, mostrando come la probabilità di distorsione sia molto elevata, per lo più oltre il 50%. Il processo è dettagliato qui.

Ebbene, alla fine bisogna arrendersi all’evidenza schiacciante dei dati: la probabilità che un governo sia forzatamente ottimista e manovri i dati previsivi di crescita è alta. Nel linguaggio dei broker, diamo la distorsione positiva del PIL a 2,5 : 1. E sono partito da un’ipotesi prudentemente scettica. Se fossi restato più neutrale, dovendo quotare la scommessa “previsione taroccata vs non taroccata”, beh, staremmo su un brutale 32 : 1. Le cautele vanno al macero.

Del resto, il movente dei governi c’è, ed è duplice:

  1. promettendo un futuro radioso è più probabile avere consenso politico nel presente;
  2. previsioni di crescita dell’economia più alta danno maggiori margini di spesa e di gestione del debito pubblico, e quindi di manovra politica, sia con i partner europei, sia con l’opinione pubblica interna al Paese.

Le prove indiziarie, unite al movente, lasciano pochi dubbi sul fatto che i dati siano massaggiati come un manzo di Kobe. Resta il fatto che è triste vedere fior di economisti che “per contratto” devono essere psicoticamente ottimisti.

Ci ho pensato intensamente e, tirando le somme, ho concluso che forse il modo migliore per affrontare le previsioni governative – intendo di qualunque governo – sarebbe ignorarle in toto. Tanto non sono affidabili. Ma per farlo occorre razionalità e distacco, che, personalmente, spesso non ho. In alternativa, se ne può sorridere amaramente, e magari fare cinici esercizi numerici di statistica Bayesiana.

Raffaele Zenti

Raffaele Zenti

Uno dei fondatori di Advise Only, responsabile del Financial Strategies Group. Esperto di finanza e di gestione dei rischi, Bayesiano, lunga esperienza in Allianz Asset Management, è laureato in scienze economiche con indirizzo quantitativo-statistico all’Università di Torino. Docente di Quantitative Portfolio Management al Master in Finance dell’Università di Torino, ha pubblicato vari articoli su riviste finanziarie (fra gli altri, il Journal of Asset Management, Economic Notes, Risk), contribuendo a libri sulla scelta degli investimenti e la gestione dei rischi. Un passato da triathleta, si ostina a praticare apnea, immersioni e skyrunning

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