Sulle possibilità di previsioni del ciclo economico a breve, a partire dalle rilevazioni dei consumi di energia elettrica

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numerico con cui riassumere il livello dell attivit  complessiva 
dell economia di un Paese.  
Essendo definito come valore di mercato di tutti i beni e servizi 
finali prodotti in un paese in un dato periodo, esso rappresenta 
l ammontare della produzione complessiva, sia quella derivante dal 
settore pubblico che da quello privato, ed   perci  visto come un 
indicatore non solo dello sviluppo economico, ma anche del benessere 
di uno stato. Effettivamente, quando il valore della produzione cresce, 
pi  redditi saranno distribuiti e pi  probabile sar  che aumenti 
l occupazione. La grandezza del PIL serve anche da misura generale 
della quantit  di beni e servizi che possiamo acquistare, sia 
individualmente sia collettivamente; ecco perch  un aumento del PIL 
viene visto sempre come un buon auspicio. 
Vediamo quali sono stati sinora i pi  importanti studi pubblicati 
in questa direzione, ed esaminiamone le principali caratteristiche. 
 
2.- L ente preposto a questo tipo di ricerche statistiche fu in 
origine l ISCO, Istituto Nazionale per lo Studio della Congiuntura, 
confluito nel 1998 insieme all ISPE, Istituto di Studi per la 
Programmazione Economica, nell ISAE, Istituto di Studi e Analisi 
Economica.  
Negli anni  60 il Vice-Presidente dell ISCO, nonch  Ordinario di 
Economia all universit  Bocconi di Milano, Ferdinando Di Fenizio, 
analizz  all interno di un testo dedicato alla politica economica, 
divenuto un punto di riferimento nel settore, diverse possibilit  di 
previsioni della congiuntura economica italiana. 
Di Fenizio nel suo testo ( Le leggi dell economia , vol. IV: 
Diagnosi previsioni politiche congiunturali in Italia, parte IV, ISCO 
1960) sostiene la validit  dell esperienza italiana nelle diagnosi 
economiche congiunturali, con i tre metodi principalmente utilizzati. 
 Primo, col seguire i mutamenti del <<clima d opinioni>> degli 
uomini d affari; secondo, rilevando ed elaborando serie storiche, che 
pongano in luce sintomi congiunturali, da interpretare alla luce delle 
uniformit  economiche; terzo, con l utilizzare ai fini diagnostici la 
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complessa intelaiatura concettuale e le rilevazioni utilizzate in 
contabilit  nazionale . 
Un analisi del primo metodo port  Di Fenizio a domandarsi se 
l ipotesi che attribuisce alla previsione degli imprenditori un peso 
notevole per lo sviluppo congiunturale del nostro paese fosse o meno 
fondata. La conclusione fu che quell ipotesi non concedesse, per lo 
meno all epoca, un uniformit  verificata. 
 I giudizi degli imprenditori sembrano piuttosto generati da una 
situazione congiunturale, che dall origine di una susseguente 
situazione congiunturale la quale, per cos  dire, sembra giunga in Italia 
impreveduta.  si afferma nel testo,  Resta, tuttavia, ferma 
l opportunit  di seguire gli impulsi congiunturali di natura psicologica 
che operano nel nostro sistema economico. Ed a questo riguardo 
l ISCO svolge particolari ricerche, i cui frutti sono regolarmente 
pubblicati . 
Come vedremo a breve, questo genere di indagini verr , in effetti, 
portato avanti negli anni e notevolmente migliorato, in particolare 
grazie all attivit  del Centro Studi di Confindustria. 
Nello stesso volume, l autore pone una particolare attenzione al 
secondo metodo elencato: le diagnosi congiunturali effettuate con 
l aiuto di serie storiche analitiche. 
   le ricerche effettuate con il metodo delle serie storiche 
analitiche si sogliono opportunamente classificare a seconda abbiano 
quale principale scopo, primo, il rilevare serie storiche analitiche, 
attinenti a fenomeni di grande interesse ai fini dell analisi 
congiunturale; oppure, secondo, l elaborare talune serie storiche gi  
esistenti, agli stessi fini. In un caso e nell altro, rilevazione ed 
elaborazione hanno per scopo — note leggi causali o funzionali, utili ai 
fini della determinazione presente e futura dei tassi di sviluppo del 
sistema — di accertare se si verificano certi accadimenti economici, ai 
quali seguiranno probabilmente altri accadimenti, legati alla dinamica 
del sistema che si osserva.  
Le ricerche promosse dall ISCO sono dunque volte 
all individuazione di indicatori in grado di segnalare tempestivamente, 
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o se possibile anche in leggero anticipo, svolte e cambiamenti di 
direzione nella situazione congiunturale economica italiana. 
E  necessario individuare elementi, il cui andamento possa essere 
ricondotto a quello di una grandezza sintomatica dello stato 
dell economia, quale pu  essere ad esempio la domanda globale, per 
le cui variazioni si pu  assumere come indicatore l ammontare degli 
investimenti globali lordi, seguendo l esempio degli studi avanzati 
dallo statunitense National Bureau of Economic Research. 
Come gi  affermato, nel presente studio si   assunta come 
grandezza sintomatica della congiuntura economica il valore del 
Prodotto Interno Lordo del Paese.  
A questo proposito Di Fenizio suggerisce di scegliere come 
indicatore il flusso produttivo dell agricoltura italiana. La motivazione 
della scelta   evidente: l Italia degli anni  60 era ancora un paese a 
struttura fortemente agricola, in cui l agricoltura concedeva un 
apporto considerevole alla formazione del reddito nazionale, circa il 
20%. 
Pur rimanendo la componente agricola rilevante nella formazione 
del PIL, la situazione si   molto modificata nel corso degli ultimi 
decenni, principalmente a causa del rapidissimo sviluppo della 
tecnologia del quale siamo testimoni. La percentuale della produzione 
economica costituita dal reparto agricolo   scesa vertiginosamente, 
lasciando spazio all espansione di altri settori, in particolare al 
terziario (per maggiori dettagli sulla composizione della produzione 
economica nell ultimo decennio si veda il capitolo relativo alle 
percentuali di composizione). 
 
3.- E  solo a met  degli anni  80 che vengono pubblicati nel 
nostro Paese, da parte della Banca d Italia, i primi studi che 
propongono modelli per la previsione della produzione - nella 
fattispecie della produzione industriale - a partire dai dati sui consumi 
di energia elettrica. 
Una prima versione del modello econometrico della Banca 
d Italia si trova in Bodo e Signorini (1985); verr  poi rivisto e 
rielaborato dagli stessi autori e da altri. 
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Attualmente la Banca d Italia considera come modello ufficiale 
per la previsione dell indice della produzione industriale quello 
presentato nel Tema di discussione n¡ 342 da Marchetti e Parigi 
( Energy Consumption, Survey Data and the Prediction of Industrial 
Production in Italy , Temi di discussione del Servizio Studi della 
Banca d Italia, Number 342, December 1998). 
Il modello, sempre mutuato da Bodo e Signorini, nella sua 
specificazione pi  generale assume la seguente forma: 
 
udummiesyLtimetempenely
i
i
i
i
i
i
ii
++!++++=
!!!
===
)(
3
1
2
1
8
1
"#$%  
 
nella quale: 
- y   l indice di produzione industriale; 
- enel rappresenta i consumi di energia elettrica totali (industriale 
e non industriale); all epoca i dati statistici riguardanti la rete elettrica 
erano forniti da Enel, non ancora da Terna; 
- temp   la temperatura nazionale media; 
- time   una variabile di trend non lineare, che coglie l andamento 
dei consumi elettrici non industriali e la produzione di energia delle 
reti indipendenti, la cui quota sul totale   tendenzialmente decrescente; 
- dummies sono le variabili dummy stagionali; 
l indice i segnala il distretto regionale Enel al quale si riferiscono 
i dati; in totale i distretti regionali Enel sono 8: Torino, Milano; 
Venezia, Firenze, Roma, Napoli, Palermo e Cagliari. 
 
Stando al documento di Parigi e Marchetti, i problemi associati 
all uso dei dati relativi ai consumi elettrici nella previsione della 
produzione industriale sono principalmente tre. 
In primo luogo, i dati resi noti dall Enel (ora Terna) si riferiscono 
ai consumi elettrici totali, non solo a quelli industriali; perci  bisogna 
tener conto che buona parte di essi sono dovuti al settore terziario e a 
quello domestico.  
Secondariamente, l intensit  energetica del processo produttivo 
varia in modo significativo tra le diverse tipologie di industria, 
essendo pi  alto nell industria chimica e nella lavorazione dei metalli. 
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Una variazione anche piccola nella composizione del settore 
industriale potrebbe causare rilevanti variazioni sul totale dei consumi 
elettrici. 
In ultimo, si segnala che l utilizzo di una funzione ad una sola 
variabile potrebbe rappresentare un eccessiva semplificazione. 
L equazione presentata poco sopra si propone di fronteggiare 
alcuni di questi problemi, in particolare il primo, tenendo conto dei 
consumi nel settore domestico tramite la conoscenza dei valori delle 
temperature medie. Infatti la maggior parte delle variazioni nei 
consumi domestici   legata, direttamente o indirettamente, alle 
condizioni atmosferiche, con picchi nei periodi con temperature 
estreme, a causa del riscaldamento e del condizionamento. 
Per affrontare invece il secondo problema,   stata inserita una 
funzione del tempo di terzo grado, allo scopo di tener conto sia del 
trend dei consumi non industriali, sia degli effetti a lungo termine dei 
cambiamenti tecnologici sull intensit  energetica. 
Alle variabili dummy spetta il compito di rappresentare 
l andamento fortemente stagionale tipico della produzione italiana. 
Questa equazione fu testata nel periodo che intercorre dal 
Gennaio 1986 all Aprile 1995 e fu in seguito leggermente modificata 
per migliorarne le capacit  di previsione, meglio adattandola alla 
realt  del nostro Paese. 
Tra gli accorgimenti, ci fu quello di eliminare dall espressione i 
fattori relativi ai consumi dei quattro distretti del Centro e del Sud 
Italia, insieme alle loro temperature medie, in quanto i rispettivi 
coefficienti si rivelarono essere nel complesso trascurabili, e non a 
caso, giacch  la maggior parte delle industrie italiane si trova nel Nord 
della penisola. 
La forma pi  recente del modello di previsione econometrico 
della Banca d Italia   la seguente: 
 
udummies
y
tempnenely
i
t
i
i
i
i
i
+++++=
!!!
=
!
==
4
1
1
2
1
4
1
4
∝"#$  
 
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Sperimentando questa nuova espressione per ogni mese tra il 
Maggio del 1995 ed il Settembre 1997, si rilev  un coefficiente di 
correlazione pari a 0,997 ed un errore quadratico medio pari all 1,4%. 
Si tratta di risultati eccellenti rispetto alla letteratura precedente, a 
quanto riportano Marchetti e Parigi. 
 
4.- Gli stessi indicano come pi  affidabile tra i diversi modelli 
elaborati per operare delle previsioni, accanto al metodo diagnostico 
econometrico della Banca d Italia, l indagine rapida del Centro Studi 
della Confindustria, variante aggiornata dell Inchiesta sul  clima 
d opinioni degli uomini d affari  descritta da Di Fenizio.  
Ce ne parlano Annunziato e Malgarini in uno degli atti del 
convegno Banca d Italia-CIDE svoltosi a Perugia nell autunno del 
1993 ( La previsione della produzione industriale con indagini 
quantitative: l indagine rapida del Centro Studi di Confindustria  in 
Banca d Italia, Ricerche quantitative per la politica economica, 1993, 
Volume 1). 
 L indagine rapida del Centro Studi della Confindustria, iniziata 
nel 1988, ha lo scopo di fornire indicazioni sull andamento della 
produzione industriale con un anticipo utile rispetto all indice Istat, 
tramite la consultazione di un gruppo ristretto d imprese. ( ) 
L indicazione della produzione industriale del CSC si basa su 
osservazioni quantitative fornite mensilmente da queste imprese. Il 
carattere quantitativo di tali informazioni differenzia l indicatore della 
Confindustria da quello prodotto da altri istituti con altre metodologie, 
e ne fa una fonte d informazioni unica in Italia.  
La procedura seguita da Confindustria per operare previsioni a 
breve termine della produzione industriale   semplice e si basa su un 
sondaggio effettuato ogni mese tra 116 medie e grandi imprese. Agli 
imprenditori viene chiesto di riferire qual   la variazione percentuale 
tendenziale della produzione nel mese corrente e nei due mesi 
precedenti. 
Successivamente esso viene comparato col corrispondente tasso 
nello stesso periodo dell anno precedente, quindi i dati vengono 
elaborati attraverso una semplice procedura non econometrica. 
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I risultati vengono doppiamente ponderati: dapprima rispetto alle 
vendite delle imprese, poi, una volta aggregati in modo da ricavare 
stime settoriali, rispetto al valore aggiunto del settore, per ottenere la 
previsione del tasso di crescita della produzione aggregata. Infine il 
valore viene adattato al numero di giorni lavorativi del mese 
considerato. 
Annunziato e Malgarini non si limitano per  a presentare 
l indagine rapida di Confindustria, ma operano un confronto tra 
l efficacia predittiva di questo modello, quello della Banca d Italia e 
quello di Holt-Winters, ottenuto dall estrapolazione delle serie 
storiche della produzione industriale, di rilevanza trascurabile ai nostri 
fini. 
 Il periodo preso in considerazione per il confronto tra i tre 
diversi metodi va da Gennaio 1989 a Dicembre 1992; la serie di 
riferimento   l indice di produzione industriale rettificato per il 
numero di giornate lavorative, di fonte Istat . 
Per valutare la capacit  previsionale dei modelli in esame furono 
calcolati numerosi indicatori; tra i pi  determinanti si segnalano 
l errore medio assoluto, il coefficiente di correlazione e l errore 
quadratico medio (RMSE). 
L esame fu suddiviso in due test: uno sulla capacit  predittiva 
con un periodo d anticipo ed uno sulla capacit  predittiva con due 
periodi d anticipo.  
Il verdetto fu chiaro:  Sia il modello econometrico della Banca 
d Italia che l indagine del CSC forniscono risultati migliori rispetto al 
modello di Holt-Winters; la stima ottenuta con il modello 
econometrico risulta a sua volta migliore di quella del CSC. Il modello 
econometrico nelle previsioni con un periodo d anticipo presenta un 
errore medio assoluto pari all 1,3% contro l 1,8% del CSC; inoltre 
esso permette una riduzione dell errore quadratico medio pari circa 
allo 0,5% rispetto al CSC.  
Si not  per  contemporaneamente un aumento nel tempo delle 
capacit  previsionali del metodo del CSC, attribuibili ad un processo 
di miglioramento delle abilit  predittive delle aziende.