La previsione delle serie storiche economiche

L’analisi delle serie storiche costituisce un settore della statistica di notevole interesse metodologico e di grande rilevanza operativa, soprattutto per i seguenti motivi:
a) la gran parte dei fenomeni reali si svolge nel tempo e lo studio di tale dinamica costituisce problema immanente per la scienza e la tecnica;
b) l’analisi statistica è il contesto naturale nel quale le decisioni soggette a incertezza (previsione, controllo, simulazione, interpretazione ecc.) trovano formalizzazioni adeguate e strumenti operativi;
c) la crisi di teorie complete nei più diversi ambiti disciplinari ha accentuato l’interesse per l’analisi del contenuto informativo di ogni osservazione, anche a prescindere da uno schema teorico precostituito.
Lo studio della realtà economica si avvale in misura significativa di strumenti statistici per descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di un sempre più cospicuo numero di fenomeni disponibili sotto forma di serie storica: si pensi, ad esempio, alle serie mensili degli indici della produzione industriale, ai dati trimestrali sulle persone occupate ed in cerca di occupazione di un certo paese, alle vendite settimanali di un’azienda, ai corsi giornalieri dei titoli trattati sul mercato azionario.
Non è quindi casuale che problematiche a prima vista assai diverse vengano affrontate grazie alla metodologia statistica per le serie storiche: fra le situazioni più interessanti, citiamo la previsione di aggregati economici e finanziari, l’aggiornamento sequenziale delle scorte, la diagnosi congiunturale dell’economia e così via.
Ciò ha fornito lo stimolo per diversi studiosi ad elaborare concetti e metodi che hanno dato corpo ad un insieme di metodologie estremamente sofisticate, con vastissime potenzialità d’uso.
Di tali aspetti si occupa il presente elaborato, che è stato articolato principalmente in due parti.
La prima parte (che racchiude i capitoli dal primo al quinto) presenta un’accezione di tipo teorico. In particolare, nel primo capitolo viene data una definizione precisa di serie storica e delle sue componenti, che vengono isolatamente analizzate e determinate. Nel capitolo 2, invece, si indagano le serie storiche stazionarie e i procedimenti utilizzati per depurare la serie storica delle componenti che la rendono evolutiva. Il capitolo terzo delinea abbastanza approfonditamente gli aspetti più importanti dei processi stocastici e dei modelli lineari, soffermandosi in particolar modo sui processi stazionari, non stazionari e stagionali. Partendo dalla descrizione di tali modelli, nel capitolo quarto l’analisi si focalizza sulle tecniche di identificazione degli stessi, sulla stima dei parametri in essi contenuti e sulla loro verifica e controllo di adeguatezza. Verranno anche esposte le caratteristiche che un modello deve possedere per essere ritenuto un “buon modello”. L’ultimo capitolo della prima parte, il quinto, costituisce l’elemento centrale del presente elaborato e sviluppa il tema della previsione statistica. Viene introdotto inizialmente un argomento di prevalente utilizzo aziendale, il lisciamento esponenziale, e successivamente ci si concentra sulla previsione ottenuta con i modelli ARIMA. Al termine del capitolo, infine, viene espresso anche l’importantissimo concetto della previsione intervallare.
La seconda parte dell’elaborato coincide con il capitolo relativo all’applicazione e propone un caso pratico, in cui sono stati applicati concretamente a una serie storica economica (formata dagli indici del fatturato nazionale per i beni di consumo) i concetti introdotti nella parte teorica. Tramite lo studio della serie storica in questione, verrà ripercorso per sommi capi quanto visto nella prima parte e si potrà apprezzare in maniera tangibile l’utilità della previsione statistica. In appendice, infine, sono stati inseriti i dati utilizzati per l’analisi e la previsione della serie storica.