Least Squares Parziali: Uno Strumento Chiave per le Previsioni Economiche

I Minimi Quadrati Parziali (PLS) sono un metodo semplice che aiuta a gestire situazioni dove ci sono tanti fattori ma pochi dati. È particolarmente utile per prevedere cose come la crescita dell'economia di un paese, conosciuta anche come prodotto interno lordo (PIL).

Negli ultimi studi, si è dimostrato più efficace rispetto ad altri metodi comuni quando si prevede la crescita del PIL dal 2000 al 2023. Il PLS riduce la complessità dei dati, il che aiuta a fare previsioni migliori. Dal 2020, questo metodo si è particolarmente distinto per la riduzione degli errori di previsione, diventando uno strumento importante per economisti e analisti.

#Sfide nella Previsione Economica

Le previsioni economiche possono essere complicate, specialmente durante crisi. Quando ci sono cambiamenti significativi nell'economia, come durante le recessioni o altri shock, i metodi tradizionali, come i minimi quadrati ordinari (OLS), affrontano difficoltà. L'OLS è popolare perché utilizza tutti i dati disponibili e offre un modo semplice per modellare le relazioni tra le variabili. Tuttavia, può avere problemi quando le relazioni di base cambiano rapidamente a causa di shock economici.

Ad esempio, le conseguenze economiche di eventi come la pandemia di COVID-19 hanno dimostrato che modelli più semplici possono essere più efficaci in queste situazioni in cambiamento. Gli shock possono distorcere le relazioni tra i predittori (gli elementi che usiamo per fare previsioni) e i risultati (i bersagli che vogliamo prevedere), portando a problemi di previsione.

#Tecniche di Regolarizzazione

Per affrontare questi problemi, si utilizzano varie tecniche di semplificazione chiamate metodi di regolarizzazione. Questi metodi mirano a rendere i modelli più gestibili e a ridurre la possibilità di overfitting, che si verifica quando un modello impara il rumore nei dati invece del segnale reale. I metodi di regolarizzazione comuni includono la regressione ridge e il LASSO, che regolano quanto peso hanno diversi predittori nelle previsioni.

Il PLS è anche una tecnica di regolarizzazione. Funziona riassumendo informazioni da molti predittori in componenti ridotte, il che può migliorare la precisione delle previsioni, specialmente quando si tratta di grandi dataset.

#Come Funziona il PLS

Il PLS crea un nuovo set di variabili, chiamate fattori, che sono combinazioni dei predittori originali. Questo nuovo set riduce il numero di dimensioni pur catturando le informazioni essenziali. Il PLS può gestire situazioni in cui ci sono più predittori che osservazioni, un problema comune nei dati economici.

Quando si utilizza il PLS, gli analisti calcolano prima uno o più fattori dal dato originale. Poi usano questi fattori nei modelli di regressione per prevedere risultati. Questo approccio consente previsioni più robuste senza essere troppo complicato.

#Performance del PLS nella Previsione

Ricerche che confrontano il PLS con altri metodi, come l'OLS, il LASSO e la regressione ridge, mostrano che il PLS può produrre una migliore accuratezza nelle previsioni, specialmente durante periodi di stress economico. Per il periodo dal 2020 in poi, il PLS ha chiaramente superato le altre tecniche nella previsione della crescita del PIL.

In condizioni economiche normali, i diversi metodi tendono a dare risultati simili. Tuttavia, durante periodi di cambiamenti economici severi, il PLS ha dimostrato la sua capacità di mantenere un elevato livello di accuratezza. Anche utilizzando solo un nuovo fattore, il PLS può superare modelli più complessi, evidenziando la sua efficacia e affidabilità.

#Gestione dei Dati e Cross-validation

Nella previsione, gestire i dati in modo appropriato è cruciale. Gli analisti hanno sviluppato metodi per affrontare dati che potrebbero avere outlier, specialmente durante crisi economiche come la pandemia di COVID-19. Una tecnica è il filtro di Hampel, che aiuta a smussare valori estremi nei dati, portando a previsioni più accurate.

La cross-validation è un altro passo importante. Questo processo prevede di dividere il dataset in parti per testare quanto bene funziona un modello su dati mai visti. Questo approccio aiuta a garantire che il modello non si adatti solo ai dati che ha visto, ma possa generalizzare bene ai nuovi dati.

Ad esempio, gli analisti possono testare le previsioni dei modelli su diversi periodi temporali, confrontando le performance per evitare l'overfitting. Questo metodo fornisce un'immagine più chiara di come funzioneranno i modelli di previsione nelle applicazioni del mondo reale.

#Risultati per il Portogallo e Altri Paesi

Applicato ai dati economici del Portogallo, sono emersi risultati significativi. Il PLS ha avuto una performance migliore rispetto ai modelli tradizionali nella previsione delle variazioni del PIL. Il metodo ha utilizzato dati ad alta frequenza che forniscono informazioni tempestive sull'economia, permettendo previsioni più accurate.

Test simili condotti in altre aree, come la zona euro e gli Stati Uniti, hanno prodotto risultati comparabili. In molti casi, il PLS è stato il migliore, specialmente durante periodi di incertezza economica.

I risultati confermano che il PLS è utile non solo per il Portogallo, ma può essere applicato anche a regioni più ampie e ad altri paesi. Questa analisi tra paesi evidenzia la versatilità e la rilevanza pratica del metodo per economisti e decisori politici.

#Il Ruolo dei Big Data

L'ascesa dei big data ha portato nuove opportunità e sfide per la previsione economica. Con tonnellate di dati provenienti da varie fonti, può essere difficile trovare le informazioni più pertinenti. Il PLS e altre tecniche di machine learning possono setacciare grandi dataset per individuare fattori essenziali che influenzano l'attività economica.

La complessità delle economie moderne e l'enorme quantità di dati disponibili significano che affidarsi solo a metodi tradizionali potrebbe non bastare. Tecniche come il PLS offrono un modo per sfruttare queste informazioni, portando a previsioni e decisioni migliori.

#Conclusione

In conclusione, i minimi quadrati parziali si sono dimostrati un metodo valido per prevedere la crescita del PIL, particolarmente durante tempi economici difficili. La sua capacità di ridurre la complessità mantenendo l'accuratezza lo rende uno strumento prezioso nel toolkit degli economisti.

Man mano che i modelli economici continuano a cambiare ed evolversi, la necessità di metodi di previsione efficaci crescerà solo. Il PLS si distingue come una scelta pratica e affidabile, soprattutto nell'attuale ambiente ricco di dati. La sua semplicità e robustezza lo rendono adatto a una serie di compiti di previsione economica, aprendo la strada a decisioni più informate sia nelle politiche pubbliche che nelle strategie aziendali.

Ulteriori ricerche su tecniche avanzate e possibili applicazioni del PLS saranno essenziali per migliorare l'accuratezza delle previsioni e affrontare le continue sfide presentate da un panorama economico in continuo cambiamento.