Confrontare i modelli di previsione dell'inflazione nell'area euro

L'Inflazione gioca un ruolo fondamentale nell'economia ed è attentamente monitorata sia dal settore pubblico che privato. Questo articolo analizza quanto bene due modelli diversi prevedono l'inflazione nell'area euro. Questi modelli sono il modello Mixed Data Sampling (MIDAS) e il modello Lag-Llama, che utilizza tecniche avanzate di machine learning.

#Importanza del Nowcasting dell'Inflazione

Il nowcasting dell'inflazione significa prevedere il tasso di inflazione attuale, fondamentale per i decisori e le aziende. Tuttavia, questo compito può essere complicato perché i dati sull'inflazione di solito vengono raccolti mensilmente, mentre altri dati importanti, come gli indicatori finanziari, sono disponibili quotidianamente. I metodi tradizionali come ARIMA o VAR non sono progettati per gestire bene questi dati a frequenza mista. Un trucco comune è combinare i dati giornalieri in un formato mensile, ma ciò può portare a perdere alcune informazioni importanti.

#Che cos'è il Modello MIDAS?

Il modello MIDAS è stato creato per trattare dati a frequenza mista. Permette di usare dati ad alta frequenza senza doverli combinare in un dato mensile. Questo modello è diventato una scelta popolare per varie organizzazioni perché migliora l'accuratezza aggiungendo dati attuali che riflettono le condizioni di mercato in tempo reale.

Il modello MIDAS aiuta a capire meglio le tendenze utilizzando dati giornalieri o settimanali per prevedere l'inflazione mensile. È stato adottato da molte istituzioni pubbliche, come le banche centrali, per prendere decisioni informate sulla politica monetaria.

#Il Modello Lag-Llama

D'altra parte, abbiamo il modello Lag-Llama, basato su un tipo di rete neurale chiamata Long Short-Term Memory (LSTM). Questo modello impara da un'ampia gamma di dati di serie temporali e può fare previsioni anche su nuovi dataset che non ha mai visto prima. Tuttavia, Lag-Llama non gestisce i dati a frequenza mista così bene come MIDAS, il che potrebbe renderlo meno efficace per questo compito specifico.

#Obiettivo della Ricerca

L'obiettivo principale di questo studio è confrontare le prestazioni di MIDAS e Lag-Llama nella previsione dell'inflazione, specificamente l'Indice Armonizzato dei Prezzi al Consumo (HICP) nell'area euro. Questo studio esamina dati dal 2010 al 2022 e valuta se Lag-Llama può fare meglio di MIDAS.

#Selezione e Descrizione dei Dati

Lo studio utilizza un dataset dal giugno 2010 al giugno 2022, che include dati giornalieri in tempo reale. L'HICP è la variabile principale di interesse, che cattura l'inflazione per la zona euro. Diverse variabili indipendenti incluse sono i prezzi del petrolio Brent, i tassi di interesse, i tassi di cambio e gli indici di borsa. Queste variabili possono fornire informazioni sulle condizioni di mercato attuali e sulle aspettative di inflazione.

#Elaborazione dei Dati

L'analisi dei dati inizia guardando l'HICP usando l'autocorrelazione, che mostra come i valori passati si relazionano ai valori futuri. I risultati indicano che l'HICP degli ultimi 8 mesi può influenzare le previsioni attuali. La decomposizione stagionale aiuta a scomporre i dati in componenti di tendenza, stagionalità e rumore.

Per le variabili indipendenti, si calcolano i cambiamenti dell'ultima settimana. Questa normalizzazione aiuta a gestire le diverse scale di ciascuna variabile. Lag-Llama richiede aggiustamenti per i suoi dati di input, che includono rendere i dati mensili di HICP adatti a una struttura giornaliera.

#Controlli di Multicollinearità

Per garantire che le variabili indipendenti non siano troppo correlate, lo studio verifica la multicollinearità. Un'alta correlazione tra le variabili può portare a risultati imprecisi. I risultati mostrano che la multicollinearità non è un problema significativo nel dataset, indicando che le variabili scelte possono essere utilizzate efficacemente nei modelli.

#Comprendere il Modello MIDAS

MIDAS è progettato per lavorare con variabili target a bassa frequenza integrando predittori ad alta frequenza. Questo gli consente di fare previsioni basate su dati più frequenti senza perdere informazioni importanti. Il modello utilizza una forma polinomiale per pesare l'impatto dei diversi valori ritardati nei suoi calcoli.

#Confrontare MIDAS e Lag-Llama

Lo studio esamina anche i punti di forza e di debolezza di entrambi i modelli. Mentre MIDAS funziona bene con dati a frequenza mista, Lag-Llama eccelle nell'identificare schemi complessi attraverso la sua struttura di rete neurale. Il confronto include vari indicatori di prestazione per vedere quale modello è più preciso nel nowcasting dell'HICP.

#Risultati del Modello MIDAS

Il modello MIDAS mostra buone prestazioni nella previsione dell'inflazione basate sui metriche di valutazione. Cattura abbastanza bene la tendenza generale dell'inflazione, anche se ci sono alcune deviazioni dai valori reali. I predittori significativi includono i prezzi del petrolio e gli indici di borsa, mentre i tassi di interesse non hanno mostrato un impatto significativo sulle previsioni.

#Risultati del Modello Lag-Llama

Il modello Lag-Llama, che utilizza un approccio diverso, mostra anche forti metriche di prestazione rispetto a MIDAS. Cattura l'andamento generale più da vicino e fornisce una visione probabilistica delle previsioni, inclusi gli intervalli di confidenza. Questo aggiunge un livello prezioso di comprensione riguardo l'incertezza di queste previsioni.

#Confronto tra i Due Modelli

Nel confrontare entrambi i modelli, Lag-Llama sembra performare leggermente meglio su varie metriche, come l'errore assoluto medio e la correlazione. Tuttavia, è importante notare che questo studio ha fornito le condizioni ottimali al modello MIDAS per la valutazione. Dunque, il confronto mostra che, mentre entrambi i modelli hanno i loro punti di forza, Lag-Llama ha il vantaggio nella maggior parte degli scenari valutati.

#Implicazioni per le Previsioni Economiche

I risultati di questo studio sono significativi per le pratiche di previsione economica. La capacità di Lag-Llama di sfruttare tecniche avanzate di machine learning può potenzialmente migliorare l'accuratezza delle previsioni sull'inflazione, cruciale per la pianificazione finanziaria e la formulazione di politiche.

#Sfide e Limitazioni

Nonostante i vantaggi in termini di prestazioni di Lag-Llama, rimangono alcune sfide. Un problema è la sua natura "black box", che rende difficile interpretare come il modello arrivi alle sue previsioni. Questa mancanza di trasparenza può essere un ostacolo alla sua adozione in contesti dove capire il ragionamento dietro le previsioni è essenziale.

D'altra parte, il modello MIDAS offre un'interpretabilità più semplice, rendendo più facile per i decisori comprendere e comunicare i suoi risultati.

#Conclusione

Entrambi i modelli MIDAS e Lag-Llama forniscono preziose informazioni sul nowcasting dell'inflazione. Anche se Lag-Llama ha mostrato migliori prestazioni su molte metriche, MIDAS rimane cruciale per le situazioni in cui i dati a frequenza mista giocano un ruolo significativo. Lo studio evidenzia il potenziale di integrare metodi econometrici tradizionali con tecniche avanzate di machine learning per migliorare le previsioni economiche.

#Ringraziamenti

La ricerca e le intuizioni presentate qui sono frutto di sforzi collaborativi e feedback da varie persone. Il loro contributo è stato fondamentale per plasmare questo studio e i suoi risultati.