RICERCA ITALIANA     

I modelli a fattori dinamici nella previsione e nella analisi economica e finanziaria

Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Abstract

La crescente disponibilita' di data set macroeconomici e finanziari caratterizzati da un grande numero di serie temporali mette in risalto l'utilita' di metodi econometrici capaci di riassumere in modo conveniente e parsimonioso la struttura di covarianza sia nella dimensione temporale che in quella cross-sezionale. In questa prospettiva, nel corso degli ultimi anni economisti ed econometrici hanno prestato una crescente attenzione ai modelli a fattori dinamici. Questo programma di ricerca si propone di contribuire allo sviluppo della ricerca scientifica sui modelli a fattori dinamici.
Il programma si articola in quattro punti. Primo, studieremo i modelli a fattori con volatilita' dinamica e le loro applicazioni alla finanza. Il nostro contributo riguardera' sia temi teorici legati ai metodi di stima, sia la preparazione di un nuovo pacchetto software.
Secondo, studieremo la capacita' dei modelli a fattori di prevedere le variabili macroeconomiche, confrontando metodi basati sui modelli a fattori con metodi piu' tradizionali, sia in sede di simulazione che con dati macroeconomici reali.
Terzo, studieremo l'uso dei modelli a fattori nella analisi economica strutturale, completando il recente lavoro dei promotori del programma e applicando le tecniche proposte a temi macroeconomici.
Quarto, confronteremo la performance di Eurocoin, l'indicatore CEPR della attivita' economica dell'area Euro, con quella di altri indicatori congiunturali, e costruiremo una nuova versione migliorata di Eurocoin, in coordinazione con gli altri membri del team CEPR-Banca d'Italia che lo hanno ideato. <<<

Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca

Mario FORNI Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Obiettivo del Programma di Ricerca

L'obiettivo di questo progetto di ricerca e' di contribuire alla recente ripresa della saggistica sui modelli a fattori dinamici. In particolare, ci concentreremo su quattro temi.
1. Modelli a fattori con varianza condizionale dinamica per lo studio dei dati finanziari. Questo tema verra' studiato dalla unita' locale di Firenze. Data l'impossibilita' di scrivere la funzione di verosimiglianza in forma chiusa, i modelli con volatilita' dinamica possono essere stimati soltanto con tecniche basate su simulazioni, come l'inferenza diretta, il metodo efficiente dei momenti o modelli di tipo Markov Chain Monte Carlo. L'obiettivo della unita' di Firenze sara' di risolvere alcuni problemi aperti legati alla applicazione di queste tecniche e generalizzarle al caso di inferenza in modelli vincolati. Dato che il software attualmente disponibile e' insoddisfacente, l'unita' di ricerca si propone di sviluppare un nuovo pacchetto 'flessibile', che verrebbe distribuito gratuitamente per scopi di ricerca.
2. Previsione di variabili macroeconomiche. Le unita' di Roma e Milano si pongono l'obiettivo di studiare le performance previsive dei modelli a fattori dinamici. Vi sono attualmente in letteratura almeno tre metodi basati sui modelli a fattori. L'obiettivo delle unita' di Roma e Milano e' di paragonare i meriti dei vari metodi tra loro e rispetto a metodi previsivi tradizionali univariati e multivariati di piccola dimensione. Il confronto verra' fatto sia con dati simulati che con dati reali. Verranno anche valutate tecniche di pulizia e selezione preliminare dei dati.
3. Modelli macroeconomici strutturali. L'uso dei modelli a fattori per analisi di tipo strutturale e' un tema completamente nuovo. Le unita' di Modena e Milano si avvarranno di tecniche recentemente proposte dai promotori della ricerca per la stima delle funzioni di risposta impulsiva per esplorare l'applicazione degli schemi di identificazione tradizionali dei VAR strutturali. Inoltre, studieranno il problema della determinazione del numero di shocks comuni necessari per ottenere una rappresentazione soddisfacente di un ampio data set macroeconomico.
4. Indicatori congiunturali. Questo tema verra' affrontato dalla unita' di Modena. Circa due anni e mezzo fa il Center for Economic Policy Research ha iniziato la pubblicazione e l'aggiornamento mensile sul suo sito web di Eurocoin, un indicatore della attivita' economica dell'area dell'Euro concepito da un team di ricercatori che include alcuni dei promotori di questo progetto. Il nostro obiettivo e' duplice: (a) analizzare questa esperienza piu' che biennale e confrontare la performance dell'indicatore con quella di altri indicatori ciclici; (b) Mettere appunto una nuova versione aggiornata e migliorata di Eurocoin da far partire il prossimo anno, di concerto con gli altri membri del team CEPR-Bank of Italy che lo ha ideato. <<<

Risultati parziali attesi

Entro la fine del primo anno ci attendiamo di avere lavori preliminari pubblicati nei working papers dei dipartimenti coinvolti nel progetto, o anche nei discussion papers del CEPR, di cui alcuni partecipanti sono fellow o affiliati.

Per quanto riguarda in particolare il punto 4 del progetto di ricerca, cioe' gli indicatori congiunturali, ci attendiamo che la nuova versione di Eurocoin sia ultimata e gia' pubblicata sul sito web del CEPR; inoltre, ci aspettiamo una presentazione pubblica, la pubblicazione di un paper scientifico di presentazione e di altro materiale illustrativo sul web.

Per la fine del secondo anno ci attendiamo che diversi papers siano completati e siano stati proposti per la pubblicazione a riviste scientifiche internazionali. Qualche paper potrebbe essere gia' accettato. Ci attendiamo anche che i componenti del programma siano attivi nella presentazione del loro lavoro in seminari e conferenze nazionali e internazionali. Con riferimento specifico al punto 1 del progetto, cioe' i modelli con volatilita' dinamica per la finanza, ci attendiamo di avere un nuovo pacchetto di software scaricabile dalla rete.

L'unita' di Modena ha previsto uno stanziamento specifico per la organizzazione di una piccola conferenza di presentazione dei risultati della ricerca al termine del secondo anno. <<<

Durata

24 mesi

Base di partenza scientifica nazionale o internazionale

L'analisi di data sets costituiti da un grande numero di serie temporali potrebbe essere uno dei temi principali nella ricerca econometrica dei prossimi anni, in particolare nel campo della macroeconometria e nella econometria applicata alla finanza, dove sono disponibili grandi cross-sections di dati temporali, che non possono essere analizzati con metodi multivariati tradizionali quali autoregressivi vettoriali o meccanismi a correzione dell'errore.
In relazione a cio', economisti ed econometrici hanno dedicato di recente grande attenzione ai modelli a fattori latenti, basandosi sul lavoro pionieristico di Sargent e Sims (1977), Geweke (1977), Chamberlin (1983) e Chamberlin e Rotschild (1983). Ecco una lista non esaustiva di contributi in questo filone di ricerca: Connor e Korajczyk (1988), Diebold e Nerlove (1989), Quah e Sargent (1993), King, Sentana e Wadhwani (1994), Forni e Reichlin (1998), Stock e Watson (1999, 2002, 2003); Forni, Hallin, Lippi e Reichlin (2000, 2003, 2004); Bai e Ng (2000), Bai (2001), Forni e Lippi (2001), Sentana e Fiorentini (2001).
Nell'approccio dei modelli a fattori, un vettore di n serie temporali viene scomposto in due componenti mutualmente ortogonali: una componente comune, guidata da pochi fattori o shocks latenti comuni, e una componente "idiosincratica", guidata da n shocks specifici (uno per ciascuna variabile nel panel), che sono o mutualmente ortogonali o vincolati da appropriate restrizioni ad avere soltanto interrelazioni "locali".
I modelli a fattori consentono una drastica riduzione della dimensione cross-sezionale del data set e dunque sono potenzialmente molto utili in tutte le circostanze che richiedono di modellare un grande numero di serie temporali (la stima della volatilita' di portafogli di grandi dimensioni, la costruzione di indicatori congiunturali leading e coincidenti, la previsione, la identificazione di shocks strutturali e dei loro meccanismi di propagazione nel tempo, attraverso i settori economici, le aree geografiche, ecc).
In questo progetto di ricerca siamo interessati sia a temi finanziari che a temi macroeconomici.
Per quanto riguarda i primi, una importante linea di ricerca si concentra sui modelli a fattori con eteroschedasticita' condizionale
(Diebold e Nerlove, 1989; King, Sentana e Wadhwani, 1994, Sentana e Fiorentini, 2001). La stima di questi modelli e' per molti aspetti ancora un problema aperto. In linea di principio e' possibile applicare varie procedure basate su simulazioni, come l'Inferenza Indiretta (Gourieroux, Monfort e Renault, 1993), il metodo efficiente dei momenti (Gallant e Tauchen, 1996), i metodi Markov Chain Monte Carlo ecc. In presenza di restrizioni puo' essere utile la procedura recentemente proposta in Calzolari, Fiorentini e Sentana (2004).
Per quanto riguarda la Macroeconomia, ci occuperemo di previsione, analisi economica strutturale e indicatori della congiuntura economica.
Data sets di grande dimensione cross-sezionale oltre che temporale contengono una grande quantita' di informazione, per cui in linea di principio i grandi modelli a fattori dovrebbero essere piu' adatti alla previsione dei modelli univariati o multivariati di piccola dimensione. Il problema di fondo e' se le tecniche fattoriali sono in gradi di sintetizzare e sfruttare adeguatamente questa informazione. Alcuni metodi di previsione sono stati recentemente proposti nella letteratura da Stock e Watson (2001, 2002), Forni, Hallin, Lippi e Reichlin (2003), Kapetanios e Marcellino (2004), Giannone (2004). Questi sono consistenti ma si sa molto poco sia sulla loro efficienza nei piccoli campioni sia sulle loro performance rispetto a previsioni univariate o basate su modelli VAR (si vedano tuttavia Marcellino, Stock e Watson, 2003, Kapetanios e Marcellino, 2004).
I modelli a fattori sono anche promettenti per l'analisi economica strutturale, soprattutto perche' forniscono una ragione plausibile per l'assunzione di "fundamentalness", che e' necessaria per l'identificazione. La saggistica e' ancora molto limitata; alcuni riferimenti sono Giannone, Reichlin e Sala (2002, 2003) e Forni, Lippi e Reichlin (2003).
Infine, i modelli a fattori si prestano bene per l'estrazione di indicatori latenti del ciclo economico. Eurocoin, l'indicatore del CEPR per l'attivita' economica dell'area dell'Euro (si veda il sito web www.cepr.org) e' basato su una tecnica fattoriale. I riferimenti specifici sono Altissimo et al. (2001), Forni, Hallin, Lippi e Reichlin (2001); un indicatore di "Core inflation" basato sugli stessi metodi e' proposto in Cristadoro et al. (2003). <<<