CURRICULUM del Prof. Massimo Biondi Medico, specialista in ...
1 Analisi della Congiuntura per fini di mercato Manuela Biondi Lugano, marzo 2008.
-
Upload
thorello-riva -
Category
Documents
-
view
222 -
download
3
Transcript of 1 Analisi della Congiuntura per fini di mercato Manuela Biondi Lugano, marzo 2008.
1
Analisi della Congiuntura per fini di mercato
Manuela Biondi
Lugano, marzo 2008
2
Sommario
• Il ruolo dell’analisi congiunturale nel processo d’investimento della Banca
• Le previsioni macroeconomiche
• Congiuntura economica e mercati finanziari• I modelli econometrici - esempi pratici
3
Il ruolo dell’analisi congiunturale• L’analisi della congiuntura è principalmente finalizzata a orientare le decisioni
d’investimento della Banca -- il processo di asset allocation.
• Il processo di asset allocation é l’insieme di attività attraverso cui la Banca decide l’allocazione dei capitali tra le diverse asset class (azioni, obbligazioni, valute) e tra le diverse aree geografiche.
• L’economista (strategista) stesso è chiamato a tradurre i risultati della propria analisi in inferenze circa il futuro comportamento dei mercati finanziari, dagli indici azionari (es. S&P500, EuroStoxx50), a quelli obbligazionari (es. bond governativo USA a 10 anni), ai tassi di cambio, fino al livello più specifico degli indici settoriali (beni capitali, consumi discrezionali, farmaceutici ecc...). L’economista non si esprime invece su singoli titoli o società.
• Questo approccio, detto top-down, risulta complementare all’approccio bottom-up, che invece formula ipotesi circa il comportamento dei mercati sulla base dell’analisi di titoli e società.
• L’economista è coinvolto in molte attività:– Processo d’investimento della banca– Pubblicazioni periodiche (semestrali, trimestrali, mensili, settimanali)– Divulgazione della visione della Banca tramite contatti con i mass media– Attività di consulenza ad hoc per gestori e clienti.
4
Processo di Investimento• Tramite il Processo di Investimento, o processo di asset allocation,
la Banca costruisce i propri portafogli strategici (portafogli di asset allocation).
• Si tratta di portafogli misti, che investono in diverse asset class (azioni, obbligazioni, valute) in paesi diversi.
• Poichè sono costruiti sulla base degli obiettivi (rendimento e rischio) e dell’analisi dei mercati, questi portafogli riflettono la visione complessiva della Banca circa la possibile evoluzione dello scenario macroeconomico e dei mercati finanziari.
• Il processo si articola in diverse fasi. Le principali sono:
Comitatod’Investimento
Comitato Tattico Riunione Operativa
1 32
Fondamentale il ruolo dell’economista
5
Processo di Investimento1. Comitato d’Investimento (frequenza mensile)
- Funzione: Discussione e approvazione dello scenario macroeconomico a 12 mesi e di un set di rendimenti attesi sulle asset class dell’Universo Investibile. La discussione avviene sulla base dei contributi di diversi specialisti (economisti/strategisti, analisti tecnici, gestori, operatori sala mercati, ecc...)
- L’economista ha un ruolo fondamentale. Dà l’avvio al processo presentando lo scenario macroeconomico di medio termine e sottoponendo a discussione il proprio set di rendimenti attesi a 3 e 12 mesi (approccio top-down), con analisi qualitativa e quantitativa a supporto.
2. Comitato tattico (frequenza mensile)
- Con il supporto di un ottimizzatore che elabora il set di rendimenti attesi approvato dal Comitato d’Investimento, le previsioni formulate da quest’ultimo vengono tradotte in decisioni concrete circa la movimentazione dei portafogli strategici.
3. Riunione operativa (frequenza settimanale)
- Si valuta l’opportunità di intervenire sui portafogli prima del successivo Comitato d’Investimento.
6
Le previsioni macroeconomiche
7
Le previsioni macroeconomiche
• Poiché obiettivo principale delle previsioni economiche è quello di essere input per il processo di asset allocation, esse sono fornite in modo sistematico per tutti i paesi che fanno parte dell’Universo Investibile della Banca (Stati Uniti, Area euro, Giappone, Svizzera, Gran Bretagna, Asia Emergente, Europa dell’Est e America Latina).
• Le previsioni sono focalizzate sulle principali variabili macro (PIL e sue componenti, CPI, tasso di disoccupazione, bilancia delle partite correnti, tassi a breve, tassi di cambio, profitti aziendali aggregati).
• Le previsioni macroeconomiche si avvalgono sia di metodi quantitativi che qualitativi.
• Entrambi i metodi prevedono alla base l’utilizzo di un modello economico.
8
Le previsioni macroeconomiche
• N.B. I due metodi non sono concorrenti ma COMPLEMENTARI: L’esito previsivo di un modello econometrico va sempre valutato alla luce delle informazioni supplementari che non è possibile esprimere in forma quantitativa (variabili politiche, di sentimento ecc...).
Metodi previsivi
Metodi quantitativi
Esplicitano il modello economico tramite relazioni matematiche e utilizzano metodi di stima statistico/econometrici.
Utilizzano il modello economico come base per il ragionamento, dal quale estrapolano anche la previsione
Metodi qualitativi
9
Raccolta dei dati
Differisce da paese a paese e può variare nel tempo
Teoria Economica
Econometria/Statistica
Informazioni aggiuntive, quali politica e politica
economica.
Ricerca da altre istituzioni
Valutazione della situazione corrente e delle prospettive future
Le previsioni macroeconomiche
10
Le previsioni macroeconomiche
Lo scenario globale• Lo scenario globale (con previsioni per l’anno in corso e il successivo) viene
elaborato con cadenza all’incirca semestrale.– Al di fuori di questi momenti, lo scenario viene “aggiustato” (ma tendenzialmente NON stravolto) ogni
qual volta l’esame delle variabili macroeconomiche, costantemente monitorate, lo suggerisca.
• Il processo si articola in 4 fasi ed é basato su di un progressivo fine-tuning:
• Brainstorming iniziale per definizione assunzioni a livello globale
• Analisi e previsioni economia USA
Analisi e previsione singoli paesi dell’Universo Investibile
• Costruzione scenario globale per aggregazione dei singoli paesi
• Ridefinizione assunzioni iniziali
• Revisione previsione singoli paesi
• Eventuale ritocco scenario globale.
12
34
11
Le previsioni macroeconomiche
Fase 1. • Brainstorming per elaborare assunzioni iniziali su un certo numero di
variabili globali, quali:– prezzo del petrolio e delle materie prime in generale– dinamica dei tassi d’interesse (a breve) e di cambio– prospettive per le economie emergenti (de-coupling, re-coupling?)– evoluzione di qualsiasi variabile/tematica ritenuta rilevante a livello globale
– N.B. Le assunzioni sono effettuate sulla base di una pluralità di fattori quali:• scenario ereditato in precedenza• modelli econometrici (es. modello di prezzo per il petrolio)• sentiment/percezioni di mercato • fonti esterne e consensus
• Analisi e previsioni economia USA, dato il ruolo di traino che gli USA rivestono a livello mondiale.
Lo scenario globale
12
Le previsioni macroeconomiche
Fase 2. • Analisi e previsioni economiche per i singoli paesi dell’Universo Investibile
• La “strumentazione” utilizzata è a discrezione del singolo economista, ma per ogni paese ci sono almeno:
– due modelli previsivi per il PIL (breve e medio periodo)– un modello previsivo per l’inflazione
• Il modello di breve periodo prevede il PIL 1-2 trimetri in avanti, sulla base di indicatori di domanda (talvolta l’indicatore anticipatore del ciclo rientra tra i regressori).
– N.B. Se possibile nel modello di breve dovrebbero entrare solo variabili ritardate, in modo che non siano necessarie assunzioni.
• Il modello di medio periodo prevede il PIL 4-6 trimestri in avanti sulla base di variabili quali: una variabile di scala (es. PIL USA, PIL mondiale), il tasso di cambio, una variabile di costo (es. prezzo delle materie prime), il tasso d’interesse.
• Il sentiero previsivo del PIL é dato dal modello di medio periodo, ma con il primo (o i primi due) trimestre corretto sulla base del modello di breve.
• Il sentiero previsivo del PIL funge da vincolo per la previsione (supportata da modelli quantitativi o meno) delle componenti della domanda aggregata.
Lo scenario globale
13
Le previsioni macroeconomiche
Fase 2. • Il modello previsivo per l’inflazione prevede i movimenti dell’indice dei
prezzi al consumo (CPI) fino a 12 mesi in avanti, sulla base della dinamica di tasso d’interesse e di cambio, costo delle materie prime, costo del lavoro, indicatori di domanda ecc...
• Si procede infine alla previsione di tasso di disoccupazione, saldo delle partite correnti e saldo di bilancio del settore pubblico.
• N.B. Per le Aree Emergenti:– si utilizzano serie storiche aggregate costruite a partire dai dati dei singoli
paesi e tenendo conto delle dimensioni relative delle rispettive economie (media ponderata).
– una volta costruite le serie aggregate, la singola area emergente é trattata come un solo paese.
– tuttavia, difficoltà ad utilizzare modelli quantitativi, causa l’impossibilità di reperire dati storici.
Lo scenario globale
14
Le previsioni macroeconomiche
Fase 3. • Aggregazione delle previsioni per ogni singolo paese per ottenere lo
scenario mondiale previsto (nell’aggregazione ad ogni paese si attribuisce un peso pari a quello che i paesi hanno nel PIL mondiale calcolato dal Fondo Monetario Internazionale, ribasando a 100).
• Correzione delle assunzioni iniziali sulla base delle nuove previsioni circa lo scenario globale.
Fase 4.• Rielaborazione delle previsioni per i singoli paesi sulla base delle
nuove assunzioni iniziali (aggiornamento dei modelli)
• Eventuale ritocco dello scenario globale sulla base dei nuovi numeri per i singoli paesi.
Lo scenario globale
15
Output finale: Esempi
Area Euro: previsioni macroeconomiche
07-T3 07-T4 08-T1P 08-T2P 08-T3P 08-T4P 2006 2007 2008P 2009P
PIL reale (var. % T/T, annualizzata) ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Vendite finali domestiche, contributo ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Variazione delle scorte, contributo ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Esportazioni nette, contributo ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Tasso di disoccupazione (%) ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...Prezzi al consumo (%) ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...Saldo di bilancio pubblico (% del PIL) ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
16
Output finale: EsempiOutlook economico
PIL reale (var. %) 2005 2006 2007 2008P 2009P
USA ... ... ... ... ...Eurolandia ... ... ... ... ...Giappone ... ... ... ... ...UK ... ... ... ... ...Asia ex Giappone ... ... ... ... ...Europa dell'Est ... ... ... ... ...LatAm ... ... ... ... ...Mondo ... ... ... ... ...
Inflazione (CPI, %) 2005 2006 2007 2008P 2009P
USA ... ... ... ... ...Eurolandia ... ... ... ... ...Giappone ... ... ... ... ...UK ... ... ... ... ...Asia ex Giappone ... ... ... ... ...Europa dell'Est ... ... ... ... ...LatAm ... ... ... ... ...Mondo ... ... ... ... ...
Tassi d'interesse a breve T3-2007 T4-2007 T1-2008P T2-2008P T3-2008P
USA ... ... ... ... ...Eurolandia ... ... ... ... ...Giappone ... ... ... ... ...UK ... ... ... ... ...
Tassi di cambio T3-2007 T4-2007 T1-2008P T2-2008P T3-2008P
EUR/USD ... ... ... ... ...USD/JPY ... ... ... ... ...GBP/USD ... ... ... ... ...USD/CHF ... ... ... ... ...EUR/CHF ... ... ... ... ...
P= previsione
Asia ex Giappone: Previsioni economiche
Crescita PIL reale (% a/a) 2006 2007 2008P 2009P
Asia ex Giappone ... ... ... ...Cina ... ... ... ...Hong KongTaiwan ... ... ... ...Singapore ... ... ... ...Corea del Sud ... ... ... ...
Inflazione (CPI % a/a)
Asia ex Giappone ... ... ... ...Cina ... ... ... ...Hong KongTaiwan ... ... ... ...Singapore ... ... ... ...Corea del Sud ... ... ... ...
Saldo Bilancio Pubblico (% PIL)
Asia ex Giappone ... ... ... ...Cina ... ... ... ...Hong Kong ... ... ... ...Singapore ... ... ... ...Corea del Sud ... ... ... ...
Bilancia Partite Correnti (% PIL)
Asia ex Giappone ... ... ... ...CinaHong Kong ... ... ... ...Taiwan ... ... ... ...Singapore ... ... ... ...Corea del Sud ... ... ... ...
17
Impatto della congiuntura economica sui mercati finanziari
18
Variabili macro e mercati
• L’analisi macroeconomica nella Banca raramente è fine a se stessa. L’economista è anche strategista, chiamato a tradurre i risultati della propria analisi in previsioni circa il comportamento dei mercati finanziari e a suggerire strategie d’investimento.
• Spesso i mercati finanziari reagiscono alla pubblicazione dei dati macro in modo brusco, per poi però assorbire lo shock. Generalmente non sono i dati di per sè a colpire il mercato ma le sorprese, positive o negative, rispetto alle attese di consenso. Talvolta il mercato reagisce ai dati macro in maniera apparentemente contraria alla logica, in quanto si muove sulla base delle conseguenze previste (es. manovre di politica monetaria) di tali dati.
• L’economista/strategista non è chiamato ad esprimersi sui movimenti di brevissimo periodo (a volte ore), ma sui movimenti più ampi del mercato. Obiettivo dell’analisi economica è l’individuazione di scenari macro di medio/lungo termine che sono in grado di influenzare questi movimenti.
• L’inferenza sui mercati finanziari viene fatta combinando modelli econometrici (v. modelli di fair value e di momentum), studio delle regolarità empiriche, sentiment di mercato...
19
Ciclo economico e mercati
• Fase 1. Inizio della contrazione economica. I prezzi delle obbligazioni, dopo aver raggiunto il minimo, iniziano a salire, reagendo all’attenuazione delle pressioni inflazionistiche.
• Fase 2. Il rallentamento o la recessione hanno raggiunto la massima intensità. Sul mercato azionario i prezzi iniziano a salire scontando il miglioramento delle condizioni economiche e beneficiando dei bassi tassi d’interesse. I prezzi delle obbligazioni rimangono orientati al rialzo, quelli delle materie prime al ribasso.
• Fase 3. Inizia la ripresa economica. Anche i prezzi delle materie prime iniziano a muoversi al rialzo e tutti e tre i mercati sono orientati positivamente.
• Fase 4. L’espansione economica si rafforza. I prezzi delle obbligazioni, dopo aver raggiunto il massimo, cambiano tendenza a causa delle pressioni inflazionistiche. Le azioni e le materie prime rimangono orientate al rialzo.
• Fase 5. L’espansione economica raggiunge il suo massimo. Il mercato azionario, scontando un peggioramento delle condizioni economiche, cambia direzione e tende verso il basso. I corsi obbligazionari restano posizionati al ribasso, quelli delle materie prime al rialzo.
• Fase 6. Inizia il rallentamento dell’attività economica. Anche i prezzi delle materie prime iniziano a scendere e tutti e tre i mercati sono orientati negativamente.
Obbligazioni
Azioni
Ripresa Materie prime
RecessioneMaterie prime
ObbligazioniAzioni
20
Variabili macro e mercati1. Tassi d’interesse• Sono la variabile economica che ha l’impatto maggiore e più immediato sui
mercati obbligazionari, azionari e valutari.• Spesso i mercati tendono a muoversi sulla base di previsioni sul futuro
andamento dei tassi, anticipando così gli eventuali movimenti ufficiali (può capitare che il movimento ufficiale non abbia effetto in quanto già completamente scontato dal mercato).
• Poiché i movimenti dei tassi sono decisi dalle Banche Centrali, i mercati si affidano all’interpretazione dei dati macroeconomici e alla lettura dei discorsi delle autorità per cercare di prevederne le mosse future.
• Un aumento dei tassi ha un effetto:– negativo sul mercato azionario perché 1) si riflette negativamente sui bilanci
aziendali attraverso un aumento degli oneri finanziari e 2) crea convenienza nella massa dei risparmiatori ad orientare i propri risparmi verso i mercati obbligazionari che offrono rendimenti più elevati.
– negativo sui mercati obbligazionari in quanto vale la relazione Rendimento = Tasso nominale/Quotazione. All’aumentare del rendimento, poiché il tasso nominale (cedola) è fisso, cala la quotazione.
– tendenzialmente positivo sul mercato valutario. Un aumento dei tassi d’interesse reali (al netto dell’inflazione), relativamente ad altri paesi, provoca afflussi di capitali con conseguente apprezzamento del cambio. Questo fattore può però essere mitigato dall’uscita di capitali stranieri precedentemente investiti nell’azionario.
21
Variabili macro e mercati
2. PIL• Relazione positiva con il mercato azionario. La crescita del PIL
dovrebbe portare un’espansione degli utili aziendali e quindi un aumento della quotazione dei titoli.
• Relazione negativa con il mercato obbligazionario, soprattutto nelle fasi in cui la crescita è tale da comportare surriscaldamento dell’economia e aumento dei tassi d’interesse.
• Relazione tendenzialmente positiva con il mercato valutario. Maggiore solidità economica (relativamente agli altri paesi) dovrebbe attirare capitali, con conseguente rivalutazione del cambio.
• Relazione positiva con il prezzo delle materie prime. La crescita del PIL mondiale fa aumentare la domanda di materie prime e quindi il prezzo
• N.B. Dal momento che il PIL è disponibile solo con frequenza trimestrale i mercati guardano a quelle variabili che ne anticipano l’evoluzione (v. produzione industriale, componenti della domanda, indicatori anticipatori ecc...).
22
Variabili macro e mercati
3. Inflazione• L’inflazione è in generale nemica dei mercati, perché crea incertezza ed
effetti distorsivi e diminuisce i rendimenti reali delle attività.• Effetto particolarmente negativo sul mercato azionario e obbligazionario,
in quanto inflazione elevata aumenta il rischio di politiche monetarie restrittive (aumento tassi d’interesse) con effetto negativo sui prezzi dei titoli.
• Sul mercato valutario l’effetto dipende dalla portata del fenomeno. Mentre l’aumento dei tassi d’interesse conseguente alle pressioni inflazionistiche attira capitali, l’inflazione riduce la competitività delle merci esportate, con peggioramenti nella bilancia commerciale che possono indebolire la valuta nazionale.
• Il diffondersi dell’inflazione nel mondo segnala un surriscaldamento dell’economia in genere accompagnato da aumento di prezzo delle materie prime. Spesso la relazione di causa-effetto è invertita (l’aumento di prezzo delle materie prime è fonte di inflazione da costi).
23
Modelli econometrici
24
Modelli econometrici
• I modelli econometrici costituiscono un elemento chiave della fase di previsione, ma i risultati che ne conseguono sono sempre valutati criticamente.
• Sono un’approssimazione della realtà della quale cercano di cogliere caratteristiche fondamentali.
• Li utilizziamo perché consentono di sintetizzare un vasto numero di dati e possono perciò aiutare a spiegare il comportamento delle variabili economiche e finanziarie di interesse.
• Scaturiscono da relazioni ipotizzate dalla teoria o da regolarità empiriche.
• Sono specificati in una forma funzionale del tipo: Y=f(X) dove Y indica la variabile dipendente che si vuole “spiegare” e X indica la variabile indipendente (variabile esplicativa).
25
Modelli econometrici
• L’economia e la finanza non sono scienze esatte.
• Nonostante vi siano evidenze dell’esistenza di relazioni tra le variabili, le stesse possono non essere stabili nel tempo.
• Modelli diversi possono dare risultati contrastanti.
• Data la possibilità di shock strutturali i modelli vanno frequentemente monitorati e aggiornati e, se ritenuto necessario, adeguati alle nuove circostanze.
Limitazioni:
26
Modelli econometrici
• Distinguiamo tra due tipologie di modelli:
• Utilizzati soprattutto per le variabili finanziarie
• Danno un’indicazione della sotto-sopravvalutazione di un indice in relazione ad una situazione ipotetica di equilibrio basata su di una relazione di lungo periodo
• Possono fornire indicazioni sui valori futuri dei mercati sulla base di uno scenario macro
Modelli di Equilibrio Modelli Previsivi
• Prevedono per il/i trimestre/trimestri successivi i valori delle variabili d’interesse
• Forniscono i risultati di una serie di test che misurano il grado di bontà della previsione
27
Modelli previsivi
• I parametri sono stimati utilizzando il metodo dei minimi quadrati ordinari.
• Compatibilmente con la disponibilità dei dati, sarebbe preferibile utilizzare ritardi temporali, al fine di evitare qualsiasi ipotesi di scenario.
• Test in sample per valutare:– la capacità previsiva del modello relativamente a tutto il periodo
campionario– l’affidabilità con la quale i parametri sono stati stimati (v. test sulla
significatività dei parametri e della specificazione del modello)
• Test out of sample per verificare la stabilità della capacità previsiva del modello in differenti sottoinsiemi temporali, al fine di valutare la necessità di modificare la specificazione adottata.
28
Esempio: Produzione Industriale UK
• Modello in differenze con variabili: – Indice Produzione Industriale UK -- INDP– Indice PMI (Purchasing Managers Index) UK -- PMI– Indice CBI (Confederation of British Industries, volumi di produzione
attesi) UK -- CBI– Variabile Dummy per giugno 2002 – Dum_0602
UK: Produzione I ndustriale
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
gen.
95
gen.
96
gen.
97
gen.
98
gen.
99
gen.
00
gen.
01
gen.
02
gen.
03
gen.
04
gen.
05
gen.
06
gen.
07
gen.
08
Osservazione che richiede la dummy
29
Esempio: Produzione Industriale UK
Dependent Variable: DLOG(PIND)*100Method: Least SquaresDate: 03/17/08 Time: 07:36Sample (adjusted): 1996M02 2008M01Included observations: 144 after adjustmentsConvergence achieved after 17 iterationsBackcast: 1995M06 1996M01
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.071521 2.042063 3.462930 0.0007DLOG(PIND(-1)) -2.673738 5.217467 -5.124590 0.0000DLOG(PIND(-12)) -1.202839 5.224006 -2.302523 0.15903DLOG(@MOVAV(PMI_OUT(-4),3)) 5.735506 1.707095 3.359805 0.0010D(@MOVAV(CBI_SA(-1),3)) 0.017477 0.011912 1.967169 1.00486LOG(PIND(-1)) -1.531848 4.430955 -3.457151 0.0007@MOVAV(CBI_SA(-1),3) -0.013775 0.006331 -2.176003 0.21736DUM_0602 -5.322385 0.331180 -1.987096 0.0000MA(3) 0.435861 0.049146 8.868730 0.0000MA(4) -0.119464 0.031126 -3.838121 0.0002
R-squared 0.580563 Mean dependent var 0.013389Adjusted R-squared 0.545609 S.D. dependent var 0.814543S.E. of regression 0.549071 Akaike info criterion 1.718478Sum squared resid 3.979526 Schwarz criterion 1.965963Log likelihood -1.117304 F-statistic 1.660975Durbin-Watson stat 1.952894 Prob(F-statistic) 0.000000
30
Esempio: Produzione Industriale UK UK: Modello produzione industriale
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
gen.
98
gen.
99
gen.
00
gen.
01
gen.
02
gen.
03
gen.
04
gen.
05
gen.
06
gen.
07
gen.
08
Stimato
Effettivo
UK: Produzione I ndustriale (var % a/ a)
-1.5%
-1.0%
-0.5%
0.0%
0.5%
1.0%
1.5%
2.0%
gen.
06
mar
.06
mag
.06
lug.0
6
set.0
6
nov.0
6
gen.
07
mar
.07
mag
.07
lug.0
7
set.0
7
nov.0
7
gen.
08
mar
.08
Previsione
UK: Produzione I ndustriale
97
97.5
98
98.5
99
99.5
100
100.5
gen.
05
apr.0
5
lug.0
5ot
t.05
gen.
06
apr.0
6
lug.0
6ot
t.06
gen.
07
apr.0
7
lug.0
7ot
t.07
gen.
08
apr.0
8
Previsione
31
Modelli di equilibrio• Non sono finalizzati a formulare delle previsioni ma sono una
fotografia della situazione attuale.
• Stimano la relazione di medio/lungo periodo tra la variabile dipendente e le sue esplicative (concetto di cointegrazione). Tale relazione é “l’equilibrio” o “fair value”.
• Lo scostamento dal “fair value” ci dà una misura della sopra/sottovalutazione della variabile rispetto ai suoi “fondamentali rilevanti” (le variabili esplicative).
• Quali fondamentali si utilizzano in genere poche ma significative variabili macroeconomiche, ad esempio PIL, inflazione, tassi d’interesse, utili reali.
• Poiché l’equilibrio è una calamita cui la variabile tende nel medio/lungo termine, questi modelli possono indirettamente essere utilizzati per fini previsivi, integrando altri tipi di analisi (es. analisi tecnica, momentum, ecc...). Però, attenzione! Anche il fair value si muove nel tempo...
32
Esempio: Indice EuroStoxx 50Dependent Variable: LOG(STKP)Method: Least SquaresDate: 03/15/08 Time: 16:25Sample (adjusted): 1987M01 2008M03Included observations: 254 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
BYLD 0.009307 0.004106 2.26666 0.16875LOG(EURUSD) -0.762196 0.045417 -2.10000 0.0000LOG(USSP) 0.936791 0.015287 6.12799 0.0000LOG(EUCOM) 0.178153 0.028950 6.15388 0.0000
R-squared 0.989110 Mean dependent var 7'585'381Adjusted R-squared 0.988935 S.D. dependent var 0.613272S.E. of regression 0.064511 Akaike info criterion -2.624479Sum squared resid 1.03625 Schwarz criterion -2.554846Log likelihood 3.383088 Durbin-Watson stat 0.278176
Legenda: - STKP: Indice EuroStoxx 50
- USSP: Indice S&P500 - EURUSD: Tasso di cambio EURUSD - EUCOM: Indice di fiducia delle imprese industriali (Commissione Europea)
33
Esempio: Indice EuroStoxx 50 I ndice EuroStoxx 50: Segnale di sopra/ sottovalutazione
-0.15
-0.05
0.05
0.15
0.25
0.35
0.45
gen.
95
gen.
96
gen.
97
gen.
98
gen.
99
gen.
00
gen.
01
gen.
02
gen.
03
gen.
04
gen.
05
gen.
06
gen.
07
gen.
08
-4000
-3000
-2000
-1000
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
Sopravvalutazione
Sottovalutazione
DJ Eurostoxx 50 (scala dx)
Disequilibrio
• Il segnale che osserviamo (linea rossa) è la differenza tra il valore dell’indicee il valore di equilibrio determinato dal modello in ciascun punto del tempo.• I segnali del modello vengono confrontati con i valori storici dell’indice in modo da evidenziare i comportamenti del modello in passato; deviazioni dall’equilibrio tendono ad essere statisticamente significative quando oltrepassano le linee orizzontali che delimitano l’intervallo di confidenza.