I modelli a fattori sono oggi comunemente utilizzati per fini previsivi da banche centrali, governi e operatori di mercato. Sono stati proposti in letteratura vari approcci metodologici che danno luogo a una pluralità di modelli, tutti ugualmente accettabili da un punto di vista econometrico, ma che in genere producono previsioni diverse.
La combinazione di più proiezioni viene da tempo adottata per ridurre l’errore di previsione. Questo lavoro invece sfrutta la disponibilità di diverse proiezioni, prodotte a partire dallo stesso set informativo, per derivare una misura dell’incertezza della previsione.
In primo luogo si stimano 267 modelli a fattori, specificati in maniera tale da poter rappresentare i principali aggregati macroeconomici per l’Italia. Sono poi esclusi dall’analisi i modelli le cui prestazioni sono inferiori a quelle di semplici metodi autoregressivi univariati. Con i modelli fattoriali rimanenti si effettuano previsioni a vari orizzonti e se ne stima la distribuzione, che a propria volta fornisce una misura dell’incertezza.
Mentre le distribuzioni ricavate dall’applicazione di perturbazioni a un singolo modello sono necessariamente simili alla funzione normale, quelle ottenute con il nostro approccio hanno andamenti non regolari. Si riscontrano infatti frequentemente più valori modali e asimmetrie marcate. Inoltre, in alcuni casi, estendendo l’orizzonte temporale delle proiezioni la dispersione delle attese non si allarga, contrariamente a quanto avviene di norma. Infine, come atteso, durante la recessione del 2008-09 si osserva un aumento significativo della misura d’incertezza proposta.
