N. 979 - L'aggregazione quantilica delle distribuzioni di probabilità previsive (solo in inglese)

Le previsioni macroeconomiche formulate dalle principali istituzioni sono spesso presentate sia come stime puntuali sia sotto forma di distribuzioni di probabilità (fan charts), al fine di sottolineare l’incertezza e la presenza di rischi intorno allo scenario centrale. Le distribuzioni vengono solitamente calibrate sulla base degli stessi modelli econometrici utilizzati per le previsioni puntuali, tenendo anche conto di valutazioni soggettive riguardo ai fattori di rischio che possono influenzare il quadro economico.

E’ noto che una combinazione di stime puntuali ottenute da una pluralità di modelli ha proprietà previsive generalmente migliori rispetto a quelle di ciascuno di essi, in quanto, rispondendo a una logica di “diversificazione del rischio”, garantisce maggior robustezza in presenza di cambiamenti strutturali e non corretta specificazione. La letteratura econometrica ha di recente suggerito l’opportunità di combinare anche le distribuzioni di probabilità previsive.

In questo lavoro si considera un metodo particolare di combinazione delle distribuzioni di probabilità, denominato Vincentization, basato sull’aggregazione dei quantili di ciascuna di esse.

I principali risultati sono i seguenti.

Rispetto alla combinazione di stime puntuali, i vantaggi derivanti dalla combinazione di distribuzioni di probabilità sono meno evidenti, per via dell’accresciuta varianza della distribuzione previsiva aggregata.

Le differenze tra i metodi di combinazione sono più rilevanti quando le distribuzioni individuali sono eterogenee in termini di centralità (bias), nel qual caso l’aggregazione quantilica appare nel complesso preferibile.

La scelta dei pesi attribuiti ai singoli modelli è importante nel determinare le proprietà dei metodi di combinazione; l’aggregazione quantilica è relativamente meno sensibile alla scelta dei pesi.

Le tecniche considerate nel lavoro vengono applicate a semplici modelli di previsione del PIL dell’Italia. I vari metodi di combinazione analizzati danno origine a distribuzioni previsive aggregate piuttosto simili tra loro durante il periodo di stima 1986-2006; nell’orizzonte di previsione 2007-2012 la distribuzione più accurata è quella data dall’aggregazione quantilica, in quanto assegna probabilità mediamente più elevate ai dati osservati.

Pubblicato nel 2017 in: Oxford Bulletin of Economics and Statistics, v. 79, 4, pp. 495-512.

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