N. 1026 - Previsione dell'inflazione in tempo reale utilizzando prezzi online e machine learning

Questioni di Economia e Finanza (Occasional Papers)
di Luca Bacco, Tiziana Laureti, Juri Marcucci, Luigi Palumbo, Daniele Sasso e Luca Vollero
Giugno 2026
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Il lavoro utilizza tecniche di machine learning per analizzare i prezzi online raccolti dai siti di venti supermercati di una primaria catena della grande distribuzione in diverse città, al fine di prevedere in tempo reale l'andamento dell'inflazione di alcune categorie di prodotti alimentari in Italia.

I prezzi raccolti online possono migliorare le previsioni di breve periodo dell'inflazione dei beni alimentari in Italia, fornendo stime tempestive e affidabili anche in fasi di elevata volatilità dei prezzi, come quelle osservate dopo la pandemia e l'invasione russa dell'Ucraina. I modelli di machine learning producono previsioni particolarmente accurate per le categorie di beni meno soggette a variazioni stagionali, come la carne. Inoltre, l'utilizzo di un numero limitato di prodotti rappresentativi permette di ottenere risultati accurati in modo molto efficiente. I risultati suggeriscono che i dati disponibili su internet possano affiancare le fonti dati tradizionali nel monitoraggio dell'inflazione.

Testo della pubblicazione

  1. 17 giugno 2026
    N. 1026 - Previsione dell'inflazione in tempo reale utilizzando prezzi online e machine learning
    PDF 3 MB

    (testo in inglese)

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