Essendo estrapolazioni lineari si notano i periodi in cui l'inflazione sale (regressione più inclinata di 1:1) e quelli in cui l'inflazione scende (regressione meno inclinata di 1:1). Cioè quando i mesi successivi risultano più o meno inflattivi di quelli del campione.
Sarebbe preferibile usare modelli non lineari, che valutino anche le variazioni dei trend inflattivi.
Non sono molto d’accordo che sarebbe proficuo valutare anche la variazione dei trend, il problema è che queste variazioni sono troppo frequenti ed imprevedibili, ed è proprio per questo motivo che i risultati d’errore non sono molto dissimili usando i diversi periodi di campionamento.
Ad esempio, fino al 2021, ossia fintanto che il tendenziale era inferiore al 4%, gli errori previsionali erano quasi trascurabili. Nel 2022 solo 4 previsioni su 12 mostravano errori trascurabili, le altre 8 previsioni mostravano 4 errori positivi e 4 negativi. La sequenza tra errori positivi e negativi mostra ben 6 inversioni di tendenza in un anno, mediamente una ogni due mesi! Se si allunga il periodo di campionamento si perde di reattività, se si accorcia il campione si va al di sotto del periodo di possibile variazione del trend.
In conclusione, all’aumento della grandezza aumenta proporzionalmente anche la volatilità e quindi l’errore, ma a mio parere le variazioni dei trend resterebbero assolutamente imprevedibili.
Secondo me, comunque, non è l'ottimizzazione sul mese venturo che risponde alle esigenze di aggiustare il rendimento reale per il lag di indicizzazione.
Anche su questo non sono molto d’accordo.
Il lag d’indicizzazione come sappiamo si mostra palesemente sugli IL brevi, ma agisce gradualmente sempre di meno allungando la scadenza.
Dall’osservazione storica degli IL brevi, ho notato che il lag diviene sempre più rilevante sulla quotazione man mano che ci si avvicina al pagamento cedolare (o alla scadenza), probabilmente per la questione legata al rischio di perdere parte della rivalutazione pagata all’acquisto (rischio che viene stimato in base a molti fattori, che per il momento non prenderemo in considerazione).
Pertanto, limitando l’osservazione degli IL brevi esclusivamente nei periodi più attendibili (le prime 8 settimane dopo il pagamento cedolare), ossia quando la quotazione dovrebbe essere più fair, ho notato che il rendimento super reale, a sua volta apparentemente più fair, si otterrebbe usando come inflazione di riferimento il medesimo trend del lag.
In conclusione, se si potesse dimostrare che l’inflazione espressa dagli ultimi due mesi avesse circa la stessa efficienza dell’inflazione annua, sarebbe certamente proficuo usarla come inflazione di riferimento del modello super reale.
Ribadisco che l’intento non sarebbe quello di rendere più efficiente la previsione inflazionistica, bensì quello di ottenere i rendimenti reali più efficienti.
…Il mio pensiero era che vedo bene la rottura della relazione quasi lineare tra mese precedente e mese successivo, dal 2022 in poi…
A me non pare, più semplicemente, come ho scritto prima, all’aumento della grandezza aumenta proporzionalmente anche la volatilità e quindi l’errore.
…Ma la domanda a cui cerco risposta è ancora questa: Se i CI dei BTP Italia sono 2 mesi in ritardo rispetto al dato, è così importante prevedere il FOI in anticipo, oppure è sufficiente agire con accortezza, una volta che il dato è conosciuto (almeno in forma preliminare)? Il mercato del BTP Italia è così veloce da impedirci di posizionarci al meglio nel giro di un paio d'ore dopo l'uscita del FOI preliminare?
Sono d’accordo sia proficuo agire nell’immediatezza dell’uscita del dato preliminare, ricorderai bene quel che accadde col dato preliminare di ottobre, i più brevi salirono di oltre una figura (cosa assolutamente straordinaria ed eccezionale per titoli a 6-7 mesi dalla scadenza)! Il caso volle che nel mese precedente, a settembre, l’inflazione annua coincidesse quasi esattamente col tendenziale espresso dall’inflazione bimestrale, una o l’altra non avrebbe fatto alcuna differenza.
Tuttavia, sono convinto che usando il modello super reale, con un’inflazione di riferimento quanto più efficiente (ammesso sia possibile), saremmo più probabilmente indotti a decisioni più corrette (o meno errate) anche prima dell’uscita del dato preliminare.
Vediamo ad esempio il caso verificatosi oggi:
Con inflazione di riferimento al valore annua 8,92%, la previsione per marzo sarebbe stata +0,8% mensile.
Con inflazione di riferimento al tendenziale espresso dall’ultimo bimestre 0,4%, la previsione per marzo sarebbe stata +0,0% mensile.
In questo caso, la previsione che si sarebbe avvicinata di più al preliminare -0,3% mensile, sarebbe stata la seconda.
Si noti che immediatamente dopo l’uscita del dato preliminare, in un paio di minuti il mag23 ha perso quotazione per esattamente i 2/3 di quel -0,3 preliminare (2/3 perché la cedola è indicizzata al 22 dei 31 giorni di maggio).
Dopo i dati di poco fa. Curva magicamente rientrata nei ranghi, segno che i prezzi erano giusti ed anticipavano questo dato.
Vedi l'allegato 2891433
Non del tutto direi, dopo l’uscita del preliminare, mag23 e nov23 hanno perso circa un -0,2% di quotazione per allinearsi correttamente. Evidentemente il mercato prevedeva 0,0% su mese.