Spesso si osserva che due serie di dati, che non dovrebbero avere alcuna relazione, sembrano avere una correlazione visiva molto elevata. Ad esempio, si può scoprire una forte correlazione tra l'intensità dell'abbaiare di un cane ed i movimenti dei prezzi delle azioni. Si è quindi tentati di approfittare di questa scoperta per fare soldi in borsa.
In realtà sia l'abbaiare del cane che i movimenti degli indici di borsa non hanno nulla a che fare tra loro. Ciò che può far emergere l'apparente correlazione è che entrambi mostrano una tendenza al rialzo a lungo termine. Inoltre le fluttuazioni di questi dati non sembrano convergere verso un trend, ma sembrano solo muoversi verso l'alto. Questi tipi di dati vengono etichettati dagli statistici come non stazionari.
Al contrario, i dati che convergono verso un valore fisso vengono etichettati come stazionari. I dati stazionari implicano una struttura invariata, qualcosa di stabile e quindi si può dargli un senso, mentre i dati non stazionari sono associati a fluttuazioni irregolari, il che ovviamente rende molto difficile darvi un senso. Quindi se qualcosa va alla deriva senza meta, non è possibile dire molto sul suo corso futuro. Se si cerca di dare un senso ai dati irregolari, ovviamente non si andrà molto lontano; tuttavia ciò crea un grave problema per gli economisti e gli analisti finanziari che si ritrovano a dover elaborare dati non stazionari. Di conseguenza incorporare questi tipi di dati nelle analisi economiche porta a risultati fuorvianti.
Ad esempio, un economista vuole stabilire l'importanza dei cambiamenti nella produzione sul consumo delle persone. La procedura comune a tal fine consiste nell'applicazione di metodi statistici sui dati di consumo e di produzione al fine di stabilirne l'interrelazione.
Attraverso una tecnica statistica, detta anche analisi di regressione, si stabilisce come consumo e produzione siano quantitativamente connessi tra loro.
Supponiamo che un economista abbia scoperto che la relazione tra consumo e produzione possa essere riassunta dalla seguente espressione matematica: Consumo = 10 + 0,5 * Produzione
Armato di questa scoperta, l'economista può ora dirci la direzione del consumo se c'è un cambiamento nella produzione. Quindi, se la produzione è 100, il consumo sarà 60 (perché 10 + 0,5 * 100 = 60). Gli economisti etichettano i numeri 10 e 0,5 come parametri.
Si osservi che le informazioni riguardanti la dimensione di questi parametri (cioè se sono 10 e 0,5 o altro) si ottengono mediante la tecnica della regressione. I numeri 10 e 0,5, che sono stati generati con il metodo di regressione, sono le stime del mondo reale.
Si ritiene che in media queste stime siano molto vicine ai parametri reali. Si ritiene inoltre che qualsiasi conclusione derivata dall'equazione relativa al rapporto tra consumo e produzione sia un riflesso della realtà, purché le prestazioni del modello in termini di capacità di previsione siano buone.
Il premio Nobel Clive Granger contesta questo approccio.[1] Sostiene che non si possono trarre conclusioni significative dall'equazione di cui sopra se i dati impiegati per stabilire questa equazione non sono stazionari. Infatti secondo Granger i dati che gli economisti stavano impiegando nella ricerca passata erano probabilmente di natura non stazionaria.
I parametri che si ottengono da tali dati possono essere fuorvianti e quindi è probabile che il risultato dell'analisi sia privo di significato. Allora come si supera il problema?
Se si dovesse stabilire un fattore comune che influenza sia il consumo che la produzione, si dice che queste due serie temporali sono collegate o co-integrate. Granger e altri hanno dimostrato mediante metodi matematici e statistici che l'introduzione di un fattore comune rende stazionaria l'interrelazione tra serie temporali non stazionarie.
Pertanto il consumo e la produzione possono essere osservati separatamente come serie temporali non stazionarie. Se si tentasse di stabilire relazioni economiche tra di loro, si otterrebbero risultati fuorvianti; tuttavia se si dovesse stabilire che sia il consumo che la produzione hanno un fattore comune, si potrebbe dedurre che nel tempo sia il consumo che la produzione devono muoversi insieme.
Questo fattore comune o di co-integrazione potrebbe essere che il benessere delle persone richiede consumo e produzione, oltre al fatto che senza produzione non può esserci consumo e senza consumo non è possibile produzione.
Un altro esempio è un bene identico che viene scambiato in luoghi diversi. Le fluttuazioni giornaliere dei prezzi possono sembrare casuali in varie località e quindi molto probabilmente non corrisponderanno tra loro; tuttavia l'esistenza dell'arbitraggio e la legge della domanda/offerta garantiranno che nel tempo i prezzi in varie località si avvicineranno l'uno all'altro.
Invece di cercare di scoprire qual è il fattore di co-integrazione, Granger e altri hanno prodotto una struttura meccanizzata che consente agli economisti di stabilire se i dati sono conformi alla co-integrazione, cioè se la relazione tra i dati ha senso per così dire. Una volta stabilito che i dati sono co-integrati, possono quindi essere utilizzati con una determinata procedura matematica per stabilire i parametri corretti.[2]
Vari risultati statistici prodotti mediante il modello di Granger sono pertanto considerati validi in quanto applicati su dati co-integrati.
Il metodo di Granger solleva seri dubbi sulle conclusioni del passato in merito alle interrelazioni economiche, che sono state raggiunte per mezzo delle vecchie tecniche. Fornisce anche una critica all'uso delle correlazioni senza cercare di darvi un senso.
La struttura di Granger sembra fornire agli economisti un potente strumento che aiuta a ridurre al minimo l'uso di correlazioni prive di significato. Ad esempio, il modello di Granger indicherà che i movimenti nel mercato azionario e l'intensità dell'abbaiare del cane non possono essere co-integrati e quindi l'uso di queste relazioni per fare soldi in borsa potrebbe rivelarsi un esercizio molto costoso.
Pertanto sembra che la struttura di Granger sia un ottimo strumento per promuovere la nostra comprensione dell'universo economico... ma lo è davvero?
Ci sono costanti in economia?
Il problema principale che Granger non ha affrontato non è se le vecchie tecniche stiano generando stime valide dei parametri, ma se tali parametri esistono in primo luogo.
Nelle scienze naturali l'impiego della matematica consente agli scienziati di formulare la natura essenziale degli oggetti. Di conseguenza entro determinate condizioni, si otterrà ripetutamente la stessa risposta. Lo stesso approccio non è valido in economia, perché essa ha a che fare con gli esseri umani e non con gli oggetti. Secondo Mises:
L'esperienza con cui devono confrontarsi le scienze dell'agire umano è sempre un'esperienza di fenomeni complessi. Non è possibile eseguire esperimenti di laboratorio riguardo all'azione umana.[3]
Le persone hanno la libertà di scelta, di cambiare idea e perseguire azioni contrarie a quanto osservato in passato. A causa della natura unica degli esseri umani, le analisi in economia possono essere solo qualitative. Non ci sono parametri nell'universo umano. Infatti Mises ha scritto:
Non ci sono, nel campo dell'economia, relazioni costanti e di conseguenza non è possibile alcuna misurazione.[4]
Il punto di vista mainstream secondo cui l'attività economica umana può essere catturata da formule matematiche espresse attraverso parametri fissi, implica che gli esseri umani operano come macchine. Ad esempio, contrariamente al modo di pensare matematico, le spese individuali per i beni non sono "causate" dal reddito in quanto tale. Nel proprio contesto ogni individuo decide quanto di un dato reddito sarà utilizzato per il consumo e quanto per il risparmio.
Sebbene sia vero che le persone rispondono ai cambiamenti dei loro redditi, la risposta non è automatica e non può essere catturata da una formula matematica. Ad esempio, un aumento del reddito di un individuo non implica automaticamente che aumenterà la sua spesa per consumi. Ogni individuo valuta l'aumento del reddito rispetto agli obiettivi che vuole raggiungere, pertanto potrebbe decidere che è più vantaggioso per lui aumentare i suoi risparmi piuttosto che aumentare i consumi.
Nella migliore delle ipotesi le formulazioni matematiche possono essere viste come una tecnica per fornire un'istantanea in un dato momento di vari dati economici. In questo senso possono essere considerate come una forma particolare di presentazione dei dati storici, ciononostante non può dirci nulla sulle cause trainanti l'attività economica umana. Inoltre l'impiego di relazioni storiche consolidate per valutare l'impatto dei cambiamenti nelle politiche statali produrrà risultati fuorvianti nonostante il modello di Granger.
Dopotutto, supporre che un cambiamento nella politica statale lascerà intatta la struttura delle equazioni significherebbe che gli individui nell'economia hanno cessato di essere vivi e sono stati, di fatto, congelati.
A questo proposito Mises ha scritto:
In quanto metodo di analisi economica, l'econometria è un gioco infantile con le cifre che non contribuisce in alcun modo alla delucidazione dei problemi della realtà economica.[5]
Suggeriamo che la causalità non può essere accertata per mezzo di metodi matematici, ma per mezzo della comprensione. Questo a sua volta può essere fatto una volta che la struttura del nostro pensiero è basata su un assioma non confutabile: gli esseri umani usano i mezzi per raggiungere i fini. Con l'aiuto di questo approccio, si stabilirà che la causalità proviene dagli esseri umani stessi e non da fattori esterni.
Non ci sono standard costanti per misurare le menti, i valori e le idee degli esseri umani. La valutazione è il mezzo con cui un individuo propositivo e cosciente valuta i fatti dati della realtà. Un individuo stabilisce quali sono i fatti, quindi valuta quali di questi fatti accertati siano i più adatti a raggiungere i suoi vari fini.
Gli obiettivi o i fini individuali stabiliscono lo standard per valutare i fatti della realtà. Ad esempio, se l'obiettivo di un individuo è quello di migliorare la sua salute, allora stabilirà quali beni andranno a beneficio della sua salute e quali no. Tra di essi alcuni saranno più efficaci di altri, tuttavia non è possibile quantificarne l'efficacia. Tutto ciò che si potrebbe fare è classificare questi prodotti in base all'efficacia percepita.
[*] traduzione di Francesco Simoncelli: https://www.francescosimoncelli.com/
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Note
[1] Granger, C.W.J. & Newbold, P. (1974) "Spurious Regressions in Econometrics", Journal of Econometrics, Vol. 2, pp 111-20.
[2] Granger, C.W.J. & Weiss, A. A. 1983, "Time series analysis of error-correction models," in S.Karlin, T. Amemiya & L.A. Goodman, Studies in Econometrics, Time series and Multivariate Statistics, in Honor of T.W. Anderson, Academic Press, San Diego, pp 255-278.
[3] Ludwig von Mises, Human Action (1963), p 31.
[4] Human Action, p 55.
[5] Ludwig von Mises, The Ultimate Foundation of Economic Science (1962), p 63.
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