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Business 12 agosto, 2018 @ 3:14

Tre fisici italiani hanno scoperto un modo migliore per prevedere il Pil. Ce l’hanno spiegato

di Marco Barlassina

Direttore, Forbes.it

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Giornalista professionista, prima di dirigere Forbes.it, ha diretto periodici specializzati nella finanza personale, nel risparmio gestito e nel Fintech. Dal 2008 al 2013 si è occupato del coordinamento editoriale dei siti Finanza.com, collaborando allo sviluppo dell’area editoriale delle testate online borse.it e finanzaonline.com. È laureato in Economia delle istituzioni e dei mercati finanziari presso l'Università Bocconi di Milano. chiudi

 

Perché gli economisti devono continuamente rivedere le loro stime? E perché da quasi trent’anni i modelli economici predicono un rallentamento brusco dell’economia cinese che invece continua a crescere a tassi compresi tra il 5 e il 10%? Se ve lo chiedete sappiate di essere in buona compagnia. Perché proprio da questi presupposti si sono mossi tre fisici romani che con il loro lavoro hanno convinto anche la World Bank.
Consapevoli che gli steccati tra le discipline appartengano al mondo come poteva apparire nel 700, hanno deciso di applicare un approccio fisico alla risoluzione di problemi economici.

I tre ricercatori italiani – Luciano Pietronero, Andrea Tacchella e Dario Mazzilli – della Sapienza di Roma hanno creato un modello predittivo che rivoluziona il campo degli studi sul Prodotto interno lordo.
Il loro paper, appena pubblicato dalla rivista specializzata Nature Physics, ruota attorno a un nuovo parametro individuato dal team di fisici: l’economic fitness (una sorta di “forma fisica economica”) misura, detta molto semplicemente, della capacità di un Paese di realizzare prodotti ad alto valore aggiunto. Basandosi su dati statistici per inferire come i due parametri sono collegati, i ricercatori della Sapienza hanno costruito un modello capace di calcolare un livello di forma fisica economica in grado di produrre una data variazione di Pil.

Con risultati notevolmente migliori rispetto alle metodologie standard. Tanto che la World Bank ha preferito l’algoritmo “romano” a un altro realizzato ad Harvard. Lo utilizza da 2 anni ed è diventato uno dei metodi ufficiali che la Banca Mondiale adopera per prevedere l’andamento delle economie di 70 Paesi. Ma anche alcuni investitori istituzionali stanno guardando con interesse a questa innovazione.

Uno dei ricercatori, Luciano Pietronero, già tra i fondatori dell’Istituto dei sistemi complessi del CNR, ha spiegato a Forbes Italia il funzionamento del modello proprio partendo dal “problema cinese”.

“La Cina è cresciuta oltre il 5% negli ultimi 30 anni. E’ una cosa anomala. Pone un problema fondamentale per capire la crescita. Dal 90 a oggi usando i dati e mettendoli insieme tutti si aspettano un hard landing. Però sbagliano sempre previsione”, ci ha detto Pietronero.

Cosa è andato storto?

L’analisi standard prende i dati e vuole calcolare il Pil. Quando però sommi ad esempio livello di educazione, disoccupazione e inquinamento è un po’ come se stessi sommando pere con mele.
Da un punto di vista matematico, se io ti do un dato in più di quelli che tu già hai, hai un vantaggio, ma stai allargando lo spazio di osservazione introducendo un elemento di confusione, o noise.
Il nostro modello prevede che si prenda solo il dato migliore, uno solo in modo da azzerare il rumore. In questo modo l’arbitrarierà dell’analisi scende a zero.

E qual è il dato migliore?

Vogliamo che sia il più significativo e il più omogeneo intorno al pianeta. Le dogane hanno un sistema di schedatura delle merci uguale per tutti i Paesi. Quindi possiamo utilizzare le esportazioni, ma volevamo farlo definendo una qualità dei prodotti. E qui subentra l’algoritmo matematico. L’algoritmo è ispirato da due principi: il primo è che più prodotti fai e meglio è, però i prodotti vengono pesati dalla loro complessità; il secondo prevede un handicap a un certo prodotto corrispondente ai Paesi di minimo livello che lo producono.

Come a dire che se un determinato prodotto è realizzato in Paesi dove la generalità della produzione è di basso livello avrà un punteggio più basso.

Esatto. L’economic fitness può essere definita la competitività intrinseca industriale, quanto sei bravo a fare qualche cosa. Ed è in sostanza la somma di tutti i prodotti, pesata dalla loro complessità, dove quest’ultima è calcolata tenendo presente possibili handicap.

E, tornando al punto di partenza, come spiega tutto questo la perdurante crescita cinese?

La Cina ha portato la sua fitness molto in alto. Ha fatto una trasformazione da assemblatore a innovatore, diventando competitiva con Germania, Giappone, Stati Uniti. Ad esempio una volta compravano gli smartphone dagli Usa e oggi li producono in casa con ottimi risultati. Anche quando il suo Pil non era alto come quello odierno, la sua fitness era molto elevata, perché stava concentrando i suoi sforzi su produzioni altamente competitive. Sarebbe bastato osservare la sua fitness per prevedere la crescita senza sosta della Cina.

Ma scusi, e il ruolo della fisica? Cosa hanno fatto i fisici per fare meglio degli economisti?

L’esperienza del nostro modello insegna che i molteplici numeri che descrivono le economie potrebbero tranquillamente essere fatti rientrare nel campo dei big data. Che è un campo creativo, dove ti devi inventare nuove formule. Dove, per poter comprendere un fenomeno, devi creare dei criteri come faresti per una teoria fisica.