“Tutti dovremmo preoccuparci del futuro, perché là dobbiamo passare il resto della nostra vita.”

Charles Franklin Kettering

STEP nasce come società di economisti quantitativi. Possediamo una completa esperienza di applicazioni di tecniche quantitative e di tecniche qualitative di previsione ai dati dei clienti.

Analisi delle serie temporali, sia attraverso medie mobili e statistiche descrittive, sia attraverso modelli autoregressivi, AR, ARMA, ARIMA. Questi modelli permettono di identificare tutti  i principali fenomeni sottostanti l’andamento di una serie di tempo, come il trend, i cicli periodici, la stagionalità, ecc… Si adattano per esempio alla scoperta della stagionalità delle vendite dei prodotti delle aziende di largo consumo.

Modelli di previsione causale. A volte le variabili economiche hanno legami e interdipendenze che le collegano tra di loro. Quando la direzione dei nessi causali è nota e può essere sottoposta a test, è possibile realizzare modelli economici affidabili. Appartengono a questa classe di modelli le previsioni che utilizzano le REGRESSIONI, lineari e non, parametriche e non e inoltre i modelli ARMAX ossia i modelli di serie temporali autoregressive con input esogeni. Un modello ARMAX si può applicare all’andamento dei turisti in funzione delle condizioni climatiche (e di altre variabili esogene)

Modelli di autoregressione vettoriale VAR. Si tratta di modelli che generalizzano l’approccio delle serie di tempo autoregressive AR. In particolare, i modelli VAR permettono di  catturare le interdipendenze lineari tra serie di tempo multiple. In economia i modelli VAR sono utilizzati per studiare e prevedere il comportamento delle variabili endogene di modelli strutturali. Esempi di applicazioni sono, per esempio, la previsione della domanda di automobili e del Pil, considerate simultaneamente. Se per l’andamento di queste variabili sono importanti input esogeni (esempio, la pressione fiscale generale e sull’auto), è possibile utilizzare i più completi modelli VARMAX.

Modelli di previsione probabilistica. Questi modelli assegnano ad eventi futuri non già una valutazione quantititva, ma una probabilità di accadimento. Sono per esempio basati su modelli probabilistici il calcolo dei credit rating, utili nel settore bancario e dei Confidi. STEP ha sviluppato nel 2010 un modello probabilistico che assegna alle imprese Start Up tecnologiche una probabilità di crescita. Il modello classifica correttamente il 75 per cento delle imprese sottoposte. Nel commercio dei beni a largo consumo (centri commerciali) i modelli probabilistici possono essere applicati per trovare la probabilità di trasformazione della visita in spesa a seconda delle offerte, degli sconti, dei servizi associati alla vendita (illuminazione, ecc…)

Previsioni basate su RETI NEURALI ARTIFICIALI (RNA). Le RNA permettono di sviluppare previsioni sia quantitative che qualitative utilizzando modelli matematici che si ispirano al funzionamento dei fenomeni biologici. I modelli basati sulle RNA apprendono dai dati, appropriatamente preparati, sia il modello che collega le cause agli effetti, sia la forza delle connessioni dirette e incrociate tra le prime variabili e tra le prime e le seconde. Le RNA hanno applicazioni utili nella previsione dei mercati finanziari, più volte realizzate da STEP (Eolo 2 è un modello a RNA che prevede l’andamento dell’indice di borsa Usa Sp500. Austro 1 prevede l’andamento del cambio Eur/Usd).

Previsioni attraverso inchieste: OPINION POLLS, SURVEY, PANEL. STEP ha una esperienza nella realizzazione di inchieste volte a sondare l’opinione di operatori economici sull’andamento economico corrente e quello atteso. STEP realizza queste ricerche utilizzando il metodo dell’inchiesta telefonica (CATI), nonché  dell’inchiesta via internet (CAWI). STEP assiste il cliente in tutte le fasi della realizzazione dell’inchiesta:

-          progettazione del questionario

-          studio dell’universo e piano di campionamento bayesiano (i piani bayesiani permettono di limitare la durata e il costo delle indagini e per questo sono apprezzati dai clienti, per quanto poco diffusi)

-          set up dell’inchiesta

-          monitoraggio dell’inchiesta sul campo

-          analisi dei dati con statistiche descrittive e multivariate

-          test statistici di confidenza

-          realizzazione dei documenti di presentazione (Word, Powerpoint, Pagine Web); redazione di rapporti di analisi per uso del cliente o per la diffusione esterna

-          discussione e presentazione dei risultati

-          Seminari, webinar, convegni

Previsioni attraverso MICROSIMULAZIONE (AGENT BASED MODELS). STEP sviluppa modelli di microsimulazione con i quali si costruiscono scenari complessi derivanti dall’interazione nel computer di agenti artificiali dotati di regole comportamentali tratte dall’osservazione dei comportamenti degli agenti del mondo reale. Gli agenti possono essere imprese, famiglie, singoli consumatori o lavoratori. La microsimulazione è particolarmente utile quando la complessità delle interazioni tra individui rende poco significativo l’impiego di grandezze aggregate (molto usate in economia), come il consumo o il risparmio. In questi casi, le grandezze aggregate previste derivano dall’esito della microsimulazione dei comportamenti dei singoli agenti rappresentati in un computer. L’utilità della microsimulazione è evidente nella costruzione di scenari di lungo periodo e per rispondere a domande quali: “come evolverà la dinamica della popolazione di una città che subisce l’influsso dell’invecchiamento e della deindustrializzazione”? “Quali effetti si vedranno sui mercati finanziari con l’invecchiamento della popolazione”.

Il responsabile di questi progetti è Giuseppe Russo, per informazioni o preventivi russo@step.to.it.