I - Introduzione- la statistica , le previsioni, la programmazione e le banche dati
La statistica
La statistica e' una branca di studi quantitativi autonoma e trova applicazioni in molte discipline scientifiche. Tra queste l'economia che ne fa largo uso dove assume nome di econometria. Come il fisico ottiene i dati dal misurare distanze, velocita' , dimensioni di oggetti, cosi' l'economista e l'analista ottiene i dati su prezzi, produzione, occupazione e altro da enti specifici che fanno i rilievi monitorando mercati, industrie, societa' e l’amministrazione pubblica. Dati statistici sono ottenibili in Italia dall'ISTAT oppure dalla Eurostat a livello europeo, da altri enti internazionali. La statistica ha avuto grande impulso dopo l'avvento del centro di calcolo o computer e da disciplina molto laboriosa è diventata scienza popolare e diffusa dentro e fuori gli atenei. Il processo statistico elabora per mezzo di programmi software e di specifiche tecniche quantitative stime di previsioni per l'andamento futuro di certe grandezze per un periodo tipicamente di 2 o 3 anni. l’attivita’ fa centro sul modellismo econometrico. Un modello econometrico e’ un set di identita’ o equazioni che, per mezzo di programmazione informatica, determina , su rapporti di causalita’ economica tra certe grandezze le cui previsioni sono note, il valore di variabili dette incognite.
Le previsioni
Per ottenere previsioni si devono interrelazionare valori di serie economiche o societarie con altre serie e si devono avere già dei dati di previsioni (dette strumentali) di talune variabili. Ad esempio il prezzo del pane dipende dal prezzo della farina, per cui per farne la previsione bisogna avere la previsione di quel prezzo. A sua volta, per ottenere quello della farina bisogna avere quello del grano e poi quello del costo del lavoro agricolo e cosi' via. Questo richiede andare a ritroso fino ad avere previsioni quali prezzo del petrolio, materie prime, cambi, esportazioni, etc.etc.
Un modello previsionale si puo' accostare quindi ad un sistema per moduli concentrici. Partendo da un modello che crea previsioni per i dati piu' esterni o aggregati nazionali, un modello previsionale focalizza per settori economici e quindi per industrie, mercati di prodotti fino ad arrivare alla previsione societaria che è il fine dell'analisi borsistica che può essere inteso come l'ultimo cerchio del sistema. Ciascun set o modulo dipende da una serie di altre previsioni ed esso esterne. Il set di previsioni aggregate nazionali diventa set di variabili dette esogene nel modello immediatamente inferiore che produce previsioni per specifici settori. Similmente queste ultime previsioni faranno da base ai modelli di mercato prodotti e industrie, e questi ultimi al modello societario.
In somma per fare previsioni societarie si deve avere un set di previsioni per l'economia generale , ed il processo puo' implicare piu' processi previsionali per economia, settori , industrie.
Il ruolo della programmazione
Un modello previsionale si evolve tipicamente con una continua attivita' di programmazione IT. L'approccio piu' comune è quello di creare i modelli per mezzo di fogli di calcolo o spreadsheet programmabili che esistono sul mercato oppure in linguaggi propri di programmazione o per chi si vuole imbarcare nell'investimento, di ingaggiare ditte di informatica per realizzare veri e propri programmi software. Fare modellismo richiede fare analisi su serie di dati in modo standardizzato e con procedure automatizzate su scala. Va da se che senza strumenti informatici e' praticamente impossibile stilare previsioni su base continua utile ai fini dell'analisi borsistica per decine o centinaia di societa' mercati e industrie. Anche vero che non facile che si sappia trovare sul mercato applicazioni previsionali chiavi in mano. Sono programmi che cadono tipicamente tra quelle applicazioni IT dette “proprietarie” quindi risultato di individuale impegno degli analisti e di ditte di ricerca.
Le banche dati
Essenziale ai fini di operare buone previsioni è di avere banche dati funzionalmente organizzate per ciascuno dei moduli per stadi. Le banche dati sono fatte di dati grezzi ottenuti da centri statistici o da enti privati rilevatori che includono i dati per la maggior parte delle serie statistiche economiche fino all'ultimo anno di esercizio solare. L'Istat produce tutte le variabili necessarie per le previsioni escluso quelle societarie. Eurostat e' un centro banche dati esteso a tutte le nazioni europee. Una banca dati contiene da un minimo di 10/15 dati a 25, 30 o piu' per ciascuna serie raggruppate per aree tematiche. Le banche dati devono essere organizzate in file specifici sicche' possano essere utilizzate da diversi moduli di un sistema. Un aspetto delle banche dati e' quello di essere organizzate in modo da potere essere aggiornate con facili routine.
Una banca dati e' fatta di più variabili o anche grandezze economiche espresse o come indici o in valuta corrente o come variazioni percentuali o altre unita' di misura specifiche, ad esempio popolazione lavorativa, unita' o barili di petrolio etc. etc.. Ciascuna variabile ha un suo identificativo o sigla e tipicamente sono rilevate su base annuale.