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#Numeriacaso: tutti alla sagra delle previsioni di mercato per il 2017!

Le previsioni economiche degli analisti sono sbagliate AdviseOnly
Inesorabili, a inizio anno arrivano le previsioni di mercato degli analisti: Borse, cambi, rendimenti delle obbligazioni. Vediamo com’è andato il futile esercizio previsivo dell’anno scorso, sintetizzando poi il “market outlook” 2017.

Aridaje: tornano le previsioni di mercato annuali. Oggi abbiamo – calde calde – quelle per il 2017.

Loro (le banche d’affari e le banche commerciali, nonché svariati asset manager grandi e piccoli) continuano fieramente a farle, anno dopo anno. E io continuo fieramente a raccoglierle, anno dopo anno, per mostrare ai risparmiatori quanto siano insensate.

Il nocciolo della questione per voi è che, se seguite la stampa e la televisione economico-finanziaria, e siete un minimo rotti ai meccanismi del mercato, ciò che potreste provare nei confronti delle previsioni degli esperti è una forma d’ambivalenza: una sorta di dissidio interiore tra il bisogno profondo di credere in quelle previsioni così psicoticamente precise e professionali – seguendole e magari mettendole in pratica, provando l’ebrezza del market timing – e la strisciante convinzione, dettata dal buon senso, che siano una totale idiozia. Ecco, questo è il punto: sono un’idiozia. E ora vi mostro, ancora una volta, la nuda, sgradevole verità sulle previsioni finanziarie. Vi voglio consapevoli.

Come sono andate le previsioni per il 2016?

Maluccio, grazie. Ma meno peggio di quelle effettuate l’anno precedente (è tutto qui, nero su bianco), e l’anno prima (eccole, scripta manent). Anche se non sono mai così palesemente ridicole come quelle del Governo sulle prospettive di crescita economica. Ma questa è un’altra storia.

Ora vediamo una sintesi grafica della performance degli analisti nel prevedere l’andamento dei mercati nel 2016: ecco l’errore commesso – più nello specifico l’errore medio assoluto percentuale.

 

L’errore medio tra tutte le asset class è stato del 16,9%. Non è basso, sia chiaro. Ma l’anno scorso fu superiore al 35%; l’anno precedente fu 75%. Comunque, la pennellata di folklore tipico della sagra delle previsioni ce la regala l’errore relativo ai rendimenti delle obbligazioni decennali tedesche (Bund): uno spettacolare, prototipico errore del 488%. Nessuno (sic) aveva infatti previsto un rendimento del Bund inferiore all’1%: e invece lui, stolido, ha chiuso il 2016 a 0,21%, ben sotto l’1%. E così l’errore previsivo è esploso grandiosamente, come un fuoco d’artificio di Capodanno.

Va detto che sull’azionario USA la previsione degli analisti è stata buona: la media delle performance attese per l’S&P 500 era 9,5%, quella realizzata sul mercato è stata pari a 8,5%. Sorprendente, a prima vista. Tuttavia, se andiamo a guardare la banalissima distribuzione di probabilità empirica basata su oltre un secolo di storia della Borsa USA (vedi grafico seguente), in 2 casi su 3 il rendimento annuo risulta compreso tra -11% e +26%, con media pari a 7,5%. Quindi utilizzando un previsore naïve come la media storica di lungo periodo si sarebbe riusciti a far bella figura tra le varie Goldman Sachs, SocGen, HSBC, Deutsche Bank, Citigroup, e via dicendo.

Dunque la decente performance previsiva degli analisti riguardo la Borsa USA non è niente di che: può essere semplice figlia del caso – e difatti una miopica previsione storica riesce a ben figurare a fianco di quelle di analisti dallo stipendio di giada. Non è una cosa bella, né per gli analisti, né per le banche d’affari per cui lavorano…  

 

Quali sono le previsioni per il 2017?

Ma guardiamo avanti. A dicembre 2017, tra un anno. Vediamo che cosa dicono i professionisti delle previsioni.

Io mi sono limitato a raccogliere le previsioni degli analisti (su Bloomberg, se disponibili), aggregandole e sintetizzandole, utilizzando un minimo di armamentario statistico[1]. Non viene aggiunto alcun contenuto previsivo da parte mia, ci tengo a precisarlo – anche perché, probabilmente, se mi mettessi a fare previsioni finanziarie di questo tipo andrei in autocombustione.

– Borse

Per le azioni dell’emisfero occidentale del pianeta, nel complesso, la media degli analisti prevede rendimenti positivi nel 2017. Tuttavia, la diversità di opinioni è piuttosto sensibile, come si può notare dall’ampiezza delle “campane” (vale a dire le distribuzioni di probabilità). Le previsioni, in media, favoriscono la Borsa USA rispetto alle Borse europee.

 

– Rendimenti obbligazionari

Anche qui le previsioni degli analisti sono estremamente differenti a seconda del mercato considerato. Oltre ad essere assai variegate all’interno di ciascun mercato. Per dire, le previsioni sul rendimento del BTP decennale vanno dall’1% al 3%, con una media poco oltre il 2%. Per il Bund si passa dal territorio negativo all’1,5%, mentre per gli USA si va dall’1% fino al 4%, con una media intorno al 2,7%. Insomma molte idee, ben confuse.  

 

– USD/EUR

Le previsioni del cambio USD/EUR sono le mie preferite: si vedono valori ben sotto la parità e valori superiori a 1,30, anche se la media è praticamente identica ai valori medi dell’ultimo trimestre 2016, cioè 1,07. Cioè: valore atteso = valore più recente.  Coerente con l’ipotesi che il cambio si muova lungo un sentiero del tutto casuale, il “random walk“. Trattasi evidentemente di previsione naïve che sa effettuare anche un bimbo di cinque anni.

Comunque, meno male che mi sono limitato alle previsioni quantitative, visto che sul piano qualitativo si sentono deliri previsivi da far impallidire Philip Dick. Deliri tipo quello di Clemens Fuest, capo del Germany’s Institute for Economic Research (il celebre IFO), il quale ha dichiarato sicuro di sé che l’Italia uscirà dall’euro nel 2017 e tornerà alla lira (non è impossibile, ma da lì a fare una previsione così puntuale…bah, magari è bene informato).

 

Morale

È comunque utile sapere come “la pensa il mercato”. Inoltre, la media delle varie distribuzioni di probabilità – cioè il valore che leggete sull’asse orizzontale dei grafici, in corrispondenza del sommo della campana – è certamente meglio delle singole previsioni dei vari analisti/economisti. Spesso si tratta di un numero che non va più in là di quello che si otterrebbe con previsioni naïve come la media storica di lunghissimo periodo (come vi ho mostrato in questo post), oppure il più recente valore di mercato, in più o meno consapevole ottemperanza all’ipotesi del random walk (vedi il cambio USD/EUR).

Ciò detto, bisogna avere sempre ben presente che elaborare previsioni economico-finanziarie puntuali, come fanno questi signori, è notoriamente difficilissimo, se non impossibile. Per fortuna, però, non è affatto necessario. Infatti, senza avere la sfera di cristallo, possiamo pensare a che cosa potrebbe accadere nel 2017, in termini di rischi e di fattori all’opera, considerando vari scenari possibili nel costruire i portafogli e agendo di conseguenza. Ma restando lontani da pericolose previsioni puntuali. Perché il mercato è sì un maestro impareggiabile, ma è anche rigido e punitivo.

A questo proposito, vi lascio un memento:

“Prevedo che il 1929 sarà un anno di prosperità” – R. W. Babson, economista

 

[1] Nota tecnica – La distribuzione di probabilità per ciascuna asset class è stimata utilizzando una kernel function e una procedura di bootstrapping, che in linea di principio dà robustezza alla stima. In sostanza, si tratta di considerare ciascuna stima degli analisti come il valore atteso di una distribuzione di probabilità (una “campana”), che rappresenta l’opinione dell’analista. Le varie distribuzioni di probabilità degli analisti vengono poi “assemblate”, tenendo conto dell’errore campionario grazie al bootstrapping: intuitivamente, la procedura di bootstrap consiste nel fare N stime diverse, scompigliando ogni volta i dati (campionamento con reintroduzione) e poi calcolando una media finale di tutti i risultati. Si tratta, in ogni caso, di un lavoro di sintesi e rappresentazione probabilistica delle stime elaborate dagli analisti, lo ribadisco, senza aggiunta di alcun contenuto previsivo da parte mia. Comunque, se volete approfondire aspetti metodologici, scrivetemi nei commenti, sarò lieto di discutere di questi temi.

 


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Scritto da

Uno dei fondatori di AdviseOnly, responsabile del Financial & Data Analysis Group. Esperto di finanza e gestione dei rischi, statistico Bayesiano, lunga esperienza in Allianz Asset Management, è laureato in scienze economiche con indirizzo quantitativo-statistico all'Università di Torino. Docente di Quantitative Portfolio Management al Master in Finance dell'Università di Torino, ha pubblicato vari articoli su riviste finanziarie (fra le altre: Journal of Asset Management, Economic Notes, Risk), contribuendo a libri su investimenti e gestione dei rischi. Ex-triathleta, s'ostina a praticare apnea, immersioni e skyrunning.

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