1 Novembre 2005 Indicatori di attività economica nelle regioni italiane Andrea Brasili.
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Novembre 2005
Indicatori di attività economica nelle regioni italiane
Andrea Brasili
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Novembre 2005
I. Lo scenario macroeconomico
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Novembre 2005
La congiuntura internazionale
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gen-01 set-01 mag-02 gen-03 set-03 mag-04 gen-05 set-05
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La congiuntura internazionale
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La congiuntura internazionale
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La congiuntura internazionale
Lo scenario macroeconomico globale è in una fase piuttosto favorevole: il commercio mondiale dovrebbe essere cresciuto a tassi record nel 2005 e mantenersi sostenuto anche negli anni a venire
Meno brillante la crescita di Eurozona in ragione sia di elementi strutturali che di fattori di natura più congiunturale (es. l’apprezzamento dell’Euro). Qualche segnale si comincia a cogliere.
I tassi di interesse sono estremamente bassi e da un periodo piuttosto prolungato.
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1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2
USA: PIL t/t ann. % chg.
USA: Investimenti t/t ann. % chg
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IFO - current situationIFO - expectationsIFO - confidence index
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La congiuntura internazionale
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1998Q3 1999Q2 2000Q1 2000Q4 2001Q3 2002Q2 2003Q1 2003Q4 2004Q3 2005Q2
USA: PIL t/t ann. % chg.
USA: Investimenti t/t ann. % chg
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La congiuntura internazionale
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IFO - current situationIFO - expectationsIFO - confidence index
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La congiuntura internazionale
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Consumer confidence Industrial confidenceEconomic sentiment RS
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L’inflazione USA
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CPI CPI core
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L’inflazione europea
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CPICPI core
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Novembre 2005
Le attese del mercato sui tassi di policy
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03/11/2004 02/01/2005 03/03/2005 02/05/2005 01/07/2005 30/08/2005 29/10/2005
Futures 3M $ June 06
Futures 3M € June 06
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Novembre 2005
I tassi di policy: le attese 1 anno fa (questa slide è di novembre 2004)
La Fed ha iniziato a invertire il ciclo dei tassi il 30 giugno scorso, un anno dopo l’ultimo taglio. Da quella data si sono registrati altri 2 incontri del FOMC e 2 rialzi di 25bp ciascuno. Le attese del mercato erano per una progressione graduale ma costante dei tassi. Negli ultimi mesi però queste attese si sono raffreddate (come evidenziato dal grafico al lato) dati alcuni segnali di rallentamento dell’economia e dell’inflazione USA. Il mercato sconta ora Fed funds al 2.0% a fine 2004 e a 3.0% a fine 2005.
Per la BCE il discorso è diverso, dato il più alto livello dei tassi e il nuovo recente movimento di indebolimento del dollaro, le aspettative si sono raffreddate ancora di più: il mercato sconta 50 bp nel corso del 2005. Il rendimento dei tassi a lungo termine si è ridotto corrispondentemente.
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22/10/2002 11/03/2003 29/07/2003 16/12/2003 04/05/2004 21/09/2004
Futures in scadenza 03/ 2005 su $
Futures in scadenza 03/ 2005 su €
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25/10/2002 14/03/2003 01/08/2003 19/12/2003 07/05/2004 24/09/2004
Bund 10yr
Treasury 10 yr
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L’evoluzione del Pil e delle componenti della domanda
In Italia le cose sono andate un po’ meno bene. Si è registrata infatti una breve ma tutto sommato profonda recessione a cavallo tra la fine del 2004 e l’inizio del 2005, dalla quale comunque l’economia sembra essere uscita a partire dal secondo trimestre. Particolarmente debole l’andamento degli investimenti (che avevano cominciato a flettere già nel terzo trimestre del 2004).
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Q1 1998 Q1 1999 Q1 2000 Q1 2001 Q1 2002 Q1 2003 Q1 2004 Q1 2005
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PIL, var. % t/t sc. sx
PIL, var. % a/a
t/t a/a t/t a/a t/t a/aPil -0.4 0.8 -0.5 -0.2 0.7 0.1Importazioni 0.1 2.8 -2.9 0.2 4.8 3.1Consumi finali 0.4 1.0 0.1 0.3 0.6 1.2Consumi privati 0.5 1.1 0.1 0.1 0.6 1.2Consumi pubblici 0.3 0.4 0.1 0.8 0.3 1.0Investimenti -1.3 0.9 -0.8 -3.2 1.5 -2.1Esportazioni -4.5 1.9 -4.7 -1.3 5.5 0.4Scorte (contributo) 0.9 0.1 -0.3
Q4 2004 Q1 2005 Q2 2005
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Novembre 2005
L’evoluzione del Pil e delle componenti della domanda
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Q1 1998 Q1 1999 Q1 2000 Q1 2001 Q1 2002 Q1 2003 Q1 2004 Q1 2005
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PIL, var. % t/t sc. sx
PIL, var. % a/a
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L’evoluzione del Pil e delle componenti della domanda
t/t a/a t/t a/a t/t a/aPil -0.4 0.8 -0.5 -0.2 0.7 0.1Importazioni 0.1 2.8 -2.9 0.2 4.8 3.1Consumi finali 0.4 1.0 0.1 0.3 0.6 1.2Consumi privati 0.5 1.1 0.1 0.1 0.6 1.2Consumi pubblici 0.3 0.4 0.1 0.8 0.3 1.0Investimenti -1.3 0.9 -0.8 -3.2 1.5 -2.1Esportazioni -4.5 1.9 -4.7 -1.3 5.5 0.4Scorte (contributo) 0.9 0.1 -0.3
Q4 2004 Q1 2005 Q2 2005
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Il Pil: Eurozona
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T1 2003 T2 2003 T3 2003 T4 2003 T1 2004 T2 2004 T3 2004 T4 2004 T1 2005 T2 2005
EUFranciaGermaniaItalia
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Il Pil: Eurozona
Pil - Var. % t/t
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T1 2004 T2 2004 T3 2004 T4 2004 T1 2005 T2 2005
EUFranciaGermaniaItalia
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Novembre 2005
I consumi privati
In effetti le statistiche a frequenza più elevata, soprattutto quelle relative ai consumi, hanno indicato una più protratta debolezza, cominciando a cambiare di intonazione solo nella tarda estate.
Deboli le vendite al dettaglio il mercato dell’auto e la fiducia dei consumatori nella prima parte dell’anno.
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gen-00 lug-00 gen-01 lug-01 gen-02 lug-02 gen-03 lug-03 gen-04 lug-04 gen-05 lug-05
Vendite al dettaglio
Vendite al dettaglio - mediamobile a 3 mesi
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Variazione % a/a, sc. sx
Nuove immatricolazioniultimi 12 mesi, sc. dx
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I consumi privati
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Vendite al dettaglio
Vendite al dettaglio - mediamobile a 3 mesi
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I consumi privati
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Variazione % a/a, sc. sx
Nuove immatricolazioniultimi 12 mesi, sc. dx
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I consumi privati
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gen-01 lug-01 gen-02 lug-02 gen-03 lug-03 gen-04 lug-04 gen-05 lug-05
Fiducia dei consumatori,indice
Fiducia dei consumatori,media mobile a 3 mesi
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L’attività produttiva
Il quadro dell’attività manifatturiera sembra invece replicare fedelmente quello del prodotto in questi ultimi trimestri: T4 2004 e T1 2005 hanno testimoniato un calo marcato dell’attività. Il punto di minimo è stato però toccato a inizio anno e da aprile le cose sono cambiate. Anche il terzo trimestre dovrebbe mostrare una buona crescita visti i dati di luglio e agosto.
Il messaggio è confermato, pur con molta cautela dalle indagini PMI sia del manifatturiero che dei servizi.
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Fiducia delle imprese, sc. sx.
Produzione industriale destag.
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PMI - serviziPMI - manifatturiero
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L’attività produttiva
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Fiducia delle imprese, sc. sx.
Produzione industriale destag.
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L’attività produttiva
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gen-98 ott-98 lug-99 apr-00 gen-01 ott-01 lug-02 apr-03 gen-04 ott-04 lug-05
PMI - serviziPMI - manifatturiero
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Ordini fatturato e prezzi
In forte risalita anche le statistiche di fatturato e ordini (si tenga presente che sono in valore). Per entrambi, a conferma di quanto detto sopra, il maggior contributo viene dalla domanda estera.
L’evoluzione dei prezzi chiarisce che per il momento l’impatto del maggior costo delle materie prime è sui prezzi alla produzione meno su quelli al consumo quindi, in qulche modo colpisce di più i risultati delle imprese più che il potere d’acquisto dei consumatori.
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Fatturato, sc. sx Fatturato, mm a 3 mesi
Ordinativi Ordinativi, mm a 3 mesi
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gen-00 feb-01 mar-02 apr-03 mag-04 giu-05
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Prezzi alla produzione % a/a (sc.destra)
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Ordini fatturato e prezzi
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Ordinativi Ordinativi, mm a 3 mesi
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Ordini fatturato e prezzi
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Prezzi al consumo % a/a
Prezzi alla produzione % a/a (sc.destra)
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I settori
Germania Franciagen-ago '05/gen-lug '04
Estrazione di minerali -0.9 -3.7 -2.4 10.3Manifatturiero 0.9 3.2 0.2 -1.9
- Alimentari bevande e tabacchi 1.6 4.8 -1.0 1.0
- Tessile ed abbigliamento -6.3 -2.9 -7.4 -6.4
- Pelli e calzature -10.7 -11.7 -7.0 -11.3
- Legno e prodotti in legno -0.8 -2.5 -2.2 -1.0
- Carta, stampa ed editoria 0.4 1.6 0.8 -1.0
- Raffinazione del petrolio 0.1 5.7 -2.1 1.4
- Chimica e fibre sintetiche 1.8 8.0 2.7 0.3
- Gomma e materie plastiche -0.1 -0.4 1.7 -4.2
- Minerali non metalliferi -1.4 -6.8 -0.5 0.9
- Metallo e prodotti in metallo 0.2 -0.1 -1.7 1.1
- Macchine ed apparecchi meccanici 1.9 3.6 0.3 -2.0
- Apparecchi elettrici e di precisione 3.9 10.1 -3.3 -5.6
- Mezzi di trasporto 0.7 0.6 4.7 -5.3
- Altre manifatture -1.6 -1.8 2.5 -3.6
Energia elettrica, gas ed acqua 1.8 1.1 0.8 1.2
Euro 12 Italia
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I settori Productivity ITA
1980-89 1990-95 1996-02
Food, drink & tobacco 2,4 2,3 0,9Clothing 4,9 6,6 3,2Leather and footwear 3,3 4,1 -0,7Wood & products of wood and cork 3,8 3,4 3,8Chemicals 9,6 3,3 0,6Rubber & plastics 1,1 1,8 0,1Other electrical machinery and apparatus nec 4,6 3,4 0,4Telecommunication equipment 11,7 0,6 3,8Radio and television receivers 11,7 8,4 1,3Scientific instruments 4,4 0,0 0,5Motor vehicles 7,7 0,8 0,8Railroad equipment and transport equipment nec 2,6 3,5 -3,8Furniture, miscellaneous manufacturing; recycling -0,5 3,1 2,3Electricity, gas and water supply -1,5 2,5 5,6Sale, maintenance and repair of motor vehicles and motorcycles; retail sale of automotive fuel 0,6 4,8 0,3Wholesale trade and commission trade, except of motor vehicles and motorcycles 0,6 3,8 -0,3Retail trade, except of motor vehicles and motorcycles; repair of personal and household goods 0,6 1,0 0,7Air transport 2,9 4,5 2,1Supporting and auxiliary transport activities; activities of travel agencies 2,9 4,5 -0,3Financial intermediation, except insurance and pension funding -0,3 0,9 3,4Renting of machinery and equipment -3,6 2,5 -3,5Computer and related activities -3,6 -1,7 1,9Legal, technical and advertising -3,6 -0,9 0,1Other business activities, nec -3,6 -0,9 -2,4Education -1,0 -0,2 -0,7
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Novembre 2005
Dynamic factor model
C’è una crescente letteratura che cerca di rispondere alla questione di come riassumere le informazioni contenute in cross section ampie.
Due metodologie:
Stock e Watson (1999) componenti principali “statiche”Forni Hallin Lippi Reichlin (1999)componenti principali dinamiche
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Novembre 2005
Dynamic factor model
Si tratta sostanzialmente di riassumere l’informazione contenuta nelle serie disponibili in uno spazio più piccolo. Favero Marcellino (2003) mostrano che non vi sono differenze di performance sostanziali tra i due approcci quando lo scopo è generare un indicatore a scopo previsivo (es. Forecasting inflation SW 1999)
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Novembre 2005
Dynamic factor model
Xt = ΛFt + et
di dimensioni
(N*T) = (N*r) * (r*T) + (r*T)Con la finalità di prevedere
Yt+1 = β’Ft + εt+1
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Novembre 2005
Dynamic factor model II
Per la stima è necessario risolvere questo problema di ottimizzazione:
V(k) = min(NT)-1ΣNi=1 ΣT
t=1 (Xit - λkiFk
t)2
s.t.
Λk’Λk/N = Ik or Fk’Fk/T = Ik
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Novembre 2005
Dynamic factor model III
La matrice dei fattori stimati è uguale a √T che moltiplica i k più grandi autovalori di XX’.
Stimata F, Λ sarà data semplicemente da
V(k) = max tr(Fk’(XX’)Fk)
…concentrating out Λk this is equal to
Λ = (Fk’Fk)-1Fk’X
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Novembre 2005
Dynamic factor model IV
Xt = Commont + idiosynct
Xt = ΛFt + et
Questo, seguendo SW 1999, ricomprende la più generale rappresentazione in cui
F0t = (ft, ft-1….. ft-q)
Tenendo presente che in ogni caso i fattori non sono identificati, cioè vale
Xt = ΛG’GFt + et dove G’G = I
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Novembre 2005
Dynamic factor model II
yht+h = β0 + Σm
j=1β’0Ft-j+1 + Σpj=1βγjzt-j+1 + εh
t+h
Four differences rispetto alla slide 5: dependent variable in h-step growth; lags of z (lagged transformed values of the variable of interest); there is an intercept; m-i lags of Ft (the estimated factors) are introduced.
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Novembre 2005
IT CPI - ALCOHOLIC BEVERAGES, TOBACCO & NARCOTICS NADJIT CPI - CLOTHING & FOOTWEAR NADJIT CPI - COMMUNICATIONS NADJIT CPI - EDUCATION NADJIT CPI - ENERGY NADJIT CPI - FOOD & NON ALCOHOLIC BEVERAGES NADJIT CPI-FURNISHINGS & HOUSEHOLD EQUIPMENT & MANTNC. OF HOUSE NADJIT CPI - GOODS (OVERAL INDEX EXCLUDING SERVICES) NADJIT CPI - RESTAURANTS & HOTELS NADJIT CPI - HEALTH NADJIT CPI - MISCELLANEOUS GOODS & SERVICES NADJIT CPI - RECREATION AND CULTURE NADJIT CPI - TRANSPORT NADJIT CPI - HOUSING, WATER, ELECTRICTY, GAS & OTHER FUELS NADJIT PPI: FOOD PRODUCTS BEVERAGES & TOBACCO NADJIT PPI: TEXTILES & TEXTILE PRODUCTS NADJIT PPI: LEATHER & LEATHER PRODUCTS NADJIT PPI: WOOD, WOOD PRODUCTS & CORK EXCEPT FURNITURENADJIT PPI: PULP,PAPER & PAPER PRODUCTS - PUBLISHING & PRINTING NADJIT PPI: COKE, REFINED PETROLEUM PRODUCTS & NUCLEAR FUEL NADJIT PPI: CHEMICALS, CHEMICAL PRODUCTS & MAN-MADE FIBRES NADJIT PPI: RUBBER & PLASTIC PRODUCTS NADJIT PPI: OTHER NON-METALLIC MINERAL PRODUCTS NADJIT PPI: BASIC METALS & FABRICATED METAL PRODUCTS NADJIT PPI: MACHINERY & EQUIPMENT - OTHER NADJIT PPI: ELECTRICAL & OPTICAL EQUIPMENT NADJIT PPI: TRANSPORT EQUIPMENT NADJIT PPI: FURNITURE MANUFACTURING - OTHER NADJIT PPI: FURNITURE MANUFACTURING NADJ
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Novembre 2005
beni intermedi .D beni strumentali .D beni di consumo durevoli .D beni di consumo - non durevoli .D beni di consumo .D Energia .D Estrazione di minerali .D Attività manifatturiere .D Industrie alimentari, delle bevande e del tabacco .D Industrie tessili e dell'abbigliamento .D Industrie conciarie, fabbricazione di prodotti in cuoio, pelle e similari .D Industria del legno e dei prodotti in legno .D Fabbricazione della pasta-carta, della carta e del cartone, dei prodotti di carta stampa ed editoria .D Fabbricazione di coke, raffinerie di petrolio, trattamento dei combustibili nucleari .D Fabbricazione di prodotti chimici e di fibre sintetiche e artificiali .D Fabbricazione di articoli in gomma e materie plastiche .D Fabbricazione di prodotti della lavorazione di minerali non metalliferi .D Metallurgia e fabbricazione di prodotti in metallo .D Fabbricazione di macchine ed apparecchi meccanici .D Fabbricazione di macchine elettriche e di apparecchiature elettriche, elettroniche ed ottiche .D Fabbricazione di mezzi di trasporto .D Altre industrie manifatturiere .D Fabbricazione di mobili .D Produzione e distribuzione di energia elettrica, di gas e acqua .D totale generale .D
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Novembre 2005
BRENTIT 3 MONTH MONEY MARKET RATEIT HARMONISED GOVERNMENT 10-YEAR BOND YIELDIT SHARE PRICE INDEX NADJIT ITALIAN LIRE TO US $ (MTH.AVG.)IT REAL EFFECTIVE EXCH.RATE INDEX-NORMALIZED LABOR COST BASEDcarITB.99ITB.1ITB.2ITB.3ITB.4ITB.5ITB.6ITB.7ITC.99ITC.1ITC.2ITC.3ITC.4ITC.5ITC.6ITC.7ITC.8ITC.9ITC.10ITC.11ITC.12
retsalfat_totfat_totsafat_domfat_domsafat_estfat_estsaordordsaord_domord_domsaord_forord_forsa
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apr-91 lug-92 ott-93 gen-95 apr-96 lug-97 ott-98 gen-00 apr-01 lug-02 ott-03 gen-05
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Produzione industriale var % a/a
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-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
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0.5
0.6
InflazioneFactor 4
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Activity indicator
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-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
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gen-00 set-00 mag-01 gen-02 set-02 mag-03 gen-04 set-04 mag-05
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Riferimenti bibliografici
• J. Bai, S. Ng, (2002), Determining the number of factors in approximate factor models, Econometrica, Vol. 70, N 1, pp. 191-221
• J. H. Stock, M.W. Watson, (1989), New indexes of coincident and leading
economic indicators, “NBER macroeconomics Annual”, 4, pp 351-393; • J. H. Stock, M.W. Watson, (1999), Diffusion indexes, “NBER WP 6702”
• Camacho M. and I. Sancho (2003) “Spanish diffusion indexes”, Spanish economic review, Vol. 5, No. 3, 2003, pp. 173-203
• Angelini E., J Henry, R. Mestre (2001) “Diffusion index-based forecasts for the euro area”, ECB Working Paper num. 61, April 2001.
• Forni M. and L. Reichlin (1998) “Let’s Get Real: A Dynamic Factor Analytic Approach to Disaggregated Business Cycle”, Review of Economic Studies, 65, pp. 453-473
• Forni M. and L. Reichlin (2001) “Federal Policies and Local Economies: Europe and the US”, European Economic Review 45 pp 109-134.
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• Pain D. and J. Vesala (2004) “Driving factors of credit risk in Europe”, mimeo, European Central Bank
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II. Indicatori di attività economica nelle regioni italiane
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• Se si volesse replicare lo stesso tipo di analisi per il ciclo economico delle regioni?
• Il ciclo economico risulta dall’aggregazione delle azioni di operatori individuali.La scelta del livello di aggregazione è rilevante e risponde alla necessità di operare un trade off tra accuratezza e ammontare dell’informazione da un lato, capacità di generalizzazione dall’altro.
• L’attenzione all’evoluzione delle economie locali è in linea con gli sviluppi di un’ampia letteratura di spatial o geographical economics (i cui ovvi riferimenti sono Hotelling 1929, Krugman 1991) e con le analisi di policy legate alla politica economica comunitaria.
• Per gli interessi di una banca corporate occorre accentuare la disaggregazione dai dati macroeconomici, da un lato verso le dinamiche settoriali dall’altro verso quelle regionali.
• Lo scopo è quello di disporre di una visione dell’andamento delle economie locali che consenta di fornire scenari di sviluppo territoriale e nutrire i modelli di previsione degli aggregati creditizi.
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• Cos'è il ciclo?
• La definizione di ciclo economico fa riferimento ai pionieristici lavori di Burns e Mitchell negli anni ’40. Essi definiscono il ciclo come il comovimento diffuso e comune delle principali variabili economiche che rappresentano l’attività economica stessa.
• La definizione spesso riportata di business cycle è che questo “consists of expansions occurring at about the same time in many economic activities, followed by similarly general recessions, contractions and revivals...” (Burns Mitchell 1946)
• Questo comovimento viene definito come ciclo di riferimento.
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• La costruzione di indicatori coincidenti o anticipatori, che è stata ed è tuttora una delle principali attività degli economisti applicati, implica sempre l’individuazione di un ciclo di riferimento.
• La definizione di quest’ultimo è però tutt’altro che scontata. In effetti, come descritto chiaramente da Stock e Watson (1989) anche se si disponesse di una misura a frequenza mensile del prodotto interno lordo questo non sarebbe necessariamente da considerare come ciclo di riferimento, poiché ad esempio eventi infrequenti ed esogeni come un’improvvisa siccità avrebbero l’effetto di far contrarre il prodotto interno, senza che vi siano movimenti in altri settori dell’economia.
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• Due metodologie per il calcolo del ciclo di riferimento: • La prima, consiste nell’analisi delle proprietà statistiche
di un ampio insieme di variabili da confrontare con i punti di svolta del ciclo così come individuati, negli USA dal NBER.
• Le serie che presentano inversioni di tendenza corrispondenti alle date della cronologia sono definite coincidenti, quelle che le precedono, anticipatori.
Documento Acrobat
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• Un esempio per l’Italia è Altissimo, Marchetti e Oneto (1999) che utilizzano non una cronologia di riferimento ma tre serie storiche: l’andamento del Pil, della produzione industriale e dell’indicatore coincidente elaborato dall’ISCO, e sulla base dell’entità dei comovimenti di un ampio insieme di indicatori di attività economica con queste tre, propongono un set di variabili da utilizzare come elementi per costruire un nuovo indicatore coincidente e un nuovo indicatore anticipatore.
• Il secondo approccio invece è legato direttamente ai lavori di Stock e Watson che, per fornire una metodologia puramente statistica per individuare il ciclo di riferimento, definiscono il ciclo come variabile latente in un modello stato spazio. In questo caso utilizzando un numero ristretto di variabili rilevanti si determina la variabile latente “ciclo economico” e sulla base dei risultati statistici della stima si determina l’andamento dell’indicatore coincidente e di quello anticipatore.
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• Vi è una crescente letteratura (soprattutto negli USA) volta a descrivere il ciclo delle regioni (degli Stati). Due filoni principali:
1. la descrizione del ciclo di per se, cioè la valutazione delle condizioni congiunturali di una regione ha interesse in se.
2. Le risposte a shock non idiosincratici (non locali): • una decisione di politica monetaria• uno shock sui prezzi energetici• shocks sulle ragioni di scambio o sulla struttura
della domanda
Perché misurare il ciclo regionale?
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• Chrone (2003) costruisce un set di indicatori di ciclo economico per i singoli Stati dell'unione
• Business cycle phases in the US States. Owyang, Piger, Wall FRB S.Louis WP July 2003
• Indagano le fasi cicliche dei singoli Stati dell’Unione facendo uso di un set di indicatori coincidenti calcolati su ogni singola regione. La finalità è valutare se vi è sincronia nei cicli regionali fornendone in maniera automatica una datazione. I risultati testimoniano una notevole difformità nelle fasi: nonostante in generale i singoli stati siano in recessione quando lo è l’economia US nel complesso, ad esempio nel 1990-91 molti stati erano in recessione da più di un anno prima (o più di un anno dopo) l’intera economia.
• Alcuni Stati competamente out of synch. • Quindi: la concordanza con il ciclo nazionale è molto
differenziata.
1a– il ciclo in se
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• Regional income fluctuationsCarlino Sill The review of economics and Statistics 2001• “la componente ciclica nella regione più volatile è 5
volte maggiore che nella più stabile”
• Understanding US regional cyclical comovement: How important are spillovers and common shocks?
Kouparitsas FRB Chicago Economic perspectives Q4 2002• Gli spillover contano poco, sono molto più importanti
i common shocks per spigare l’alto grado di comovimento ciclico.
1b – il ciclo in se
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• The differential regional effects of monetary policyCarlino DeFina The review of economics and Statistics
1998
Is the United States an optimum currency area?Kouparitsas FRB Chicago WP 2001 n 22
2 – impatto locale di shocks comuni
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• Policy making• Sapere se alcune regioni attraversano una fase
ciclica differente dalle altre è importante, per la scelta del mix di politica da utilizzare.
• L’ottica comunitaria è sempre più “regionale”. • In presenza di politica monetaria comune, la
politica fiscale dovrebbe essere articolata. Le riforme di impronta federalista dovrebbero andare in questa direzione in realtà lo fanno molto confusamente.
• Essenziale per la capacità di distinguere se un rallentamento è da considerare un fenomeno congiunturale oppure di natura strutturale.....
...e con questo?...
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• Negli USA sono disponibili molte statistiche a livello regionale: al di la del GDP annuale infatti vi sono statistiche trimestrali accurate su reddito disponibile e consumi da un lato e sull'occupazione dall'altro.
• Oltre alla sistematica costuzione di indicatori coincidenti basata sull’approccio di Chrone, si veda anche la produzione di indici coincidenti o di attività economica della Fed di Chicago e di quella di St.Louis
Per l'Italia?
Perchè gli USA?
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Il ciclo economico regionale• Pur con molti caveat, il prodotto interno lordo (il valore aggiunto nel
caso delle province) sono le variabili maggiormente utilizzate nel definire il ciclo economico.
• L’Istat rende disponibili i dati del valore aggiunto a livello regionale e provinciale con frequenza annua.
• I database aggiornati contengono solo pochi anni di dati.• Problema 1: il dato viene fornito con un lag temporale di 2 anni per
le province, 2 anni per i dati regionali completi, 1 anno per la rilevazione parziale (ricca ma soggetta a revisioni marcate) dei dati regionali, sette mesi circa per la rilevazione di dati aggregati per macroarea.
• Lo scorso anno (a settembre) l'Istat ha fornito, insieme ai dati completi del 2002, serie regionali "lunghe": dal 1980 ad oggi. Qualche settimana fa è stato diffuso l’aggiornamento di queste serie al 2003.
• Problema 2: vi sono revisioni piuttosto corpose rispetto alle rilevazioni preliminari.
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I dati regionali disponibili
1. esportazioni e importazioni (fonte Istat);2. variabili relative ai livelli di occupazione (fonte
Istat);3. Inchiesta dell’ISAE sulla fiducia delle imprese;4. Inchiesta dell’ISAE sulla fiducia dei consumatori;5. Prezzi al consumo (fonte Istat);6. Demografia delle imprese (fonte Unioncamere); 7. Immatricolazioni di auto (fonte ANFIA);
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Import - export• L’Istat rileva i flussi di commercio estero da e verso le regioni
italiane. I flussi di esportazioni sono registrate mensilmente. Le importazioni trimestralmente sono registrate trimestralmente.
• I dati sono disponibili sul sito dell’Istat nella banca dati Coeweb (accesso gratuito)
- I dati sono disponibili a partire dal 1991 e sono attualmente aggiornati al luglio 2005 per le esportazioni e al secondo trimestre per le importazioni.
- I dati sono in termini nominali, l’eventuale correzione per i prezzi è fatta con gli indici di prezzo all’export nazionali aggregati.
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Occupazione e forza lavoro• Le rilevazioni trimestrali sulla forza lavoro contengono
informazioni su numerosi aspetti del mercato del lavoro riferiti sia all’aggregato nazionale che alle singole regioni. Le serie storiche partono dall’ottobre 1992. Le rilevazioni avvenivano gennaio, aprile, luglio e ottobre.
• I dati sulle regioni venivano diffusi in cd-rom, da luglio 2003 i dati compaiono anche sul sito dell’Istat. Lo storico è un po’ più difficile da rintracciare. L'Istat ha rivisto quest'anno le modalità con cui rileva la forza lavoro, la ricostruzione storica delle serie riviste non è ancora stata effettuata, occorre quindi “ricongiungere” due serie non omogenee…..
• Le variabili potenzialmente interessanti sono gli occupati, il tasso di disoccupazione, il tasso di attività, gli occupati nell’industria, gli occupati in altre attività.
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Isae: fiducia delle imprese• L’Isae diffonde mensilmente e trimestralmente i risultati di una
indagine campionaria sulle imprese. Le serie storiche non sono disponibili sul sito dell’ISAE, vi è però una pubblicazione trimestrale che ne raccoglie con questa frequenza, i risultati per regione.
• Le domande rivolte alle imprese riguardano giudizi sulla situazione corrente e aspettative per il prossimo futuro in relazione al livello degli ordini (dall’interno del paese o dall’estero) della produzione, del costo del lavoro, dei prezzi.
• La significatività delle survey come indicatori del ciclo economico è spesso dibattuta ma, tranne in alcune fasi vi è evidenza che funzionino, considerando poi che l’Isae ha diffuso già la fiducia delle imprese di ottobre mentre i dati di produzione industriale sono riferiti ad agosto è chiara l’utilità dell’informazione proveniente da questi indicatori.
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Isae: fiducia delle imprese
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-8
-6
-4
-2
0
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4
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Mar-95 Jan-96 Nov-96 Sep-97 Jul-98 May-99 Mar-00 Jan-01 Nov-01 Sep-02 Jul-03 May-04
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95
100
105
110
Produzione industriale, var % a/a
Isae - fiducia imprese sc. dx
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Isae: fiducia dei consumatoriL’isae calcola anche un indicatore di fiducia dei consumatori. In
questo caso però, data l’esiguità del campione per regione le serie disponibili riguardano le macroaree: nord-est nord-ovest, centro e sud.
Le domande formulate riguardano in questo caso i giudizi sulla situazione economica generale, la percezione dell’andamento dei prezzi e le attese sull’occupazione e sui risparmi. In questo caso la correlazione con l’andamento dei consumi è meno evidente.
1. giudizi sulla situazione economica dell'Italia
2. previsioni sulla
situazione economica dell'Italia
3. previsioni disoccupazio
ne
4. giudizi situazione economica
famiglia
5. previsioni situazione economica
famiglia
6. bilancio finanziario
attuale famiglia
7. previsioni possibilità effettuare risparmio
8. previsioni convenienza
risparmio
9. giudizi convenienza ad acquistare beni durevoli
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Isae: fiducia dei consumatori
-2
-1
0
1
2
3
4
Jan-00 Nov-00 Sep-01 Jul-02 May-03 Mar-04
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100
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110
115
120
125
130
Vendite al dettaglio var. % a/a
Fiducia dei consumatori sc.dx
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Prezzi al consumo• Non vi è un indicatore regionale di inflazione, ma le serie
storiche degli indici dei prezzi al consumo nelle città campione (i capoluoghi di regione) sono disponibili.
• Vi è una significativa varietà dei tassi di inflazione così rilevati, questa costituisce dunque una informazione rilevante.
Italia Friuli Valdaosta Piemonte Liguria Lombardia Veneto Emiliaromagna Trentino FriuliVG LazioDec-03 2.5 2.4 1.6 2.7 2.4 1.8 2.4 1.9 2.1 2.4 2.5Jan-04 2.2 2.1 1.1 2.6 2.4 1.3 2.1 1.8 1.8 2.1 2.1Feb-04 2.3 2.1 1.0 3.0 2.3 1.7 1.9 1.8 2.0 2.1 2.0Mar-04 2.3 2.3 0.9 2.7 1.9 1.6 1.7 1.7 1.8 2.3 2.0Apr-04 2.3 1.8 0.9 2.7 1.9 1.7 1.6 1.7 2.0 1.8 2.0
May-04 2.3 1.6 1.5 2.8 1.9 1.8 1.7 1.7 1.9 1.6 2.3Jun-04 2.4 1.9 1.9 2.9 2.0 1.7 1.9 1.6 1.9 1.9 2.4Jul-04 2.3 1.7 1.9 2.9 1.9 1.7 1.7 1.6 1.8 1.7 2.4
Aug-04 2.3 1.5 2.1 2.8 1.9 1.7 1.5 1.7 1.9 1.5 2.2Sep-04 2.1 1.4 1.9 2.7 1.6 1.5 1.5 1.3 1.7 1.4 2.0
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Demografia delle imprese• InfoCamere, la società che collega le Camere di Commercio
mette a disposizione on line il database relativo alla natalità e mortalità delle imprese a livello provinciale e per settore di attività.
• L’informazione è a frequenza trimestrale• I dati disponibili partono dal 1995 e sono aggiornati al secondo
trimestre del 2005
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Immatricolazione di auto• I dati relativi alle immatricolazioni di auto per regione possono essere un indicatore significativo
dell’andamento dei consumi a livello locale.
• I consumi di auto sono una parte significativa del consumo di beni durevole che pesano per l’11.9% sui consumi italiani.
• Non sono disponibili pubblicamente ma sono rilevati dal Ministero dei trasporti, dall’Aci e dall’Anfia.
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Immatricolazione di auto
-60
-40
-20
0
20
40
60
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Q1 1988 Q2 1990 Q3 1992 Q4 1994 Q1 1997 Q2 1999 Q3 2001 Q4 2003
Consumi privati, beni durevoliNuove immatricolazioniConsumi privati
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Il problema della misurazione
PiemonteValle
d'AostaTrentino-Alto
Adige
Friuli-Venezia Giulia
LiguriaEmilia
Romagna
2002 -0.5 -0.8 0.4 1.2 -1.0 0.72003 -0.1 0.0 0.4 1.6 0.9 0.3
2003 nuovo -0.5 1.5 0.8 1.2 1.2 0.0
Toscana Umbria Molise Basilicata Calabria Sicilia Sardegna
2002 -0.2 -0.5 2.4 1.6 1.1 0.7 1.12003 0.3 -0.4 -1.2 -0.5 0.8 1.8 -0.3
2003 nuovo 0.0 0.2 -0.7 -1.5 1.4 2.2 0.8
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I dati dell’Emilia Romagna: esportazioni
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
25
ott-99 apr-00 ott-00 apr-01 ott-01 apr-02 ott-02 apr-03 ott-03 apr-04 ott-04
Italia
Nord Est
Emilia Romagna
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I dati della Liguria: esportazioni
-22
-12
-2
8
18
28
lug-01 gen-02 lug-02 gen-03 lug-03 gen-04 lug-04 gen-05
Italia
Nord-ovest
Liguria
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Dynamic factor model
Come riassumere queste informazioni? Una metodologia che combina un po' i due approcci sopra citati è quella legata ai lavori di Stock e Watson (1999) e Forni Hallin Lippi Reichlin (1999). Si tratta sostanzialmente di riassumere l’informazione contenuta nelle serie disponibili in uno spazio più piccolo. Favero Marcellino (2003) mostrano che non vi sono differenze di performance sostanziali.
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Dynamic factor model
xt = Λft + et
di dimensioni
(N*T) = (N*r) * (r*T)
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Novembre 2005
Dynamic factor model
Abbiamo utilizzato un dataset di 42 variabili (quelle descritte prima) mensili e trimestrali.
Pretrattamento (mensilizzazione per alcune), differenziazione o utilizzo di tassi di crescita per altre, standardizzazione per tutte.
La routine utilizzata permette l’utilizzo di ritardi nelle variabili. Abbiamo utilizzato 3 lag raggiungendo quindi un dataset di 126 variabili.
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Dynamic factor model
Varianza spiegata
FACTOR_1 FACTOR_2 FACTOR_3Veneto 0.220 0.173 0.072Lombardia 0.223 0.191 0.062Emilia 0.256 0.159 0.065Sardegna 0.225 0.099 0.078
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Confronto con l’indicatore BdI
Veneto
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-8
-6
-4
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0
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4
6
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Jan-93 Dec-93 Nov-94 Oct-95 Sep-96 Aug-97 Jul-98 Jun-99 May-00 Apr-01 Mar-02 Feb-03
0.97
0.98
0.99
1
1.01
1.02
factor 1
BdI - indic. coincidente
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Veneto
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-8
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Oct-92
Feb-9
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Jun-
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Jun-
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Oct-97
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Oct-98
Feb-9
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Feb-0
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02
Oct-02
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3
Jun-
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factor1
crescita
Il primo fattore e i tassi di crescita del Pil regionale
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Il primo fattore e i tassi di crescita del Pil regionale
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-0.4
-0.2
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0.2
0.4
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0.8
1
gen-93 feb-94 mar-95 apr-96 mag-97 giu-98 lug-99 ago-00 set-01 ott-02
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0
1
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Primo fattore comune
Pil Lombardia: tasso di crescita % a/a
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Emilia Romagna
-12
-10
-8
-6
-4
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0
2
4
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Oct-92
Feb-9
3
Jun-
93
Oct-93
Feb-9
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Jun-
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Oct-01
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Jun-
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factor1
crescita
Il primo fattore e i tassi di crescita del Pil regionale
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Sardegna
-8
-6
-4
-2
0
2
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Oct-93
Feb-9
4
Jun-
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Oct-94
Feb-9
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Oct-95
Feb-9
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Oct-02
Feb-0
3
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factor1
crescita
Il primo fattore e i tassi di crescita del Pil regionale
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I tre fattori per la Lombardia
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
dic-92 gen-94 feb-95 mar-96 apr-97 mag-98 giu-99 lug-00 ago-01 set-02 ott-03
Fattore_1Fattore_2Fattore_3
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Legenda delle serie utilizzate
P Costo del lavoro ex-ante C Tasso disocc.P Costo del lavoro ex-post Tasso di attività
Giacenze prodotti finiti Occupati in altre attivitàC Ordini dall'estero C Giudizi situaz.economicaC Ordini in generale C Prev.situaz.economicaC Ordini dall'interno Previsioni disoccupazioneC Produzione Giudizi sit.econ. famiglia
Stato della liquidità Previsioni sit.ec.famigliaVariazione della liquidità Bilancio finanziario fam.
P Tendenza costo del lavoro Possibilità risparmioC Tendenza ordini Convenienza risparmioC Tendenza produzione Intenzioni acquisto durevoliC Tendenza economia C Immatricolazioni auto
Tendenza liquidità C Imprese attiveP Tendenza prezzi C Imprese iscritteC Variazione addetti C Imprese cessateP Variazione prezzi C Prod.Industriale tedescaC Variazione della produzione C Prod.Industriale franceseC Esportazioni regione P Tasso di cambio reale eff.C Importazioni regione C Prod.Industriale italianaC Esportazioni macroarea P Prezzi al consumo
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Correlazione dei fattori con le singole serie
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Correlazione dei fattori con le singole serie
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Correlazione dei fattori con le singole serie
87
Novembre 2005
Sardegna
-0.3
-0.2
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0
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cola
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FACTOR_1
FACTOR_2
FACTOR_3
Correlazione dei fattori con le singole serie
88
Novembre 2005
Correlazione dei fattori
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89
Novembre 2005
L’utilizzo
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Lombardia - indice UBI
Ciclo
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Novembre 2005
L’utilizzo
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Friuli Venezia Giulia - Indice UBI
Ciclo
91
Novembre 2005
L’utilizzo
1550
1600
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Trentino Alto Adige - Indice UBI Ciclo
92
Novembre 2005
L’utilizzo
6950
7150
7350
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Veneto - Indice UBICiclo
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Novembre 2005
Gli indici regionali
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Piemonte
Valle d'Aosta
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Veneto
Friuli-Venezia Giulia
Liguria
Emilia Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo
Molise
Campania
Puglia
Basilicata
Calabria
Sicilia
Sardegna
94
Novembre 2005
Bibliografia
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Novembre 2005
Bibliografia 2
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Regions• and International Trade, MIT Press Cambridge • P. Krugman, (1991), Geography and Trade, MIT Press Cambridge • M.T. Owyang, J. Piger, H.J. Wall (2003), Business cycle phases in the US States,
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