Diapositiva 1

L’informazione statistica ufficiale
per l’analisi economica
dell’internazionalizzazione delle
imprese
Paola Anitori e Maria Serena Causo
“Il nuovo sistema di calcolo dei numeri indici del
commercio estero”.
Roma, 12 giungo 2008
L’informazione statistica
ufficiale per l’analisi
economica
dell’internazionalizzazione
delle imprese
Le nuove serie dei valori medi unitari e dei volumi
Modifiche dei
Regolamenti Eurostat
riguardanti gli scambi
intracomunitari
(Modifica del set delle
variabili di base di fonte
doganale)
inevitabile l’adeguamento
della metodologia
di calcolo
Roma, 12 giugno 2008
Miglioramento della
qualità delle stime
(pertinente all’attività
di ogni produttore di
statistiche ufficiali)
Aumento delle
disponibilità
informatiche
(Aumento del livello di
dettaglio dei dati
elementari da trattare)
L’informazione statistica
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dell’internazionalizzazione
delle imprese
PREMESSA: Regolamenti e raccomandazioni internazionali
Mancanza di una cornice metodologica regolamentata
sia a livello comunitario (Eurostat) sia in ambiti
internazionali più estesi (ONU,IMF) per gli indici
del commercio estero
(A differenza degli altri indicatori congiunturali, soggetti a specifici
regolamenti comunitari)
Raccomandazioni di massima (ONU) che individuano alcune
“strategie” di calcolo a seconda del grado di evoluzione del
sistema nazionale delle statistiche di commercio estero e
delle finalità dell’indicatore
Nell’ambito di ogni “strategia” ( trade-off tra costi,
risorse, disponibilità informatiche, qualità ecc..) la
scelta degli strumenti statistici resta a discrezione
del soggetto produttore delle statistiche.
Roma, 12 giugno 2008
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Il Regolamento Intrastat
Dal 2005 rilevazione obbligatoria della
quantità delle merci nell’unità di misura
prevista dal Regolamento Nomenclatura
Combinata (pezzi, paia, m3 ecc..) per circa il
30% dei prodotti (tessili, apparecchi meccanici,
macchine elettriche, elettroniche e ottiche, prodotti in
metallo, prodotti chimici)
Precedentemente la rilevazione delle
quantità di tali merci era esclusivamente in
kg.
Progressiva diminuzione delle
informazioni in kg
a livello di singola transazione per ogni
prodotto NC a 8 cifre interessato dal
regolamento
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Il Regolamento “Nomenclatura Combinata”
Nel 2007 il Regolamento Nomenclatura Combinata
cambia in modo sostanziale:
circa 1100 codici NUOVI corrispondenti ad altrettanti
prodotti, la maggior parte dei quali sono prodotti
elettronici di ultima generazione (laser, componentistica
ecc..) e prodotti chimici.
Esportazioni verso il mondo. Trasposizioni per CPA. Anno 2007
numero %
Peso %
CPA
merci in valore
Es:
Roma, 12 giugno 2008
Articoli di maglieria
Compensato e altri pannelli di legno
Fitofarmaci e prodotti chimici per
l'agricoltura
Macchine per ufficio, elaboratori e
app.per sistemi informatici
Apparecchi trasmittenti per la
radiodiffusione, televisione e telefonia
Apparecchi riceventi per la
radiodiffusione, televisione,
registrazione e riproduzione del suono
Parti e accessori per autoveicoli e
motori
Giochi e giocattoli
57.6
69.6
31.4
63.9
100.0
100.0
76.9
87.6
94.8
99.3
51.6
80.6
54.8
71.8
70.4
97.0
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L’impatto sui valori medi unitari
Sistema di calcolo precedente:
Stratificazione per prodotto SA (6 cifre) - paese – flusso
Valore medio unitario per strato

 
valit, SA
valit, NC
t  iSA
vmu SA
 iNC NCSA
quait, SA (kg)
quait, NC (??)
iSA
iNC NCSA

t
vmuNC

 
t
val
 i , NC
iNC
t
qua
 i , NC (us)
iNC
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Le innovazioni metodologiche più importanti
• Passaggio al calcolo degli indici elementari per NC
a 8 cifre (prodotto-paese-flusso)
•
Da 165 mila a 220 mila strati (indici elementari)
• Implementazione di uno specifico metodo di
controllo degli “errori di misura” finalizzato al
calcolo degli indici
•
Controllo della variabilità interna agli strati
• Aggregazione degli indici
mediante medie troncate
•
elementari
“puliti”
dare robustezza all’indice aggregato rispetto a
variazioni anomale di carattere temporaneo
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Gli “errori di misura”
Errori su cui si ha scarso controllo e poca possibilità di
verifica; si generano nella fase di raccolta dei dati
(le informazioni in quantità hanno minore qualità
già alla fonte)
• Aumentano la variabilità negli strati
• Inficiano il vmu a livello di singole transazioni
• Determinano valori anomali
Metodo di controllo:
Classe dei metodi non-parametrici per distribuzioni univariate
e asimmetriche
• Asymmetric Fences Method (AFM) “adattato” se n>100
• Mean Absolute Deviation (MAD) “adattato” se n<=100
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Gli “errori di misura”
Applicazione:
Distribuzione non pesata delle transazioni appartenenti a
ciascuno strato Livelli dei vmu (33 milioni di record annui)
Caratteristiche:
Robustezza
•uso dei parametri di pozione della distribuzione
Valori anomali
Valori anomali
Q1
Roma, 12 giugno 2008
Q3
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Asymmetric Fences Method (AFM)
Se n>100 il vmu associato ad una transazione è segnalato
ed escluso dal calcolo dell’indice elementare se
q1 xi  k max(q2  q1, c q2 )
Oppure se
xi  q3  k max(q3  q2 , c q2 )
dove
xi =log(vmui)
k=1 e c=0,05 (determinati empiricamente – sottocampioni)
Breakdown point teorico = 25%
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Mean Absolute Deviation (MAD)
Se n<= 100 Il valore medio unitario è segnalato come anomlo
se sono soddisfatte entrambe le condizioni
 xi  q2  k mad * MAD

 exp( xi )  exp( q2 )
A

exp( q2 )

dove
MAD  median( xi  q2 )
kmad=2
A=0,1 (un valore anomalo deve discostarsi almeno del 10% dalla mediana).
Breakdown point teorico= 50%
Entrambi i metodi sono applicati ai vmu mensili e al vmu
dell’anno base.
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Riduzione della variabilità negli strati
Effetti della correzione di errori di misura sulla variabilità e la forma delle distribuzione dei valori medi
unitari Anni 2005-2007
DISTRIBUZIONI AL NETTO DEGLI
DISTRIBUZIONI INIZIALI
"OUTLIER"
perdita
in
outlier valore
ANNI (%)
(%)
CV
(1)
asim range range range
metri
IQR sup
inf
a std (2)
(3)
(4)
2005
2006
2007
20.7
20.6
20.9
18.2
18.1
18.1
52.5
53.2
55.5
1.5
1.5
1.5
1.9
2.0
4.3
2005
2006
2007
20.6
20.6
20.5
20.6
20.1
20.7
50.6
50.8
52.5
1.5
1.5
1.5
3.1
3.4
2.9
Importazioni
1.7
0.2
1.8
0.2
4.1
0.2
Esportazioni
2.9
0.2
3.2
0.2
2.6
0.2
(1) riduzione percentuale conseguente all'eliminazione degli outlier
(2) Rapporto tra distanza interquartile e mediana
(3) Rapporto tra la distanza del quartile superiore dalla mediana e la mediana
(4) Rapporto tra la distanza del quartile inferiore dalla mediana e la mediana
Fonte: ISTAT - Statistiche del commercio estero
Roma, 12 giugno 2008
asim range range
metri
IQR
sup
a std (2)
(3)
range
inf
(4)
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.5
0.4
0.4
0.4
0.2
0.2
0.2
0.5
0.5
0.5
0.6
0.6
0.5
0.4
0.4
0.4
0.2
0.2
0.2
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Medie troncate per gli indici aggregati
Media troncata (trimmed mean): è ottenuta eliminando dal
calcolo gli indici che cadono nelle code della distribuzione
Finalità:
dare maggiore robustezza ai segnali informativi forniti
dagli indici aggregati attenuando gli effetti di fattori di
instabilità di breve periodo.
Applicazione:
Distribuzione pesata degli indici mensili elementari “puliti”
appartenenti a ciascuno strato definito secondo lo
schema di diffusione
(CPA 2 cifre-area geografica -flusso)
Anche in questo caso metodi per distribuzioni univariate
Simmetrici o Asimmetrici
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Medie troncate
Pregi e difetti della media troncata
• Robustezza
(più robusta della media semplice)
• Sensibilità dei risultati
il risultato dell’aggregazione dipende dalla scelta dei punti di
troncamento (intervallo)
• metodo di calcolo degli intervalli
• livello di disaggregazione dei dati originari
• il grado di asimmetria delle distribuzioni
• lunghezza del periodo rispetto al quale viene calibrata la
stima ecc.
Anche in questo caso si è optato per metodi non
parametrici per distribuzioni univariate
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Medie troncate
E’ necessario stabilire dei criteri oggettivi
che aiutino nella scelta del metodo più adeguato.
A volte si usano dei benchmark (ad es: serie storiche altamente
correlate alla serie originale o serie storiche pregresse)
Indicatori di posizione e di scala che misurano:
• la “distanza” tra la distribuzione finale e quella
originaria in ciascun anno della serie
• la perdita di informazione dovuta agli indici elementari
esclusi dal calcolo dell’indice aggregato
• Riduzione della variabilità complessiva
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La scelta del metodo
METODI differenziati a seconda della “gravità”
dell’asimmetria
Bassa asimmetria:
Metodo di Tukey (simmetrico) applicato alla distribuzione
originale
Media asimmetria:
Metodo AFM (asimmetrico) applicato alla distribuzione
originale
Metodo di Tukey applicato alla distribuzione dei logaritmi
Alta asimmetria:
Metodo AFM applicato alla distribuzione dei logaritmi
(I Parametri per il calcolo degli intervalli sono annuali)
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L’intervallo di troncamento
•
Intervallo di troncamento fisso: sebbene scelto con criteri
statistici NON cambia al passare del tempo.
Attenzione: potrebbe non essere ben calibrato per alcuni
gruppi di prodotto oppure non cogliere eventi non
temporanei che provocano una rottura nelle serie
•
Trimming “adattivo”: definito in base alla distribuzione degli
indici elementari, si adatta ai cambiamenti delle distribuzioni
dei vmu nel tempo(scelta ISTAT)
Attenzione: Il metodo di calcolo deve essere ROBUSTO, per
non risentire di possibili eventi transitori
Per seguire i movimenti delle distribuzioni reali dei vmu, i quartili
sui quali il metodo determina i punti di troncamento sono
calcolati come medie mobili dei quartili delle distribuzioni
annuali riferite ai tre anni precedenti.
Roma, 12 giugno 2008
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Trimming “adattivo”: un esempio
Confronto tra trimming adattivo e a intervallo fisso
Case study: Importazioni dai Paesi Terzi dei “Metalli” (a partire dal
2004 il settore ha subito forti tensioni nei prezzi sui mercati
internazionali a causa dell’aumento della domanda dei paesi
emergenti)
TRIMMING ADATTATIVO (a)
ANNI
2001
2002
2003
2004
2005
2006
TRIMMING FISSO
perdita
media
scosta
in
ex intervallo di mento valore media
trimming % (b)
(%) ex post
post
perdita
scosta
in
intervallo di mento valore
trimming % (b)
(%)
102.4
98.7
100.0
109.1
120.1
118.7
[0,69;1,42]
[0,69;1,42]
[0,69;1,42]
[0,69;1,42]
[0,69;1,42]
[0,69;1,42]
[0,78;1,20]
[0,74;1,21]
[0,70;1,23]
[0,61;1,68]
[0,64;1,77]
[0,46;2,07]
-0.4
-1.1
-0.4
-1.2
-1.2
-0.8
11
5
9
11
3
9
101.2
97.3
99.3
105.1
108.4
113.3
-0.6
-1.2
-0.2
-2.9
-7.2
-4.4
4
3
4
39
9
31
(a) Il metodo utilizzato è l'AFM senza trasformazione logaritmica
(b) Scostamento percentuale della mediana della distribuzione ex post rispetto alla
mediana della distribuzione originaria
Fonte: ISTAT - Statistiche del commercio estero
Qualche risultato
Figura 1 - Ragioni di scambio (*) degli indici dei valori medi unitari. Totale mondo (base 2000=100). Anni 2000-2007
(livelli)
1.080
1.060
1.040
1.020
1.000
0.980
0.960
0.940
nuovi indici
vecchi indici
(*) Rapporto tra indici dei valori medi unitari delle esportazioni e delle importazioni
Roma, 12 giugno 2008
Jul-07
Jan -0 7
Jul-06
Jan -0 6
Jul-05
Jan -0 5
Jul-04
Jan -0 4
Jul-03
Jan -0 3
Jul-02
Jan -0 2
Jul-01
Jan -0 1
Jul-00
0.920
Jan -0 0
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L’Italia nell’UE
IMPORTAZIONI
135…..
130
125
120
115
110
105
100
95
Francia
Roma, 12 giugno 2008
Germania
Spagna
Italia
7
lu g-0
ott-0
6
gen06
apr-0
5
4
lu g-0
ott-0
3
gen03
apr-0
2
lu g-0
ott-0
0
1
90
gen00
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L’Italia nell’UE
ESPORTAZIONI
125
120
115
110
105
100
Francia
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Germania
Spagna
7
lu g-0
ott-0
6
gen06
apr-0
5
4
lu g-0
ott-0
3
gen03
apr-0
2
1
lu g-0
ott-0
0
95
gen00
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delle imprese
Italia
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… vmu al netto dell’energia
Indici dei valori medi unitari per RPI. Anni 1996-2007 (variazioni
VMU
VOLUMI
Importa Esporta Importa Esporta
RAGGRUPPAMENTI
zioni
zioni
zioni
zioni
PRINCIPALI DI INDUSTRIE
Beni di consumo
Beni di consumo durevoli
Beni di consumo non durevoli
Beni strumentali
Prodotti intermedi
Energia
1.4
0.7
1.5
1.5
2.1
9.9
2.6
2.2
2.7
2.2
1.9
12.0
5.3
8.1
4.8
5.6
4.5
1.4
1.2
0.8
1.4
3.3
3.9
4.3
Totale al netto dei prodotti
energetici
1.7
2.2
5.1
2.8
Totale
3.1
2.5
4.3
2.8
Fonte: ISTAT - Statistiche del commercio estero
Roma, 12 giugno 2008
Conclusioni
I nuovi numeri indici dei valori medi unitari del
commercio con l’estero coniugano la necessità di
adeguamento alle nuove normative comunitarie
all’opportunità di migliorare ulteriormente il controllo
della qualità delle stime.
Le principali innovazioni metodologiche adottate:
• Miglioramento della stratificazione
• Controllo sulla presenza di errori di misura
• Uso di medie troncate nella fase di aggregazione degli
indici
Risultato finale:
Indicatori più robusti, contenuta variabilità, in grado di
seguire i cambiamenti strutturali.
Roma, 12 giugno 2008