Nel palmarès delle frasi cult degli operatori di mercato, almeno due chiamano in causa le statistiche: l’intramontabile “I dati sono migliori del previsto” e il suo equivalente negativo: “I dati sono inferiori alle aspettative”. Passando in una trading room verso le 14.30 di venerdì, quando arrivano i dati sull’occupazione USA, sarà difficile sfuggire all’una o all’altra di queste due sentenze… talvolta coronate da un’imprecazione dettata dal disappunto o da un sonoro “yes!”. E basta che la Cina abbia pubblicato un altro dato nelle prime ore del mattino che si sentirà probabilmente pronunciare l’inevitabile “you cannot trust Chinese statistics” (molti operatori sono anglosassoni).
Se è comunemente ammesso che “non ci si può fidare delle statistiche cinesi”, ci si può seriamente affidare a quelle degli altri? È giusto attribuire tutta questa importanza ai dati macroeconomici? E come devono servirsene i mercati? Sono domande delicate che sono oggetto di un solido studio pubblicato dalla banca UBS (*).
Il problema dell’adeguamento dei mercati alle pubblicazioni è innanzitutto di natura emotiva: un dato pubblicato genera un ‘sentiment’ nei consumatori o negli investitori che li induce a reagire. Questo sentimento, UBS lo ha ‘modellizzato’ attraverso il suo “barometro del blasé” (il barometro del disincantato). L’idea: raffrontare la “volatilità dei sentimenti” con la volatilità reale dei dati macroeconomici sottostanti. La constatazione non lascia adito a dubbi: il barometro del disincantato diventa talmente convulso che potremmo ribattezzarlo “barometro dello stressato”.
Da due anni assistiamo a un’iper-reazione sempre più frequente dei mercati agli stimoli macroeconomici. Gli ultimi mesi, con i loro movimenti talvolta record dei prezzi di obbligazioni, azioni e cambi, ne sono un esempio evidente.
Se i mercati sovrareagiscono ai dati macroeconomici, probabilmente succede perché gli operatori attribuiscono loro una grandissima affidabilità. E infatti si potrebbe pensare che nell’era dei big data disponiamo ormai di dati sempre più sicuri. La realtà ahimè non è così semplice.
Prendiamo il caso dei dati sui consumi: mentre negli anni ’80 le indagini sull’argomento registravano tassi di risposta dell’85%, oggi siamo al 65% e le risposte sono sempre più viziate. Gli esperti di statistica tentano di aggirare questo indebolimento andando alla ricerca di dati direttamente sul web, ma in questo modo, introducono un bias di sottoponderazione dei consumi extra internet. Dal big data al ‘bad data’ il passo è breve e il paradosso evidente: se la granularità dei dati è oggi molto più marcata, l’affidabilità finale non è necessariamente maggiore.
Nello stesso ordine di idee, osserviamo quello che succede oltremanica: sempre molto pragmatica, la Banca d’Inghilterra pubblica ormai molti dati sotto forma di intervalli anziché di dato esatto. Dichiarare che nel 2015 la crescita inglese era compresa tra il 2 e il 3% sembra meno ambizioso di affermare che era del 2,5%, ma sicuramente più onesto intellettualmente.
Relativizzare le statistiche alla luce di queste considerazioni dovrebbe aiutare gli investitori a ritrovare un po’ di serenità. Così come l’osservazione di statistiche meno apprezzate ma talvolta più pertinenti. Un esempio? Oggi il 50% degli abitanti di Shanghai non cucina più ma si fa consegnare i pasti a domicilio. Dato più eloquente di un PIL incerto, e che rassicura sia sulla trasformazione dell’economia cinese verso un’economia di servizi sia sulle prospettive di crescita della seconda economia del mondo.
(*) “Is sentiment data sentimental nonsense? “ Paul Donovan, Economista, UBS, 24 febbraio 2015
