di Laura Bisio e Filippo Moauro
Versione integrale del n. 15/2016
Il presente lavoro illustra gli avanzamenti nell’ambito delle tecniche di disaggregazione temporale per i conti economici trimestrali che si stanno sperimentando presso l’ISTAT. Essi riguardano l’ampliamento dell’attuale impianto modellistico basato sui metodi di regressione statici alla classe dei modelli dinamici autoregressivi a ritardi distribuiti ADL, il passaggio dall’approccio di regressione a quello spazio negli stati per il trattamento statistico e l’adattamento delle relative procedure informatiche in ambiente Speakeasy.
I principali contributi del lavoro sono: lo sviluppo di una procedura integrata per il trattamento statistico della classe di modelli ADL(1,1) e dei metodi statici di regressione; lo sviluppo delle procedure per la disaggregazione temporale nei logaritmi dei dati; l’implementazione di test diagnostici di controllo della stima; la discussione dei risultati di una simulazione comparativa tra metodi su serie reali; la definizione di linee guida per la selezione del modello di disaggregazione più appropriato.
L’applicazione mostra che la più ampia classe di modelli ADL(1,1) sia nei livelli che nei logaritmi dei dati può determinare una riduzione consistente degli errori medi assoluti di revisione tra un rilascio e l’altro dei conti economici trimestrali. Limitati risultano i casi di cattivo adattamento dei modelli ADL rispetto ai modelli statici à la Chow-Lin.