Analisi delle politiche basate sulla ricerca e commenti dei principali economistiL'incertezza economica a seguito della pandemia di COVID-19David E. Altig, Scott Baker, Jose Maria Barrero, Nicholas Bloom, Philip Bunn, Scarlet Chen, Steven Davis, Julia Leather, Brent Meyer, Emil Mihaylov, Paul Mizen, Nicholas Parker, Thomas Renault, Pawel Smietanka, Gregory Thwaites 24 luglio 2020Le misure di incertezza economica derivate da modelli statistici non sono adatte a cogliere rapidamente i cambiamenti associati a sviluppi improvvisi e sorprendenti come la crisi del COVID-19, rendendo quindi necessarie misure lungimiranti.Questa colonna prende in considerazione diversi indicatori previsionali di incertezza economica per gli Stati Uniti e il Regno Unito prima e durante la pandemia di COVID-19.Tutti gli indicatori mostrano enormi salti di incertezza in reazione alla pandemia e alle sue ricadute economiche.La maggior parte degli indicatori raggiunge i valori più alti mai registrati, ma l'entità degli aumenti e i percorsi temporali differiscono.C'è incertezza che circonda quasi ogni aspetto della crisi COVID-19: sul lato epidemiologico, le incertezze includono l'infettività e la letalità del virus (Fauci et al. 2020, Li et al. 2020), il tempo necessario per sviluppare e distribuire i vaccini (Koirala et al. 2020) e la durata e l'efficacia del distanziamento sociale (Anderson et al. 2020, Atkeson 2020, Eichenbaum et al. 2020).Sul lato economico, le incertezze includono l'impatto economico a breve termine della pandemia e le risposte politiche (Baquee et al. 2020), la velocità di ripresa con l'allontanamento della pandemia (Ufficio del bilancio del Congresso 2020) e la misura in cui la pandemia indotta i cambiamenti nei modelli di spesa dei consumatori, nei viaggi d'affari e nel lavoro da casa persisteranno (Barrero et al. 2020).In Altig et al.(2020a), consideriamo misure lungimiranti dell'incertezza economica prima e durante la pandemia di COVID-19.Ci concentriamo su misure previsionali disponibili quasi in tempo reale per due ragioni principali.In primo luogo, le misure derivate da modelli statistici adatti ai dati macroeconomici standard sono essenzialmente retrospettive.Di conseguenza, non sono adatti per catturare rapidamente i cambiamenti associati a sviluppi improvvisi e a sorpresa.In secondo luogo, quando uno shock enorme e insolito colpisce con grande velocità, è fondamentale per le previsioni in tempo reale e per la formulazione delle politiche utilizzare misure che catturino le incertezze effettivamente percepite dagli agenti economici.Queste misure derivano dai prezzi che gli investitori sono disposti a pagare per i contratti di opzione per proteggerli dai futuri movimenti dei prezzi delle azioni.Gli esempi includono il VIX a 1 mese e 24 mesi, che quantificano la volatilità implicita dell'opzione dei rendimenti dell'indice S&P 500 statunitense sui rispettivi orizzonti.Il VIX a 1 mese è passato da circa 15 nel gennaio 2020 a un valore massimo giornaliero di 82,7 il 16 marzo prima di scendere al di sotto di 30 all'inizio di maggio (Figura 1).Il VIX a 24 mesi segue un profilo simile ma ha un picco più basso.Figura 1 VIX, volatilità implicita dei rendimenti azionariLe misure di incertezza basate sui giornali sono lungimiranti in quanto riflettono l'incertezza in tempo reale percepita ed espressa dai giornalisti.Gli esempi includono gli indici di incertezza della politica economica di Baker et al.(2016), disponibili per molti paesi su www.policyuncertainty.com.La versione quotidiana americana di questo indice riflette la frequenza degli articoli di giornale con uno o più termini su "economia", "politica" e "incertezza" in circa 2.000 giornali statunitensi.È normalizzato a 100 dal 1985 al 2010, quindi i valori superiori a 100 riflettono un'incertezza superiore alla media.La figura 2 traccia le medie settimanali dell'EPU giornaliera, che passa da circa 100 a gennaio 2020 a oltre 500 a marzo e aprile 2020, raggiungendo i valori più alti mai registrati.Figura 2 Indice di incertezza della politica economica statunitense e indice di incertezza economica di TwitterGli indici basati sui giornali offrono una pronta capacità di approfondire le fonti dell'incertezza economica e i suoi movimenti nel tempo.Ad esempio, oltre il 90% degli articoli di giornale sull'incertezza della politica economica nel marzo 2020 menzionano "COVID", "Coronavirus", "pandemia" o altri termini relativi a malattie infettive (Baker et al. 2020).Allo stesso modo, possiamo utilizzare Twitter anziché i giornali per misurare la frequenza con cui appaiono determinati termini.Baker et al.(2020) costruiscono un indice di incertezza economica (TEU) basato su Twitter raschiando i tweet in tutto il mondo che contengono sia "economica" che "incertezza" (comprese le varianti di ciascun termine) dal 1 gennaio 2010 al 1 luglio 2020. Quindi calcolano la scala settimanale frequenza dei tweet che menzionano l'incertezza economica.La figura 2 mostra che le loro serie TEU settimanali si comportano in modo simile all'indice EPU basato sui giornali settimanali intorno alla crisi COVID-19.Queste misure catturano l'incertezza che i dirigenti aziendali hanno sulle prospettive di vendita delle proprie aziende.Sia il panel mensile statunitense Survey of Business Uncertainty (SBU) che il Decision Maker Panel (DMP) mensile del Regno Unito contengono domande regolari che suscitano distribuzioni di probabilità di cinque punti (punti di massa e probabilità associate) sui tassi di crescita delle vendite future di ciascuna azienda a uno -orizzonte di previsione dell'anno.Questi dati possono essere aggregati per produrre misure di incertezza per l'intera economia, settori particolari, categorie di dimensioni delle imprese e altro ancora.La Figura 3 traccia queste misure di serie temporali basate su sondaggi sull'incertezza del tasso di crescita delle vendite per gli Stati Uniti e il Regno Unito.Queste misure mostrano un aumento pronunciato dell'incertezza a marzo 2020 e aprile 2020, prima di diminuire leggermente a maggio 2020. Da marzo 2020, tutti e quattro i mesi sono stati ben al di sopra di qualsiasi picco precedente nella loro (breve) storia.Figura 3 Incertezza soggettiva delle vendite a livello di impresaI livelli di disaccordo sulle prospettive per variabili reali come la crescita del PIL sono un altro indice di incertezza.La figura 4 mostra il disaccordo tra i previsori professionisti sulle previsioni del tasso di crescita del PIL a un anno per gli Stati Uniti e il Regno Unito.I dati statunitensi provengono dal Survey of Professional Forecasters (SPF), mentre i dati del Regno Unito provengono dal Survey of External Forecasters (SEF) della Bank of England.Per quantificare il disaccordo, calcoliamo la deviazione standard delle previsioni del tasso di crescita del PIL tra i previsori in ogni momento.Come mostra la Figura 4, la pandemia di COVID-19 ha innescato livelli storicamente elevati di disaccordo nelle previsioni del tasso di crescita.Figura 4 Dispersione trasversale delle previsioni di crescita del PILForti di queste misure di incertezza, prendiamo in considerazione tre domande: quanto è aumentata l'incertezza sulla scia della pandemia di COVID-19?Quando ha raggiunto il picco?Quanto, se tutto, è caduto dal picco?Tabella 1 Misure di incertezza per l'emergenza COVID-19Note: Il VIX è la volatilità implicita (nel prossimo mese e nei prossimi 24 mesi) sull'indice S&P500 del Chicago Board of Options Exchange, espressa in unità annualizzate.Valori scaricati da qui.I valori giornalieri dell'indice di incertezza della politica economica provengono da qui e sono costruiti come descritto in Baker, Bloom e Davis (2016).L'incertezza soggettiva della crescita delle vendite è calcolata come la media ponderata per l'attività dei valori di incertezza soggettiva a livello di impresa, che sono calcolati come la deviazione standard della distribuzione delle previsioni soggettive di ciascuna impresa sul proprio tasso di crescita delle vendite future dal trimestre corrente a quattro trimestri successivi.Vedi Altig et al., 2020b).I dati statunitensi provengono dal Survey of Business Uncertainty condotto dalla Federal Reserve Bank di Atlanta, dalla Stanford University e dalla Booth School of Business dell'Università di Chicago.I dati del Regno Unito provengono dal Decision Maker Panel Survey condotto dalla Bank of England, dalla Nottingham University e dalla Stanford University.Il disaccordo sulle previsioni è misurato come la deviazione standard tra i previsori delle previsioni del tasso di crescita del PIL reale annuale con un anno di anticipo.I dati statunitensi provengono dal Survey of Professional Forecasters condotto dalla Fed di Filadelfia.I dati del Regno Unito provengono dal Survey of External Forecasters condotto dalla Bank of England.In primo luogo, ogni misura di incertezza che consideriamo è aumentata notevolmente sulla scia della pandemia di COVID-19.La maggior parte delle misure ha raggiunto i massimi storici.Le eccezioni sono il VIX a 24 mesi, che ha raggiunto il picco durante la crisi globale, e la misura del disaccordo sulle previsioni del PIL degli Stati Uniti, che ha raggiunto il picco negli anni '70.In secondo luogo, vi è un'enorme variazione nell'entità dell'aumento.L'incertezza soggettiva sui tassi di crescita delle vendite in un orizzonte di previsione di un anno raddoppia all'incirca, così come il VIX a 24 mesi.Al contrario, il disaccordo tra i previsori professionisti sulla crescita del PIL reale nel prossimo anno aumenta di circa 8 volte per gli Stati Uniti e di 20 volte per il Regno Unito.In terzo luogo, i profili temporali delle risposte di incertezza allo shock di COVID-19 differiscono tra le varie misure.La Figura 5 offre uno sguardo da vicino al comportamento recente di diverse misure di incertezza che possiamo monitorare a intervalli sub-mensili, inclusa una misura Likert per il Regno Unito che mostra la percentuale di intervistati DMP che valutano l'incertezza complessiva di fronte alla propria attività come alta o molto alto.(Alcune delle serie nella Figura 5 sono mostrate in un asse nascosto).Le misure di volatilità del mercato azionario raggiungono il picco a metà marzo per poi scendere rapidamente a circa la metà dei livelli massimi entro la fine di giugno.Al contrario, le misure di incertezza sul lato reale raggiungono il picco più tardi o continuano a rimanere estremamente elevate fino alla fine di giugno in caso di incertezza soggettiva.Questo contrasto mette in evidenza la distinzione tra Wall Street e Main Street che è evidente anche nei risultati del primo momento.Figura 5 Misure di incertezza ad alta frequenzaLa portata straordinaria e la natura insolita della crisi del COVID-19 aiutano a spiegare perché ha generato un'ondata di incertezza economica così tremenda.Molte ricerche precedenti hanno rilevato che l'elevata incertezza generalmente rende le imprese e i consumatori cauti, frenando gli investimenti, le assunzioni e le spese per beni di consumo durevoli.1Resta da vedere quali misure di incertezza si riveleranno più utili per spiegare gli sviluppi economici durante e dopo la pandemia di COVID-19.Diverse, forse tutte, le misure che consideriamo possono rivelarsi utili, perché catturano diversi aspetti dell'incertezza e facilitano approcci diversi alla valutazione del rapporto tra incertezza e consumo, investimento, occupazione e altri risultati.Nota dell'autore: le opinioni espresse in questa colonna sono quelle degli autori e non necessariamente quelle della Banca d'Inghilterra o dei suoi comitati o della Federal Reserve Bank di Atlanta.Altig, D, B Scott, JM Barrero, N Bloom, P Bunn, S Chen, SJ Davis, B Meyer, E Mihaylov, P Mizen, N Parker, T Renault, P Smietanka e G Thwaites (2020a), "Incertezza economica prima e durante la pandemia di COVID-19", documento di lavoro del personale della Bank of England n. 876, giugno.Altig, D, JM Barrero, N Bloom, SJ Davis, B Meyer e N Parker (2020b), "Surveying Business Uncertainty", NBER Working Paper 25956. Revised, March, e Journal of Econometrics, di prossima pubblicazioneAnderson, RM, H Heersterbeek, D Klinkenberg e TD Hollingsworth (2020), "In che modo le misure di mitigazione a livello nazionale influenzeranno il corso dell'epidemia di covid-19?"La Lancetta, 395, n.10228 (marzo).Atkeson, A (2020), "Quale sarà l'impatto economico di COVID-19 negli Stati Uniti?Stime approssimative degli scenari di malattia”, NBER Working Paper 26867, marzo.Baker, S, N Bloom e SJ Davis (2016), "Measuring Economic Policy Uncertainty", Quarterly Journal of Economics, novembre.Baker, SB, N Bloom, SJ Davis e T Renault (2020), "Economic Uncertainty Measures Derived from Twitter", documento di lavoro, giugno.Baker, S, N Bloom, SJ Davis, K Kost, M Sammon e T Viratyosin (2020), "The Unpreceded Stock Market Reaction to COVID-19", Covid Economics: Vetted and Real-Time Papers, 1, 3 aprile.Baqaee, D, E Farhi, MJ Mina e JH Stock (2020), "Politiche per una seconda ondata", bozza della conferenza BPEA, estate.Barrero, J, N Bloom e SJ Davis (2020), "COVID-19 and Labor Relocation: Evidence from the US", VoxEU.org, 14 luglio.Bloom, N (2014), "Fluctuations in Uncertainty", Journal of Economic Perspectives, primavera.Congressional Budget Office (2020), "An Update to the Economic Outlook: 2020 to 2030", luglio.Dew-Becker, I e S Giglio (2020), "Cross-sectional experiment and the business cycle: Evidence from 40 years of options data", Working paper.Eichenbaum, MS, S Rebelo e M Trabandt (2020), "The Macroeconomics of Epidemics", documento di lavoro NBER 26882, marzo.Fauci, AS, HC Lane e RR Redfield (2020), “Covid-19 – Navigating the Uncharted”, New England Journal of Medicine, 26 marzo.Koirala, A, YJ Joo, A Khatami, C Chiu e PN Britton (2020), "Vaccines for COVID-19: The Current State of Play", Pediatric Respiratory Review, in corso di stampa, 18 giugno.Li, R, S Pei, B Chen, Y Song, T Zhang, W Yang e J Shaman (2020), "Substantial Undocumented Infection Facilitates the Rapid Dissemination of Novel Coronavirus (SARS-CoV2)", Scienza, 16 marzo.Linton, NM et al.(2020), "Periodo di incubazione e altre caratteristiche epidemiologiche delle nuove infezioni da Coronavirus del 2019 con troncamento corretto: un'analisi statistica dei dati dei casi disponibili pubblicamente", Journal of Clinical Medicine 9, n.2 (17 febbraio).1 Cfr. Bloom (2014) per i riferimenti alla letteratura pertinente.Argomenti: Covid-19 Mercati finanziariTag: incertezza economica, COVID-19, lungimirante, tempo reale, TwitterVicepresidente esecutivo e Direttore della ricerca, Federal Reserve Bank di AtlantaProfessore Associato di Finanza, Kellogg School of Management, Northwestern UniversityProfessore Associato di Finanza, Instituto Tecnológico Autonomo de MéxicoProfessore di Economia alla Stanford UniversityConsulente tecnico senior presso la Divisione di economia strutturale, Bank of EnglandDottorando in Economia, Stanford UniversityWilliam H. Abbott Distinguished Service Professor of International Business and Economics, University of Chicago Booth School of Business;Senior Fellow presso l'Istituto HooverVicepresidente ed economista aggiunto, Federal Reserve Bank di AtlantaAnalista di ricerca economica, Federal Reserve Bank di AtlantaProfessore di Economia Monetaria e Direttore del Center for Finance, Credit and MacroeconomicsDirettore dell'indagine, Centro di ricerca sull'indagine economica, Federal Reserve Bank di AtlantaRicercatore presso l'Università Paris 1 Panthéon-Sorbonne.Consulente Scientifico del Consiglio di Analisi EconomicaEconomista di ricerca, Banca d'InghilterraProfessore associato, Università di Nottingham e Direttore della ricerca, Resolution Foundation