Come gli economisti prevedono l'inflazione e i valori delle valute — e perché spesso sbagliano

Le previsioni sull'inflazione e sui tassi di cambio influenzano le decisioni dalle riunioni di politica monetaria delle banche centrali alla pianificazione dei budget domestici, ma entrambe rimangono tra le cose più difficili in economia da prevedere con precisione. Le banche centrali, le agenzie statistiche governative e i ricercatori accademici hanno ciascuno documentato, nelle loro stesse pubblicazioni tecniche, perché questo sia il caso.

Come si costruiscono le previsioni di inflazione

Secondo la Federal Reserve Bank of Richmond, gli esperti di previsioni iniziano da indici dei prezzi come l'indice delle Spese per Consumi Personali (PCE) e l'Indice dei Prezzi al Consumo (CPI), incluse versioni "core" che escludono i prezzi volatili dei prodotti alimentari e dell'energia. Inoltre, la Federal Reserve Bank of Cleveland nota che i responsabili politici tengono traccia di varianti specializzate come il PCE a media trimestrale della Dallas Fed e il CPI a prezzo appiccicaticcio dell'Atlanta Fed, che sono stati progettati per isolare i cambiamenti di prezzo che hanno maggiori probabilità di persistere.

Una tecnica comune è quella che la Richmond Fed chiama "estrazione del segnale": modelli statistici che cercano di separare un persistente trend inflazionistico (il segnale) da brevi oscillazioni di prezzo (il rumore). Come ha detto un economista della Richmond Fed, se diversi dati di inflazione si muovono nella stessa direzione, un modello lo tratterà come un segno di vera inflazione sottostante piuttosto che un temporaneo problema.

La ricerca della Richmond Fed sottolinea anche una complicazione pratica: gli approcci statistici funzionano ragionevolmente bene per prevedere l'inflazione da due a tre mesi in avanti, ma funzionano male quando l'economia subisce un "grande cambio di regime" — un improvviso cambiamento nelle forze che guidano i prezzi, come uno shock dell'offerta legato alla pandemia.

Sondaggi e prezzi di mercato come controllo sui modelli

Poiché nessun metodo statistico singolo è considerato definitivo, la Federal Reserve Bank of Cleveland spiega che i responsabili politici consultano anche misure basate su indagini di quelle che le persone si aspettano che sia l'inflazione. Questi includono i Sondaggi dei Consumatori dell'Università del Michigan, il Sondaggio dei Previsori Professionali della Federal Reserve di Philadelphia, il Sondaggio delle Aspettative dei Consumatori della Federal Reserve di New York, e un sondaggio tra i dirigenti aziendali noto come il Sondaggio delle Aspettative di Inflazione delle Imprese.

Le misure basate sul mercato offrono un terzo input: i rendimenti dei Titoli del Tesoro Protetti dall'Inflazione (TIPS) possono essere confrontati con i rendimenti del Tesoro ordinario per dedurre quale tasso di inflazione gli investitori si aspettano in media su un determinato periodo. La ricerca della Richmond Fed ha rilevato che, dal 1980, le previsioni basate su modelli statistici hanno in media corso circa 0,5 punti percentuali al di sotto delle previsioni basate su sondaggi, e che i modelli statistici hanno reagito più velocemente a un aumento dell'inflazione tra il 1998 e il 2008 rispetto ai sondaggi.

La Federal Reserve Bank of Cleveland afferma chiaramente che "non c'è consenso su quale approccio sia migliore", motivo per cui le banche centrali in genere pesano diverse misure fianco a fianco piuttosto che fare affidamento su una sola.

Dove le previsioni di inflazione hanno sbagliato

Gli errori di previsione non sono meramente teorici. L'account della Richmond Fed del picco di inflazione del 2021 nota che ad aprile 2021 il presidente della Federal Reserve ha descritto un aumento sostenuto dell'inflazione come improbabile, ma entro settembre i funzionari riconoscevano che i colli di bottiglia della catena di approvvigionamento si erano rivelati più grandi e più persistenti di quanto precedentemente previsto. L'inflazione del PCE ha raggiunto il 4,4% anno su anno entro settembre 2021, secondo la stessa ricerca. La Richmond Fed sottolinea anche gli anni '70, quando le aspettative di inflazione negli Stati Uniti si sono descritte come alla deriva verso l'alto, in gran parte non rilevate dai modelli contemporanei, a partire dal 1967.

Come gli economisti affrontano le previsioni sui tassi di cambio

La previsione del tasso di cambio attinge da un diverso set di strumenti, ma si imbatte in un limite ancora più netto. Una ancoraggio teorica ampiamente utilizzato è la parità del potere d'acquisto (PPA), descritta dalla Federal Reserve Bank di St. Louis come un'estensione della "legge di un prezzo": in teoria, dopo l'adeguamento ai tassi di cambio, un paniere identico di beni dovrebbe costare lo stesso in qualsiasi paese.

La Federal Reserve di St. Louis illustra questo con un confronto dei prezzi dei latte Starbucks: un latte con prezzo di $7,65 a New York e 11 franchi svizzeri a Zurigo implica un tasso di cambio PPA di 1,44 franchi per dollaro. Il tasso di mercato effettivo in quel momento era 0,86 franchi per dollaro, significando che il franco veniva scambiato molto più forte di quanto il semplice confronto dei prezzi suggeriva. La Federal Reserve di St. Louis attribuisce questo divario a diversi fattori: molti servizi come tagli di capelli o latte non possono essere scambiati oltre i confini, la PPA e i tassi di cambio effettivi si seguono a vicenda solo durante lunghi periodi di decadi, e i mercati valutari sono guidati anche da flussi di capitale, differenze nei tassi di interesse e sentimenti degli investitori che i confronti dei livelli di prezzo non catturano.

Il problema della passeggiata casuale

Oltre alla PPA, gli economisti hanno testato molti modelli statistici rispetto a un benchmark deliberatamente semplice: la passeggiata casuale, che semplicemente predice che il tasso di cambio di domani sarà uguale al tasso di oggi. Uno studio del 2026 sul tasso di cambio CAD/USD, postato su repository di prestampa arXiv, ha testato cinque approcci statistici e di machine learning — regressione lineare, random forest, gradient boosting, XGBoost e AdaBoost — rispetto al benchmark di passeggiata casuale. Solo un metodo, la regressione lineare, ha ottenuto un vantaggio statisticamente significativo sulla passeggiata casuale. Gli autori dello studio hanno scoperto che anche i loro modelli migliori erano dominati dalla storia dei prezzi molto recente piuttosto che da fattori economici più ampi, uno schema che hanno descritto come coerente con il comportamento della passeggiata casuale quasi di tassi di cambio.

Cosa significa questo per i lettori di notizie sull'inflazione e le valute

Il filo conduttore tra entrambi i campi è che le previsioni sono stime probabilistiche costruite su modelli incompleti, non garanzie. Le previsioni di inflazione tendono ad essere più affidabili a brevi orizzonti temporali di pochi mesi e sotto condizioni stabili, ma possono mancare i punti di svolta netti guidati da shock come interruzioni dell'approvvigionamento. Le previsioni sui tassi di cambio affrontano un vincolo ancora più difficile: la maggior parte della ricerca pubblicata trova che su orizzonti da brevi a medi termine, i modelli basati sulla teoria e statistici faticano a battere il semplice presupposto che il tasso di domani assomiglierà a quello di oggi.

• Le previsioni di inflazione combinano dati degli indici dei prezzi (CPI, PCE), modelli di estrazione del segnale statistici e sondaggi di consumatori, imprese e previsori professionali.
• Le banche centrali tengono traccia di molteplici misure di inflazione contemporaneamente perché, secondo la Federal Reserve di Cleveland, non c'è un metodo unico concordato come il migliore.
• La previsione dei tassi di cambio si affida in parte a teorie come la parità del potere d'acquisto, che la Federal Reserve di St. Louis afferma vale solo su lunghi orizzonti temporali, non su movimenti a breve termine.
• Nel corso di decenni di test accademici, la maggior parte dei modelli dei tassi di cambio lotta ancora per superare in modo coerente il benchmark della passeggiata casuale, secondo la ricerca pubblicata dalla Fed e uno studio di preprint accademico del 2026.