Come il QPM orienta la politica monetaria in un'economia di mercato emergente
Analisi tecnica del Quarterly Projection Model e dell'infrastruttura di ricerca
Proprio come i meteorologi usano modelli informatici per prevedere la pioggia, la RBI utilizza modelli economici per prevedere l'inflazione, la crescita e decidere sui tassi di interesse. Spiegheremo come funzionano questi modelli in termini semplici.
Questa pagina analizza il framework di modellazione economica della Reserve Bank of India, compreso il Quarterly Projection Model (QPM), le metodologie previsionali e l'infrastruttura di ricerca utilizzata per la formulazione e l'analisi della politica monetaria.
Pensate al QPM come alla sfera di cristallo della RBI per l'economia indiana. Proprio come un'app meteorologica utilizza dati su temperatura, umidità e pattern del vento per prevedere il tempo di domani, il QPM utilizza dati economici per prevedere:
La velocità di aumento dei prezzi
Quanto crescerà l'economia indiana
Come gli eventi mondiali influenzano l'India
Il tasso repo di cui l'India ha bisogno
Quando il CMP della RBI si riunisce ogni due mesi per decidere sui tassi di interesse, non si basa sulla fortuna. Utilizza le previsioni del QPM per prendere decisioni informate. Se il modello prevede un'inflazione eccessiva, potrebbe aumentare i tassi. Se prevede una crescita lenta, potrebbe tagliarli.
Il QPM rappresenta un progresso significativo nell'infrastruttura di modellazione della politica monetaria indiana. A differenza dei modelli puramente statistici, il QPM incorpora la teoria economica mantenendo al contempo la rilevanza empirica attraverso una calibrazione accurata delle relazioni macroeconomiche indiane.
Il Quarterly Projection Model (QPM) della Reserve Bank of India incorpora caratteristiche specifiche della struttura economica indiana che non si applicano alle economie avanzate. Sviluppato in collaborazione con l'assistenza tecnica dell'FMI tra il 2013 e il 2017, il QPM è diventato operativo proprio quando l'India ha adottato un regime di obiettivo flessibile di inflazione nel 2016, sostituendo i modelli precedenti che faticavano a gestire la volatile inflazione alimentare indiana e gli shock dal lato dell'offerta.
Quattro caratteristiche contraddistinguono le dinamiche macroeconomiche indiane e richiedono approcci di modellazione specializzati:
Agricoltura e dipendenza dal monsone: l'agricoltura rappresenta ancora circa il 18% del PIL indiano e impiega il 42% della forza lavoro, superando di gran lunga le quote delle altre principali economie. Le variazioni delle precipitazioni monsoniche creano enormi shock dal lato dell'offerta: la siccità del 2014 ha spinto l'inflazione alimentare oltre il 10%, mentre i monsoni forti del 2013 e del 2016 hanno contribuito a moderare le pressioni sui prezzi. Il QPM modella esplicitamente gli shock dell'offerta alimentare come driver esogeni dell'inflazione, riconoscendo che la politica monetaria non può compensare le variazioni di prezzo indotte dal meteo, ma deve prevenire gli effetti di secondo giro che si ripercuotono sulle più ampie aspettative di inflazione.
Peso degli alimenti nel consumo e nella misurazione dell'inflazione: gli alimenti rappresentano circa il 39% del paniere dell'Indice dei Prezzi al Consumo (IPC Combinato) in India, rispetto al 14% negli Stati Uniti o al 20% nell'area euro. Questo elevato peso degli alimenti crea sfide per l'obiettivo di inflazione: la RBI dovrebbe rispondere aggressivamente ai picchi dei prezzi alimentari causati da fallimenti del monsone, rischiando una contrazione economica non necessaria? O dovrebbe "ignorare" gli shock alimentari temporanei, rischiando aspettative di inflazione de-ancorate se le famiglie che sperimentano un'inflazione alimentare a doppia cifra perdono fiducia nell'obiettivo del 4%? Il QPM disaggrega l'inflazione in componenti alimentari e non alimentari con diverse proprietà di persistenza, consentendo ai responsabili delle politiche di valutare se l'inflazione attuale derivi da temporanee disruption dell'offerta o da pressioni sostenute della domanda.
Trasmissione incompleta della politica monetaria: il sistema finanziario indiano rimane parzialmente segmentato — le piccole imprese e le famiglie rurali spesso non hanno accesso ai mercati del credito formale, limitando l'impatto delle variazioni dei tassi di interesse sulle loro spese. Anche tra i mutuatari bancari, i tassi di interesse amministrati sui piccoli piani di risparmio (controllati dal governo piuttosto che dalle forze di mercato) competono con i depositi bancari, indebolendo la trasmissione dai tassi di riferimento ai tassi sui depositi. Il QPM incorpora una trasmissione dei tassi di interesse più lenta e debole rispetto a quanto assumerebbero i modelli per le economie avanzate, calibrata sui dati indiani che mostrano che una variazione del tasso repo di 100pb genera solo un movimento di 60-70pb nei tassi sui prestiti bancari dopo quattro trimestri.
Vulnerabilità esterna e dipendenza dal petrolio: l'India importa circa l'85% del suo consumo di petrolio, rendendo l'economia estremamente sensibile ai prezzi internazionali del petrolio greggio. Il crollo dei prezzi del petrolio del 2013-2014 ha ridotto drasticamente il deficit delle partite correnti indiano, mentre il forte aumento del 2021-2022 a seguito dell'invasione russa dell'Ucraina ha ampliato il deficit e indebolito la rupia. Il QPM tratta i prezzi del petrolio globale come esogeni e ne traccia l'impatto attraverso molteplici canali: effetti diretti sull'inflazione generale, pressione sul tasso di cambio derivante da fatture di importazione più elevate, ed effetti di secondo giro man mano che i costi di trasporto e produzione aumentano. Questa vulnerabilità esterna distingue l'India dalle economie esportatrici di petrolio come il Canada o l'Australia, dove gli shock dei prezzi delle materie prime creano dinamiche opposte.
Quando i meteorologi prevedono un monsone debole, il QPM adegua automaticamente al rialzo le sue previsioni di inflazione perché sa che i prezzi alimentari probabilmente aumenteranno. Questo aiuta la RBI a preparare le risposte di politica in anticipo.
La RBI dispone di un team dedicato di economisti e ricercatori che lavorano costantemente al miglioramento dei propri modelli economici. Pubblicano i loro risultati affinché tutti possano capire come funziona l'economia indiana.
Studi dettagliati su specifici argomenti economici, come l'influenza dei monsoni sull'inflazione o l'impatto degli eventi globali sull'India.
Rapporti periodici che spiegano cosa sta accadendo nell'economia indiana e cosa la RBI si aspetta accada in futuro.
Ricerche approfondite su importanti questioni economiche che contribuiscono a orientare le decisioni di politica.
Una vasta raccolta di dati economici che ricercatori e pubblico possono utilizzare per comprendere le tendenze.
Tutta la ricerca della RBI è disponibile gratuitamente sul loro sito web. Se siete curiosi di sapere come funziona l'economia indiana, queste pubblicazioni sono ottime risorse per imparare dagli esperti!
Focus recente: applicazioni di machine learning nelle previsioni, sviluppo di modelli DSGE, analisi della stabilità finanziaria
Frequenza: ~15-20 documenti annui
Ambito: ricerca orientata alle politiche, analisi strutturale, confronti internazionali
Pubblico di riferimento: responsabili delle politiche, ricercatori accademici
Contenuto: valutazioni economiche trimestrali, spiegazioni delle politiche, appendici statistiche
Sezioni principali: Stato dell'economia, analisi della trasmissione della politica monetaria
Copertura: oltre 2000 serie temporali, indicatori macro-finanziari, statistiche settoriali
Accesso: API pubblica, download Excel, integrazione con software statistici
Ogni trimestre (ogni 3 mesi), la RBI segue un processo dettagliato per aggiornare le proprie previsioni economiche. Ecco come funziona:
I modelli sono potenti, ma non sono perfetti. Combinando le previsioni informatiche con l'esperienza umana, la RBI ottiene previsioni più affidabili. Pensatelo come un medico che utilizza sia gli esami medici CHE la propria esperienza per diagnosticare un paziente.
Anche i migliori modelli economici non possono prevedere tutto perfettamente. Ecco perché:
Il problema: i modelli si basano su pattern storici, ma a volte si verificano eventi completamente nuovi.
Esempi: pandemia di COVID-19, improvvisi conflitti geopolitici, disastri naturali
Impatto: questi eventi "cigno nero" possono rendere tutte le previsioni errate dall'oggi al domani
Il problema: le persone non agiscono sempre in modo razionale o prevedibile.
Esempi: acquisti di panico, improvvisi cambiamenti nelle abitudini di spesa, mentalità gregaria nei mercati
Impatto: il comportamento di consumatori e imprese può discostarsi dalle previsioni del modello
Il problema: l'economia mondiale è incredibilmente complessa e interconnessa.
Esempi: interruzioni delle catene di approvvigionamento, crisi valutarie in altri paesi, cambiamenti nella politica commerciale
Impatto: piccoli cambiamenti all'estero possono avere effetti grandi e inaspettati sull'India
Poiché i modelli non sono perfetti, la RBI non vi si affida ciecamente. Li utilizza come uno strumento tra tanti, combinandoli con il giudizio umano, i dati in tempo reale e il monitoraggio costante delle condizioni in evoluzione.
Ecco alcune ottime risorse da esplorare se siete curiosi di sapere come funziona la RBI e come formulate le previsioni economiche:
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Streaming live disponibile sui social media della RBI
Fonte primaria: "Quarterly Projection Model for India: Key Elements and Properties" (IMF WP/17/33)
Accesso: Serie di documenti di lavoro della RBI
Temi principali: previsioni, meccanismi di trasmissione, stabilità finanziaria
Contenuto: motivazione dettagliata delle decisioni di politica, opinioni dei singoli membri
Calendario di pubblicazione: 14 giorni dopo ogni riunione del CMP
Frequenza: pubblicazione mensile con revisioni trimestrali complete
Sezioni principali: Stato dell'economia, studi speciali, appendice statistica