The role of information efficiency in exchange rate forecasts: evidence from survey data

La previsione è un atteggiamento naturale di uomini e donne: si fanno previsioni perché per prendere determinate decisioni oggi, bisogna sapere come sarà il mondo domani, e quindi come il futuro stato del mondo influenzerà il risultato delle scelte. In finanza, il termine "previsione" si riferisce alle aspettative degli individui sulla tendenza futura delle variabili studiate, sulla base di informazioni o intuizioni, a partire dal presupposto che gli individui abbiano una buona conoscenza del sistema in cui operano e dell'economia politica. Questa tesi, sviluppata in tre capitoli, ha come tema principale l'irrazionalità degli investitori generata dall'inefficienza delle informazioni. L'analisi è stata effettuata sulle previsioni in valuta euro-dollaro presentate da varie istituzioni come banche, divisioni di ricerca di banche e centri di ricerca. I dati disponibili provengono dalla piattaforma Bloomberg. Nel primo capitolo è stato sviluppato un modello che stima gli errori di previsione come parametri per la valutazione della capacità predittiva di ciascun predittore, mostrando se la differenza di valore assoluto tra il tasso spot e la previsione o revisione emessa aumenta, diminuisce o rimane invariata nel tempo per valutare la capacità degli istituti finanziari di incorporare nuove informazioni in modo completo e tempestivo nel percorso temporale che porta alla data terminale per la quale è stata emessa la previsione. I risultati in accordo con la letteratura esistente hanno mostrato che le revisioni peggiorano le previsioni precedentemente emesse anziché migliorarle, in tutti gli orizzonti considerati. Ciò significa che i predittori non riescono a imparare dai propri errori e quindi non riescono a incorporare nuove informazioni in modo efficiente. Inoltre, è stato dimostrato che i predittori avrebbero ottenuto un errore di previsione in un valore assoluto inferiore, utilizzando il modello di camminata casuale o emettendo una previsione pari al tasso spot noto al momento della previsione. Inoltre, al fine di rafforzare i risultati raggiunti nel primo capitolo, le previsioni dei predittori disponibili sono state analizzate attraverso il test di Hurst. L'applicazione di un coefficiente di memoria a lungo termine permette di capire in che misura le previsioni passate influenzano le previsioni future. Maggiore è il valore del coefficiente in un intervallo compreso tra 0 e 1, maggiore sarà la memoria lunga della serie storica. I risultati hanno mostrato valori quasi sempre maggiori di 0,5, punto in cui si può affermare l'efficienza delle variabili analizzate. Infine, nel terzo capitolo di questo documento, è stato applicato il test statistico di Toda e Yamamoto (1995) con l'obiettivo di mostrare che i predittori, sebbene chiaramente inefficienti, come dimostrato dall'analisi del camminare casuale (primo capitolo) e dai test di Hurst (secondo capitolo) sono collegati da un meccanismo di causa ed effetto, che mostra l'esistenza di un'inefficienza di massa. L'idea è stata quella di analizzare se l'inefficienza dei predittori a lungo termine sia generata o meno da un meccanismo di causa ed effetto, che spinge le banche più importanti ad agire come leader del mercato, influenzando le scelte e le previsioni di tutti gli altri istituti finanziari.