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TRILL: The TReasury ItaLian Leading Indicator

TRILL è un indicatore mensile dell’attività economica, sviluppato nel 2009 dalla Direzione I del Dipartimento del Tesoro per monitorare lo stato dell’economia italiana ed effettuare previsioni di breve termine.[1] L’indicatore risulta dalla combinazione di tre modelli, che fanno riferimento a recenti ricerche sui modelli a fattori con frequenza mista.[2]

I modelli a frequenza mista risultano di particolare utilità nell’attività previsiva di breve termine, in quanto permettono di gestire in modo ottimale set informativi “sbilanciati”, ovvero contenenti indicatori economici osservabili con diversa frequenza e con diversi ordini di ritardo. Tale circostanza è ricorrente nella pratica previsiva, per cui tali modelli rappresentano un significativo progresso rispetto ad altri approcci in uso nelle istituzioni. La scomposizione del PIL trimestrale in termini mensili inoltre dà luogo ad un indicatore coincidente dell’attività economica caratterizzato dalla coerenza contabile con il PIL trimestrale diffuso dall’ISTAT.

La peculiarità di TRILL è quella di combinare l’approccio multivariato dei modelli a fattori a frequenza mista con un’innovativa struttura polinomiale, mirata a sfruttare in modo efficiente il potere anticipatorio degli indicatori. Il PIL trimestrale italiano viene infatti disaggregato temporalmente e previsto sulla base di diversi possibili ritardi degli indicatori mensili. Oltre che nella metodologia il TRILL è innovativo per i dati utilizzati, in quanto si basa anche su variabili poco utilizzate nella pratica previsiva, quali il trasporto su gomma, i consumi elettrici, la produzione di carta e cartone e alcune inchieste sui consumatori.


 

[1]
La metodologia è documentata in Frale, C. e Monteforte, L. (2010),
"FaMIDAS: A mixed frequency factor model with MIDAS structure" (PDF 3,32 MB), MEF and Department of the Treasury working paper series, n. 3/2010.
[2]
Cfr. Frale, C., M. Marcellino, G. L. Mazzi, T. Proietti, (2010), “Survey data as Coincident or Leading Indicators”, Journal of Forecasting 29, special issue: advances in Business Cycle Analysis and Forecasting, Jan-Mar 2010 e Frale, C., M. Marcellino, G. L. Mazzi, T. Proietti, (2010), “EUROMIND: A Monthly Indicator of the Euro Area Economic Conditions”, forthcoming in the Journal of the Royal Statistical Society series A.
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