Cinquantamila.it La storia raccontata da Giorgio Dell'Arti

Due insoliti Nobel capaci di veder soldi tra i numeri, Il Sole-24 Ore, 09/10/2003 «Ribelle senza una causa (le)», è la didascalia che incornicia una foto di un barbuto Clive Granger, che inforca una possente Yamaha a quattro cilindri. La battuta si riferisce al lavoro del neo-premio dell’economia (e del suo co-vincitore Robert Engel) sulle tecniche statistiche di determinazione della causalità fra le variabili. Che cosa vuol dire? Correlazione non è causazione: se individuo un rapporto stretto fra l’andamento delle azioni Fiat e l’andamento della popolazione di merluzzi nel mare d’Islanda, non vuol dire necessariamente che l’uno determina l’altro. La correlazione può essere del tutto casuale oppure ambedue le variabili possono fluttuare assieme perché dipendono da una terza variabile non identificata. Ora, nel caso della Fiat e dei merluzzi, basta il buon senso per decidere; ma, nel caso di variabili che è a priori ragionevole ritenere collegate, la correlazione ha bisogno di essere confermata, sul piano teorico, da una teoria. E, sul piano quantitativo dei numeri, da test statistici che possono leggere nella filigrana delle cifre anche «chi dipende da che cosa», sulla base di un modello causale. Che è appunto quello sviluppato dai ”test di Granger”: uno strumento fondamentale per analizzare le relazioni fra le serie di dati. Fra le tante teorie sul ciclo economico ce n’è anche una che lo attribuisce alle macchie solari. E uno studio statistico sulle macchie solari fu la prima pubblicazione, nel 1957 all’Università di Nottingham, in Gran Bretagna, di Clive Granger. Quello studio però non aveva niente a che fare con l’economia; fu pubblicato su una rivista di astrofisica. Granger si chinò sull’economia più tardi, e sulle serie economiche affilò le armi di statistico e di matematico. La citazione del premio Nobel loda, per lui e per l’americano Robert Engel, il lavoro che hanno fatto per migliorare gli strumenti di analisi a disposizione dell’economista: come guardare in filigrana una serie di numeri e discernere le tendenze di fondo, i rapporti di causalità, gli spostamenti della curva, cioè i cambiamenti strutturali, in quanto diversi dai movimenti lungo la curva? Robert Engel è specialmente famoso per i metodi di analisi multivariata che sono stati applicati ai mercati finanziari. Engel stesso si dicharò stupito di come i suoi studi pionieristici sui modelli di autoregressione, i cosiddetti modelli Arch, che hanno origine nel 1982, furono ignorati per tanto tempo. Non fu certo un successo istantaneo, racconta Engel vent’anni dopo. Passarono anni prima che qualcuno, a parte lui e i suoi studenti, scrivesse sui modelli Arch. Ma poi le applicazioni si spostarono sui mercati finanziari, i ricercatori si resero conto di come i modelli che affrontavano la volatilità potevano essere usati per rispondere alle domande fondamentali della finanza: come si determinano i prezzi delle attività finanziarie? Qual è lo scambio, il trade-off, fra rischio e rendimento? Le tecniche di Engle offrivano nuovi strumenti per misurare il rischio e per proteggersi dal rischio usando altre attività finanziarie non-lineari come le opzioni. Dopo una serie di Nobel economici che negli anni scorsi hanno spesso premiato i confini di un ramo dello scibile che è sempre più interdisciplinare – economia e storia, economia e psicologia, economia e sociologia... – questo Nobel sembra riportare l’economia nell’alveo di una scienza irta di numeri. Ma a ben guardare, anche questo è un Nobel dell’economia anomalo, perché premia due studiosi che sono statistici e matematici piuttosto che economisti; ma che hanno dato agli economisti strumenti preziosi per fare gli economisti. Fabrizio Galimberti

FABRIZIO GALIMBERTI IL SOLE-24 ORE