Il 1° marzo, su MF-Milano Finanza, ho indicato come affrontare il problema degli effetti sulla politica monetaria e, più in generale, sugli andamenti economici finanziari e reali dovuti alle distorsioni predittive dei modelli econometrici basati sulla probabilità che il futuro ripeta gli schemi di comportamento tra variabili accertati per il passato.

Il tema è stato oggetto di un Convegno tenutosi lo stesso giorno a Verona per iniziativa di Alma Iura e di un gruppo delle persone che hanno contribuito ad avanzare una proposta di soluzione basata su metodi di intelligenza artificiale.

Il lavoro ha progredito e il gruppo ha fondate aspettative di presentare i primi risultati entro questa estate.

Nel mentre altre istituzioni di ben altre dimensioni continuano a investire significative risorse per perfezionare le prestazioni dei modelli econometrici percorrendo itinerari logici diversi da quelli proposti dal citato gruppo, che però non risolvono il problema, ma sono itinerari di ricerca comunque utili, se non escludono o ostacolino altri itinerari di ricerca, come quello di partire dai risultati previsionali dei modelli usati, applicando a una o più variabili i metodi di intelligenza umana rafforzata in costante perfezionamento.

Il problema è rientrato agli onori della cronaca dopo l’annuncio che il Ben Bernanke, già chairman della Fed e Premio Nobel dell’economia, presenterà oggi i risultati della ricerca commissionata dalla Bank of England, ottenuti applicando il suo modello pubblicato nel 2023 con Olivier Blanchard.

La curiosità è ovviamente elevata, ma se i risultati fossero quelli anticipati dalla stampa specializzata, la delusione sarebbe altrettanta.

Infatti, sempre a detta di chi afferma di sapere in che consista la proposta Bernanke, essa indicherebbe sia i modi in cui le incertezze sul futuro verrebbero tramutate in certezze dell’incertezza delle previsioni sia i modi in cui queste andrebbero comunicate al mercato per ridurre il formarsi di aspettative prive di fondamento pratico, soprattutto in materia di inflazione.

È stato anche scritto che, come sperimentato dalla Fed, i membri del Board delle banche centrali riceverebbero schemi formali (o scenari) nei quali essi inseriranno le proprie valutazioni (judgement) per trarre le indicazioni di come votare per scegliere i tassi dell’interesse.

Salvo riproporre il problema di migliorare le predizioni economiche per migliorare le scelte, riducendo il costo dell’ignoranza, ogni commento va rimandato a quando si conosceranno esattamente i contenuti della proposta Bernanke.

Nel mentre, su basi volontarie, il gruppo di lavoro continua a sperimentare la soluzione avanzata, anche nell’intento di riportare la cultura italiana al livello di considerazione storicamente raggiunto, adattandolo al contesto degli sviluppi logico-matematici (Machine learning e AI rafforzata) e strumentali raggiunti, per i quali, anche se trascurati, non siamo secondi a nessuno.