Investment forecasting with business survey data

Business investment is a very important variable for short- and medium-term economic analysis, but it is volatile and difficult to predict. Qualitative business survey data are widely used to provide indicators of economic activity ahead of the publication of official data. Traditional indicators exploit only aggregate survey information, namely the proportions of respondents who report “up” and “down”. As a consequence, neither the heterogeneity of individual responses nor the panel dimension of microdata is used. We illustrate the use of a disaggregate panel-based indicator that exploits all information coming from two yearly industrial surveys carried out on the same sample of Italian manufacturing firms. Using the same sample allows us to match exactly investment plans and investment realisations for each firm and so estimate a panel data model linking individual investment realisations to investment intentions. The model generates a one-year-ahead forecast of investment variation that follows the aggregate dynamics with a limited bias.investment plans, dynamic panel data model, forecasting

Remote processing of firm microdata at the Bank of Italy

Providing the possibility to run personalised econometric/statistical analyses on the appropriate data sets by remote processing allows greater flexibility in the production of economic information. Binding confidentiality requirements are required with business survey data. The Bank of Italy's infrastructure allows its business survey data to be exploited, while preserving anonymity of individual data. The system is based on the LISSY platform and has been already adopted by the Luxembourg Income Study (LIS) and other research centres. Firms' privacy is safeguarded by forbidding potentially confidentiality-breaking programme statements and by denying the visualisation of individual data. Data confidentiality is protected by removing key identifiers from the database and by trimming data in the right tail of the distribution. The platform provides its services through plain-text e-mails. The authorised user sends an e-mail containing an identifying header followed by a statistical programme to a predetermined address. The system checks the validity of the header, strips out the code and submits it in a batch to one of the econometric/statistical packages available (SAS and Stata). The outputs are mailed back to the user after passing an array of automatic and manual checks.microdata, confidentiality, remote access

A neural network architecture for data editing in the Bank of ItalyÂ’s business surveys

This paper presents an application of neural network models to predictive classification for data quality control. Our aim is to identify data affected by measurement error in the Bank of ItalyÂ’s business surveys. We build an architecture consisting of three feed-forward networks for variables related to employment, sales and investment respectively: the networks are trained on input matrices extracted from the error-free final survey database for the 2003 wave, and subjected to stochastic transformations reproducing known error patterns. A binary indicator of unit perturbation is used as the output variable. The networks are trained with the Resilient Propagation learning algorithm. On the training and validation sets, correct predictions occur in about 90 per cent of the records for employment, 94 per cent for sales, and 75 per cent for investment. On independent test sets, the respective quotas average 92, 80 and 70 per cent. On our data, neural networks perform much better as classifiers than logistic regression, one of the most popular competing methods, on our data. They appear to provide a valid means of improving the efficiency of the quality control process and, ultimately, the reliability of survey data.data quality, data editing, binary classification, neural networks, measurement error

From Earthquake Geophysical Measures to Insurance Premium: A Generalised Method for the Evaluation of Seismic Risk, with Application to Italy’s Housing Stock

Following the increasing necessity of quantitative measures for the impact of natural catastrophes, this paper proposes a new technique for a probabilistic assessment of seismic risk by using publicly available data on the earthquakes that have occurred in Italy. We implement an insurance-oriented methodology to produce a new map of the seismic risk and to evaluate, under various hypotheses, the costs of insuring all the Italian housing units against it. The model is compared with two main privately developed models, well known in the reinsurance industry, providing fairly similar results

Le competenze assicurative e finanziarie degli italiani a confronto

Il lavoro mette a confronto per la prima volta il livello delle competenze assicurative con quello delle competenze finanziarie. Rilevate da indagini campionarie rappresentative della popolazione di adulti italiani, entrambe mostrano stretti legami con le caratteristiche socio-economiche degli intervistati. Tuttavia, le conoscenze assicurative, una volta rese comparabili con quelle finanziarie, risultano sensibilmente inferiori nei livelli e caratterizzate da maggiori divari tra gruppi distinti per sesso, età, istruzione e area di residenza

Occupazione e investimenti nel Mezzogiorno: il ruolo delle imprese del Centro Nord

Occupazione e investimenti nel Mezzogiorno: il ruolo delle imprese del Centro Nord I flussi di risorse diretti dall'esterno negli stabilimenti industriali del Mezzogiorno d'Italia sono stati stabilmente rilevanti nel corso degli anni. Essi hanno rappresentato nell'industria il 20% degli addetti e un quarto degli investimenti. Questi flussi sono ricostruiti tramite l'indagine sulle imprese Invind condotta dalla Banca d'Italia, colmando una lacuna dei Conti nazionali. Gli incentivi pubblici volti a stimolare lo sviluppo industriale del Mezzogiorno valgono una frazione modesta degli investimenti e sono importanti solo per le imprese locali. Gli anni 2007-2009, toccati dalla crisi economica, hanno visto la riduzione dell'importanza delle imprese del Centro Nord nello sviluppo industriale del Sud e Isole.</jats:p

Calamità naturali e coperture assicurative: valutazione dei rischi e policy options per il caso italiano

L’Italia è un paese molto esposto al rischio di calamità naturali (cat-nat), che possono causare, oltre a terribili perdite umane, seri danni al patrimonio abitativo delle famiglie italiane. Tali danni sono stati finora, almeno in parte, risarciti grazie all’intervento pubblico, mentre le assicurazioni hanno avuto un ruolo marginale. Questa situazione espone la finanza pubblica a gravi rischi e suggerisce una maggiore diffusione dello strumento assicurativo, nato esattamente per questo tipo di esigenze. Il presente lavoro passa in rassegna le principali fonti di rischio naturale per l’Italia (terremoti e alluvioni), proponendo nuove tecniche di misurazione del rischio sismico e illustrando sia le principali questioni discusse in letteratura in tema di assicurazione per le calamità naturali sia gli aspetti salienti dei sistemi di gestione assicurativa dei rischi naturali nei principali paesi. Un esperimento di simulazione consente di quantificare i costi della protezione assicurativa di tutte abitazioni italiane contro i rischi di terremoto ed alluvione. Sono infine analizzate le principali scelte che il policy-maker si trova a fronteggiare in Italia per estendere la protezione assicurativa contro i rischi naturali, mettendo in evidenza vantaggi e criticità delle principali opzioni disponibili. Alcune appendici contengono gli sviluppi tecnici e ulteriori dettagli sulle esperienze internazionali di gestione assicurativa del rischio cat-nat