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Quotidiano di informazione – Anno 33 n° 338

MoneyFarm lancia l’indice di incertezza economico-finanziaria

Posted by fidest press agency su venerdì, 8 luglio 2016

indicatore d'incertezzaMoneyFarm, la società indipendente di servizi finanziari online, con sedi a Milano, Cagliari e Londra, lancia l’Indice MoneyFarm di incertezza economica finanziaria, un indicatore che misura le variazioni nel tempo del grado di incertezza economico-finanziaria sia trasmessa che percepita e che punta a diventare dal prossimo settembre un appuntamento trimestrale.L’indicatore è realizzato grazie alla collaborazione di MoneyFarm con Tabulaex S.r.l., società spin-off dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, che propone soluzioni di Business Intelligence e Knowledge Management derivanti dall’attività di ricerca in università.In particolare, l’indice presentato oggi a Milano è composto di due diversi indicatori:
Indicatore di incertezza trasmessa, che misura il grado di incertezza contenuto negli articoli delle principali testate web nazionali – in particolare le sezioni economiche. L’analisi ha coperto quasi 150.000 articoli dal 1 gennaio 2014 al 30 giugno 2016.
Indicatore di incertezza percepita, che fornisce una misura dell’incertezza percepita dalle persone, attraverso l’analisi dei messaggi twitter, aventi a oggetto argomenti di natura economico-finanziaria – indicatore d'incertezza1analisi di 142.000 Tweet dall’8 febbraio al 30 giugno 2016.
Paolo Galvani, Presidente di MoneyFarm commenta: “L’indice Moneyfarm vuole essere una fotografia di come i principali eventi politici, economici e sociali sono trasmessi dai media e vissuti dalla gente comune nel nostro Paese e dell’incertezza e instabilità che questi provocano.” “Puntiamo a far diventare trimestrale l’appuntamento con l’indice – continua Giovanni Daprà, Amministratore Delegato di MonayFarm – proprio per avere un monitoraggio costante del livello di incertezza trasmessa e percepita e da questo poter trarre anche utili indicazioni per supportare gli investitori in scelte quanto più efficienti e consapevoli, ed evitare comportamenti distorsivi guidati dall’impulso.”Questi i principali eventi emersi nell’analisi (in cui si evidenziano importanti picchi di incertezza nella serie storica):
indicatore d'incertezza2referendum greco – 5 luglio 2015
crollo di MPS – 18 gennaio 2016
riunione del Consiglio direttivo della BCE (revisione del Quantitative Easing e TLTRO) – 10 marzo 2016
dimissioni del ministro Guidi – 31 marzo 2016
discorso di Ignazio Visco – 31 maggio 2016
referendum Brexit – 23 giugno 2016
Ad eccezione dei primi due eventi (per i quali non sono disponibili i dati su Twitter) per tutti gli altri eventi sono stati presi in considerazione entrambi gli indicatori: incertezza trasmessa dagli organi di stampa e incertezza percepita su Twitter dagli utenti. Da una prima analisi generale si nota che, nel 2015, il mese con la più alta quota di articoli incerti è luglio (53%). Per quanto riguarda il 2016, gennaio e giugno sono i mesi con la quota più elevata di articoli incerti (52% per entrambi); questa incertezza è dovuta principalmente al crollo di MPS e a vari eventi legati alle banche italiane (gennaio 2016), mentre l’incertezza di giugno è certamente legata al referendum inglese. Il mese con la quota minore di articoli incerti è invece marzo 2016: nonostante nei primi dieci giorni del mese l’indicatore registri comunque valori alti, poi, in seguito alle decisioni della BCE (QE), le quote di articoli incerti diminuiscono notevolmente e di conseguenza anche l’incertezza trasmessa.
Per concludere, dal confronto dell’andamento degli indici di incertezza MoneyFarm con quello degli indicatori di incertezza più comunemente utilizzati nel mercato (VIX riferito al mercato USA e l’indice di volatilità implicita – IVI – del FTSE MIB relativo alla borsa italiana) emerge inoltre un forte co-movimento delle variabili: l’Indicatore MoneyFarm riflette perfettamente l’incertezza generale del mercato (VIX, IVI).Per costruire entrambi gli indicatori si è fatto uso di tecniche di analisi semantica del testo mediante una Sentiment Analysis e usando in particolare la metodologia Lexicon. (grafico: indicatore d’incertezza)

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