Prezzi fisici, prezzi finanziari e trasmissione del rischio: un’analisi delle correlazioni

Al fine di identificare i prezzi doganali dell’Unione Europea potenzialmente influenzati dalla volatilità dei prezzi finanziari a essi correlati, abbiamo calcolato le correlazioni semplici tra i prezzi fisici e tutti i prezzi finanziari spot monitorati da PricePedia. I prezzi finanziari sono stati confrontati con i prezzi fisici sia in contemporanea che con uno e due mesi di ritardo, per intercettare un possibile effetto anticipatore dei mercati finanziari rispetto ai movimenti dei prezzi reali.

Di tutte le combinazioni possibili tra serie di prezzi fisici e finanziari, abbiamo considerato solo le correlazioni con coefficiente superiore a 0.90. Tale soglia è stata adottata per concentrare l’analisi su relazioni statisticamente molto forti, coerenti con un’ipotesi di trasmissione della volatilità tra mercati. Una correlazione così elevata, infatti, consente di focalizzarsi su legami potenzialmente rilevanti anche dal punto di vista operativo, facilitando l’identificazione di segnali utili per la gestione del rischio. Inoltre, questo filtro riduce la probabilità di includere relazioni deboli che non offrono indicazioni utili per comprendere il legame reale tra i prezzi.

Dal dato statistico all’interpretazione economica

Dopo questa selezione quantitativa, abbiamo applicato un filtro qualitativo basato sulla coerenza economica tra le due variabili. Abbiamo considerato accettabili solo i legami che risultano compatibili con la struttura produttiva e con la logica della filiera del bene fisico. Ad esempio, la correlazione tra il prezzo dell’acciaio Inox e quello del nichel è stata inclusa, poiché è ben noto che il prezzo dell’acciaio Inox è fortemente influenzato dal prezzo del nichel, che ne è una componente fondamentale.

Al contrario, non sono state considerate accettabili alcune correlazioni, come ad esempio quella tra il prezzo doganale dei fazzoletti e quello finanziario del riso grezzo: pur presentando un coefficiente superiore a 0.90, non esiste alcun legame produttivo o commerciale tra i due prodotti. Casi di questo tipo evidenziano l’esistenza di relazioni del tutto casuali, che possono portare a errori di interpretazione se l’analisi si basa esclusivamente su criteri numerici. In effetti, l’analisi economica richiede non solo l’identificazione statistica di un legame, ma anche la sua giustificazione economica: in assenza di una spiegazione coerente con la realtà dei mercati, anche una correlazione alta può risultare fuorviante.

Accanto a questi casi, esistono anche correlazioni spurie, che non sono propriamente casuali ma derivano da effetti indiretti o da fattori esterni comuni. Ad esempio, abbiamo rilevato una forte correlazione tra il prezzo fisico dell’olio di girasole e il prezzo finanziario dell’olio di palma. In realtà, questa relazione riflette il fatto che il prezzo fisico dell’olio di girasole è influenzato dal prezzo fisico dell’olio di palma, suo diretto concorrente nei mercati alimentari e industriali. In questo caso, la correlazione con il prezzo finanziario dell’olio di palma è mediata da un terzo fattore, e dunque non rappresenta una relazione diretta e autonoma.

Descrizione dei risultati

La seguente tabella presenta un'estrazione di alcuni casi di correlazioni semplici tra prezzi fisici PricePedia e prezzi finanziari superiori a 0.90.

Correlazioni semplici tra prezzi fisici e finanziari

La tabella riporta alcuni casi che possono essere considerati rappresentativi delle relazione esistente tra prezzi finanziari e prezzi fisici. Molti dei casi riportati sono quelli che ci si aspettava di trovare come ad esempio la relazione tra l’Argento greggio rispetto all’Argento (CME) e il Petrolio greggio rispetto al Brent (ICE). In testa alla tabella è riportata la relazione tra Fili di rame rispetto al Rame (CME) quale esempio delle tante relazioni che legano il prezzo finanziario del rame al rame in catodi e a molti manufatti in rame.
Alcune relazioni ci sembrano particolarmente interessanti:

• quella tra i Solfati di nichel e il prezzo del Nichel perchè segnala un possibile effetto del prezzo finanziario del metallo sul prezzi di un composto chimico derivato;
• quella tra i Minerali di zinco e il prezzo dello Zinco quotato al LME, perchè segnala un effetto del prezzo finanziario sugli stadi a monte della filiera produttiva.

Come già osservato, un’elevata correlazione può anche derivare da relazioni che definiamo casuali, ovvero prive di una connessione economica. La seguente tabella riporta alcune coppie di prezzi fisici e finanziari accomunate da valori elevati di correlazione, ma prive di un nesso logico sul piano produttivo o commerciale.

Esempi di correlazioni senza legame economico

Dall’analisi emerge che queste correlazioni casuali tendono comunque a presentare valori mediamente più bassi rispetto a quelle selezionate per l’analisi principale, attestandosi in media su valori di poco superiori a 0.90 .

In conclusione

L’analisi delle correlazioni tra prezzi finanziari e prezzi fisici consente di stimare in modo semplice come la volatilità dei prezzi finanziari si trasmetta a quella dei prezzi fisici. In particolare, è possibile quantificare questo impatto moltiplicando la correlazione osservata per la volatilità del prezzo finanziario corrispondente.

Tuttavia, come già sottolineato, questi risultati numerici devono sempre essere interpretati alla luce di una valutazione qualitativa. La conoscenza delle filiere produttive, delle dinamiche settoriali e delle relazioni economiche sottostanti è essenziale per distinguere le relazioni effettive da quelle spurie o casuali.
In definitiva, solo un approccio integrato, che combini l’analisi quantitativa con una solida competenza economica e merceologica, permette di trarre indicazioni realmente affidabili per la gestione del rischio e per il supporto alle decisioni d’acquisto.