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Intervista

In un contesto caratterizzato da un’elevata volatilità, accentuata da tensioni economiche e geopolitiche, l’evoluzione dei tassi d’interesse continua a influenzare i mercati finanziari. Quali sono le migliori tecniche di modellizzazione per anticipare i futuri movimenti dei mercati?

 

La Parole a Fariba Hashemi, 
Partner, Salus Partners SA                                                       

 

Quali sono gli approcci più efficaci per prevedere l'andamento dei tassi di interesse e in che modo gli investitori dovrebbero adeguare le loro ipotesi in un contesto di crescente incertezza o cambiamenti politici?

Anticipare l'andamento dei tassi di interesse rimane una delle sfide più importanti nella gestione delle dinamiche dei tassi di interesse. Gli strumenti tradizionali, come la regola di Taylor, gli indicatori macroeconomici e l'analisi della curva dei rendimenti, continuano a fornire informazioni utili. Anche la comunicazione e le indicazioni prospettiche delle banche centrali rimangono essenziali.

Sebbene questi modelli si siano dimostrati utili nel tempo, la loro affidabilità può diminuire in contesti non lineari. Gli eventi recenti hanno messo in luce i limiti di questi modelli tradizionali. La decisione della Banca nazionale svizzera (BNS) di abbassare il tasso ufficiale allo 0% nel giugno 2025, in controtendenza rispetto alle altre banche centrali mondiali, illustra come dinamiche locali quali i flussi verso beni rifugio e le pressioni disinflazionistiche, combinate con l'interconnessione globale, possano prevalere sui modelli previsionali tradizionali.

Inoltre, il persistere di tassi di interesse bassi può distorcere i premi al rischio, gonfiare i prezzi degli asset e accentuare la disuguaglianza economica, complicando ulteriormente le aspettative sui tassi. Consapevoli di questi limiti, ricercatori e operatori si stanno orientando sempre più verso altri approcci.

Per migliorare la robustezza delle strategie, gli operatori stanno esplorando quadri modificati e non lineari basati sulla regola di Taylor, che tengono conto delle risposte asimmetriche delle banche centrali. Anche la ricerca accademica sta fornendo spunti critici. Prendendo in prestito concetti dalla fisica, le dinamiche di contagio non lineare mostrano come i cambiamenti nel sentiment degli investitori possano innescare improvvisi picchi di volatilità, simili alle “transizioni di fase” in cui un sistema apparentemente stabile può cambiare bruscamente quando la pressione supera un punto di svolta. Nei mercati finanziari, tali punti di svolta possono spiegare improvvisi eventi di repricing, come osservato ad esempio nei rendimenti dei Treasury USA durante i passati episodi di sorpresa monetaria.

Le analogie con la termodinamica forniscono ulteriori spunti per comprendere il comportamento dei mercati finanziari in situazioni di stress. Proprio come i sistemi fisici possono rimanere in una fase stabile, come l'acqua allo stato liquido, fino al superamento di una soglia di pressione, i mercati finanziari possono apparire stabili fino a quando le pressioni accumulate causano cambiamenti improvvisi. Ciò aiuta a spiegare perché i regimi di mercato possano cambiare senza preavviso apparente.

Sebbene non siano stati concepiti per prevedere direttamente l’andamento dei tassi di interesse, questi modelli offrono analogie utili per comprendere i limiti delle ipotesi convenzionali.

 

In che modo le variazioni dei tassi di interesse influenzano la volatilità, le correlazioni e le varie classi di asset e quali deviazioni dalle norme storiche potremmo aspettarci nell'attuale contesto?

Storicamente, le variazioni dei tassi di interesse hanno avuto effetti relativamente prevedibili sulle classi di asset: i tassi più bassi hanno tradizionalmente sostenuto i mercati azionari, mentre quelli più elevati hanno tipicamente avuto l'effetto opposto. Anche le correlazioni tra le diverse classi di attività hanno seguito modelli ben noti.

Ma nell'attuale contesto, queste correlazioni si stanno progressivamente indebolendo. Ad esempio, il taglio dei tassi da parte della BNS nel giugno 2025 ha innescato un calo, anziché una ripresa, dell'indice azionario svizzero. I timori per i margini bancari e la deflazione importata hanno avuto la meglio sulla tradizionale spinta al rialzo delle quotazioni, determinata dai tassi.

Cosa spiega questa rottura con il passato? Diversi fattori contribuiscono a questi cambiamenti. I flussi verso i beni rifugio possono prevalere sugli effetti di trasmissione monetaria attesi, in particolare nelle piccole economie aperte. Il persistere di un basso livello di inflazione e il ricorso prolungato a politiche monetarie non convenzionali hanno indebolito i tradizionali meccanismi di trasmissione. Inoltre, le reazioni dei mercati alle variazioni dei tassi di interesse sono diventate sempre più asimmetriche: gli investitori reagiscono non solo all'entità o alla direzione di una variazione dei tassi, ma anche al contesto e alle aspettative circostanti.

Questi sviluppi hanno importanti implicazioni. Anziché basarsi esclusivamente sulle matrici di correlazione storica, gli investitori e i responsabili politici tengono sempre più conto delle reazioni asimmetriche e dei canali di trasmissione non lineari.

 

Quali sono le migliori tecniche di modellizzazione per anticipare le reazioni dei mercati finanziari alle variazioni dei tassi di interesse e quali sono i loro limiti nelle condizioni attuali?

Non esiste un modello universale per prevedere le reazioni dei mercati finanziari alle variazioni dei tassi di interesse. Ogni quadro presenta vantaggi e conseguenze diverse, a seconda del contesto:

  • I modelli macroeconomici forniscono una struttura teorica, ma spesso diventano inaffidabili in caso di shock di grande entità o di cambiamenti di regime politico.
  • I modelli basati sulle strutture a termine sono utili per prevedere la curva dei rendimenti in condizioni stabili, ma non tengono conto dei cambiamenti comportamentali e dei feedback non lineari che si verificano in periodi di stress dei mercati o di politiche monetarie non convenzionali.
  • I modelli VAR e gli studi di eventi funzionano bene per l'analisi delle politiche a breve termine, ma non sono adatti in caso di discontinuità strutturali o incertezza geopolitica.
  • I modelli di apprendimento automatico possono rivelare segnali sottili e non lineari, ma rischiano di trovarsi in una situazione di overfitting in contesti caratterizzati da volatilità.

Alla luce di questi scenari, cresce l'interesse per gli ensemble model e per la modellizzazione ibrida, che combinano strumenti di macroeconomia, finanza comportamentale e sistemi non lineari o basati su agenti. Esempi includono l'uso di modelli macroeconomici per la pianificazione di scenari a lungo termine, l'applicazione dell'apprendimento automatico per monitorare i cambiamenti di sentiment a breve termine nelle diverse classi di asset e l'integrazione di simulazioni basate su agenti, come quelle utilizzate dalla Banca d'Inghilterra, per cogliere dinamiche non lineari in scenari di stress.

 

Quali sono i rischi maggiori per i tassi di interesse attuali e le aspettative di mercato?

L'attuale contesto è caratterizzato da un'elevata incertezza, sia economica che geopolitica. I rischi principali includono:

  • Sorprese persistenti in materia di inflazione: mentre è in atto una fase di disinflazione globale, gli Stati Uniti potrebbero dover affrontare pressioni sui costi determinate dai dazi e una contrazione del mercato del lavoro, che potrebbero far ripartire al rialzo l'inflazione.
  • Flussi verso beni rifugio: l'instabilità geopolitica potrebbe continuare a spingere i capitali verso il franco svizzero, intensificando la disinflazione e complicando la politica monetaria.
  • Vulnerabilità strutturali: il protrarsi di bassi livelli dei tassi d’interesse mette sotto pressione i fondi pensione, le assicurazioni e i mercati immobiliari, soprattutto nelle economie a basso rendimento.
  • Anelli di retroazione comportamentale: i cambiamenti dettati dal sentiment, amplificati dai social media e dal trading algoritmico, possono causare bruschi ripricing degli asset.
  • Transizioni di regime non lineari: cambiamenti apparentemente minimi possono determinare forti variazioni delle curve dei rendimenti o delle correlazioni tra asset diversi con scarso preavviso.
  • Tensioni monetarie e fiscali: l'aumento dell'onere fiscale potrebbe spingere le banche centrali a contenere i tassi reali, compromettendo potenzialmente l'indipendenza monetaria.

Questi rischi evidenziano non solo l'incertezza che circonda le incognite note, ma segnalano anche cambiamenti strutturali più profondi nel modo in cui i sistemi finanziari assorbono e propagano gli shock. Essi sottolineano il valore di un approccio multidisciplinare. Anziché scartare i modelli consolidati, molti decisori li stanno migliorando con nuovi strumenti. Questa prospettiva più olistica sta guadagnando terreno nel mondo accademico e tra gli operatori dei mercati finanziari e sta iniziando a influenzare il pensiero di alcune banche centrali. Nel tempo, potrebbe contribuire a plasmare la futura elaborazione delle politiche e delle strategie di investimento.

 

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