Monthly Inflation Dynamics in Somalia Using Seasonal ARIMA Models

Nella complessa macchina di un'economia nazionale, poche forze sono così immediate o così profondamente sentite a livello personale come il prezzo dei beni. Quando il costo del pane, del carburante o dei medicinali aumenta costantemente nel tempo, si parla di inflazione. Questo fenomeno erode il potere d'acquisto del denaro, il che significa che una famiglia può acquistare meno con la stessa quantità di contanti rispetto all'anno precedente. Per i governi, prevedere questi cambiamenti di prezzo è una questione di sopravvivenza; le previsioni accurate permettono loro di adeguare i salari, pianificare i bilanci e proteggere i cittadini più vulnerabili dagli shock economici improvvisi. Tuttavia, in molte nazioni in via di sviluppo, i dati necessari per formulare queste previsioni sono spesso scarsi, irregolari o difficili da interpretare. In luoghi come la Somalia, dove i mercati sono fragili e le catene di approvvigionamento sono facilmente interrotte da fattori climatici o conflitti, comprendere il ritmo delle variazioni dei prezzi non è solo un esercizio accademico, ma uno strumento critico per la stabilità.

La sfida per gli economisti in tali ambienti consiste nel distinguere tra il rumore casuale e un modello prevedibile. I prezzi non si muovono in linea retta; spesso salgono e scendono con le stagioni, spinti dai cicli dei raccolti, dalle festività religiose o dai modelli meteorologici. Per navigare in questo scenario, i ricercatori si affidano a modelli statistici che trattano l'economia come un sistema meteorologico, cercando cicli ricorrenti piuttosto che semplici tempeste casuali. Uno di questi approcci prevede l'analisi di come i prezzi di un mese siano correlati ai prezzi dello stesso mese dell'anno precedente, o di come un picco di prezzo oggi possa influenzare i prezzi del mese successivo. Mappando queste connessioni, diventa possibile vedere la struttura sottostante dell'inflazione, separando le oscillazioni stagionali prevedibili dal caos imprevedibile della vita quotidiana.

Questo è precisamente il compito intrapreso da Abdirashiid Mohamud Mohamed, un ricercatore della Somali National University, in un nuovo studio focalizzato sui tassi di inflazione mensile della Somalia. L'obiettivo non era semplicemente descrivere ciò che è accaduto nel passato, ma costruire uno strumento affidabile per guardare avanti. Utilizzando i dati ufficiali del Somalia National Bureau of Statistics, coprendo il periodo dal febbraio 2018 al dicembre 2024, il ricercatore ha applicato un tipo specifico di quadro statistico noto come modello Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average. In termini semplici, si tratta di un metodo progettato per trovare schemi nei dati che si ripetono su un ciclo fisso, come i dodici mesi di un anno. Lo studio si è concentrato specificamente sul tasso di variazione mensile dei prezzi, piuttosto che sul livello di prezzo totale, per catturare la velocità e la direzione dell'inflazione in modo più accurato.

L'analisi è iniziata verificando la stabilità dei dati. Il ricercatore ha confermato che i tassi di inflazione mensile erano abbastanza stabili da poter essere modellati senza la necessità di complessi aggiustamenti matematici per forzarli in una linea retta. Quando i dati sono stati esaminati alla ricerca di schemi, è emerso un ritmo chiaro e dominante: il tasso di inflazione in un dato mese era fortemente legato al tasso dello stesso mese dell'anno precedente. Questo ciclo annuale era il segnale più potente nei dati, superando di gran lunga l'influenza di ciò che era accaduto nel mese immediatamente precedente. Sebbene vi fosse una certa persistenza a breve termine, in cui un aumento dei prezzi in questo mese poteva spingere i prezzi verso l'alto il mese successivo, la ricorrenza annuale era il driver primario.

Per trovare il modo migliore di descrivere questo comportamento, il ricercatore ha testato nove diverse strutture matematiche contro i dati storici. La vincitrice è stata un modello che combinava una semplice memoria a breve termine con una forte memoria stagionale. Questo modello ottimale ha catturato con successo la realtà secondo cui l'inflazione in Somalia è in gran parte un fenomeno stagionale. Lo studio ha rilevato che le variazioni dei prezzi in un mese specifico, ad esempio marzo, sono fortemente determinate da ciò che è accaduto a marzo dell'anno precedente. L'evidenza statistica ha mostrato che questo legame stagionale è forte, positivo e altamente significativo, il che significa che il ciclo annuale è una caratteristica affidabile dell'economia somala, non un caso fortuito.

Con il modello validato, il ricercatore lo ha utilizzato per generare previsioni per gli anni 2025 e 2026. I risultati hanno dipinto il quadro di un'economia che rimane relativamente stabile in media, ma che è caratterizzata da picchi e valli distinti e prevedibili. Il modello prevede che l'inflazione tenderà a salire durante la prima metà dell'anno, raggiungendo il picco in marzo, aprile e maggio. Questi mesi corrispondono a periodi di pressione stagionale, probabilmente guidati dagli aggiustamenti dell'offerta alimentare dopo le stagioni delle piogge e dall'aumento della domanda durante le osservanze religiose. Al contrario, il modello prevede periodi di calo dei prezzi, o deflazione, in gennaio, agosto e dicembre. Questi cali non sono necessariamente segni di debolezza economica, ma fanno parte del naturale flusso e riflusso stagionale del mercato.

L'accuratezza di queste previsioni è stata testata contro i dati reali del 2024, che erano stati tenuti da parte dall'analisi iniziale per servire come test cieco. Il modello ha operato con alta precisione, con il suo errore medio inferiore a un terzo della tipica fluttuazione mensile dei prezzi. Questo livello di accuratezza suggerisce che il modello ha identificato con successo il vero motore che guida l'inflazione nel paese. Inoltre, una verifica sulla stabilità del modello ha mostrato che il pattern stagionale è rimasto coerente nel tempo, senza rotture o cambiamenti improvvisi che possano rendere inutili le previsioni.

Le implicazioni di questi risultati sono pratiche e immediate. Per i decisori politici, lo studio offre un avvertimento chiaro: i mesi primaverili porteranno probabilmente prezzi più alti, e occorre fare preparazioni in anticipo per proteggere le famiglie a basso reddito. I cali di prezzo previsti in inverno e in tarda estate non dovrebbero essere scambiati per un miglioramento permanente dell'economia, ma compresi come parte del ciclo stagionale. Sebbene il modello fornisca una base solida per la pianificazione, il ricercatore osserva che non può tenere conto di shock esterni improvvisi, come i picchi globali dei prezzi del carburante o gravi siccità, che possono interrompere il pattern in qualsiasi momento. Tuttavia, mappando i ritmi prevedibili dell'economia, questo lavoro fornisce una base cruciale per una gestione economica più stabile ed efficace in Somalia.