Il mutuo? Si stima con Google

Attraverso l’attività di ricerca dei suoi utenti, Google raccoglie una enorme mole di informazioni. Per alcuni si tratta di un attentato alla privacy dei cittadini, ma questi dati costituiscono anche un’importante fonte di informazioni che può trovare le più disparate applicazioni, compreso l’ambito finanziario. Per esempio, in Italia permette di stimare l’evoluzione della domanda di mutui per l’acquisto di abitazioni. E per i prossimi mesi è previsto un ulteriore rallentamento del mercato.

di Mariachiara Marsella e Carlo Milani22.08.2012, lavoce.info

Google, il noto motore di ricerca, è diventato di fatto molto più di un “semplice” search engine: ha allargato i suoi servizi, la sua presenza, in modo piuttosto evidente ad altri ambiti che esulano dalla mera ricerca online. Può essere perciò una sorta di cartina al tornasole del panorama socio-economico e culturale italiano e non solo. Si pensi al fatto che molte aziende controllano, con cadenza anche settimanale, la loro reputazione online (brand monitoring) e che allocano a questo tipo di attività risorse specializzate; o al fatto che molte grandi aziende dell’e-commerce spesso commissionano indagini netnografiche per ricavarne informazioni preziose. Si pensi, poi, al fatto che, oramai, gli utenti prima di acquistare un bene o un servizio “interrogano” i motori di ricerca. Tra questi surfisti del web, quasi il 90 per cento cerca informazioni utilizzando Google. Appare dunque evidente quanto possano essere rilevanti le informazioni in possesso del motore di ricerca nel predire l’andamento di alcune variabili economiche. (1). Un possibile utilizzo di queste informazioni è in ambito finanziario, e in particolare per stimare la domanda di mutui per l’acquisto di abitazioni in Italia.

La stima econometrica

Il tasso di variazione su base annua della consistenza dei mutui per l’acquisto di abitazioni si può tradizionalmente stimare attraverso tre fondamentali fattori. (2)

1.  il valore ritardato di un mese del tasso di variazione dei mutui, al fine di tener conto della dinamica passata del mercato;
2.  il valore ritardato di tre mesi del Taeg (tasso annuo effettivo globale, cioè il tasso onnicomprensivo di tutte le spese connesse con il finanziamento) sulle nuove operazioni di finanziamento per l’acquisto di abitazione. La variabile misura il costo dell’operazione di finanziamento, che incide negativamente sulla domanda di finanziamenti;
3.  l’indice di diffusione che misura la variazione dei criteri applicati dalle banche per l’approvazione di prestiti per l’acquisto di abitazioni, in base alle evidenze della Bank Lending Survey condotta dalla Banca d’Italia trimestralmente. Questa variabile misura il grado di allentamento/restringimento dei criteri applicati dalle banche per l’erogazione dei finanziamenti.

La disponibilità dei dati di Google Insight, che misurano il volume delle ricerche delle parole “mutui casa” – mediamente circa 90mila ricerche mensili sulla base delle ultime indicazioni di Google Adwords – permette però di aggiungere ulteriori elementi informativi, tralasciati nella versione tradizionale, che colgono, in particolare, l’evoluzione della domanda di credito per acquisto di abitazioni. Nel grafico 1 è rappresentato l’andamento dei mutui immobiliari e delle ricerche sul web, da cui si può rilevare come le query su Google anticipino le dinamiche di quel mercato. Le famiglie, infatti, tendono a informarsi molto prima di effettuare la vera e propria richiesta di finanziamento, data l’importanza di una decisione come quella dell’acquisto di una casa. Per considerare questo elemento, abbiamo incluso nelle stime l’indice Google con due diversi ritardi:

1.  con un ritardo di un anno, al fine di cogliere le ricerche effettuate nel momento in cui i soggetti economici hanno cominciato a pianificare l’acquisto di un’abitazione e che per tale motivo si sono posti il problema delle fonti di finanziamento;
2.  con un ritardo di tre mesi, al fine di cogliere le ricerche effettuate con la finalità di individuare le banche che offrono le migliori condizioni economiche in vista dell’acquisto vero e proprio dell’abitazione.

 

L’aggiunta delle due nuove variabili migliora, seppur non di molto, la stima ottenuta (si veda l’allegato per i dettagli sulla stima econometrica). Le ricerche su Google Insight, con il ritardo temporale di dodici e tre mesi, hanno entrambe un impatto positivo, e altamente significativo da un punto di vista statistico, sul mercato dei mutui. Un aumento del 20 per cento delle ricerche su Google delle parole “mutui casa” implica, secondo le nostre stime, un incremento del tasso di variazione su base annua dei mutui dell’1 per cento dopo tre mesi e di mezzo punto percentuale dopo un anno. Aspetto ancor più rilevante è che l’aggiunta dell’indice Google modifica l’impatto delle dinamiche passate dei mutui e del Taeg, a evidenziare come l’indice dei volumi di ricerca tenda a isolare degli effetti di domanda che altrimenti verrebbero colti da altri fattori di mercato.

Grafico 2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

La stima che incorpora anche l’indice Google è riportata nel grafico 2, da cui si può rilevare come il modello utilizzato stimi, con un buon grado di approssimazione, le tendenze del mercato dei mutui per l’acquisto di abitazioni in Italia. Nello stesso grafico sono riportate le proiezioni per i prossimi mesi, da cui emerge un’attesa di un ulteriore rallentamento del mercato.

L’impressionante mole di informazioni e di profilature degli utenti web posseduta da Google ha spinto molte autorità nazionali che tutelano la privacy dei consumatori a vedere in BigG l’Hannibal Lecter del web. Nella logica del do ut des, però, nel momento in cui questi dati vengono messi a disposizione della collettività costituiscono un’importante fonte informativa che può trovare le più disparate applicazioni, compreso l’ambito finanziario.

(1) Choi H. e H. Varian (2009), “Predicting the Present with Google Trends”, Google technical report., hanno posto in evidenza come l’utilizzo dell’indice Google Insight, che misura il volume di ricerche di determinate parole chiave, migliori nettamente le stime econometriche su alcune variabili macroeconomiche, come ad esempio le vendite di automobili o di nuove abitazioni. Un’applicazione per l’Italia è stata presentata da D’Amuri e Marcuccirelativamente al tasso di disoccupazione.

(2) Nelle nostre stime utilizziamo i dati di Banca d’Italia per il periodo compreso tra gennaio 2003 e aprile 2012, ed è stato anche considerato un set di variabili dummy, una per ogni mese dell’anno, al fine di cogliere gli effetti dovuti alla stagionalità presente nel mercato dei mutui.