Correlazione dei volumi di ricerca su Google e dei volumi di scambio
3.3 Modello dei minimi quadrati ordinari per la verifica della correlazione Dopo aver verificato che tutte le serie dei volumi di ricerca e dei volumi azionar
siano stazionarie è possibile eseguire una regressione dei volumi di ricerca su quelli azionari e viceversa per ottenere un valore che indichi la significatività di tale test, espresso dall’R-quadro.33
Questa regressione viene effettuata utilizzando il metodo dei minimi quadrati ordinari34 che consente di effettuare delle stime sui parametri. È possibile utilizzare tale tipo di regressione senza incorrere nel problema della regressione spuria (le due serie sembrano correlate perché seguono lo stesso trend, ma in realtà non vi è una relazione tra le due), poiché le serie che consideriamo sono stazionarie.
Utilizzando il software Gretl si può effettuare tale regressione tramite il percorso Modello→Minimi quadrati ordinari.
Immagine 49: Impostazione metodo minimi quadrati ordinari. Fonte: Elaborazione personale
33 Il coefficiente di determinazione, (più comunemente R-quadro), è una proporzione tra la variabilità dei
dati e la correttezza del modello statistico utilizzato. Esso misura la frazione della varianza della variabile dipendente espressa dalla regressione. Nelle regressioni lineari semplici esso è semplicemente il quadrato del coefficiente di correlazione: 𝑅2=𝐸𝑆𝑆
𝑇𝑆𝑆= 1 − 𝑅𝑆𝑆
𝑇𝑆𝑆 dove ESS è la devianza spiegata dal modello, TSS è
la devianza totale e RSS è la devianza dei residui.
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Come mostrato nell’immagine 49, per eseguire il test è necessario indicare una variabile dipendente ed una indipendente che agisce come regressore. Nel caso dell’esempio abbiamo un primo esempio in cui ad agire da regressore è il volume azionario di WFC chiamato “Volume100WFC”, mentre nel secondo esempio è il volume delle ricerche chiamato “WFCStatiUniti” ad agire da regressore.
In entrambi i casi la regressione che andiamo ad effettuare ci fornirà lo stesso indice R-quadro che rappresenta la variazione nei valori della variabile indipendente che può essere giustificata dalla variazione della variabile dipendente e quindi può essere utilizzato per verificare la significatività della correlazione tra i due volumi.
Immagine 50: Output metodo minimi quadrati ordinari. Fonte: Elaborazione personale
L’immagine 50 mostra i risultati di un’analisi di regressione dei volumi azionari sui volumi di ricerca di WFC; in questo caso il coefficiente R-quadro corretto35 è pari a
0,366088 che indica una forte correlazione tra i due volumi (del 36,6%).
35 L'Adjusted R-quadro (in italiano R-quadro corretto o aggiustato) è una variante dell'R-quadro semplice.
Mentre l’R-quadro semplice è utilizzato per l'analisi di regressione lineare semplice come principale indice di bontà della curva di regressione, l’R-quadro corretto viene utilizzato per l'analisi di regressione lineare multipla. Esso serve a misurare la frazione di devianza spiegata, cioè la proporzione di variabilità di Y "spiegata" dalla variabile esplicativa X. All'aumentare del numero di variabili esplicative (o predittori) X, aumenta anche il valore di R-quadro, per cui spesso è utilizzato al suo posto l’Adjusted R- quadro, che serve a misurare la frazione di varianza spiegata. L’Adjusted R-quadro può essere negativo ed è sempre minore o uguale a quello semplice.
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Nella seguente tabella possiamo osservare i coefficienti R-quadro delle regressioni eseguite sui volumi di ricerca e sui volumi azionari dei titoli che abbiamo preso in considerazione per la nostra analisi.
Azienda Regressione R-quadro corretto
JPMorgan Chase & Co.
Ricerca-Azionari 0,059813 Azionari-Ricerca 0,059813
Wells Fargo & Company
Ricerca-Azionari 0,366088 Azionari-Ricerca 0,366088
Facebook, Inc. Ricerca-Azionari 0,179603 Azionari-Ricerca 0,179603
Twitter, Inc. Ricerca-Azionari 0,612783 Azionari-Ricerca 0,612783
AT&T Inc. Ricerca-Azionari 0,008219 Azionari-Ricerca 0,008219
Sprint Corporation Ricerca-Azionari 0,001640 Azionari-Ricerca 0,001640
Ford Motor Company Ricerca-Azionari 0,338961 Azionari-Ricerca 0,338961
General Motors Company
Ricerca-Azionari 0,008779 Azionari-Ricerca 0,008779
Tabella 4: Correlazione volumi di ricerca e azionari dei titoli. Fonte: Elaborazione personale Come possiamo notare da questi dati, vi sono titoli che presentano una forte correlazione tra i volumi di ricerca e azionari, come per esempio quelli del settore dei social network Facebook e Twitter che presentano rispettivamente una correlazione del 17% e del 61%, altri invece che presentano una correlazione pressoché nulla come quelli del settore delle telecomunicazioni.
In particolare è interessante il caso della Wells Fargo & Company che dal settembre 2016 ha vissuto 20 mesi da incubo36. L’8 settembre del 2016 scoppiò lo scandalo dei
conti fasulli; in cifre assolute si trattò di un milione in più di conti non autorizzati, che portò il totale aperto all’insaputa dei clienti a 3,5 milioni. Dopo un susseguirsi di altri
36 J.WATTLES, B.GEIER, M.EGAN, D.WIENER-BRONNER, “Wells Fargo's 20-month nightmare”,
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scandali legati a costi gonfiati, il 2 Febbraio 2018 la Fed, con una manovra senza precedenti, ha imposto un tetto agli attivi di bilancio della banca, finché non avesse migliorato i suoi sistemi di governance e controllo interno. In seguito a questa imposizione la banca accettò di rimpiazzare alcuni membri del suo CDA.
È interessante notare come proprio il 4 Febbraio sia la data in cui si è verificato il più alto valore di volumi di scambio azionari che quindi abbiamo preso come valore base per la nostra conversione dei valori in base percentuale. Andando a vedere i valori dei volumi di ricerca notiamo che proprio in quella data il valore dei volumi è di 87, quindi molto vicino al massimo. Il massimo dei volumi di ricerca si è invece registrato proprio in concomitanza con l’esplosione dello scandalo degli account falsi nel settembre 2016. Questi fatti possono essere una spiegazione del motivo per cui vi sia una forte correlazione, di quasi il 37%, tra i due tipi di volume.
Anche sul settore dei social network possono essere fatte alcune considerazioni: i grandi operatori solitamente utilizzano mezzi di informazione più consoni alla loro attività rispetto alla ricerca su Google Finance che invece è probabilmente più utilizzata dai piccoli operatori. Alla base della forte correlazione che ritroviamo nei volumi di Twitter e anche di Facebook, seppure in modo minore, possiamo ipotizzare che vi sia il fatto che i piccoli investitori si muovono soprattutto tra i titoli che conoscono meglio e più di tendenza come possono essere i social network o anche Apple, per fare il nome di una società che non ho considerato nella mia analisi.
Nel settore delle telecomunicazioni invece non riscontriamo correlazioni significative; probabilmente ciò è dovuto al fatto che i maggiori investimenti in questo settore siano effettuati da grandi operatori che quindi non utilizzano Google Finance per le loro analisi di investimento.
Per finire troviamo una forte correlazione anche nei volumi della Ford Motor Company, probabilmente motivati dal fatto che la Ford negli ultimi tempi ha deciso di incentrare il suo business sui SUV e i truck (furgoncini), quindi è tenuta sotto stretta osservazione dagli investitori.
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