Brak wiarygodnych danych źródłowych, nieuwzględnianie różnic metodologicznych oraz opieranie się na niezrewidowanych danych – to według Radosława Pszczółkowskiego z Macromoney Global Investments najczęstsze błędy popełniane przez analityków ekonomicznych. Ekspert dodaje, że z powodu różnych metod pomiaru porównywanie danych dotyczących dynamiki PKB czy poziomu bezrobocia jest w wielu przypadkach zupełnie niemożliwe.
– W naszej codziennej pracy szczególną wagę przywiązujemy do jakości danych. Na ich podstawie podejmujemy decyzje inwestycyjne, konstruujemy modele, strategie inwestycyjne, z tego powodu nie możemy pozwolić sobie na popełnienie błędu. Taki błąd skutkowałby nietrafionymi decyzjami inwestycyjnymi – mówi agencji informacyjnej Newseria Inwestor Radosław Pszczółkowski analityk makroekonomiczny Macromoney Global Investments.
Ekspert wyjaśnia, że jednym z największym wyzwań stojących przed osobami zajmującymi się analizą danych makroekonomicznych jest ustalenie wiarygodności wykorzystywanych danych źródłowych.
– Musimy wypracować sobie pewne metody weryfikacji po to, aby wybrać to odpowiednie źródło. Często zdarza nam się sytuacja, w której wydawałoby się, analizujemy tę samą daną z dwóch różnych źródeł i ona przyjmuje, niestety, dwie różne wartości – wyjaśnia Pszczółkowski.
Drugą poważną przeszkodą jest konieczność uwzględnienia różnic w metodologii wyznaczania poszczególnych zmiennych. Jak tłumaczy analityk Macromoney Global Investments dane dotyczące poziomu inflacji, wzrostu gospodarczego czy stopy bezrobocia w zależności od państwa mogą być wyliczane w zupełnie innych sposób, co czyni je niemożliwymi do porównania.
Pszczółkowski zwraca także uwagę na często pomijany przez analityków efekt sezonowy, wynikający z różnej liczby dni roboczych w porównywanych ze sobą okresach. Przykład tego typu danych stanowi odczyt dotyczący dynamiki polskiego PKB w III kwartale 2016 roku. Według GUS wzrost liczony rok do roku wzrost wyniósł w tym okresie 2,5 proc., jednak wyrównywany sezonowo już tylko 2,1 proc.
– Kolejny duży problem wiąże się z analizą podstawowych danych makroekonomicznych jak m.in. dynamika PKB. W Europie analizujemy wzrost gospodarczy poprzez roczną dynamikę tego wskaźnika, czyli wartość z obecnego kwartału zestawiamy z wartością z tego samego kwartału roku poprzedniego – tłumaczy. – W USA dominuje natomiast metodologia SAR, gdzie nie jest to dynamika tak naprawdę roczna, tylko jest to zmiana kwartalna zannualizowana – dodaje.
Ujęcie zannualizowane stosowane do wyznaczania amerykańskiego PKB mówi o tym, w jakim tempie rozwijałaby się tamtejsza gospodarka, gdyby tempo wzrostu w kwartale, w którym dokonano pomiaru, utrzymało się na takim samym poziomie przez cały rok.
Analityk Macromoney Global Investment podkreśla, że sporą trudność stanowią także rewizje danych historycznych.
– Powiedzmy, że analizujemy wysokość wskaźnika produkcji przemysłowej w USA z 2006 roku. Nie możemy mieć pewności, że analizując te same dane w 2007 roku przyjmowały one te same wartości. Najprawdopodobniej one były rewidowane, były aktualizowane często niejednokrotnie – podaje przykład. – Te rewizje są o tyle problematyczne, że nie jesteśmy w stanie czasami dotrzeć do pierwszych odczytów danych. Czasami jest to utrudnione, czasami wręcz niemożliwe – zauważa.
Podobną pułapkę co w przypadku danych o PKB Pszczółkowski widzi także w przypadku danych o bezrobociu. Kiedy stopa bezrobocia rejestrowanego podawane przez GUS wyniosła w październiku 2016 roku 8,2 proc., tak w tym samym okresie według Eurostatu było to niespełna 5,7 proc.
– Wymienione różnice często nie są w prosty sposób przedstawione w źródłach danych. Nie wiadomo, jak jest to wyliczane. Dopiero po przeanalizowaniu głębszym okazuje się, że jest to po prostu inna metodologia – podsumowuje analityk Macromoney Global Investments.
