Quando la correlazione non basta
Dalla finanza alla medicina, fino all'intelligenza artificiale: distinguere una relazione di causa ed effetto da una semplice coincidenza è una delle grandi sfide della ricerca contemporanea. Un nuovo libro edito da The MIT Press affronta questo tema partendo dai modelli causali.
Perché l'inflazione aumenta? Una nuova terapia funziona davvero? Quali effetti produce una decisione di politica economica? E, ancora, come possiamo capire se un evento è realmente la causa di un altro o se i due fenomeni sono semplicemente correlati?
È una domanda che attraversa discipline molto diverse, dall'economia alla medicina, dall'ingegneria all'intelligenza artificiale, e che oggi è al centro di una delle sfide più importanti della ricerca scientifica: comprendere e governare sistemi sempre più complessi.
A questo tema è dedicato "Causal Modeling for Finance and Business: Foundations, Frameworks, and Applications", il nuovo volume di Frank J. Fabozzi, Professor of Practice alla Johns Hopkins Carey Business School di Baltimora (USA), e Sergio Focardi, docente UniGe a contratto di Financial engineering and risk management, pubblicato da MIT Press il 4 agosto 2026.
Quando la correlazione non basta
Nella vita quotidiana ragioniamo continuamente in termini di cause ed effetti. Se premiamo un interruttore, ci aspettiamo che la luce si accenda. Se assumiamo un farmaco, ci aspettiamo che produca un determinato effetto. Se una banca centrale modifica i tassi di interesse, ci aspettiamo conseguenze sull'economia. Ma dal punto di vista scientifico dimostrare che un fenomeno ne provoca realmente un altro è molto più difficile.
Per lungo tempo la scienza ha privilegiato modelli basati su leggi generali, capaci di spiegare il comportamento dei sistemi a partire da principi fondamentali. Tuttavia, molti dei sistemi con cui oggi abbiamo a che fare, dai mercati finanziari ai sistemi sociali, fino a numerosi processi biologici, sono troppo complessi per essere descritti in questo modo.
Un nuovo approccio ai sistemi complessi
È proprio in questo contesto che acquistano importanza i modelli causali, strumenti che cercano di individuare le relazioni di causa ed effetto all'interno di sistemi nei quali non esistono leggi fondamentali note o facilmente osservabili.
Negli ultimi decenni la ricerca ha sviluppato nuovi modelli matematici e algoritmi capaci di ricostruire possibili strutture causali a partire dai dati. Si tratta di un campo in rapida evoluzione che coinvolge statistica, informatica, economia e intelligenza artificiale.
Secondo Fabozzi e Focardi, tuttavia, nessun algoritmo è sufficiente da solo. L'individuazione delle relazioni causali richiede infatti anche conoscenza del dominio, capacità di interpretazione e verifica delle ipotesi formulate. I modelli causali non sostituiscono quindi l'esperienza umana, ma la affiancano, offrendo nuovi strumenti per affrontare problemi complessi.
Dalla teoria alle applicazioni
"Causal Modeling for Finance and Business: Foundations, Frameworks, and Applications" affronta sia gli aspetti teorici sia quelli applicativi dei modelli causali.
Accanto ai fondamenti scientifici, gli autori discutono infatti le condizioni necessarie per utilizzare questi strumenti nella pratica, illustrano strategie che consentono di superarne alcuni limiti e approfondiscono il loro impiego nell'analisi di serie storiche e processi dinamici.
L'obiettivo è offrire una visione d'insieme di un settore destinato ad assumere un ruolo sempre più centrale nello studio dei sistemi complessi e nello sviluppo di strumenti a supporto delle decisioni in ambito economico, finanziario e scientifico.
Un tema destinato a crescere
La pubblicazione del volume da parte di The MIT Press rappresenta un riconoscimento internazionale per un filone di ricerca che negli ultimi anni ha assunto un'importanza crescente.
Comprendere le relazioni di causa ed effetto non significa soltanto interpretare meglio il presente. Significa anche costruire modelli più affidabili, prendere decisioni più consapevoli e sviluppare sistemi di intelligenza artificiale capaci non solo di riconoscere schemi nei dati, ma anche di comprenderne le dinamiche.
