La dinamica dei prezzi nella distribuzione al dettaglio del carburante in Italia : evidenza da tre studi empirici

Abstract

Questa tesi offre tre lavori che possono essere letti indipendentemente l'uno dall'altro. Nei tre capitoli viene analizzato il prezzo e le strategie di prezzo nel mercato al dettaglio del carburante per autotrazione italiano da tre angolazioni diverse. Nel primo capitolo considerando il prezzo medio giornaliero dei vari marchi per l'intero territorio italiano e usando un modello alle differenze doppie si dimostra come le compagnie adottino diverse strategie di punishment a cambi di strategia di prezzo messe in atto da una singola compagnia. Nello speci fico si evidenzia come la reazione di alcuni marchi si manifesta con una particolare strategia Trigger che protrae il punishment per alcuni periodi successivi allo sconto. Le altre compagnie adottano una strategia Trigger più leggera, ossia la Tit-for-Tat. Questo è veri ficato sia nel mercato in cui c'è stata effettivamente la deviazione, ossia il Self-Service, sia nel mercato parallelo del Servito. Il secondo capitolo offre una lettura più generica di formazione del prezzo al dettaglio. L'ambito di applicazione empirica sono le province del Lazio. In questa parte coinvolgendo la serie storica del prezzo del carburante, la serie storica per il prezzo spot del Brent, entrambi per gli anni 2015-2018, e costruendo un classico Error Correction Model alla Engle and Granger (1987) e alla Engle et al. (1989) per decomporre il prezzo, si dimostra come le caratteristiche dei mercati locali della distribuzione al dettaglio del carburante siano importanti per l'individuazione dell'asimmetria nel prezzo (rockets and feathers). Inoltre lo studio evidenzia come i lavori condotti con variabili nazionali ed aggregate non consentano di cogliere le tipicità dei mercati locali della distribuzione al dettaglio del carburante con conseguente incapacità di trovare possibili asimmetrie. La tesi conclude con un capitolo dedicato alla dipendenza spaziale tra stazioni di vendita al dettaglio del carburante nella città di Roma. Utilizzando uno Spatial Autoregressive Model e sfruttando lo shock macroeconomico creato dalla pandemia da coronavirus (COVID-19) è stato possibile dimostrare che uno shock negativo sul consumo del carburante ha effetti negativi sulla concorrenza tra stazioni vicine. Inoltre rispetto alla fase pre-shock si evidenzia un aumento nella dipendenza spaziale nel prezzo tra vicini.