Flytting Gjennomsnitt Ren Data

Introduksjon til ARIMA: nonseasonal modeller ARIMA (p, d, q) prognoser likning: ARIMA modeller er i teorien den mest generelle klassen av modeller for å prognose en tidsserie som kan gjøres til å være 8220stationary8221 ved differensiering (om nødvendig), kanskje i forbindelse med ikke-lineære transformasjoner som logging eller deflatering (om nødvendig). En tilfeldig variabel som er en tidsserie er stasjonær hvis dens statistiske egenskaper er konstante over tid. En stasjonær serie har ingen trend, dens variasjoner rundt sin gjennomsnitt har en konstant amplitude, og den svinger på en konsistent måte. det vil si at kortsiktige tilfeldige tidsmønstre alltid ser like ut i statistisk forstand. Den sistnevnte tilstanden betyr at dets autokorrelasjoner (korrelasjoner med sine egne tidligere avvik fra gjennomsnittet) forblir konstante over tid, eller tilsvarende, at dets effektspektrum forblir konstant over tid. En tilfeldig variabel av dette skjemaet kan ses som en kombinasjon av signal og støy, og signalet (hvis det er tydelig) kan være et mønster av rask eller saksom gjennomsnittlig reversering eller sinusformet svingning eller rask veksling i skiltet , og det kan også ha en sesongbestemt komponent. En ARIMA-modell kan ses som en 8220filter8221 som forsøker å skille signalet fra støyen, og signalet blir deretter ekstrapolert inn i fremtiden for å oppnå prognoser. ARIMA-prognose-ligningen for en stasjonær tidsserie er en lineær (dvs. regresjonstype) ekvation hvor prediktorene består av lag av de avhengige variable ogor lagene av prognosefeilene. Det er: Forutsigbar verdi for Y en konstant og en vektet sum av en eller flere nylige verdier av Y og eller en vektet sum av en eller flere nylige verdier av feilene. Hvis prediktorene kun består av forsinkede verdier av Y. Det er en ren autoregressiv (8220self-regressed8221) modell, som bare er et spesielt tilfelle av en regresjonsmodell, og som kunne være utstyrt med standard regresjonsprogramvare. For eksempel er en førsteordens autoregressiv (8220AR (1) 8221) modell for Y en enkel regresjonsmodell der den uavhengige variabelen bare er Y forsinket med en periode (LAG (Y, 1) i Statgraphics eller YLAG1 i RegressIt). Hvis noen av prediktorene er lags av feilene, er en ARIMA-modell det IKKE en lineær regresjonsmodell, fordi det ikke er mulig å spesifisere 8220last period8217s error8221 som en uavhengig variabel: feilene må beregnes fra tid til annen når modellen er montert på dataene. Fra et teknisk synspunkt er problemet med å bruke forsinkede feil som prediktorer at modellen8217s spådommer ikke er lineære funksjoner av koeffisientene. selv om de er lineære funksjoner av tidligere data. Så koeffisienter i ARIMA-modeller som inkluderer forsinkede feil må estimeres ved ikke-lineære optimaliseringsmetoder (8220hill-klatring8221) i stedet for bare å løse et system av ligninger. Akronymet ARIMA står for Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags av den stationære serien i prognosekvotasjonen kalles kvotoregressivequot-termer. Lags av prognosefeilene kalles quotmoving averagequot vilkår, og en tidsserie som må differensieres for å bli stillestående, sies å være en quotintegratedquot-versjon av en stasjonær serie. Tilfeldige gange og tilfeldige trendmodeller, autoregressive modeller og eksponentielle utjevningsmodeller er alle spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. En nonseasonal ARIMA-modell er klassifisert som en quotARIMA (p, d, q) kvotemodell hvor: p er antall autoregressive termer, d er antall ikke-sekundære forskjeller som trengs for stasjonar, og q er antall forsinkede prognosefeil i prediksjonsligningen. Forutsigelsesligningen er konstruert som følger. Først, la y betegne den d forskjellen på Y. Det betyr: Merk at den andre forskjellen på Y (d2-saken) ikke er forskjellen fra 2 perioder siden. Snarere er det den første forskjellen-av-første forskjellen. som er den diskrete analogen til et andre derivat, det vil si den lokale akselerasjonen av serien i stedet for sin lokale trend. Når det gjelder y. Den generelle prognosekvasjonen er: Her er de bevegelige gjennomsnittsparametrene (9528217s) definert slik at deres tegn er negative i ligningen, etter konvensjonen innført av Box og Jenkins. Noen forfattere og programvare (inkludert R programmeringsspråket) definerer dem slik at de har pluss tegn i stedet. Når faktiske tall er koblet til ligningen, er det ingen tvetydighet, men det er viktig å vite hvilken konvensjon programvaren bruker når du leser utgangen. Ofte er parametrene benevnt der av AR (1), AR (2), 8230 og MA (1), MA (2), 8230 etc. For å identifisere den aktuelle ARIMA modellen for Y. begynner du ved å bestemme differensordren (d) trenger å stasjonærisere serien og fjerne bruttoegenskapene til sesongmessighet, kanskje i forbindelse med en variansstabiliserende transformasjon som logging eller deflating. Hvis du stopper på dette punktet og forutsier at den forskjellige serien er konstant, har du bare montert en tilfeldig tur eller tilfeldig trendmodell. Den stasjonære serien kan imidlertid fortsatt ha autokorrelerte feil, noe som tyder på at noen antall AR-termer (p 8805 1) og eller noen nummer MA-termer (q 8805 1) også er nødvendig i prognosekvasjonen. Prosessen med å bestemme verdiene p, d og q som er best for en gitt tidsserie, vil bli diskutert i senere avsnitt av notatene (hvis koblinger er øverst på denne siden), men en forhåndsvisning av noen av typene av nonseasonal ARIMA-modeller som ofte oppstår, er gitt nedenfor. ARIMA (1,0,0) førstegangs autoregressiv modell: Hvis serien er stasjonær og autokorrelert, kan den kanskje forutsies som et flertall av sin egen tidligere verdi, pluss en konstant. Forutsigelsesligningen i dette tilfellet er 8230 som er Y regressert i seg selv forsinket med en periode. Dette er en 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 modell. Hvis gjennomsnittet av Y er null, vil ikke det konstante begrepet bli inkludert. Hvis hellingskoeffisienten 981 1 er positiv og mindre enn 1 i størrelsesorden (den må være mindre enn 1 i størrelsesorden dersom Y er stasjonær), beskriver modellen gjennomsnittsreferanseadferd hvor neste periode8217s verdi skal anslås å være 981 1 ganger som langt unna gjennomsnittet som denne perioden8217s verdi. Hvis 981 1 er negativ, forutser det middelreferanseadferd med skifting av tegn, dvs. det forutsier også at Y vil være under gjennomsnittlig neste periode hvis den er over gjennomsnittet denne perioden. I en andre-ordregivende autoregressiv modell (ARIMA (2,0,0)), ville det være et Y t-2 begrep til høyre også, og så videre. Avhengig av tegnene og størrelsene på koeffisientene, kunne en ARIMA (2,0,0) modell beskrive et system hvis gjennomsnitts reversering foregår i sinusformet oscillerende mote, som bevegelse av en masse på en fjær som er utsatt for tilfeldige støt . ARIMA (0,1,0) tilfeldig tur: Hvis serien Y ikke er stasjonær, er den enkleste modellen for den en tilfeldig turmodell, som kan betraktes som et begrensende tilfelle av en AR (1) modell der autoregressive koeffisienten er lik 1, det vil si en serie med uendelig sakte gjennomsnittlig reversering. Forutsigelsesligningen for denne modellen kan skrives som: hvor den konstante sikt er den gjennomsnittlige perioden til periode-endringen (dvs. den langsiktige driften) i Y. Denne modellen kan monteres som en ikke-avskjæringsregresjonsmodell der Første forskjell på Y er den avhengige variabelen. Siden den inneholder (bare) en ikke-soneforskjell og en konstant periode, er den klassifisert som en quotARIMA (0,1,0) modell med constant. quot. Den tilfeldig-walk-uten-drift-modellen ville være en ARIMA (0,1, 0) modell uten konstant ARIMA (1,1,0) forskjellig førsteordens autoregressiv modell: Hvis feilene i en tilfeldig turmodell er autokorrelert, kan problemet løses ved å legge til et lag av den avhengige variabelen til prediksjonsligningen - - dvs ved å regresse den første forskjellen på Y i seg selv forsinket med en periode. Dette vil gi følgende prediksjonsligning: som kan omarrangeres til Dette er en førsteordens autoregressiv modell med en rekkefølge av ikke-soneforskjeller og en konstant term, dvs. en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) uten konstant enkel eksponensiell utjevning: En annen strategi for korrigering av autokorrelerte feil i en tilfeldig gangmodell er foreslått av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. Husk at for noen ikke-stationære tidsserier (for eksempel de som viser støyende svingninger rundt et sakte varierende gjennomsnitt), utfører ikke den tilfeldige turmodellen så vel som et glidende gjennomsnittsverdier av tidligere verdier. Med andre ord, i stedet for å ta den nyeste observasjonen som prognosen for neste observasjon, er det bedre å bruke et gjennomsnitt av de siste observasjonene for å filtrere ut støy og mer nøyaktig anslå det lokale gjennomsnittet. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen bruker et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av tidligere verdier for å oppnå denne effekten. Forutsigelsesligningen for den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan skrives i en rekke matematisk ekvivalente former. hvorav den ene er den såkalte 8220error correction8221 skjemaet, der den forrige prognosen er justert i retning av feilen det gjorde: Fordi e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per definisjon kan dette omskrives som : som er en ARIMA (0,1,1) - out-konstant prognosekvasjon med 952 1 1 - 945. Dette betyr at du kan passe en enkel eksponensiell utjevning ved å angi den som en ARIMA (0,1,1) modell uten konstant, og den estimerte MA (1) - koeffisienten tilsvarer 1-minus-alfa i SES-formelen. Husk at i SES-modellen er gjennomsnittsalderen for dataene i 1-periode fremover prognosene 1 945. Det betyr at de vil ha en tendens til å ligge bak trender eller vendepunkter med ca 1 945 perioder. Det følger at gjennomsnittlig alder av dataene i 1-periode fremover prognosene for en ARIMA (0,1,1) uten konstant modell er 1 (1 - 952 1). For eksempel, hvis 952 1 0,8 er gjennomsnittsalderen 5. Når 952 1 nærmer seg 1, blir ARIMA (0,1,1) uten konstant modell et veldig langsiktig glidende gjennomsnitt og som 952 1 nærmer seg 0 blir det en tilfeldig tur uten drivmodell. What8217s den beste måten å korrigere for autokorrelasjon: legge til AR-vilkår eller legge til MA-vilkår I de to foregående modellene ble problemet med autokorrelerte feil i en tilfeldig turmodell løst på to forskjellige måter: ved å legge til en forsinket verdi av differensierte serier til ligningen eller legge til en forsinket verdi av prognosen feil. Hvilken tilnærming er best En tommelfingerregel for denne situasjonen, som vil bli nærmere omtalt senere, er at positiv autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til et AR-uttrykk for modellen og negativ autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til en MA term. I forretnings - og økonomiske tidsserier oppstår negativ autokorrelasjon ofte som en artefakt av differensiering. (Generelt reduserer differensiering positiv autokorrelasjon og kan til og med føre til en bryter fra positiv til negativ autokorrelasjon.) Så, ARIMA (0,1,1) modellen, der differensiering er ledsaget av en MA-term, brukes hyppigere enn en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) med konstant enkel eksponensiell utjevning med vekst: Ved å implementere SES-modellen som en ARIMA-modell, får du faktisk en viss fleksibilitet. Først og fremst er estimert MA (1) - koeffisient tillatt å være negativ. Dette tilsvarer en utjevningsfaktor som er større enn 1 i en SES-modell, som vanligvis ikke er tillatt i SES-modellprosedyren. For det andre har du muligheten til å inkludere en konstant periode i ARIMA-modellen hvis du ønsker det, for å estimere en gjennomsnittlig ikke-null trend. ARIMA-modellen (0,1,1) med konstant har prediksjonsligningen: Forventningene for en periode fremover fra denne modellen er kvalitativt lik SES-modellen, bortsett fra at bane av de langsiktige prognosene vanligvis er en skrånende linje (hvis skråning er lik mu) i stedet for en horisontal linje. ARIMA (0,2,1) eller (0,2,2) uten konstant lineær eksponensiell utjevning: Linjære eksponentielle utjevningsmodeller er ARIMA-modeller som bruker to ikke-soneforskjeller i sammenheng med MA-termer. Den andre forskjellen i en serie Y er ikke bare forskjellen mellom Y og seg selv forsinket av to perioder, men det er den første forskjellen i den første forskjellen - dvs. Y-endringen i Y i periode t. Således er den andre forskjellen på Y ved periode t lik (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. En annen forskjell på en diskret funksjon er analog med et andre derivat av en kontinuerlig funksjon: den måler kvoteringsberegningsquot eller kvoturvitaquot i funksjonen på et gitt tidspunkt. ARIMA-modellen (0,2,2) uten konstant forutser at den andre forskjellen i serien er lik en lineær funksjon av de to siste prognosefeilene: som kan omarrangeres som: hvor 952 1 og 952 2 er MA (1) og MA (2) koeffisienter. Dette er en generell lineær eksponensiell utjevningsmodell. i hovedsak det samme som Holt8217s modell, og Brown8217s modell er et spesielt tilfelle. Den bruker eksponensielt vektede glidende gjennomsnitt for å anslå både et lokalt nivå og en lokal trend i serien. De langsiktige prognosene fra denne modellen konvergerer til en rett linje hvis skråning avhenger av den gjennomsnittlige trenden observert mot slutten av serien. ARIMA (1,1,2) uten konstant fuktet trend lineær eksponensiell utjevning. Denne modellen er illustrert i de tilhørende lysbildene på ARIMA-modellene. Den ekstrapolerer den lokale trenden i slutten av serien, men flater ut på lengre prognoshorisonter for å introdusere et konservatismedokument, en praksis som har empirisk støtte. Se artikkelen om hvorfor Damped Trend worksquot av Gardner og McKenzie og quotgolden Rulequot-artikkelen av Armstrong et al. for detaljer. Det er generelt tilrådelig å holde fast i modeller der minst en av p og q ikke er større enn 1, dvs. ikke prøv å passe på en modell som ARIMA (2,1,2), da dette sannsynligvis vil føre til overfitting og kvadrat-faktorquot problemer som er omtalt nærmere i notatene om den matematiske strukturen til ARIMA-modellene. Implementering av regneark: ARIMA-modeller som de som er beskrevet ovenfor, er enkle å implementere på et regneark. Forutsigelsesligningen er bare en lineær ligning som refererer til tidligere verdier av originale tidsserier og tidligere verdier av feilene. Dermed kan du sette opp et ARIMA prognose regneark ved å lagre dataene i kolonne A, prognoseformelen i kolonne B, og feilene (data minus prognoser) i kolonne C. Forutsigelsesformelen i en typisk celle i kolonne B ville ganske enkelt være et lineært uttrykk som refererer til verdier i forrige rader med kolonner A og C, multiplisert med de relevante AR - eller MA-koeffisientene lagret i celler andre steder på regnearket. Når markedsutviklingsbrudd er, er selv grenselinjedata resesjonell resesjonrisiko høyt avhengig av informasjon fra lager Priser William Hester, CFA Oktober 2015 Alle rettigheter reservert og aktivt håndhevet. Utskriftspolitikk I sin September 1966 Newsweek-kolonne sa økonomen Paul Samuelson at aksjemarkedet hadde forutsatt ni av de fem siste rundene. Selv om det opprinnelig ble levert som en vits, har det i nesten fem tiår siden uttalelsen vist seg å være en nøyaktig beskrivelse av lagerbevegelser og økonomien. Siden 1950 har markedet falt klart under det 12 måneders glidende gjennomsnittet 22 ganger, mens økonomien har opplevd 10 tilbakeslag, og holder seg ganske nær Samuelsonrsquos opprinnelig foreslåtte forhold. Mens Samuelsonrsquos sitat ofte brukes på en avvisende måte for å antyde at aksjemarkedskorrigeringer ikke har noen rolle i å prognostisere økonomien, har itrsquos noen ganger oversett at de siste 65 årene har det skjedd en nedgang i aksjer før eller ved starten av hver nedgangstid, uten å savne en enkelt sammentrekning. Fallende aksjemarkeder spiller tydeligvis en rolle i å forutse nedgangstider, selv om de ikke alltid signalerer tilbakemeldinger i seg selv. Selv om det kan være å foretrekke å gå ut av markedet eller sikring av aksjeeksponeringen før en nedgang, er dette verdifull informasjon ndash selv når en nedgang er i gang ndash som kan brukes til å måle ytterligere aksjemarkedsrisiko. Og det viser seg at en nedgang i aksjemarkedet, når den kombineres med et sett med dyktige ledende økonomiske indikatorer, bedre klassifiserer økonomiske og aksjemarkedsrisiko enn å stole på økonomiske indikatorer alene. Børsjusteringer kommer i to former, selv om de to ofte overlapper hverandre. Den ene er en ren sammentrekning i verdsettelsesmultipler, hvor prisene faller, men grunnleggende som omsetning og inntjening forblir mest uendret. Dette skjer vanligvis når det er en abrupt endring i investorens holdninger til risiko. Korrigeringen av 1962 og krasjet i 1987 er eksempler på slike korrigeringer. Økonomien fortsatte å vokse i mange år etter hver markedskorreksjon. Den andre typen er kombinert med grovt forverrede grunnleggende, hvor økonomien bremser, inntjeningen blir rammet, og aksjene faller. Selvfølgelig, ettersom utsikteren fortar for inntjening, kjører investorene ofte ned verdsettelsesmultiplene som også er betalt for disse inntektene. Thatrsquos hvorfor aksjemarkedskorrigeringer innenfor og rundt resesjonene pleier å være den dypeste. Så snart markedsaktivitet bryter fra et langsiktig opptrend, blir det viktigere å se på tiltak av økonomisk aktivitet. For å demonstrere dette er det to sett med følgesvenn nedenfor. Det første diagramet nyanser perioder hvor en gitt økonomisk indikator er på eller under det nåværende nivået. Det andre diagrammet begrenser skyggen til perioder der de økonomiske dataene er på eller under det nåværende nivået og aksjemarkedet har brutt sitt 12 måneders glidende gjennomsnitt. Også plottet på hvert diagram er SampP 500 på loggskala og amerikanske tilbakeslag, begge siden 1950. Det første diagrammet bruker de siste sysselsettingsdataene, som ble utgitt på fredag. Selv om endringen i totale lønnsfrie lønnsoppgaver kom i svakere enn forventet, ble det lagt til 142 000 nettojobber, denne rapporten var fortsatt sterkere, på spekteret av økonomiske kunngjøringer, enn andre nyere data om produksjon og produksjon. Med 142 000 arbeidsplasser lagt til økonomien, vil dette tallet alene tyde på at resesjonen risikerer å bli for høy. Den blå skyggen i grafen nedenfor viser forekomster når den månedlige endringen i lønnslisten har vært mindre enn 142 000. Det har skjedd omtrent halvparten av tiden, og som en indikator på motgående økonomisk svakhet, er det ikke veldig nyttig. For tiden er SampP 500 nede om lag 8 prosent fra mai mai, og har falt under det 12 måneders glidende gjennomsnittet. Når vi kombinerer disse to egenskapene ndash, legger økonomien til 142 000 arbeidsplasser eller færre, og SampP 500 under 12 måneders glidende gjennomsnittlig ndash, faller totalt antall hendelser med om lag halvparten, og de gjenværende tilfellene har en tendens til å gruppere rundt tilbakeslag. Det er perioder hvor disse egenskapene er funnet utenfor recessions ndash som i 1987 og tidligere i den siste utvidelsen. Men flertallet av disse tilfellene har en tendens til å forekomme innen eller umiddelbart rundt tilbakeslag. Letrsquos ser på en økonomisk serie som har vært litt svakere enn lønnsdataene, men viser ikke en fullstendig sammentrekning. PMI, som ble utgitt på torsdag, kom inn på 50,2, like over nivået på 50 som deler aktiviteten som rapporteres i industrisektoren mellom utvidelse og sammentrekning. Basert på svakheten i de andre september regionale undersøkelsene, kunne dette nummeret enkelt ha kommet i et punkt eller to under 50. Så det er et nummer verdt å se på. I diagrammet understreker den blå skygningen høydepunktene hvor PMI har vært lik eller under 50,2. Som du kan se igjen, betyr det ikke mye verdi ved å svare på et PMI på 50,2, i seg selv. Det er for mange perioder der en lavkonjunktur ikke følger. Men når du vurderer at markedet handler under det 12 måneders glidende gjennomsnittet, vil et PMI på nåværende nivå på 50,2 eller lavere overlappe resesjonene mye mer konsekvent. Overlapningshastigheten for resesjonen Begge disse eksemplene viser kraften til å se på aksjemarkedsrisiko og muligheter gjennom et prisme med betingede sannsynligheter. Ideen om ldquoconditional probabilityrdquo er at sannsynligheten vi estimerer for en begivenhet (for eksempel en lavkonjunktur) gitt bare informasjon ldquoA, rdquo er ofte forskjellig fra sannsynligheten for den samme hendelsen gitt informasjon ldquoA og B. rdquo Det andre diagrammet for hver dataserie ovenfor er et grunnleggende eksempel på betinget sannsynlighet. Wersquoll bruker denne ideen nå for å sammenligne lavkonjunkturrisiko for ulike økonomiske data under to scenarier: når SampP 500 er over det 12 måneders glidende gjennomsnittet, og når itrsquos nedenfor. I hvert tilfelle sammenligner wersquoll prosentandelen av tid hver klassifisering overlapper med tilbakeslag. For å forenkle diskusjonen, refererer Irsquoll bare til disse som overgangsgrader for lavkonjunktur. For eksempel, når Nonfarm Payrolls har vært på sitt nåværende nivå eller mindre og SampP 500 har ligget over 12 måneders glidende gjennomsnitt, har økonomien vært i lavkonjunktur 12 prosent av tiden. Men når SampP 500 har ligget under 12 måneders glidende gjennomsnitt, har samme lønnsdata ledsaget av en lavkonjunktur på 60 prosent av tiden. Når PMI har vært på sitt nåværende nivå eller mindre og SampP 500 har ligget over 12 måneders glidende gjennomsnitt, har økonomien vært i lavkonjunktur 20 prosent av tiden. Når marketrsquos-trenden er brutt, har samme PMI-data ledsaget av en lavkonjunktur på 75 prosent av tiden. Letrsquos gir denne metoden for analyse flere data for å se om et bredt spekter av ledende indekser også antyder en økning i lavkonjunkturrisikoen etter det siste aksjemarkedet. Vi starter med 180 økonomiske indikatorer. De inkluderer kjente ledende indekser, som Conference Boardrsquos indeks for ledende indikatorer, men også produksjons - og produksjonsdata, inflasjon og prisindekser, forbruker - og boligdata og mer enn 50 regionale PMI-undersøkelser. Vi kjører flere korrelasjonsberegninger på hver indeks versus en kolonne av seg og nuller, som indikerer om økonomien er i lavkonjunktur eller ikke. Den første beregningen er en sammenfallende beregning, hvor hvert datasett sammenlignes med samme måned for lavkonjunkturindikatoren. Så går vi resesjonen data serien fremover en måned, deretter to, gjenta denne prosessen til resesjonen indikatoren er flyttet fremover med 6 måneder. Da tar vi bare et gjennomsnitt av korrelasjonene, for et enkelt estimat av en indicatorsrsquos evne til å forutse tilbakeslag. Noen ord om denne analysemetoden: Hvis målet var å produsere en lavkonjunkturindikator. Det er bedre måter å gå om det, blant annet å standardisere dataene og ta vekstraten i en serie som ikke roterer oscillert innenfor et jevnt område. Men spørsmålet om spørsmålet om spørsmålet er mye mer fokusert og direkte: Å vite at markedet har brutt en vedvarende opptrend, påvirker oddsen for en lavkonjunktur, og med hvor mye øker disse øktene. Det andre poenget er at data som for det meste ikke er gjentatt, alltid er bedre enn data som går gjennom flere revisjoner. Dette doesnrsquot gjelder bare for offentlige data som lønnslister. Konferansen Boardrsquos ledende indeks har blitt omarbeidet flere ganger. Dette har vært til det bedre, ettersom den generelle indeksen og komponentene har gjort en god jobb med å prognose resesjoner (og finansielle indikatorer som aksjemarkedet er inkludert i det, noe som hjelper). Men hvis målet var å produsere en lavkonjunkturindikator, vil et bredere sett med indikatorer inkludert de som ikke er tungt reviderte datasettene, også være tilrådelig. Som det står, er en del av LEIrsquos tilsynelatende nytte sannsynligvis knyttet til revisjoner i formuleringen av indeksen, og produserer data som ikke ville vært tilgjengelige i sanntid. Tabellen under viser resultatene av denne analysen. Indikatorene er rangert av hver evne til å forutsi tilbakemeldinger. Listen er begrenset til de øverste 25 økonomiske indikatorene. Den første kolonnen viser antall år med data tilgjengelig for hver serie. Den andre kolonnen viser den gjennomsnittlige lavkonjunkturprognosenes nøyaktighet av dataserien. Den tredje kolonnen viser gjennomsnittsverdien av hver serie i begynnelsen av tilbakeslagene. Den nyeste verdien for hver indikator er oppført i den siste kolonnen. Blant seriene som ikke er svært revidert, er indeksen for innkjøpsledere av ISM blant de mest pålitelige, og derfor er det blant det reduserte settet av indikatorer i vår varslingssammensetning. Chicago Fed National Activity Index (CFNAI) og Philadelphia Fed Index, men mer gjenstand for revisjon, er også verdt å se nøye på. De to siste kolonnene gir innsikt i hvorfor dagens utsikt over økonomer (og utsikten sannsynligvis innebygd i aksjekurser) er at en lavkonjunktur er svært usannsynlig. Svært få ledende økonomiske indikatorer har kommet under det nivået du vanligvis vil se i begynnelsen av en lavkonjunktur. CFNAI-indeksen, et meget bredt mål for økonomisk vekst og aktivitet spores av Chicago Federal Reserve, er lavere enn det som er typisk i begynnelsen av en lavkonjunktur. Noen få andre er også. Men det store flertallet av økonomiske indikatorer ndash så på isolasjon - blinker ikke et advarselssignal. Oddsen for en lavkonjunktur endres målbart, men hvis vi også inkluderer det faktum at SampP 500 har brutt sitt 12-måneders gjennomsnitt. Tabellen under viser dette i perspektiv. Datapunktene viser overgangshastigheten for lavkonjunktur i to forskjellige forhold. Den horisontale akse viser sannsynligheten for en lavkonjunktur gitt det nåværende nivået for hver indikator og antatt at SampP 500 er over det 12 måneders glidende gjennomsnittet. Den vertikale aksen viser sannsynligheten for en motgående lavkonjunktur gitt det nåværende nivået for hver indikator, og antar at SampP 500 er under det 12 måneders glidende gjennomsnittet. Diagrammet forteller historien om innkommende databrønn. Boligmarkedet er et lite lyspunkt i økonomien, og du kan se at NAHB Market Index er en indikator som tyder på den laveste risikoen for lavkonjunktur. I motsetning til at de mer pålitelige innkjøpslederindeksene og regionale undersøkelsene ndash som ISMrsquos PMI-undersøkelsen, og den generelle Philadelphia Fed Index ndash, tyder på en høyere risiko for lavkonjunktur. Med unntak av noen utelukker er den mest imponerende egenskapen til scatter diagrammet den store klumpen av avlesninger med en overgangshastighet på lavkonjunktur (i vertikal skala) på mellom 50 og 70. Sammen, når den mest pålitelige ledende dataserie har vært på eller under deres nåværende nivå, og SampP 500 har ligget under 12 måneders glidende gjennomsnitt, har økonomien allerede vært i lavkonjunktur 60 prosent av tiden. Plasseringen av denne store gruppen av indikatorer på den horisontale akse er også interessant. Størstedelen av de enkelte overgangsprosentene for lavkonjunktur ligger mellom 8-12 prosent. Dette stemmer godt med Philadelphia Federal Reserve's nyeste undersøkelse av profesjonelle prognosører. Økonomer prognose bare en 10 prosent sjanse for en økonomisk sammentrekning i fjerde kvartal. Denne konsensus kalles ofte den angstfulle indeksen. Mens den siste undersøkelsen fant sted før midten av august, har forventningene om en sammentrekning vært lavere, og fordi konsensus har en tendens til å bevege seg sakte, er det usannsynlig at det vil stige høyt når den nye undersøkelsen slipper ut neste måned. Denne forventningen om en lavkonjunktur vil bare svare til de historiske oddsene hvis SampP 500 fortsatt handler over det 12 måneders glidende gjennomsnittet. Den siste forverringen i aksjemarkedspraksis antyder at de faktiske oddsene er betydelig høyere. Formålet med diskusjonen er ikke å antyde at en lavkonjunktur har begynt, eller at en motgående lavkonjunktur kan forventes med tillit. Det som er klart er imidlertid at når aksjemarkedene forverres og brede økonomiske data svekkes, selv moderat, hopper risikoen for en lavkonjunktur betydelig. Den betingede sannsynligheten for en lavkonjunktur før markedet faller under det 12 måneders glidende gjennomsnittet var bare 5-10 prosent. Det har nå hoppet til mellom 60 og 75 prosent. Dette er omtrent 6 eller 7 ganger oddsen som økonomer tillater en lavkonjunktur. Risikoen kan ikke bli priset til aksjemarkedet. CHOC iPath Pure Beta Cocoa ETN Registrer deg for Pro for å låse opp data Registrer deg Realtime Rating Summary Den tilstøtende tabellen gir investorer en individuell realtids vurdering for CHOC på flere forskjellige beregninger, inkludert likviditet, utgifter , ytelse, volatilitet, utbytte, konsentrasjon av beholdninger i tillegg til en samlet vurdering. ETF-feltet A-metritt, tilgjengelig for ETFdb Pro-medlemmer, viser ETF i Agricultural Commodities med høyest metrisk realtidsklassifisering for hvert enkelt felt. For å se alle disse dataene, registrer deg for en gratis 14-dagers prøveperiode for ETFdb Pro. For å se informasjon om hvordan ETFdb Realtime Ratings fungerer, klikk her. CHOC Total Realtime Rating: A Total Rated ETF: Technical 20 Day MA: 30.59 60 Day MA: 32.72 MACD 15 Periode: 0.22 MACD 100 Periode: -4.63 Williams Range 10 Day: 24.89 Williams Range 20 Day: 54.69 RSI 10 Day: 47 RSI 20 Day: 44 RSI 30 Day: 43 Ultimate Oscillator: 65 Bollinger Brands Lower Bollinger (10 Day): 28.83 Øvre Bollinger (10 Dag): 31.09 Nedre Bollinger (20 Dag): 28.84 Øvre Bollinger (20 Dag): 32.42 Nedre Bollinger 30 dager): 28.70 Upper Bollinger (30 Day): 34.13 Støttestøttestøtte Nivå 1: 30.18 Støtte nivå 2: 29.90 Motstandsnivå 1: 30.62 Motstandsnivå 2: 30.78 Stokastisk stokastisk oscillator D (1 dag): 81.20 Stokastisk oscillator D (5 Dag): 64,65 Stokastisk oscillator K (1 dag): 70,82 Stokastisk oscillator K (5 Dag): 55,95