Bewegungs Durchschnitt Reine Daten

Einführung in ARIMA: Nichtseasonal-Modelle ARIMA (p, d, q) Prognosegleichung: ARIMA-Modelle sind in der Theorie die allgemeinste Klasse von Modellen für die Prognose einer Zeitreihe, die gemacht werden kann, um 8220stationary8221 durch differencing (wenn nötig), vielleicht In Verbindung mit nichtlinearen Transformationen wie Logging oder Deflating (falls erforderlich). Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorangehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in Zellen anderswo auf der Kalkulationstabelle gespeichert sind. Wenn die Markttrends brechen, sind sogar Borderline-Daten rezessionsfähiges Rezessionsrisiko in hohem Maße abhängig von Informationen aus dem Lager Preise William Hester, CFA Oktober 2015 Alle Rechte vorbehalten und aktiv durchgesetzt. Nachdruck Politik In seinem September 1966 Newsweek Spalte der Wirtschaftswissenschaftler Paul Samuelson wagte, dass die Börse hatte neun der letzten fünf Rezessionen vorhergesagt. Obwohl es ursprünglich als Witz geliefert wurde, hat sich in den fast fünf Jahrzehnten seit der Aussage eine genaue Beschreibung der Lagerbewegungen und der Wirtschaft herausgestellt. Seit 1950 ist der Markt deutlich unter seinem 12-Monats-gleitenden Durchschnitt 22 Mal gefallen, während die Wirtschaft 10 Rezessionen erlebt hat und ziemlich nahe an Samuelsonrsquos ursprünglich vorgeschlagenen Verhältnis gehalten hat. Während Samuelsonrsquos Zitat oft in einer abweisenden Weise verwendet wird, um vorzuschlagen, dass Börsenkorrekturen keine Rolle bei der Prognose der Wirtschaft haben, hat itrsquos manchmal übersehen, dass in den letzten 65 Jahren ein Rückgang der Bestände vor oder zu Beginn jeder Rezession aufgetreten ist, Ohne eine einzige Kontraktion zu fehlen. Börsenrückgänge spielen bei der Antizipation von Rezessionen eindeutig eine Rolle, auch wenn sie sich immer wieder für alle Rezessionen einsetzen. Während es vorzuziehen ist, den Markt zu verlassen oder das Aktienengagement vor einem Rückgang zu sichern, ist dies eine wertvolle Information ndash, auch wenn ein Rückgang im Gange ist ndash, der verwendet werden kann, um weitere Aktienmarktrisiken abzuschätzen. Und es stellt sich heraus, dass ein Rückgang der Börse, wenn sie mit einer Reihe von fähigen führenden Wirtschaftsindikatoren kombiniert wird, die ökonomischen und börsennotierten Risiken besser klassifiziert als sich allein auf die Wirtschaftsindikatoren stützt. Börsenkorrekturen kommen in zwei Formen, obwohl die beiden oft einander überlappen. Einer ist eine reine Kontraktion in Bewertungsmultiplikatoren, wo die Preise sinken, aber Grundlagen wie Einnahmen und Erträge bleiben meist unverändert. Dies tritt typischerweise auf, wenn es eine abrupte Veränderung der Anlegersituationen gegenüber dem Risiko gibt. Die Korrektur von 1962 und der Crash von 1987 sind Beispiele für diese Art von Korrekturen. Die Konjunktur setzte sich seit Jahren nach jeder Marktkorrektur fort. Der zweite Typ ist mit weitgehend verschlechterten Fundamentaldaten gekoppelt, wo die Wirtschaft verlangsamt, das Ergebnis getroffen wird und die Aktien fallen. Natürlich, da die Aussichten für das Ergebnis schwanken, fahren die Anleger oft die für diese Erträge gezahlten Bewertungsmultiplikatoren. Das ist, warum Börsenkorrekturen innerhalb und um Rezessionen tendenziell am tiefsten sind. So, sobald die Markttätigkeit von einem langfristigen Aufwärtstrend bricht, wird die Beobachtung von Maßnahmen der Wirtschaftstätigkeit so viel wichtiger. Um dies zu demonstrieren, gibt es zwei Sätze von Begleitdiagrammen unten. Die ersten Schaubilder, in denen ein bestimmter ökonomischer Indikator liegt oder unter seinem derzeitigen Niveau liegt. Die zweite Grafik beschränkt die Schattierung auf Perioden, in denen die Konjunkturdaten auf oder unter ihrem derzeitigen Niveau liegen und der Aktienmarkt seinen 12-Monats-Gleitender Durchschnitt gebrochen hat. Auch auf jedem Chart ist die SampP 500 auf einer Log-Skala und US-Rezessionen, beide seit 1950. Die erste Grafik verwendet die neuesten Beschäftigungsdaten, die am Freitag veröffentlicht wurde. Auch wenn die Veränderung der gesamten Nonfarm-Lohn - und Gehaltslisten schwächer als erwartet bei 142.000 Netto-Arbeitsplätzen eingetreten ist, war dieser Bericht noch stärker im Spektrum der ökonomischen Ankündigungen als in den jüngsten Daten über Herstellung und Produktion. Mit 142.000 Arbeitsplätzen, die der Wirtschaft hinzugefügt wurden, würde diese Zahl allein darauf hindeuten, dass die Rezessionsrisiken zu hoch sind. Die blaue Schattierung in der Grafik unten zeigt Fälle, in denen die monatliche Änderung der Gehaltslisten weniger als 142.000 war. Das ist etwa die Hälfte der Zeit, und als ein einziger Indikator der ankommenden wirtschaftlichen Schwäche, itrsquos nicht sehr nützlich. Derzeit ist der SampP 500 um etwa 8 Prozent von seinem Mai hoch und hat unter seinem 12-Monats-Gleitender Durchschnitt gesunken. Wenn wir diese beiden Merkmale kombinieren, die die Wirtschaft mit 142.000 Arbeitsplätzen oder weniger und dem SampP 500 unterhalb des zwölfmonatigen gleitenden Durchschnittsnomens zusammenfassen, sinkt die Gesamtzahl der Vorkommen um etwa die Hälfte, und die verbleibenden Fälle neigen dazu, um Rezessionen zu gruppieren. Es gibt Zeiten, in denen diese Eigenschaften außerhalb der Rezessionen ndash wie im Jahr 1987 und früher in der jüngsten Expansion gefunden werden. Aber die meisten dieser Fälle neigen dazu, innerhalb oder sofort Umfeld Rezessionen auftreten. Letrsquos schaut auf eine ökonomische Reihe, die etwas schwächer als die Abrechnungsdaten gewesen ist, aber noch nicht eine völlige Kontraktion zeigt. Der PMI, der am Donnerstag veröffentlicht wurde, kam bei 50.2, knapp über dem Niveau von 50, der die im Fertigungssektor gemeldeten Aktivitäten zwischen Expansion und Kontraktion teilt. Basierend auf der Schwäche der anderen September-Regional-Umfragen, könnte diese Zahl leicht in einem Punkt oder zwei unter 50 kommen. So itrsquos eine Zahl wert zu beobachten. In der folgenden Grafik zeigt die blaue Schattierung die Perioden, in denen der PMI gleich oder kleiner als 50,2 war. Wie Sie noch einmal sehen können, gibt es nicht viel Wert, indem man auf einen PMI von 50.2 an sich antwortet. Es gibt zu viele Perioden, in denen eine Rezession nicht folgt. Aber wenn man bedenkt, dass der Markt unter seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt gehandelt wird, überschneidet ein PMI auf dem derzeitigen Niveau von 50,2 oder niedriger die Rezessionen viel konsequenter. Die Rezessionsüberschneidungsprozentsätze Beide dieser Beispiele zeigen die Macht, Aktienrisiken und Chancen durch ein Prisma von bedingten Wahrscheinlichkeiten zu betrachten. Die Idee der ldquokonditionalen Wahrscheinlichkeit ist, dass die Wahrscheinlichkeit, die wir für ein Ereignis schätzen (wie eine Rezession) gegeben nur Informationen ldquoA, rdquo ist oft anders als die Wahrscheinlichkeit des gleichen Ereignisses gegeben Informationen ldquoA und B. rdquo Das zweite Diagramm für jede Datenreihe Oben ist ein grundlegendes Beispiel der bedingten Wahrscheinlichkeit. Wersquoll nutzt diese Idee jetzt, um Rezessionsrisiken für verschiedene Wirtschaftsdaten unter zwei Szenarien zu vergleichen: Wenn der SampP 500 über seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt liegt und wenn er unten steht. In jedem Fall, wersquoll vergleichen Sie den Prozentsatz der Zeit jeder Klassifikation überlappt mit Rezessionen. Zur Vereinfachung der Diskussion Irsquoll beziehen sich nur auf diese als Rezession Überlappung Prozentsätze. Zum Beispiel, wenn Nonfarm Payrolls wurden auf ihrem derzeitigen Niveau oder weniger und die SampP 500 wurde über seinem 12-Monats-gleitenden Durchschnitt, die Wirtschaft wurde in Rezession 12 Prozent der Zeit. Aber wenn der SampP 500 unter seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt war, wurden die gleichen Lohndaten von einer Rezession von 60 Prozent der Zeit begleitet. Wenn der PMI auf seinem derzeitigen Niveau oder weniger war und der SampP 500 über seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt war, war die Wirtschaft in Rezession 20 Prozent der Zeit gewesen. Wenn der Marktrisstrend gebrochen ist, wurden die gleichen PMI-Daten von einer Rezession um 75 Prozent der Zeit begleitet. Letrsquos geben diese Methode der Analyse mehr Daten zu sehen, ob eine breite Palette von führenden Indizes auch eine Spike in Rezession Risiken nach dem jüngsten Börsenrückgang vorschlägt. Wir beginnen mit 180 Konjunkturindikatoren. Dazu gehören bekannte führende Indizes, wie der Conference BoardRsquos Index der Leitindikatoren, aber auch Output - und Produktionsdaten, Inflations - und Preisindizes, Verbraucher - und Wohnungsdaten sowie mehr als 50 regionale PMI-Umfragen. Wir führen mehrere Korrelationsberechnungen auf jedem Index gegenüber einer Spalte von Einsen und Nullen aus und geben an, ob die Wirtschaft in einer Rezession ist oder nicht. Die erste Berechnung ist eine übereinstimmende Berechnung, bei der jeder Datensatz mit demselben Monat für den Rezessionsindikator verglichen wird. Dann gehen wir die Rezessionsdatenreihe vor einem Monat, dann zwei, wiederholen diesen Prozess, bis der Rezessionsindikator um 6 Monate vorangetrieben wird. Dann nehmen wir einfach einen Durchschnitt der Korrelationen, für eine einzige Schätzung einer Indikator-Fähigkeit, Rezessionen vorwegzunehmen. Ein paar Worte zu dieser Methode der Analyse: Wenn das Ziel war, eine Rezession Indikator zu produzieren. Es gibt bessere Möglichkeiten, um darüber zu gehen, einschließlich der Standardisierung der Daten und nehmen die Wachstumsrate jeder Serie, die doesnrsquot oszillieren innerhalb eines stetigen Bereichs. Aber die Forschungsfrage wersquore Antwort ist viel mehr fokussiert und direkt: Wissend, dass der Markt einen anhaltenden Aufwärtstrend gebrochen hat, beeinflussen die Chancen einer Rezession und wie viel diese Chancen erhöhen Der zweite Punkt ist, dass Daten, die meistens nicht revidiert ist, immer ist Besser als Daten, die durch mehrere Revisionen geht. Dies gilt nicht nur für Regierungsdaten wie Lohn - und Gehaltsabrechnungen. Der Konferenz BoardRsquos Leading Index wurde mehrfach neu bearbeitet. Dies war für den besseren, da der Gesamtindex und seine Komponenten eine gute Arbeit der Prognose von Rezessionen (und finanzielle Indikatoren wie die Börse sind in ihm enthalten, was hilft) getan haben. Aber wenn das Ziel war, einen Rezessionsindikator zu produzieren, wäre ein breiterer Satz von Indikatoren, einschließlich jener außerhalb von stark überarbeiteten Datensätzen, auch ratsam. Wie es steht, ist ein Teil der LEIrsquos offensichtliche Nützlichkeit wahrscheinlich mit Revisionen in der Formulierung des Index verbunden und produziert Daten, die nicht in Echtzeit verfügbar gewesen wären. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse dieser Analyse. Die Indikatoren richten sich nach der Fähigkeit der einzelnen, Rezessionen vorherzusagen. Die Liste ist auf die Top 25 Konjunkturindikatoren beschränkt. Die erste Spalte zeigt die Anzahl der Daten für jede Serie an. Die zweite Spalte zeigt die durchschnittliche Rezessionsvorhersagegenauigkeit der Datenreihe. Die dritte Spalte zeigt den Mittelwert jeder Serie zu Beginn der Rezessionen an. Der aktuellste Wert für jeden Indikator wird in der letzten Spalte aufgelistet. Unter den Serien, die nicht hoch überarbeitet werden, gehört der ISM Purchasing Managers Index zu den zuverlässigsten, weshalb es zu den reduzierten Indikatoren in unserem Frühwarn-Rezessions-Warn-Composite gehört. Der Chicago Fed National Activity Index (CFNAI) und Philadelphia Fed Index, obwohl mehr Revision, sind auch lohnt sich genau zu beobachten. Die letzten beiden Spalten bieten einen Einblick darüber, warum die aktuelle Sicht der Ökonomen (und die Ansicht wahrscheinlich in Aktienkurse eingebettet) ist, dass eine Rezession sehr unwahrscheinlich ist. Sehr wenige führende ökonomische Indikatoren sind unterhalb des Niveaus gekommen, das Sie normalerweise zu Beginn einer Rezession sehen würden. Der CFNAI Index, ein sehr breites Maß an Wirtschaftswachstum und Aktivität, die von der Chicago Federal Reserve verfolgt wird, ist niedriger als das, was zu Beginn einer Rezession typisch ist. Ein paar andere sind auch. Aber die überwiegende Mehrheit der ökonomischen Indikatoren ndash sah isoliert an - blinkt kein Warnsignal. Die Chancen einer Rezession ändern sich jedoch messbar, wenn wir auch die Tatsache einschließen, dass der SampP 500 seinen 12-Monats-Durchschnitt gebrochen hat. Die nachstehende Grafik stellt dies in die richtige Perspektive. Die Datenpunkte zeigen den Recession Overlap Prozentsatz in zwei verschiedenen Bedingungen. Die horizontale Achse zeigt die Wahrscheinlichkeit einer Rezession bei der aktuellen Ebene jedes Indikators und unter der Annahme, dass der SampP 500 über seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt liegt. Die vertikale Achse zeigt die Wahrscheinlichkeit einer ankommenden Rezession angesichts des aktuellen Niveaus jedes Indikators und unter der Annahme, dass der SampP 500 unter seinem 12-monatigen gleitenden Durchschnitt liegt. Das Diagramm erzählt die Geschichte der eingehenden Daten gut. Der Wohnungsmarkt ist ein kleiner heller Fleck in der Wirtschaft, und man sieht, dass der NAHB Marktindex ein Indikator für das geringste Rezessionsrisiko ist. Im Gegensatz dazu sind die zuverlässigeren Einkaufsmanagerindizes und regionalen Umfragen ndash wie die ISMrsquos PMI-Umfrage und der gesamte Philadelphia Fed Index ndash deuten auf ein höheres Risiko der Rezession hin. Mit Ausnahme von wenigen Ausreißern ist das eindrucksvollste Merkmal des Streudiagramms der große Klumpen der Lesungen mit einem Rezessionsüberlappungsprozentsatz (auf der vertikalen Skala) zwischen 50 und 70. Zusammengenommen, als die zuverlässigsten führenden Datenreihen waren Oder unterhalb ihrer aktuellen Niveaus, und die SampP 500 wurde unter seinem 12-Monats-gleitenden Durchschnitt, die Wirtschaft war bereits in Rezession 60 Prozent der Zeit. Die Position dieser großen Gruppe von Indikatoren auf der horizontalen Achse ist auch interessant. Der Großteil der einzelnen Rezessionsüberschuss-Prozentsätze sitzen zwischen 8-12 Prozent. Dies richtet sich gut an die Philadelphia Federal Reserversquos jüngsten Survey of Professional Forecasters. Die Ökonomen prognostizieren im vierten Quartal nur eine 10-prozentige Chance auf eine wirtschaftliche Kontraktion. Dieser Konsens wird oft als der ängstliche Index bezeichnet. Während die jüngste Umfrage vor Mitte August stattgefunden hat, sind die Erwartungen über eine Kontraktion tiefer ausgeprägt worden, und weil der Konsens dazu neigt, sich langsam zu bewegen, ist es unwahrscheinlich, dass es sich um einen Anstieg der neuen Umfrage im nächsten Monat handelt. Diese Erwartung für eine Rezession würde sich nur dann mit den historischen Chancen auseinandersetzen, wenn die SampP 500 noch über dem 12-Monats-Gleitender Durchschnitt handelte. Die jüngste Verschlechterung des Börsenverhaltens deutet darauf hin, dass die tatsächlichen Chancen deutlich höher sind. Der Zweck der Diskussion ist nicht, dass eine Rezession begonnen hat oder dass eine ankommende Rezession mit Vertrauen erwartet werden kann. Was ist jedoch klar, dass, wenn sich die Börsenaktion verschlechtert und breite Konjunkturdaten sogar mäßig abschwächen, die Risiken einer Rezession tatsächlich erheblich ansteigen. Die bedingte Wahrscheinlichkeit einer Rezession vor dem Markt unter dem 12-Monats-Gleitender Durchschnitt lag bei nur 5-10 Prozent. Es ist jetzt auf 60 bis 75 Prozent gesunken. Das ist etwa 6 oder 7 mal die Chancen, dass Ökonomen eine Rezession erlauben. Dieses Risiko kann noch nicht in den Börsenpreis eingestuft werden. CHOC iPath Pure Beta Cocoa ETN Melden Sie sich für Pro, um Daten zu sperren Realtime Rating Zusammenfassung Die angrenzende Tabelle gibt Investoren eine individuelle Realtime Rating für CHOC auf mehrere verschiedene Metriken, einschließlich Liquidität, Aufwendungen , Leistung, Volatilität, Dividende, Konzentration der Betriebe zusätzlich zu einer Gesamtbewertung. Das ETF-Feld, das den ETFdb Pro Mitgliedern zur Verfügung steht, zeigt die ETF in den landwirtschaftlichen Rohstoffen mit der höchsten metrischen Realtime Rating für jedes einzelne Feld. Um alle diese Daten anzuzeigen, melden Sie sich für eine kostenlose 14-Tage-Testversion für ETFdb Pro an. Um Informationen darüber zu sehen, wie die ETFdb Realtime Ratings funktionieren, klicken Sie hier. CHOC Gesamtbewertung: A Gesamtbewertung ETF: Technik 20 Tag MA: 30.59 60 Tag MA: 32.72 MACD 15 Zeitraum: 0.22 MACD 100 Zeitraum: -4.63 Williams Range 10 Tag: 24.89 Williams Range 20 Tag: 54.69 RSI 10 Tag: 47 RSI 20 Tag: 44 RSI 30 Tag: 43 Ultimaler Oszillator: 65 Bollinger Marken Lower Bollinger (10 Tag): 28.83 Oberer Bollinger (10 Tag): 31.09 Lower Bollinger (20 Tag): 28.84 Oberer Bollinger (20 Tag): 32.42 Lower Bollinger ( 30 Tag): 28.70 Oberer Bollinger (30 Tag): 34.13 Stützwiderstand Stützstufe 1: 30.18 Stützstufe 2: 29.90 Widerstandsstufe 1: 30.62 Widerstandsstufe 2: 30.78 Stochastischer Stochastischer Oszillator D (1 Tag): 81.20 Stochastischer Oszillator D (5 Tag): 64,65 Stochastischer Oszillator K (1 Tag): 70,82 Stochastischer Oszillator K (5 Tag): 55,95