Moving Average Pure Data

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita para ser 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais em vez disso. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha recta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear referindo-se a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicada pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em células em outra parte da folha de cálculo. Quando as tendências de mercado são interrompidas, mesmo os dados borderline são recessivos Preços William Hester, CFA outubro de 2015 Todos os direitos reservados e ativamente aplicada. Política de reimpressão Em sua coluna de setembro de 1966 Newsweek o economista Paul Samuelson brincou que o mercado de ações tinha previsto nove das últimas cinco recessões. Embora tenha sido originalmente entregue como uma piada, nas quase cinco décadas desde a declaração que acabou por ser uma descrição precisa dos movimentos de ações e da economia. Desde 1950, o mercado caiu decididamente abaixo de sua média móvel de 12 meses, 22 vezes, enquanto a economia tem experimentado 10 recessões, mantendo bastante perto de Samuelsonrsquos proporção inicialmente sugerida. Enquanto Samuelsonrsquos cita é muitas vezes usado de uma forma desdenhosa de sugerir que as correções do mercado de ações não têm papel na previsão da economia, itrsquos vezes ignorado que nos últimos 65 anos, uma queda nas ações ocorreu antes ou no início de cada recessão, Sem perder uma única contração. Os declínios do mercado de ações claramente desempenham um papel na antecipação das recessões, mesmo que eles não sinalizem sempre recessões por si mesmos. Embora possa ser preferível sair do mercado ou hedge equidade exposição antes de um declínio, esta é uma informação valiosa ndash mesmo uma vez que um declínio está em curso ndash que pode ser usado para medir os riscos adicionais do mercado de ações. E verifica-se que uma queda no mercado de ações, quando combinada com um conjunto de indicadores econômicos líderes capazes, classifica melhor os riscos econômicos e de mercado de ações do que apenas os indicadores econômicos. Correções do mercado de ações vêm em duas formas, embora os dois muitas vezes se sobrepõem uns aos outros. Uma delas é uma pura contração nos múltiplos de avaliação, onde os preços despencam, mas os dados básicos, como receitas e ganhos, permanecem praticamente inalterados. Isso geralmente ocorre quando há uma mudança abrupta nas atitudes dos investidores em relação ao risco. A correção de 1962 ea quebra de 1987 são exemplos desse tipo de correções. A economia continuou a se expandir por anos após cada correção do mercado. O segundo tipo é acoplado com os fundamentos que pioram largamente, onde a economia retarda, os ganhos começam batidos, e os estoques caem. Naturalmente, como o outlook escurece para o lucro, os investors dirigem frequentemente para baixo os múltiplos da avaliação pagados para aqueles salários também. Thatrsquos por correções do mercado de ações dentro e em torno de recessões tendem a ser os mais profundos. Assim, uma vez que a ação de mercado rompe com uma tendência de alta de longo prazo, observar medidas de atividade econômica torna-se muito mais importante. Para demonstrar isso, existem dois conjuntos de gráficos de acompanhamento abaixo. O primeiro gráfico obscurece os períodos em que determinado indicador econômico está em ou abaixo de seu nível atual. O segundo gráfico restringe o sombreamento aos períodos onde os dados econômicos estão em ou abaixo de seu nível atual eo mercado de ações quebrou sua média móvel de 12 meses. Também é plotada em cada gráfico o SampP 500 em uma escala de log e recessões dos EUA, ambos desde 1950. O primeiro gráfico usa os dados de emprego mais recentes, que foi lançado na sexta-feira. Mesmo que a mudança no total de folhas de pagamento não agrícolas tenha sido mais fraca do que o esperado em 142 mil postos de trabalho líquidos adicionados, este relatório foi ainda mais forte, no espectro de anúncios econômicos, do que outros dados recentes sobre manufatura e produção. Com 142.000 postos de trabalho adicionados à economia, este número sozinho sugeriria que os riscos de recessão arenrsquot demasiado elevado. O sombreado azul no gráfico abaixo mostra instâncias em que a variação mensal nas folhas de pagamento foi inferior a 142.000. Isso ocorreu cerca de metade do tempo, e como um único indicador de fraqueza econômica próxima, itrsquos não é muito útil. Atualmente, o SampP 500 está abaixo de 8 por cento de seu máximo de maio, e caiu abaixo de sua média móvel de 12 meses. Quando combinamos essas duas características, a economia adiciona 142.000 empregos ou menos e o SampP 500 abaixo de sua média móvel de 12 meses, o número total de ocorrências cai cerca de metade, e as instâncias restantes tendem a se agrupar em torno de recessões. Há períodos em que essas características são encontradas fora das recessões, como em 1987 e anteriormente na recente expansão. Mas a maioria destas instâncias tendem a ocorrer dentro ou imediatamente em torno das recessões. Vamos olhar para uma série econômica que tem sido ligeiramente mais fraco do que os dados da folha de pagamento, mas ainda não mostrando contração definitiva. O PMI, que foi lançado na quinta-feira, chegou em 50,2, pouco acima do nível de 50 que divide a atividade relatada no setor de manufatura entre expansão e contração. Com base na fraqueza dos outros inquéritos regionais de Setembro, este número poderia facilmente ter chegado em um ponto ou dois abaixo de 50. Então itrsquos um número vale a pena assistir. No gráfico abaixo, o sombreado azul destaca os períodos em que o PMI foi igual ou inferior a 50,2. Como você pode ver novamente, therersquos não muito valor obtido respondendo a um PMI de 50,2, em si. Há muitos períodos em que a recessão não segue. Mas quando você considera que o mercado está negociando abaixo de sua média móvel de 12 meses, um PMI no nível atual de 50,2 ou inferior sobrepõe recessões muito mais consistentemente. A porcentagem de sobreposição de recessão Ambos os exemplos mostram o poder de olhar para os riscos do mercado de ações e oportunidades através de um prisma de probabilidades condicionais. A idéia de probabilidade ldquocondicional é que a probabilidade que estimamos para algum evento (como uma recessão) dada apenas a informação ldquoA, rdquo é muitas vezes diferente da probabilidade de que o mesmo evento dado informações ldquoA e B. rdquo O segundo gráfico para cada série de dados Acima é um exemplo básico de probabilidade condicional. Wersquoll usa esta idéia agora para comparar os riscos de recessão para diferentes dados econômicos sob dois cenários: quando o SampP 500 está acima de sua média móvel de 12 meses, e quando itrsquos abaixo. Em cada caso, wersquoll compara a porcentagem de tempo em que cada classificação se sobrepõe a recessões. Para simplificar a discussão Irsquoll apenas referem-se a estes como percentagens sobreposição recessão. Por exemplo, quando Nonfarm Payrolls foram em seu nível atual ou menos eo SampP 500 foi acima de sua média móvel de 12 meses, a economia tem estado em recessão 12 por cento do tempo. Mas quando o SampP 500 foi abaixo de sua média móvel de 12 meses, os mesmos dados da folha de pagamento foram acompanhados por uma recessão 60 por cento do tempo. Quando o PMI está em seu nível atual ou menos e o SampP 500 está acima de sua média móvel de 12 meses, a economia está em recessão 20% do tempo. Quando a tendência marketrsquos foi quebrada, os mesmos dados de PMI foram acompanhados por uma retirada 75 por cento do tempo. Letrsquos dar este método de análise mais dados para ver se uma grande variedade de principais índices também sugere um pico de recessão riscos após o recente declínio do mercado de ações. Começamos com 180 indicadores econômicos. Eles incluem índices líderes bem conhecidos, como o Índice de Indicadores Principais do Conference Board, mas também dados de produção e produção, inflação e índices de preços, dados de consumo e habitação e mais de 50 pesquisas PMI regionais. Executamos cálculos de correlação múltipla em cada índice versus uma coluna de uns e zeros, indicando se a economia está em recessão ou não. O primeiro cálculo é um cálculo coincidente, em que cada conjunto de dados é comparado com o mesmo mês para o indicador de recessão. Então nós caminhamos a série de dados de recessão para a frente um mês, então dois, repetindo este processo até que o indicador de recessão seja movido adiante por 6 meses. Então, simplesmente tomamos uma média das correlações, para uma única estimativa de um indicador de habilidade para antecipar recessões. Algumas palavras sobre este método de análise: Se o objetivo era produzir um indicador recessão. Há melhores maneiras de ir sobre ele, incluindo a padronização dos dados e tendo a taxa de crescimento de qualquer série que doesnrsquot oscilar dentro de um intervalo constante. Mas a questão da pesquisa é muito mais focada e direta: Sabendo que o mercado quebrou uma tendência de alta sustentada afetar as chances de uma recessão, e por quanto essas chances aumentam O segundo ponto é que os dados que é principalmente não revisto é sempre Melhor do que os dados que passam por várias revisões. Isso não se aplica apenas aos dados do governo, como as folhas de pagamento. A Conferência Boardrsquos Líder Índice foi re-trabalhado várias vezes. Isso tem sido para melhor, como o Índice global e seus componentes têm feito um bom trabalho de previsão recessões (e indicadores financeiros como o mercado de ações estão incluídos nele, o que ajuda). Porém, se o objetivo fosse produzir um indicador de recessão, um conjunto mais amplo de indicadores, inclusive aqueles fora de conjuntos de dados altamente revisados, também seria aconselhável. Tal como está, alguma parcela da aparente utilidade do LEIsquos provavelmente está relacionada a revisões na formulação do índice, produzindo dados que não estariam disponíveis em tempo real. A tabela abaixo mostra os resultados desta análise. Os indicadores são classificados pela capacidade de cada um de predizer recessões. A lista é limitada aos 25 principais indicadores econômicos. A primeira coluna mostra o número de anos de dados disponíveis para cada série. A segunda coluna mostra a precisão média da previsão de recessão das séries de dados. A terceira coluna mostra o valor médio de cada série no início das recessões. O valor mais recente para cada indicador é listado na última coluna. Entre as séries que não são altamente revistas, o ISM Purchasing Managers Index está entre os mais confiáveis, e é por isso que está entre o conjunto reduzido de indicadores em nosso Composto de Aviso de Recessão de aviso prévio. O índice da atividade nacional do fed de Chicago (CFNAI) eo índice do fed de Philadelphfia, embora mais sujeitos à revisão, são também worth prestar atenção pròxima. As duas últimas colunas oferecem uma visão de por que a visão atual dos economistas (e a visão provavelmente incorporada nos preços das ações) é que uma recessão é muito improvável. Muito poucos indicadores econômicos principais entraram abaixo do nível que você normalmente veria no início de uma recessão. O Índice CFNAI, uma medida muito ampla de crescimento econômico e atividade monitorada pelo Federal Reserve de Chicago, é menor do que o que é típico no início de uma recessão. Alguns outros também. Mas a grande maioria dos indicadores econômicos ndash olhou em isolamento - não estão piscando um sinal de alerta. As probabilidades de uma recessão mudar mensuravelmente, no entanto, se também incluir o fato de que o SampP 500 quebrou a sua média de 12 meses. O gráfico abaixo coloca isso em perspectiva. Os pontos de dados mostram a porcentagem de sobreposição de recessão em duas condições diferentes. O eixo horizontal mostra a probabilidade de uma recessão dado o nível atual de cada indicador e assumindo que o SampP 500 está acima de sua média móvel de 12 meses. O eixo vertical mostra a probabilidade de uma recessão próxima considerando o nível atual de cada indicador e assumindo que o SampP 500 está abaixo de sua média móvel de 12 meses. O gráfico mostra bem a história dos dados recebidos. O mercado imobiliário é um pequeno ponto brilhante na economia, e você pode ver que o NAHB Market Index é um indicador que sugere o menor risco de recessão. Em contraste, os índices de gerente de compras mais confiáveis ​​e os inquéritos regionais como o inquérito PMI do ISMrsquos e o índice geral do Índice de fed da Filadélfia sugerem um maior risco de recessão. Com exceção de alguns outliers, a característica mais impressionante do gráfico de dispersão é o amontoado de leituras com uma porcentagem de sobreposição de recessão (na escala vertical) entre 50 e 70. Tomadas em conjunto, quando as séries de dados principais mais confiáveis ​​estiveram em Ou abaixo de seus níveis atuais, eo SampP 500 foi abaixo de sua média móvel de 12 meses, a economia já foi em recessão 60 por cento do tempo. A posição deste grande grupo de indicadores no eixo horizontal também é interessante. A maior parte das percentagens individuais de sobreposição de recessão situam-se entre 8% e 12%. Isso alinha-se bem com a pesquisa mais recente da Philadelphia Federal Reserversquos de profissionais meteorologistas. Os economistas prevêem apenas uma chance de 10 por cento de uma contração econômica no quarto trimestre. Esse consenso é freqüentemente chamado de Índice Ansioso. Enquanto a pesquisa mais recente ocorreu antes de meados de agosto, as expectativas sobre uma contração têm tendência menor, e porque o consenso tende a se mover lentamente, itrsquos improvável que aumente muito quando o novo inquérito é lançado no próximo mês. Esta expectativa para uma recessão se alinharia com as probabilidades históricas somente se o SampP 500 ainda estava negociando acima de sua média móvel de 12 meses. A deterioração recente no comportamento do mercado de ações sugere que as probabilidades reais são consideravelmente mais elevadas. O objetivo da discussão não é sugerir que uma recessão tenha começado, ou que uma recessão próxima possa ser esperada com confiança. O que é claro, no entanto, é que quando a ação do mercado de ações se deteriora e os dados econômicos amplos estão enfraquecendo mesmo moderadamente, os riscos de uma recessão realmente saltam consideravelmente. A probabilidade condicional de uma recessão antes do mercado cair abaixo de sua média móvel de 12 meses era apenas 5-10 por cento. Ele agora saltou para entre 60 e 75 por cento. Isto é aproximadamente 6 ou 7 vezes as probabilidades que os economistas estão permitindo uma recessão. Esse risco ainda não pode ser fixado no preço do mercado de ações. CHOC iPath Pure Beta Cacau ETN Inscreva-se para Pro para desbloquear dados Assine Realtime Rating Summary A tabela adjacente dá aos investidores uma classificação individual em tempo real para CHOC em várias métricas diferentes, incluindo liquidez, , Desempenho, volatilidade, dividendos, concentração de participações, além de uma notação global. O campo A Metric Rated ETF, disponível para os membros do ETFdb Pro, mostra o ETF nos Commodities Agrícolas com o maior Rating Metric Realtime para cada campo individual. Para exibir todos esses dados, inscreva-se para uma versão gratuita de 14 dias para o ETFdb Pro. 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