Moving average pure data

Pengantar ARIMA: model nonseasonal Persamaan peramalan ARIMA (p, d, q): Model ARIMA adalah, secara teori, kelas model paling umum untuk meramalkan deret waktu yang dapat dibuat menjadi 8220stationary8221 dengan membedakan (jika perlu), mungkin Dalam hubungannya dengan transformasi nonlinier seperti logging atau deflating (jika perlu). Variabel acak yang merupakan deret waktu bersifat stasioner jika sifat statistiknya konstan sepanjang waktu. Seri stasioner tidak memiliki tren, variasinya berkisar rata-rata memiliki amplitudo konstan, dan bergoyang secara konsisten. Yaitu pola waktu acak jangka pendeknya selalu terlihat sama dalam arti statistik. Kondisi terakhir ini berarti autokorelasinya (korelasi dengan penyimpangannya sendiri dari mean) tetap konstan dari waktu ke waktu, atau ekuivalen, bahwa spektrum kekuatannya tetap konstan seiring berjalannya waktu. Variabel acak dari bentuk ini dapat dilihat (seperti biasa) sebagai kombinasi antara sinyal dan noise, dan sinyal (jika ada) dapat menjadi pola pengembalian cepat atau lambat, atau osilasi sinusoidal, atau alternasi cepat pada tanda , Dan itu juga bisa memiliki komponen musiman. Model ARIMA dapat dilihat sebagai model 8220filter8221 yang mencoba memisahkan sinyal dari noise, dan sinyal tersebut kemudian diekstrapolasikan ke masa depan untuk mendapatkan perkiraan. Persamaan peramalan ARIMA untuk rangkaian waktu stasioner adalah persamaan linier (yaitu regresi-tipe) dimana prediktor terdiri dari kelambatan variabel dependen dan atau lag dari kesalahan perkiraan. Yaitu: Prediksi nilai Y adalah konstanta dan atau jumlah tertimbang dari satu atau lebih nilai Y dan satu angka tertimbang dari satu atau lebih nilai kesalahan terkini. Jika prediktor hanya terdiri dari nilai Y yang tertinggal, itu adalah model autoregresif murni (8220 self-regressed8221), yang hanyalah kasus khusus dari model regresi dan yang dapat dilengkapi dengan perangkat lunak regresi standar. Sebagai contoh, model autoregresif orde pertama (8220AR (1) 8221) untuk Y adalah model regresi sederhana dimana variabel independennya hanya Y yang tertinggal satu periode (LAG (Y, 1) dalam Statgrafik atau YLAG1 dalam RegresIt). Jika beberapa prediktor tertinggal dari kesalahan, model ARIMA TIDAK merupakan model regresi linier, karena tidak ada cara untuk menentukan error8221 8220last periodier178 sebagai variabel independen: kesalahan harus dihitung berdasarkan periode-ke-periode Saat model dipasang pada data. Dari sudut pandang teknis, masalah dengan menggunakan kesalahan tertinggal sebagai prediktor adalah bahwa prediksi model8217 bukanlah fungsi linear dari koefisien. Meskipun mereka adalah fungsi linier dari data masa lalu. Jadi, koefisien pada model ARIMA yang mencakup kesalahan tertinggal harus diestimasi dengan metode optimasi nonlinier (8220 climb-climbing8221) daripada hanya dengan memecahkan sistem persamaan. Akronim ARIMA adalah singkatan Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags dari rangkaian stasioner dalam persamaan peramalan disebut istilah quotautoregressivequot, kelambatan kesalahan perkiraan disebut istilah kuotasi rata-rata quotmoving average, dan deret waktu yang perlu dibedakan untuk dijadikan stasioner disebut versi seri integimental dari seri stasioner. Model random-walk dan random-trend, model autoregresif, dan model pemulusan eksponensial adalah kasus khusus model ARIMA. Model ARIMA nonseasonal diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (p, d, q) quot, di mana: p adalah jumlah istilah autoregresif, d adalah jumlah perbedaan nonseasonal yang diperlukan untuk stasioneritas, dan q adalah jumlah kesalahan perkiraan yang tertinggal dalam Persamaan prediksi Persamaan peramalan dibangun sebagai berikut. Pertama, izinkan y menunjukkan perbedaan D dari Y. yang berarti: Perhatikan bahwa perbedaan kedua Y (kasus d2) bukanlah selisih 2 periode yang lalu. Sebaliknya, ini adalah perbedaan pertama-perbedaan-dari-pertama. Yang merupakan analog diskrit turunan kedua, yaitu akselerasi lokal dari seri daripada tren lokalnya. Dalam hal y. Persamaan peramalan umum adalah: Disini parameter rata-rata bergerak (9528217s) didefinisikan sehingga tanda-tanda mereka negatif dalam persamaan, mengikuti konvensi yang diperkenalkan oleh Box dan Jenkins. Beberapa penulis dan perangkat lunak (termasuk bahasa pemrograman R) mendefinisikannya sehingga mereka memiliki tanda plus. Bila nomor aktual dicolokkan ke dalam persamaan, tidak ada ambiguitas, tapi penting untuk mengetahui konvensi mana yang digunakan perangkat lunak Anda saat Anda membaca hasilnya. Seringkali parameter dilambangkan dengan AR (1), AR (2), 8230, dan MA (1), MA (2), 8230 dll. Untuk mengidentifikasi model ARIMA yang sesuai untuk Y. Anda memulai dengan menentukan urutan differencing (D) perlu membuat stasioner seri dan menghilangkan fitur musiman musiman, mungkin bersamaan dengan transformasi yang menstabilkan varians seperti penebangan atau pengapuran. Jika Anda berhenti pada titik ini dan meramalkan bahwa rangkaian yang berbeda adalah konstan, Anda hanya memiliki model acak berjalan atau acak acak. Namun, rangkaian stationarized masih memiliki kesalahan autokorelasi, menunjukkan bahwa beberapa jumlah istilah AR (p 8805 1) dan beberapa istilah MA (q 8805 1) juga diperlukan dalam persamaan peramalan. Proses penentuan nilai p, d, dan q yang terbaik untuk rangkaian waktu tertentu akan dibahas di bagian catatan selanjutnya (yang tautannya berada di bagian atas halaman ini), namun pratinjau beberapa jenis Model ARIMA nonseasonal yang biasa dijumpai diberikan di bawah ini. ARIMA (1,0,0) model autoregresif orde pertama: jika seri stasioner dan autokorelasi, mungkin dapat diprediksi sebagai kelipatan dari nilai sebelumnya, ditambah konstanta. Persamaan peramalan dalam kasus ini adalah 8230 yang Y regresi pada dirinya sendiri tertinggal oleh satu periode. Ini adalah model konstanta 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jika mean Y adalah nol, maka istilah konstan tidak akan disertakan. Jika koefisien kemiringan 981 1 positif dan kurang dari 1 besarnya (harus kurang dari 1 dalam besaran jika Y adalah stasioner), model tersebut menggambarkan perilaku rata-rata pada nilai periodisasi berikutnya yang diperkirakan akan menjadi 981 1 kali sebagai Jauh dari mean sebagai nilai periode ini. Jika 981 1 negatif, ia memprediksi perilaku rata-rata dengan alternasi tanda, yaitu juga memprediksi bahwa Y akan berada di bawah rata-rata periode berikutnya jika berada di atas rata-rata periode ini. Dalam model autoregresif orde kedua (ARIMA (2,0,0)), akan ada istilah Y t-2 di sebelah kanan juga, dan seterusnya. Bergantung pada tanda dan besaran koefisien, model ARIMA (2,0,0) bisa menggambarkan sistem yang pembalikan rata-rata terjadi dengan mode sinusoidal oscillating, seperti gerak massa pada pegas yang mengalami guncangan acak. . ARIMA (0,1,0) berjalan acak: Jika seri Y tidak stasioner, model yang paling sederhana untuk model ini adalah model jalan acak, yang dapat dianggap sebagai kasus pembatas model AR (1) dimana autoregresif Koefisien sama dengan 1, yaitu deret dengan reversi mean yang jauh lebih lambat. Persamaan prediksi untuk model ini dapat ditulis sebagai: di mana istilah konstan adalah perubahan periode-ke-periode rata-rata (yaitu drift jangka panjang) di Y. Model ini dapat dipasang sebagai model regresi yang tidak mencegat dimana Perbedaan pertama Y adalah variabel dependen. Karena hanya mencakup perbedaan nonseasonal dan istilah konstan, model ini diklasifikasikan sebagai model quotARIMA (0,1,0) dengan konstan. Model random-walk-without - drift akan menjadi ARIMA (0,1, 0) model tanpa ARIMA konstan (1,1,0) model autoregresif orde satu yang terdesentralisasi: Jika kesalahan model jalan acak diobot dengan autokorelasi, mungkin masalahnya dapat diperbaiki dengan menambahkan satu lag variabel dependen ke persamaan prediksi - - yaitu Dengan mengundurkan diri dari perbedaan pertama Y pada dirinya sendiri yang tertinggal satu periode. Ini akan menghasilkan persamaan prediksi berikut: yang dapat diatur ulang menjadi Ini adalah model autoregresif orde pertama dengan satu urutan perbedaan nonseasonal dan istilah konstan - yaitu. Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) tanpa perataan eksponensial sederhana: Strategi lain untuk memperbaiki kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak disarankan oleh model pemulusan eksponensial sederhana. Ingatlah bahwa untuk beberapa seri waktu nonstasioner (misalnya yang menunjukkan fluktuasi yang bising di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan), model jalan acak tidak berjalan sebaik rata-rata pergerakan nilai masa lalu. Dengan kata lain, daripada mengambil pengamatan terbaru sebagai perkiraan pengamatan berikutnya, lebih baik menggunakan rata-rata beberapa pengamatan terakhir untuk menyaring kebisingan dan memperkirakan secara lebih akurat mean lokal. Model pemulusan eksponensial sederhana menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata tertimbang eksponensial untuk mencapai efek ini. Persamaan prediksi untuk model smoothing eksponensial sederhana dapat ditulis dalam sejumlah bentuk ekuivalen matematis. Salah satunya adalah bentuk koreksi yang disebut 8220error correction8221, dimana ramalan sebelumnya disesuaikan dengan kesalahan yang dibuatnya: Karena e t-1 Y t-1 - 374 t-1 menurut definisinya, ini dapat ditulis ulang sebagai : Yang merupakan persamaan peramalan ARIMA (0,1,1) - tanpa perkiraan konstan dengan 952 1 1 - 945. Ini berarti bahwa Anda dapat menyesuaikan smoothing eksponensial sederhana dengan menentukannya sebagai model ARIMA (0,1,1) tanpa Konstan, dan perkiraan koefisien MA (1) sesuai dengan 1-minus-alpha dalam formula SES. Ingatlah bahwa dalam model SES, rata-rata usia data dalam prakiraan 1 periode adalah 1 945. yang berarti bahwa mereka cenderung tertinggal dari tren atau titik balik sekitar 1 945 periode. Dengan demikian, rata-rata usia data dalam prakiraan 1-periode-depan model ARIMA (0,1,1) - tanpa konstan adalah 1 (1 - 952 1). Jadi, misalnya, jika 952 1 0,8, usia rata-rata adalah 5. Karena 952 1 mendekati 1, model ARIMA (0,1,1) - tanpa model konstan menjadi rata-rata bergerak jangka-panjang, dan sebagai 952 1 Pendekatan 0 menjadi model random-walk-without-drift. Apa cara terbaik untuk memperbaiki autokorelasi: menambahkan istilah AR atau menambahkan istilah MA Dalam dua model sebelumnya yang dibahas di atas, masalah kesalahan autokorelasi dalam model jalan acak diperbaiki dengan dua cara yang berbeda: dengan menambahkan nilai lag dari seri yang berbeda Ke persamaan atau menambahkan nilai tertinggal dari kesalahan perkiraan. Pendekatan mana yang terbaik Aturan praktis untuk situasi ini, yang akan dibahas lebih rinci nanti, adalah bahwa autokorelasi positif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan istilah AR ke model dan autokorelasi negatif biasanya paling baik ditangani dengan menambahkan MA istilah. Dalam deret waktu bisnis dan ekonomi, autokorelasi negatif sering muncul sebagai artefak differencing. (Secara umum, differencing mengurangi autokorelasi positif dan bahkan dapat menyebabkan perubahan dari autokorelasi positif ke negatif.) Jadi, model ARIMA (0,1,1), di mana perbedaannya disertai dengan istilah MA, lebih sering digunakan daripada Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) dengan perataan eksponensial sederhana konstan dengan pertumbuhan: Dengan menerapkan model SES sebagai model ARIMA, Anda benar-benar mendapatkan fleksibilitas. Pertama, perkiraan koefisien MA (1) dibiarkan negatif. Ini sesuai dengan faktor pemulusan yang lebih besar dari 1 dalam model SES, yang biasanya tidak diizinkan oleh prosedur pemasangan model SES. Kedua, Anda memiliki pilihan untuk memasukkan istilah konstan dalam model ARIMA jika Anda mau, untuk memperkirakan tren nol rata-rata. Model ARIMA (0,1,1) dengan konstanta memiliki persamaan prediksi: Prakiraan satu periode dari model ini secara kualitatif serupa dengan model SES, kecuali bahwa lintasan perkiraan jangka panjang biasanya adalah Garis miring (kemiringannya sama dengan mu) bukan garis horizontal. ARIMA (0,2,1) atau (0,2,2) tanpa pemulusan eksponensial linier konstan: Model pemulusan eksponensial linier adalah model ARIMA yang menggunakan dua perbedaan nonseason dalam hubungannya dengan persyaratan MA. Perbedaan kedua dari seri Y bukan hanya perbedaan antara Y dan dirinya tertinggal dua periode, namun ini adalah perbedaan pertama dari perbedaan pertama - i. Perubahan perubahan Y pada periode t. Jadi, perbedaan kedua Y pada periode t sama dengan (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Perbedaan kedua dari fungsi diskrit sama dengan turunan kedua dari fungsi kontinyu: ia mengukur kuotasi kuadrat atau quotcurvaturequot dalam fungsi pada suatu titik waktu tertentu. Model ARIMA (0,2,2) tanpa konstan memprediksi bahwa perbedaan kedua dari rangkaian sama dengan fungsi linier dari dua kesalahan perkiraan terakhir: yang dapat disusun ulang sebagai: di mana 952 1 dan 952 2 adalah MA (1) dan MA (2) koefisien. Ini adalah model pemulusan eksponensial linear umum. Dasarnya sama dengan model Holt8217s, dan model Brown8217s adalah kasus khusus. Ini menggunakan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial untuk memperkirakan tingkat lokal dan tren lokal dalam rangkaian. Perkiraan jangka panjang dari model ini menyatu dengan garis lurus yang kemiringannya bergantung pada tren rata-rata yang diamati menjelang akhir rangkaian. ARIMA (1,1,2) tanpa perataan eksponensial eksponensial yang terfragmentasi. Model ini diilustrasikan pada slide yang menyertainya pada model ARIMA. Ini mengekstrapolasikan tren lokal di akhir seri namun meratakannya pada cakrawala perkiraan yang lebih panjang untuk memperkenalkan catatan konservatisme, sebuah praktik yang memiliki dukungan empiris. Lihat artikel di quotWhy the Damped Trend karyaquot oleh Gardner dan McKenzie dan artikel quotGolden Rulequot oleh Armstrong dkk. Untuk rinciannya. Umumnya disarankan untuk tetap berpegang pada model di mana setidaknya satu dari p dan q tidak lebih besar dari 1, yaitu jangan mencoba menyesuaikan model seperti ARIMA (2,1,2), karena hal ini cenderung menyebabkan overfitting. Dan isu-isu kuotom-faktorquot yang dibahas secara lebih rinci dalam catatan tentang struktur matematis model ARIMA. Implementasi Spreadsheet: Model ARIMA seperti yang dijelaskan di atas mudah diterapkan pada spreadsheet. Persamaan prediksi adalah persamaan linier yang mengacu pada nilai-nilai masa lalu dari rangkaian waktu asli dan nilai kesalahan masa lalu. Dengan demikian, Anda dapat membuat spreadsheet peramalan ARIMA dengan menyimpan data di kolom A, rumus peramalan pada kolom B, dan kesalahan (data minus prakiraan) di kolom C. Rumus peramalan pada sel biasa di kolom B hanya akan menjadi Sebuah ekspresi linier yang mengacu pada nilai-nilai pada baris-kolom sebelumnya dari kolom A dan C, dikalikan dengan koefisien AR atau MA yang sesuai yang tersimpan dalam sel di tempat lain pada spreadsheet. Ketika Tren Pasar Terobosan, Bahkan Data Perbatasan Resesi Resesi resesi sangat bergantung pada informasi dari saham Harga William Hester, CFA Oktober 2015 Semua hak dilindungi undang-undang dan diberlakukan secara aktif. Kebijakan Reprint Pada kolom Newsweek pada bulan September 1966, ekonom Paul Samuelson menyindir bahwa pasar saham telah memperkirakan sembilan dari lima resesi terakhir. Meskipun awalnya disampaikan sebagai lelucon, dalam hampir lima dekade sejak pernyataan itu ternyata merupakan deskripsi akurat tentang pergerakan saham dan ekonomi. Sejak tahun 1950, pasar telah jatuh dengan jelas di bawah rata-rata pergerakan 12 bulannya 22 kali sementara ekonomi telah mengalami 10 resesi, memegang cukup dekat dengan rasio Samuelsonrsquos yang awalnya disarankan. Sementara kutipan Samuelsonrsquos sering digunakan dengan cara meremehkan untuk menunjukkan bahwa koreksi pasar saham tidak berperan dalam peramalan ekonomi, kadang kala diabaikan selama 65 tahun terakhir, penurunan saham telah terjadi sebelum atau di awal setiap resesi, Tanpa kehilangan kontraksi tunggal. Penurunan pasar saham jelas berperan dalam mengantisipasi resesi, bahkan jika mereka tidak selalu selalu memberi isyarat resesi sendiri. Meskipun mungkin lebih baik untuk keluar dari pasar atau melakukan lindung nilai terhadap eksposur ekuitas sebelum terjadi penurunan, ini adalah informasi berharga ndash bahkan setelah penurunan dilakukan ndash yang dapat digunakan untuk mengukur risiko pasar saham lebih lanjut. Dan ternyata penurunan di pasar saham, bila dikombinasikan dengan seperangkat indikator ekonomi terdepan yang mampu, lebih baik mengklasifikasikan risiko ekonomi dan pasar saham daripada hanya mengandalkan indikator ekonomi saja. Koreksi pasar saham datang dalam dua bentuk, meski keduanya sering saling tumpang tindih. Salah satunya adalah kontraksi murni dalam kelipatan penilaian, di mana harga merosot namun fundamental seperti pendapatan dan pendapatan sebagian besar tetap tidak berubah. Hal ini biasanya terjadi ketika ada perubahan mendadak dalam sikap investor terhadap risiko. Koreksi tahun 1962 dan jatuhnya tahun 1987 adalah contoh dari jenis koreksi ini. Perekonomian terus berkembang selama bertahun-tahun setelah setiap koreksi pasar. Tipe kedua digabungkan dengan fundamental yang memburuk secara luas, di mana ekonomi melambat, pendapatan tertekan, dan saham turun. Tentu saja, karena prospek meredup untuk pendapatan, investor sering menurunkan kelipatan nilai yang dibayarkan untuk pendapatan mereka juga. Itulah sebabnya mengapa koreksi pasar saham di dalam dan sekitar resesi cenderung menjadi yang terdalam. Jadi, sekali aksi pasar pecah dari tren kenaikan jangka panjang, melihat ukuran aktivitas ekonomi menjadi hal yang jauh lebih penting. Untuk menunjukkan hal ini, ada dua pasang grafik pendamping di bawah ini. Grafik pertama menunjukkan periode dimana indikator ekonomi tertentu berada pada atau di bawah level saat ini. Grafik kedua membatasi shading ke periode di mana data ekonomi berada pada atau di bawah level saat ini dan pasar saham telah menembus rata-rata pergerakan 12 bulan. Yang juga diplot pada masing-masing bagan adalah SampP 500 pada skala log dan resesi AS, keduanya sejak 1950. Grafik pertama menggunakan data ketenagakerjaan terbaru, yang dirilis pada hari Jumat. Meskipun perubahan total jumlah gaji nonfarm masuk lebih lemah dari yang diperkirakan pada 142.000 pekerjaan bersih yang ditambahkan, laporan ini masih lebih kuat, berdasarkan spektrum pengumuman ekonomi, dibandingkan data manufaktur dan produksi terbaru lainnya. Dengan 142.000 pekerjaan ditambahkan ke ekonomi, angka ini saja akan memberi kesan bahwa risiko resesi terlalu tinggi. Shading biru pada grafik di bawah menunjukkan kejadian ketika perubahan gaji bulanan kurang dari 142.000. Itu telah terjadi sekitar separuh waktu, dan sebagai satu indikator kelemahan ekonomi yang akan datang, hal itu tidak terlalu berguna. Saat ini, SampP 500 turun sekitar 8 persen dari level tertinggi bulan Mei, dan telah turun di bawah rata-rata pergerakan 12 bulan. Ketika kita menggabungkan kedua karakteristik ini, ndash ekonomi menambahkan 142.000 pekerjaan atau lebih sedikit dan SampP 500 di bawah rata-rata pergerakan 12 bulannya menunjukkan jumlah kejadian turun sekitar setengah, dan contoh-contoh yang tersisa cenderung berkelompok seputar resesi. Ada periode di mana karakteristik ini ditemukan di luar resesi ndash seperti pada tahun 1987 dan sebelumnya dalam ekspansi baru-baru ini. Tapi sebagian besar kasus ini cenderung terjadi di dalam atau di sekitar resesi. Letrsquos melihat serangkaian ekonomi yang sedikit lebih lemah daripada data penggajian, namun belum menunjukkan kontraksi secara langsung. PMI, yang dirilis pada hari Kamis, masuk pada 50,2, tepat di atas tingkat 50 yang membagi aktivitas yang dilaporkan di sektor manufaktur antara ekspansi dan kontraksi. Berdasarkan kelemahan survei regional bulan September yang lain, jumlah ini bisa dengan mudah datang dalam satu atau dua di bawah 50. Jadi sejumlah layak untuk ditonton. Pada grafik di bawah, bayangan biru menyoroti periode di mana PMI sama dengan atau di bawah 50,2. Seperti yang bisa Anda lihat lagi, tidak cukup banyak nilai yang diperoleh dengan merespons PMI sebesar 50,2, dalam dan dari dirinya sendiri. Ada terlalu banyak periode dimana resesi tidak diikuti. Tapi ketika Anda menganggap bahwa pasar diperdagangkan di bawah rata-rata pergerakan 12 bulannya, PMI pada tingkat saat ini yang berada di bawah 50,2 atau lebih rendah mengalami tumpang tindih secara konsisten. Persentase Tumpang Tindih Tumpang Tindih Kedua contoh ini menunjukkan kekuatan melihat risiko pasar saham dan peluang melalui prisma probabilitas bersyarat. Gagasan probabilitas ldquoconditional adalah bahwa probabilitas yang kita perkirakan untuk beberapa kejadian (seperti resesi) hanya memberikan informasi ldquoA, rdquo seringkali berbeda dari probabilitas kejadian yang sama yang diberikan informasi ldquoA dan B. rdquo Bagan kedua untuk setiap rangkaian data Diatas adalah contoh dasar probabilitas bersyarat. Wersquoll menggunakan ide ini sekarang untuk membandingkan risiko resesi dengan data ekonomi yang berbeda dengan dua skenario: saat SampP 500 berada di atas rata-rata pergerakan 12 bulannya, dan saat terjadi di bawah ini. Dalam setiap kasus, wersquoll membandingkan persentase waktu setiap klasifikasi yang tumpang tindih dengan resesi. Untuk mempermudah pembahasan Irsquoll hanya menyebut ini sebagai Persentase Tumpang Tindih Persentase. Misalnya, Saat Nonfarm Payroll berada pada tingkat saat ini atau kurang dan SampP 500 telah berada di atas rata-rata pergerakan 12 bulan, ekonomi telah berada dalam resesi 12 persen dari waktu. Tapi saat SampP 500 berada di bawah rata-rata pergerakan 12 bulan, data gaji yang sama telah disertai resesi 60 persen dari waktu. Ketika PMI berada pada level saat ini atau kurang dan SampP 500 telah berada di atas rata-rata pergerakan 12 bulan, ekonomi telah berada dalam resesi 20 persen dari waktu. Ketika tren marketrsquos telah rusak, data PMI yang sama telah disertai oleh resesi 75 persen dari waktu. Letrsquos memberikan metode ini untuk menganalisis lebih banyak data untuk melihat apakah beragam indeks utama juga menunjukkan adanya lonjakan risiko resesi menyusul penurunan pasar saham baru-baru ini. Kita mulai dengan 180 indikator ekonomi. Mereka termasuk indeks terkemuka yang terkenal, seperti Indeks Indikator Utama Board of Board, tetapi juga data output dan produksi, indeks inflasi dan harga, data konsumen dan perumahan, dan lebih dari 50 survei PMI regional. Kami menjalankan beberapa perhitungan korelasi pada setiap indeks versus kolom yang satu dan nol, yang mengindikasikan apakah ekonomi berada dalam resesi atau tidak. Perhitungan pertama adalah perhitungan bertepatan, di mana setiap kumpulan data dibandingkan dengan bulan yang sama untuk indikator resesi. Kemudian kami berjalan seri data resesi ke depan satu bulan, lalu dua, mengulangi proses ini sampai indikator resesi bergerak maju 6 bulan. Kemudian kita hanya mengambil rata-rata korelasi, untuk satu perkiraan kemampuan indikatorrsquos untuk mengantisipasi resesi. Beberapa kata pada metode analisis ini: Jika tujuannya adalah untuk menghasilkan indikator resesi. Ada cara yang lebih baik untuk melakukannya, termasuk menstandardisasi data dan mengambil tingkat pertumbuhan dari rangkaian yang tidak terombang-ambing dalam kisaran stabil. Tapi pertanyaan penelitian yang sering dijawab jauh lebih terfokus dan langsung: Apakah mengetahui bahwa pasar telah mematahkan tren kenaikan yang berkelanjutan akan mempengaruhi kemungkinan resesi, dan seberapa besar peluang tersebut meningkat. Poin kedua adalah bahwa data yang sebagian besar tidak direvisi selalu dilakukan. Lebih baik dari data yang melewati beberapa revisi. Hal ini tidak berlaku hanya untuk data pemerintah seperti daftar gaji. Indeks Pemimpin Boardrsquos Leading telah beberapa kali bekerja kembali. Ini telah menjadi lebih baik, karena keseluruhan Indeks dan komponennya telah melakukan pekerjaan yang baik dalam meramalkan resesi (dan indikator keuangan seperti pasar saham termasuk di dalamnya, yang membantu). Tetapi jika tujuannya adalah untuk menghasilkan indikator resesi, seperangkat indikator yang lebih luas termasuk data di luar kumpulan data yang direvisi juga akan disarankan. Seperti berdiri, beberapa bagian kegunaan LEIrsquos tampaknya terkait dengan revisi dalam perumusan indeks, menghasilkan data yang tidak akan tersedia secara real-time. Tabel di bawah ini menunjukkan hasil analisis ini. Indikator tersebut diberi peringkat oleh kemampuan masing-masing untuk memprediksi resesi. Daftar ini terbatas pada 25 indikator ekonomi teratas. Kolom pertama menunjukkan jumlah tahun data yang tersedia untuk setiap rangkaian. Kolom kedua menunjukkan akurasi peramalan resesi rata-rata dari rangkaian data. Kolom ketiga menunjukkan nilai rata-rata setiap seri pada awal resesi. Nilai terbaru untuk setiap indikator tercantum di kolom terakhir. Di antara seri yang tidak terlalu direvisi, Indeks Manajer Pembelian ISM termasuk yang paling dapat diandalkan, oleh karena itu, ini adalah salah satu indikator yang semakin berkurang dalam peringatan peringatan kami tentang Resesi Peringatan. Chicago Fed National Activity Index (CFNAI) dan Philadelphia Fed Index, meski lebih tunduk pada revisi, juga patut untuk ditonton dengan cermat. Dua kolom terakhir menawarkan wawasan mengapa pandangan para ekonom saat ini (dan pandangan yang mungkin tertanam dalam harga saham) adalah bahwa resesi sangat tidak mungkin terjadi. Sangat sedikit indikator ekonomi utama yang muncul di bawah tingkat yang biasanya Anda lihat pada awal resesi. Indeks CFNAI, ukuran pertumbuhan dan aktivitas ekonomi yang sangat luas yang dilacak oleh Chicago Federal Reserve, lebih rendah dari pada tipikal pada awal resesi. Beberapa lainnya juga. Tapi sebagian besar indikator ekonomi ndash dilihat secara terpisah - tidak berkedip sinyal peringatan. Kemungkinan perubahan resesi terukur, bagaimanapun, jika kita juga memasukkan fakta bahwa SampP 500 telah memecahkan rata-rata 12 bulannya. Bagan di bawah menempatkan ini ke dalam perspektif. Titik-titik data menunjukkan Persentase Tumpang Tindih resesi dalam dua kondisi yang berbeda. Sumbu horizontal menunjukkan probabilitas resesi mengingat tingkat saat ini dari setiap indikator dan dengan asumsi SampP 500 berada di atas rata-rata pergerakan 12 bulannya. Sumbu vertikal menunjukkan probabilitas resesi yang akan datang mengingat tingkat saat ini dari setiap indikator dan dengan asumsi SampP 500 berada di bawah rata-rata pergerakan 12 bulannya. Bagan tersebut menceritakan tentang data yang masuk dengan baik. Pasar perumahan merupakan titik terang kecil dalam ekonomi, dan Anda dapat melihat bahwa NAHB Market Index adalah indikator yang menunjukkan risiko resesi terendah. Sebaliknya, indeks manajer pembelian yang lebih andal dan survei regional ndash seperti survei PMI ISMrsquos dan keseluruhan Philadelphia Fed Index ndash menunjukkan risiko resesi yang lebih tinggi. Kecuali beberapa outlier, karakteristik yang paling mengesankan dari grafik scatter adalah rumpun pembacaan besar dengan Persentase Tumpang Tindih Resesi (pada skala vertikal) antara 50 dan 70. Secara bersamaan, saat deret data terdepan yang paling dapat diandalkan berada di Atau di bawah tingkat saat ini, dan SampP 500 berada di bawah rata-rata pergerakan 12 bulan, ekonomi telah berada dalam resesi 60 persen dari waktu. Posisi kelompok besar indikator pada sumbu horizontal ini juga menarik. Sebagian besar Persentase Tumpang Tindih Perorangan duduk antara 8-12 persen. Ini sejalan dengan Survei Federal Federal Reservequote terbaru Survei Peramal Profesional. Ekonom memperkirakan hanya 10 persen kemungkinan kontraksi ekonomi di kuartal keempat. Konsensus ini sering disebut Indeks Anxious. Sementara survei terbaru terjadi sebelum pertengahan Agustus, ekspektasi tentang kontraksi telah menurun, dan karena konsensus cenderung bergerak perlahan, kemungkinan besar akan meningkat pada saat survei baru diluncurkan bulan depan. Ekspektasi resesi ini akan sejalan dengan kemungkinan historis hanya jika SampP 500 masih diperdagangkan di atas rata-rata pergerakan 12 bulan. Kemerosotan baru-baru ini dalam perilaku pasar saham menunjukkan bahwa kemungkinan sebenarnya jauh lebih tinggi. Tujuan dari diskusi ini bukan untuk menunjukkan bahwa resesi telah dimulai, atau bahwa resesi yang akan datang dapat diharapkan dengan percaya diri. Yang jelas, bagaimanapun, adalah bahwa ketika aksi pasar saham memburuk dan data ekonomi yang luas melemah bahkan moderat, risiko resesi benar-benar melonjak. Probabilitas bersyarat dari resesi sebelum pasar turun di bawah rata-rata pergerakan 12 bulan hanya 5-10 persen. Sekarang telah melonjak menjadi antara 60 dan 75 persen. Ini kira-kira 6 atau 7 kali kemungkinan ekonom membiarkan resesi. Risiko itu mungkin belum bisa dipasarkan ke pasar saham. CHOC iPath Pure Beta Cocoa ETN Mendaftar untuk Pro untuk Unlock Data Sign Up Realtime Rating Summary Tabel yang berdekatan memberi investor Realtime Rating individual untuk CHOC pada beberapa metrik yang berbeda, termasuk likuiditas, biaya , Kinerja, volatilitas, dividen, konsentrasi kepemilikan disamping peringkat keseluruhan. Bidang ETF Nilai A Metrik, tersedia untuk anggota ETFdb Pro, menunjukkan ETF di Komoditas Pertanian dengan Peringkat Realtime Metrik tertinggi untuk setiap bidang individu. Untuk melihat semua data ini, masuklah ke uji coba 14 hari gratis untuk ETFdb Pro. Untuk melihat informasi bagaimana ETFdb Realtime Ratings bekerja, klik di sini. CHOC Keseluruhan Realtime Rating: Nilai keseluruhan ETF: Tehnik 20 Hari MA: 30,59 60 Hari MA: 32.72 MACD 15 Periode: 0,22 MACD 100 Periode: -4.63 Williams Range 10 Hari: 24.89 Williams Range 20 Hari: 54.69 RSI 10 Hari: 47 RSI 20 Hari: 44 RSI 30 Hari: 43 Oscillator Akhir: 65 Bollinger Brands Lower Bollinger (10 Hari): 28.83 Bollinger Atas (10 Hari): 31.09 Turunkan Bollinger (20 Hari): 28.84 Bollinger Atas (20 Hari): 32.42 Turunkan Bollinger 30 Hari): 28.70 Bollinger Atas (30 Hari): 34.13 Support Resistance Support Level 1: 30.18 Support Level 2: 29.90 Resistance Level 1: 30.62 Resistance Level 2: 30.78 Stochastic Stochastic Oscillator D (1 Hari): 81,20 Osilator Stochastic D (5 Hari): 64.65 Stochastic Oscillator K (1 Hari): 70.82 Oscillator Stochastic K (5 Hari): 55.95