Skip to main content
Дорожка Linear regression
3 / 43
Библиотека

1990выпуск C051-11

Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности

Построенная номинальная цена — это прибыль за четыре квартала, делённая на подобранную эффективную доходность. Тождество выводится на квартальном цикле прибыли, вычисляется ежемесячно и проверяется сравнением подразумеваемой прибыли с позднее реализованной прибылью.

  • Номинальная цена — это построенный ориентир: прибыль за четыре квартала, делённая на подобранную эффективную доходность, а не наблюдаемая рыночная котировка.
  • Эффективная доходность — это ставка трёхмесячных векселей, возведённая в линейную комбинацию, подобранную линейным методом наименьших квадратов по константе, спреду «вексель минус инфляция» и спреду «вексель минус облигация».
  • Тождество выводится на квартальном цикле прибыли, а затем вычисляется ежемесячно, чтобы построенную траекторию можно было сравнить с индексом того же момента.
  • Построение оценивается сравнением подразумеваемой прибыли на четыре квартала вперёд с позднее реализованной прибылью, а не торговым правилом.
Записи этого разбора1 запись

Ориентир цены, а не рыночная котировка

Построенная номинальная цена определяется как прибыль за четыре квартала, делённая на подобранную эффективную доходность. Эта номинальная цена — ориентирный уровень индекса, подразумеваемый этими двумя входами, а не наблюдаемая рыночная котировка.

Тождество выводится на квартальном цикле прибыли, а затем вычисляется ежемесячно. Более частый интервал выборки позволяет сравнить построенную траекторию с индексом того же момента.

Подбор эффективной доходности

Эффективная доходность — это собранный регрессией процентный фактор, используемый как делитель в тождестве номинальной цены. Она формируется из ставки трёхмесячных векселей, возведённой в линейную комбинацию константы, спреда «вексель минус инфляция» и спреда «вексель минус облигация».

Линейный метод наименьших квадратов дал три коэффициента: 0.91022 при константе, 0.03083 при спреде «вексель минус инфляция» и 0.04983 при спреде «вексель минус облигация».

Показатель степени доходности на ранней выборке

До 1968 подобранная доходность расходится с обычными ставками векселей и облигаций, поэтому в построении применяется показатель степени доходности. После этой ранней выборки дополнительная степень позднее колеблется около 1.

Подразумеваемая прибыль как проверка построения

Решение того же тождества относительно прибыли даёт подразумеваемую прибыль: итог на четыре квартала вперёд, который можно сравнить с позднее реализованной прибылью. Один эпизод конца 1980-х показал подразумеваемую величину 34 против позднее реализованной прибыли 23.75.

Редакция: эта перестановка — проверка построения вне выборки, а не сигнал на вход в рынок или выход из него.

Экспоненциальный тренд прибыли

Средняя прибыль на четыре квартала вперёд представлена экспоненциальным трендом наименьших квадратов 1.61485, умноженным на 1.06974 в степени временного индекса. Временной индекс — календарная координата, равная году плюс квартал, делённый на четыре, минус 51.

Уровни, изменения и проверка согласованности

В рассмотренной истории уровень цены слабо коррелирует с уровнем прибыли, тогда как годовое изменение цены ближе совпадает с годовым изменением прибыли четыре квартала после наблюдения цены.

Годовые темпы роста прибыли промышленного среднего большой капитализации и широкого рыночного индекса сравниваются как проверка согласованности: рассматривался ли один ряд как представительный для другого.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
3 из 43 в дорожке «Linear regression»
19901-6 с.Дальше про «Linear regression»Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозыФиксация конечных точек заставляет первый и последний выходы быть равными первому и последнему наблюдениям, поэтому траектория не имеет продемонстрированной валидности за пределами последнего заданного принта.
Все разборы дорожки · 43 разбора
  1. 1990Построение базовых линий доллара по ставкам, инфляции и остаткам
  2. 1990Построение номинального значения индекса по форвардным прибылям и подогнанной доходности
  3. 1990Построение номинальной цены индекса из прибыли и подобранной доходности
  4. 1990Ценовые траектории с фиксацией конечных точек — это не прогнозы
  5. 1990Построение полиномиальных сглаживателей методом наименьших квадратов
  6. 1991Темпы роста по конечным точкам против согласованности линейной регрессии
  7. 1991Вневыборочные проверки линейных аппроксимаций роста
  8. 1991Тренд как устойчивость, а не прямая линия
  9. 1991Квадратичный тренд, осциллятор остатков и вторичный календарь циклов
  10. 1991Смещение начала отсчёта времени и дивергенция остатков и цены на квадратичной аппроксимации методом наименьших квадратов
  11. 1991Линия тренда наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  12. 1992Построение скринингов лог-линейного роста и надёжности
  13. 1992Построение лог-линейных базовых линий темпа роста
  14. 1992Максимум, минимум и закрытие следующей сессии по скользящей линейной регрессии
  15. 1993Проверка индексного мультипликатора цена/прибыль регрессией на краткосрочную ставку
  16. 1994Вложенный экспоненциальный ценовой фильтр с регрессионными начальными значениями
  17. 1994Построение двойного экспоненциального среднего из компенсации лага
  18. 1994Оценка денежной массы как линейной базовой модели опережающего индекса
  19. 1995Построение трендовых каналов методом наименьших квадратов
  20. 1995Holdout-проверки линейного базового прогноза годовых ставок по векселям
  21. 1995Проекционные полосы по наклонам регрессии максимумов и минимумов
  22. 1995Оценка скользящей средней по конечной точке метода наименьших квадратов на известном тестовом ряде
  23. 1996Построение концевой скользящей средней по прямой наименьших квадратов
  24. 1996Оценка согласованности траектории эквити с оверлеем k-ratio
  25. 1996Оценка month-end разрывов доходности для режимов рынка акций
  26. 1996Построение полос стандартной ошибки с сессионным индексом
  27. 1998Оценка линейных регрессионных базовых моделей для стоимостной оценки индекса
  28. 1998R-squared как двухсостоятельный трендовый фильтр на основе подгонки цена-время
  29. 2000Коррекция лага скользящего среднего второго порядка
  30. 2002Линия регрессии цены против беты при отслеживании индекса
  31. 2003Наклон регрессии с гейтом уверенности тренда по r-squared
  32. 2003Построение дивергенции finite-volume-element через сравнение наклонов
  33. 2004Построение дневного балла из регрессии, коррекции и объёма
  34. 2004Построение линий тренда методом наименьших квадратов по упорядоченным ценам
  35. 2007Цели пробоя прямоугольника выше высоты
  36. 2007Подтверждение ценового тренда наклоном регрессии и r-squared
  37. 2008Угол линейной регрессии, собранный как один тренд-фильтр
  38. 2010Свинг-машина с двумя состояниями из четырёх скользящих экстремумов
  39. 2016Оцените тесноту нефтяного комплекса перед дивергенцией или регрессией
  40. 2017Межрыночная дивергенция Nikkei–иена как кейс рыночного режима
  41. 2017Построение коэффициента Калмара и базовых линий линейной регрессии
  42. 2019Послойное построение pair-trade против управления по средней цене спреда
  43. 2020Наклон convolution, построенный из вложенной линейной регрессии
Все 112 разборов с записью «Linear regression»
Тоже про «Linear regression»5 разборов