Pidieron un 60% de posibilidades de recesión en septiembre de 2010. Si hubiera puesto todas sus acciones en efectivo, que es el principal elemento procesable que tenemos los consumidores de esta información, se habría perdido casi un 100% de ganancia en el S&P 500 desde entonces.
Por supuesto, sin una contabilidad completa de su metodología y llamadas anteriores, es imposible evaluar la validez.
Sin embargo, la idea de que otros en este hilo han defendido que nadie tiene idea de si EE. UU. Experimentará una recesión en 2015 es errónea. Sabemos algunas cosas sobre las recesiones, y hay señales a través de relaciones históricas entre varios indicadores económicos y recesiones futuras. De hecho, como profesión, los economistas no son un grupo de pronosticadores tan malo como se supone que son.
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Les daré una idea de cómo se pueden modelar las probabilidades de recesión, les mostraré cómo los datos actuales se ajustan a estas probabilidades y les dejaré decidir por ustedes mismos.
Lo primero que debe decidir es una definición de recesión. Se ha definido con frecuencia como un período de contracción en el ingreso nacional real que dura al menos 2 trimestres. En realidad, esto no es aceptado entre los economistas, pero proporciona una definición aproximada que permite que las fluctuaciones trimestrales normales en la producción se consideren normales. La Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER) es lo que “oficialmente” determina los períodos que consideramos recesivos, y su definición es:
Una recesión es una disminución significativa de la actividad económica en toda la economía, que dura más de unos pocos meses, normalmente visible en el PIB real, el ingreso real, el empleo, la producción industrial y las ventas mayoristas y minoristas. Una recesión comienza justo después de que la economía alcanza un pico de actividad y termina cuando la economía alcanza su punto más bajo. Entre valle y pico, la economía está en expansión. La expansión es el estado normal de la economía; La mayoría de las recesiones son breves y han sido raras en las últimas décadas.
Para ver cómo se ve esto, aquí hay una tabla de cambio en el ingreso nacional real (PIB), la producción industrial y las nóminas, con recesiones marcadas en barras verticales grises:
Una cosa queda clara: aunque los principales indicadores de la economía generalmente se mueven en simpatía, no necesariamente se mueven al mismo tiempo, y algunas variables se mueven hacia arriba o hacia abajo antes que otras. Esto es a lo que los estadísticos económicos se refieren como variables adelantadas o atrasadas, que describe si una variable ha mostrado señalización avanzada o si se arrastra. Cuando una variable conduce claramente a otra, a veces se puede considerar como ‘Granger Causal’.
Entonces, para predecir las recesiones, queremos encontrar algunas variables que sean causantes de recesiones Granger. La técnica estadística más común para esto se conoce como Regresión logística , una forma de regresión lineal en la que la variable dependiente, que es la que estamos tratando de predecir, es un valor binario, formando así una estimación de la probabilidad de esa variable. siendo 1 (en recesión) o 0 (no en recesión) basado en el coeficiente y la intersección.
Esto puede sonar complicado, pero será más obvio cuando usemos imágenes. Comencemos con la producción industrial% -y / a: 
Las barras grises son recesiones. Podemos ver que existe una correlación negativa entre la producción industrial y las recesiones: -0,47 (-47%) empíricamente. De hecho, cuando la producción industrial es positiva año tras año, solo hemos estado en recesión el 7% del tiempo. Compare eso con estar en recesión el 59% de las veces cuando sucede lo contrario.
Entonces, usando la regresión logística, podemos llegar a probabilidades de que estamos en recesión en función del aumento (o disminución) de la producción industrial del año pasado. Así es como se ve: 
Esto es solo un ejemplo. En realidad, no es una gran variable predictiva, y no conduce, por lo que no es útil para nosotros hacer un pronóstico de lo que nos depara el próximo año . Para eso, alternativamente observamos el cambio en el inicio de la vivienda% -y / a:
Ahora estamos llegando a alguna parte. Antes de casi cada recesión, la actividad de la vivienda se ha reducido bruscamente antes de la disminución general. Apliquemos esta variable a una regresión logística en recesiones: 
La relación histórica entre estas dos variables se puede expresar matemáticamente como 0.15338 + -0.0066057 * x, donde es el cambio en los inicios. Dado que las probabilidades calculadas por este modelo han estado por encima del 20% históricamente antes de una recesión, podemos teorizar que las recesiones son históricamente consistentes con el comienzo de una disminución del 7-8% a / a. En este momento, han subido un 17.84%.
Por supuesto, ninguna variable debe usarse para el análisis. Es por eso que uso un conjunto de ellos para estimar las probabilidades de recesión desde ahora hasta los 2 años. Así es como se ven ahora:
Baste decir que no estoy de acuerdo con Levy. Pero la mayor ironía de todo esto es que si él o él tienen razón, probablemente ni siquiera sea procesable para usted. Para cuando la información llegue a usted sobre la alta probabilidad de recesión, los miles de operadores, doctores, economistas y gerentes de cartera probablemente ya hayan movido su posición, y en consecuencia los precios, para reflejar las probabilidades.
Pero hay una razón por la que se siente solo al predecir la recesión: esto todavía no se parece mucho a una economía al borde.