Monitorización del Ciclo Económico y Aplicación de Reglas Heurísticas de Market Timing al Mercado de Renta Variable en EE. UU.

Abstract

Las recesiones son periodos difíciles que provocan un aumento del desempleo, una caída de los beneficios corporativos, pérdidas sufridas por los inversores e incluso graves consecuencias psicológicas. Estos efectos pueden mitigarse anticipando y preparándose para ellas a tiempo. El objetivo de esta tesis es investigar y mejorar la posibilidad de predecir las recesiones en Estados Unidos utilizando indicadores adelantados. Se presta especial atención a la perspectiva de los inversores, permitiéndoles reducir el riesgo no diversificable. A diferencia de la mayoría de los indicadores adelantados existentes, el objetivo es generar señales claras de recesión que ofrezcan una indicación sin ambigüedades y que puedan ser comprobadas en retrospectiva. Para ello, se revisan varios indicadores adelantados existentes del mercado financiero y laboral y se combinan en nuevos modelos para mejorar su poder predictivo. Los criterios de referencia son maximizar la precisión predictiva y la fiabilidad temporal. El diferencial de crédito resulta ser el mejor indicador adelantado como serie de datos individual, lo que confirma los resultados de investigaciones anteriores. Los resultados sugieren que se pueden optimizar otros indicadores combinándolos con el diferencial de crédito 10Y-3M y el S&P 500 (en combinación con su media móvil simple de 10 meses). El indicador más fiable en este trabajo es el Leading Economic Index del Conference Board combinado con el S&P 500 y el diferencial de crédito. Los resultados sugieren la capacidad de predecir las recesiones en la economía estadounidense con una alta probabilidad. Esto no equivale a la capacidad de realizar el market timing de forma eficaz a largo plazo, aunque las pruebas retrospectivas simplificadas muestran resultados prometedores. En este sentido, existen oportunidades para seguir investigando.

Recessions are painful periods that lead to rising unemployment, falling corporate profits, losses incurred by investors, and even severe psychological consequences. These effects can be mitigated by anticipating and preparing for them in a timely manner. The aim of this thesis is to investigate and improve the possibility of predicting recessions in the United States using leading indicators. Special attention is paid to the perspective of investors, allowing them to reduce non-diversifiable risk. In contrast to most existing leading indicators, the aim is to generate clear recession signals that give an unambiguous indication and can be evaluated in retrospect. For this purpose, several existing leading indicators from the financial and labor markets are reviewed and combined into new models to improve their predictive power. The main criteria are to maximize predictive accuracy and temporal reliability. The 10Y-3M yield spread turns out to be the best leading indicator as an individual data series, confirming the results of previous research. Results suggest that other indicators can be optimized by combining them with the yield spread and the S&P 500 (in combination with its 10-month simple moving average). I find the Conference Board's Leading Economic Index combined with the S&P 500 and the yield spread to be the most reliable indicator in this work. The results suggest the ability to predict recessions in the U.S. economy with a high probability. This does not equate to the ability to time the market in an effective long-term manner, although simplified backtests show encouraging results. In this regard, opportunities for further research remain.