Особенности использования цикла президентских выборов для прогнозирования преобладающей тенденции на фондовом рынке США
Notice bibliographique
Résumé
Цель работы – установить особенности проявления социально-экономической циклической закономерности «Цикл президентских выборов» на фондовом рынке США в современных условиях и разработпть рекомендации по практическому применению этой закономерности при осуществлении инвестиционной деятельности. Дизайн/Метод/План исследования. Статистическая обработка данных о значениях промышленного индекса Доу-Джонса за период с 1887 по 2020 гг. Результаты исследования. Исследование показало, что закономерности по величине среднего прироста индекса Доу-Джонса в разные года цикла Президентских виборов в условиях современной экономики отличаются от закономерностей, существовавших до 1993 года. В настоящее время практический интерес может представлять только год, предшествующий выборам президента США, когда средний прирост индекса в 2-4 раза превышает прирост в другие годы цикла. Известный ранее тезис о том, что при правящей Демократической партии фондовый рынок США растет быстрее, подтверждается и в условиях современной экономики. Тем не менее, с каждым годом разница между приростами рынка при различных партиях сглаживается. В рамках «Цикла президентских выборов» существует стойкая закономерность, заключающаяся в том, что индекс Доу-Джонса вырастает от своего минимального значения в «промежуточный» год до максимального значения следующего, предвыборного года. При этом, в последние десятилетия величина процента прироста имеет тенденцию к уменьшению, и если раньше, с 1914 по 2011 гг. его среднее значение составляло 47-48,6 %, то в период с 1993 по 2020 гг. процент прироста уменьшился до 36,7 %. Практическое значение исследования. Практическое применение результатов исследования даст возможность повысить точность прогнозирования преобладающих тенденций на международных фондовых рынках и, соответственно, повысить эффективность инвестирования. Оригинальность/Ценность/Научная новизна исследования. настоящее исследование расширяет знания об особенностях проявления и использования циклической закономерности «Цикл президентских выборов», предлагает обновленную модель его использования при прогнозировании преобладающей тенденции на фондовом рынке США. Результаты исследования могут быть интересны специалистам, работающим в сфере инвестирования на международных финансовых рынках. Ограничение исследования/Перспективы дальнейших исследований. Результаты исследований, приведенные в настоящей статье, создают основу для проведения аналогичных исследований для европейских и азиатских финансовых рынков, а также выявления и исследования других циклических закономерностей на международных финансовых рынках с целью разработки прикладных механизмов инвестирования, способствующих повышению эффективности инвестирования. Тип статьи – эмпирический.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,018 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».