Sector Correlation as a U.S Recession Predictor
Master thesis
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2565409Utgivelsesdato
2018Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Based on a notion proposed in Dagens Næringsliv 15th of May 2017 we test if low correlations between sector returns can predict an upcoming recession. Using sector returns from the S&P 500, with weekly and monthly observations from 1989 to 2018, we calculate average sector correlation through time. The explanatory variable, average sector correlation, is tested for significant marginal effects and the models are tested for predictive powers. We use three different model structures. First, a simple probit model with one explanatory variable. The second structure adds a lagged dependent variable. The third and final structure adds the yield spread as an explanatory variable, which is a proven recession predictor. Model selection for all structures are based on the highest pseduo − R2 . We find that low average sector correlation, even though it has a negative and significant marginal effect, is not a reliable recession predictor. Adding a lagged dependent variable result in unrealistic high goodness-of-fit and makes the average sector correlation insignificant. Adding the yield spread improves the goodness-of-fit and slightly improves the predictive power of the model. Still, the predictive powers are unreliable. Simulating investment strategies using average sector correlation as a buy or sell indicator results in little or no gain relative to a buy & hold strategy. Med utgangspunkt i Dagens Næringslivs artikkel, publisert 15. mai 2017, tester vi om lav sektorkorrelasjon kan predikere resesjoner. For å teste hypotesen, bruker vi avkastningen til sektorene på S&P 500. Datasettet består av ukentlige og månedlige observasjoner fra 1989 til 2018. Forklaringsvariabelen vi bruker, gjennomsnittlig sektorkorrelasjon, er spesifisert med ulike prognosehorisonter og ulike korrelasjonsintervaller. Vi tester for signifikante marginaleffekter til forklaringsvariabelen og prediktive egenskaper til modellene. Den første modelstrukturen er en enkel probit model med ´en forklaringsvariabel. I den andre modellen legger vi til en lagget avhengig variabel. I den tredje og siste modelstrukturen legger vi til avkastningsforskjellene mellom 10-årig og 3-månedlig statsobligasjoner. For å velge de beste modelspesifikasjonene, måler vi forklaringskraft med pseduo − R2 . Vi finner at lav gjennomsnittlig sektorkorrelasjon, selv om den har negativ og signifikant marginaleffekt, ikke er en god prediktor for resesjoner. Når vi legger til en lagget avhenig variabel, får vi urealistisk høy forklaringskraft og insignifikant marginal effekt. Avkastningsforskjellene mellom statsobligasjonene forbedrer forklarings- og prediksjonskraften til modellen. Prediksjonskraften er likevell ikke til å stole på. Simulerte investeringsstrategier viser at gjennomsnittlig sektorkorrelasjon ikke gir noen nevneverdig meravkastning enn en ”buy & hold” strategi.