Relação média em movimento

A teoria de que o mercado de ações é aproximadamente uma caminhada aleatória não parece corretamente: a Figura 1 é um diagrama de dispersão (log-log) que mostra para cada um Ano 19011501986, a proporção do Índice Padrão e Pobre real, dez anos depois, para o índice real hoje (no eixo y) versus uma certa proporção de preços150: a proporção do Índice Real Padrão e Pobre Composto para o primeiro ano do intervalo de dez anos , Dividido por uma média móvel de trinta anos de atraso de ganhos reais correspondente ao Índice Padrão e Pobre (no eixo x). Os valores do índice são para janeiro, a conversão de valores nominais em valores reais é feita pelo Índice de Preços Produtores de janeiro. A variável mostrada no eixo x é conhecida publicamente no início de cada intervalo de dez anos. Se os preços reais das ações fossem uma caminhada aleatória, eles deveriam ser inesperados e não deveria haver nenhuma relação aqui entre y e x. Certamente, parece haver uma relação negativa distinta aqui. O valor de janeiro de 1996 para a relação mostrada no eixo horizontal é 29.72, mostrado na figura com uma linha vertical. Olhando para o diagrama, é difícil sair sem a sensação de que o mercado provavelmente diminuirá substancialmente em valor ao longo dos dez anos seguintes, parece que os investidores de longo prazo devem permanecer fora do mercado para a próxima década. Esta conclusão é correta. Como podemos reconciliá-la com a impressão generalizada pública de que a hipótese de caminhada aleatória é pelo menos aproximadamente verdadeira. Razões como indicadores de sobrepreciação do mercado. O diagrama de dispersão mostrado na Figura 1 (e na figura subsequente) é incomum, na medida em que a As medidas mostradas em ambos os eixos dizem respeito ao longo prazo. As taxas de índices de mercado de ações para medidas de valor fundamental (como ganhos) como indicadores das perspectivas para o mercado parecem ser mais úteis quando se relacionam corretamente com o longo prazo, esta é a lição de uma série de trabalhos recentes. O denominador da proporção deve ser uma medida de valor fundamental a longo prazo, como ganhos a longo prazo, e as perspectivas para o mercado que devem ser previstas devem ser de longo prazo. John Campbell e eu estudamos o relacionamento retratado na figura em uma série de artigos escritos no final da década de 1980. O R 2 em uma regressão do diagrama de dispersão mostrado na Figura 1, isto é, da relação logarítmica dos preços no índice de ganhos de registro, é de 0,514, o que significa que, durante esse intervalo de 1901 a 1986, mais de metade do A variação da mudança de preço (log) poderia ter sido explicada antecipadamente por essa proporção simples. Há algumas preocupações sobre a interpretação desta dispersão, devido a possíveis pequenos efeitos de amostra, mas a força da associação parece tão forte como para sugerir que essa relação não é consistente com o mercado eficiente ou modelo de caminhada aleatória. A proporção utilizada aqui para prever as mudanças nos preços das ações, a relação entre o preço real e a média móvel de trinta anos dos ganhos reais, tende a ser maior do que o índice de preços convencionais, porque os ganhos tendem a crescer ao longo de trinta anos e, portanto, o denominador Do índice tende a ser baixo. Assim, a razão média é maior do que se poderia esperar, a proporção média sobre a amostra mostrada é 18,28. Hoje, com uma proporção de 29,72, bem acima da média, embora não em níveis recordes. O valor ajustado para hoje da regressão é de 150.479, o que implica um declínio esperado no Índice Padrão e Pobre real nos próximos 10 anos de 38.07. O diagrama de dispersão mostrado na Figura 1 é incomum de duas maneiras: o índice de preços é definido em termos de médias de lucros de trinta anos, em vez dos ganhos dos últimos anos, e o intervalo em relação ao qual os preços reais estão previstos é de dez anos, muito mais longo Do que a maioria está acostumada. A relação mais simples e mais amplamente utilizada para prever o mercado é a proporção de preços150. O uso de ganhos de um ano no índice de preços150 é uma convenção infeliz, recomendada por tradição e conveniência em vez de qualquer lógica. Já em 1934, Benjamin Graham e David Dodd, em seu agora famoso livro de análises de segurança de livros didáticos, disseram que, para fins de análise de tais índices, deve-se usar uma média de ganhos de até menos cinco anos, de preferência sete ou dez anos. (Pág. 452) Os ganhos em qualquer ano tendem a ser afetados por considerações de curto prazo, que não se espera que continue. No momento presente, os ganhos subiram de repente nos últimos anos, trazendo os índices de preços de preços baixos drasticamente, mas é duvidoso que tais mudanças súbitas sejam significativas. Ampliamos nossa média móvel ainda mais do que Graham e Dodd, supondo que ainda mais alisamento é vantajoso, e Graham e Dodd não tiveram os dados para tornar possível esse alisamento. Nós escolhemos representar retornos de horizonte longo, de dez anos, já que isso é realmente importante para a maioria dos investidores, porque há tanto interesse hoje em investimentos de longo prazo e porque há evidências recentes na literatura estatística de que o longo prazo, Os retornos do horizonte são mais previsíveis. Isso pode ser contrário às expectativas de alguém se poderia pensar que é mais fácil de prever no futuro próximo do que no futuro distante, mas os dados contradizem essa intuição. Esta previsibilidade do mercado não é o tipo de coisa que nos permitirá prever que um acidente está ao virar da esquina prevê tendências graduais, análogo a prever as perspectivas de uma cidade com base nas tendências populacionais ou prever o sucesso de uma universidade Em termos de número de jovens que estão se matriculando. Note-se que a aparente relação preditiva não é realmente um artefato do acidente de 1929, como alguns podem suspeitar. O ano de 1929 não é um verdadeiro destaque no enredo, e os anos de pós-guerra de 1972 e 1966 oferecem um apoio mais dramático para a teoria de que as mudanças de preços estão relacionadas aos rácios de preços150. Tampouco o choque de 1987 é muito importante para esses resultados: o ponto correspondente a 1978 (dez anos antes da nossa primeira observação pós-colisão aqui de janeiro de 1988) não é um destaque nesta trama. Nossa variável price150earnings é 11,12 em 1978, abaixo da média de 18,28 neste conjunto de dados, e a variação do preço do registro de 1978 a 1988 é de 0,57, um pouco acima da média de 10 anos de variação do preço do registro de 0,16, oferecendo algum suporte suave para nossa teoria . O acidente de 1987 realmente funciona contra a teoria, uma vez que o modelo previu um aumento acima da média dos preços das ações reais ao longo do intervalo de dez anos 197815088, e o acidente serviu para aumentar o aumento muito acima da média. A Figura 2 mostra um diagrama de dispersão com relação ao tempo do retorno bruto real (corrigido da inflação) no índice de preços de estoque padrão e pobre versus a mesma proporção de preço real para a média de 30 anos de ganhos reais remanescentes. Neste diagrama, a relação parece ainda mais marcante, ou seja, a relação negativa entre a relação entre o preço e o retorno subseqüente é mais forte, mais linear em aparência. A razão para o melhor ajuste nesta relação é que os retornos são afetados pelo rácio de preços por meio de duas maneiras: pelo efeito sobre as mudanças nos preços subseqüentes, conforme observado na Figura 1, e também pelo efeito sobre os rendimentos de dividendos. Os tempos de índices de ganhos de preços muito elevados tendem a ser tempos de baixos rendimentos de dividendos. O baixo rendimento de dividendos em tais circunstâncias tende a persistir por anos, contribuindo assim para os baixos retornos. Para a previsão de retornos de três anos, Campbell e I 1988 conseguiram um R 2 de 0.195 com esta única variável de previsão única para a previsão de retornos de dez anos, alcançamos um R 2 de .566. Em contrapartida, se usássemos o índice simples do preço de ganhos de registro como a variável independente, o R 2 para a previsão de retornos de três anos era de apenas 0,090, e para a previsão de retornos de dez anos foi de 0,296. Os dados adicionais de nove anos desde o nosso artigo de 1988 tem sido gentil com os nossos resultados: o R 2 em uma regressão de rendimentos reais de dez anos em nossa relação entre o preço real e a média móvel de trinta anos de ganhos reais aumenta para a amostra completa para 0,624 . Ao ampliar nossos dados em 1987, podemos agora observar o intervalo de dez anos a partir de 1982, e os altos retornos de dez anos preditos pelo baixo índice em 1982 são bem-sucedidos pelo retorno real. Se substituímos o valor de janeiro de 1996 pela proporção, isto é, 29,72, então o retorno esperado de dez anos de registro é 1500,06, praticamente zero. Claro, isso não é o mesmo que o retorno esperado. Se os retornos estiverem distorcidos para a direita, como seria sugerido por uma distribuição lognormal, o retorno esperado pode ser substancialmente maior. A suposição lognormal e nosso modelo de regressão estimado implicariam que o retorno esperado é exp (variância média2) onde a média é o retorno esperado do log bruto e a variância é o erro padrão quadrado da regressão: com estes, surge um retorno total esperado sobre Os dez anos seguintes de 0,009, ou cerca de um décimo de um por cento ao ano. Esta previsibilidade no mercado não se deve a uma resposta do mercado à previsibilidade das taxas de juros. Campbell e Shiller 1988 descobriram que se um substitui como variável dependente na equação de retorno de dez anos o log de mais um retorno de dez anos no padrão e Poor Composite menos o log de mais o retorno de dez anos ao investir em 41506 Mês de papel comercial principal, os resultados são praticamente inalterados, o R 2 na regressão é ainda 0.480. Todos esses resultados são estatisticamente significativos: usando um teste de Wald que leva em consideração as observações sobrepostas da variável dependente, encontramos que o nível de significância para a equação de retorno real de dez anos é de 0.000 para a equação de retorno em excesso de dez anos. 0,002. Posibilidades possíveis na relação Uma vez que as regressões têm regressores estocásticos, temos que esperar algum viés no coeficiente estimado. Em termos simples, mesmo se os preços das ações não tiverem nenhum relacionamento com os ganhos simples, desde que os ganhos sejam alisados ​​o suficiente para gerar o índice de preços150, haverá uma correlação negativa de pequenas amostras entre a relação preço-lucro e os trinta anos Média de ganhos. A correlação negativa surge principalmente porque a média da amostra é estimada em toda a amostra, e os preços parecerão naturalmente serem significativos ao reverter para a média da amostra, mesmo que não exista uma média verdadeira. Eu fiz um experimento simples de Monte Carlo para sugerir o quão importante essa tendência poderia ser. Geramos 96 observações (anuais) de uma caminhada aleatória (este número correspondente às 96 observações 1901 a 1996 usadas para produzir os 86 pontos mostrados no diagrama de dispersão na Figura 2), e regredir mudanças de dez anos na caminhada aleatória em sua Nível no início da caminhada aleatória. Esta regressão mostra uma espécie de caso limitante de nossa história, em que os ganhos são tão suavizados quanto a uma constante, e para que os ganhos não desempenhem nenhum papel em nossa análise. Neste experimento de Monte Carlo, com 10.000 iterações, descobrimos que o R 2 tende a ser positivo: o R 2 médio foi de 0,26. No entanto, nestes experimentos no Monte Carlo, conseguimos um R 2 de 0,624 apenas 1,9 do tempo, sugerindo que os resultados são altamente significativos. Em outro experimento de Monte Carlo, procurei representar a média móvel de 30 anos dos ganhos como algo diferente de uma constante: a substituímos por uma média móvel de trinta anos de preços remanescentes, isso pareceu ser um experimento interessante, nas médias de trinta anos Dos ganhos de registro ficam bastante semelhantes às médias de 30 anos do preço do registro com dados reais, até uma constante de adição. Em cada iteração do experimento de monte carlo, foi gerada uma nova caminhada aleatória de 126 elementos (anual) e, para os elementos 31 a 116, foi criado um vetor de mudanças de dez anos subseqüentes, como variável dependente. Um vetor de observações de variáveis ​​independentes foi tomado primeiro criando o vetor dos elementos 1 a 116 e, em seguida, subtraindo de cada uma a média de 30 anos do preço atrasado. Em cada iteração, regredimos esta variável dependente na variável independente e registramos o R 2. Em 100.000 iterações, a R 2 média foi 0,124, muito abaixo do que observamos, e apenas 0,26 das iterações foi o R 2 maior do que 0,62. Possíveis erros no índice usados ​​para converter valores nominais em valores reais Observe que nosso diagrama de dispersão se refere a preços reais, retornos reais e ganhos reais. É importante dispor nossa análise nestes termos, já que estamos preocupados com quantidades reais e não nominais. Mas, introduzindo índices de inflação de preços introduz a possibilidade de erro. O período em torno de 1920 parece ter uma grande alavancagem, e é possivelmente representar muito do nosso ajuste. O comportamento de nossa série em torno de 1920 poderia ser um artefato de nosso índice de preços, um índice de preços no produtor, o que pode mostrar muito mais volatilidade em relação à recessão de 192017021 do que outros índices de preços. Por que Long Horizon Returns Existe alguma confusão popular sobre o significado desta previsibilidade na previsão de retornos de horizonte longo. Uma fonte de preocupação que muitas pessoas expressam é, se os retornos de um ano não forem previsíveis de forma significativa, por que os retornos de dez anos, que são apenas médias de dez anos dos retornos de um ano, são significativamente previsíveis. Os motivos para o maior O poder dos testes que prevêem retornos de dez anos são descritos em Campbell 1992. Uma confusão relacionada diz respeito à propriedade aparente de caminhada aleatória de retornos de um ano. Como, alguns perguntarão, pode ser que os retornos de um ano sejam tão aparentemente aleatórios, e ainda assim os retornos de dez anos são principalmente previsíveis. A resposta é que se sabe que os processos estocásticos que estão perto da raiz da unidade por intervalos de um ano podem ser Substancialmente previsível em intervalos mais longos. Ao olhar para os retornos de um ano, vemos muito barulho, mas, durante intervalos de tempo mais longos, esse ruído efetivamente mede, e é menos importante. Avisos sobre a análise acima A conclusão deste artigo de que o mercado de ações deverá diminuir nas próximas dez orelhas e ganhar um retorno total de quase nada deve ser interpretado com grande cautela. Nossa pesquisa sobre as relações econômicas para que nós estudemos o preço dividido pela média móvel de 30 anos dos ganhos pode ter tropeçado em uma relação casual sem significância. Em outras palavras, a relação estudada aqui pode ser uma relação espúria, resultado da mineração de dados. Nem os testes estatísticos nem os experimentos de monte carlo levam em consideração a busca por outras relações possíveis. Também é perigoso assumir que as relações históricas são necessariamente aplicáveis ​​ao futuro. Poderia haver mudanças estruturais fundamentais que agora ocorrem, o que significa que o passado do mercado de ações não é mais um guia para o futuro. Campbell, John Y. e Robert J. Shiller, QuotStock Preços, ganhos e Dividendos esperados, quot Journal of Finance. 43 (3): 661-76, julho de 1988., o Modelo de Relação de Dividendos e Small Bias de Amostra: Um Estudo de Monte Carlo, Quot Economics Letters. 29: 325-31, 1989. Graham, Benjamin e David L. Dodd, Análise de Segurança. Primeira edição, McGraw Hill, Nova York, 1934. Helwege, Jean, David Laster e Kevin Cole, quantos Indicadores de Valorização do Mercado: é desta vez diferente do Banco de Reserva Federal de Nova York, documento de pesquisa nº 9520, setembro de 1995. 1996 Robert J. Shiller Os dados brutos utilizados para produzir figuras também estão neste site. A relação PE: Um bom analista de indicadores de mercado e mercado argumentaram há anos sobre os méritos dos índices de preços (PE). Quando os PEs são altos, como eram no final da década de 1920 e década de 1990, os touros furiosos proclamariam que os índices são irrelevantes. Quando os PEs são baixos, como eram nas décadas de 1930 e 1980, os ursos maraudantes argumentariam que o pior ainda está por vir. Cada vez, ambos estavam errados. Aqui, testaremos um indicador recém-projetado para determinar se as PEs podem ser efetivamente usadas para gerar sinais de compra e venda. Para obter uma imagem completa de sua eficácia, observe se esse indicador teria ajudado o comerciante a vencer os retornos gerados por uma estratégia de compra e retenção durante o período de 1920 a 2003. Ferramentas de negociação - Construindo o indicador PE SMA Simples As médias móveis (SMAs) são uma das ferramentas mais básicas para a construção de um sistema comercial, mas eles continuaram sendo populares entre os técnicos por um simples motivo: eles funcionam. Uma média móvel (MA) reduz o ruído ao suavizar os dados, permitindo ao comerciante ver a imagem maior de forma mais clara. Outra métrica de gráficos útil para análise de dados é uma linha de regressão linear. É muito útil mostrar uma tendência e fornecer informações sobre o potencial movimento de preços futuros. Uma série de programas de gráficos populares incluem uma função para a linha de regressão linear. Usando dados históricos anuais da proporção de SampP PE por Robert Shiller, professor de Yale e autor do livro mais vendido Irracional Exuberância (2000), construímos gráficos e um sistema de cruzamento de média móvel simples usando um gatilho de MA de curto prazo ou linha rápida e A base de MA de longo prazo ou a linha lenta. Os sinais gerados pelas mudanças no SampP Index PEs, que são traçados na figura 1, foram usados ​​para comprar e vender o mercado como representado pela Dow Jones Industrial Average. Que é traçado na figura 2. A melhor combinação de médias móveis é um pouco de um ato de malabarismo. Os períodos de MA de longo prazo reduzem o número de sinais e adicionam atrasos, o que geralmente resulta em retornos mais baixos. Os períodos MA mais curtos aumentam frequentemente alguns retornos comerciais individuais à custa de adicionar mais negócios perdidos, graças a whipsaws. A Figura 1, como já mencionado, é um gráfico que mostra os índices anuais de preços de preços do SampP 500 (e precursores anteriores) de 1920 a 2003. O gráfico também mostra as médias móveis de dois anos (linha azul) e cinco anos (linha magenta) . Os sinais de compra ocorrem quando a SMA de dois anos passa acima dos cinco anos, e um sinal de venda quando os cruzamentos de dois anos abaixo dos cinco anos. A PE mediana no período foi de 15, mas note que a linha média do canal de regressão linear (linha diagonal tracejada) mostra que a tendência se moveu de um PE de 12 no lado esquerdo do gráfico para 21 no lado direito. Na figura 2, mostrando o gráfico mensal da Dow Jones Industrial Average (DJI) de 1920 a 2003, as setas verdes indicam sinais de compra gerados pelo cruzamento SAMPP PE SMA de dois anos acima do SMA de cinco anos, e as setas vermelhas mostram Vender sinais quando o inverso ocorre na figura 1. Um total de seis sinais de compra e seis vendas foram gerados para um ganho total de 9439,25 pontos de DJIA. Figura 2 Gráfico fornecido pela MetaStock Para o bem do nosso teste, uma linha de sinal de média móvel de dois anos foi encontrada para remover grande parte do ruído sem adicionar atraso excessivo. A linha de base constituída por uma média móvel de cinco anos foi determinada como um bom ajuste. Uma linha de sinal de um ano em vez de dois anos foi testada e encontrada para fornecer o mesmo número de negociações, mas com retornos ligeiramente mais baixos. Como o indicador PE SMA fez Em um total de 12 negociações (seis compras e seis vendas), o sistema retornou 9.440 pontos (ver figura 2). Um buy-and-hold no mesmo período teria retornado 10.382, então nosso indicador leva o comerciante a capturar quase 91 dos ganhos que o Dow fez durante o período de 83 anos. Mas o benefício real de usar o indicador PE SMA é que ele disse ao investidor quando deixar o mercado, protegendo os investimentos de perdas. Usando o indicador de PE, nosso comerciante teria sido no mercado um total de 48 dos 83 anos, ou 58 do tempo, o que significa que ele teria dinheiro investido em outro lugar 42 do tempo (25 anos) onde os retornos eram Melhor. Um investimento de compra e retenção no mercado para todo o período de 83 anos ganhou 10.382 no final de 2003, o que resulta em 125 pontos. O comerciante que usou nosso indicador PE, ganhando 9.440 pontos em 48 anos de investimento, teria feito 197 pontos por ano. Esse é um retorno melhor do que o investidor buy-and-hold Dado esses resultados usando dados anuais, podemos perguntar se o uso de dados mensais teria melhorado os resultados globais. O conjunto melhor ajustado de médias móveis para nosso indicador mensal foi considerado como SMA de cinco e 21 meses. Este sistema (não mostrado em um gráfico aqui) gerou um total de 22 compradores e 21 sinais de venda. O último sinal de compra foi dado em novembro de 2003 e o sistema ainda era longo quando nosso teste foi concluído no final de janeiro de 2004. Os negócios que usavam o sistema mensal ganharam 90 do total de ganhos de Dow em 57 do tempo (47 anos) . Então, mesmo que este teste tenha gerado mais de três vezes o número de negócios, os resultados foram bastante semelhantes. A diferença foi que, embora os negócios fossem inseridos mais rapidamente, muitas vezes resultando em ganhos maiores, o aumento do número de sinais resultou em maior exposição à volatilidade e uma maior porcentagem de negociações perdidas. Usando o PE SMA Indicator to Short A próxima questão que podemos resolver é se o indicador teria realizado se ambos os negócios longos e curtos foram feitos. Entrar em um curto comércio de igual tamanho cada vez que uma posição longa foi vendida teria dado perdas de 510 pontos em cinco negócios curtos para uma perda média de 102 pontos por comércio. Com base no gráfico da figura 1, isso faz sentido: o canal de regressão linear mostra que o mercado estava em uma tendência ascendente global de 1920 e, como todos os bons comerciantes sabem, é uma má idéia negociar contra a tendência. O indicador PE SMA beneficiou o comerciante não tanto, oferecendo um sistema de negociação direto para gerar negócios longos e curtos, mas guiando o comerciante fora do mercado durante períodos de retorno baixo ou negativo. Como uma simples ferramenta de sincronização de comércio longo, ele funcionou extremamente bem. Domar a besta do mercado É muito mais fácil ganhar dinheiro em um mercado de touro secular do que cíclico. Uma estratégia de compra e retenção funciona bem no primeiro, mas não no último. É preciso mais habilidade e esforço para ganhar dinheiro quando as ações estão presas em uma faixa de negociação em que o preço no final e no início do período de investimento é aproximadamente igual. Por exemplo, aqueles que compraram ações da Dow no pico do mercado de laticínios seculares em 1929 (e as mantiveram) não começaram a ver os lucros até quase 25 anos depois, na última parte de 1954. Esses compradores no pico do touro secular em 1966 teve que esperar até 1983. É imperativo nesses mercados de mercado que você os evite, a menos que você tenha desenvolvido um sistema efetivo de negociação de curto prazo. Conclusão Você conhece o bem conhecido adágio do mercado: o tempo é tudo. O indicador PE SMA prova esse ponto. Também demonstra que o valor real dos rácios PE de uma perspectiva comercial não é tanto em seus valores absolutos. Aqueles que abandonaram o mercado em 1996 (na Dow 6448), quando o PE superou o pico anterior do mercado touro de 1966, perderia mais de 5.000 pontos de lucro nos próximos três anos e meio. Além de extremos raros, os valores de PE absolutos não fornecem sinais de entrada e saída precisos. Um sistema relativo combinado com um método de detecção de mudanças rápidas na direção faz. Mas o principal benefício do indicador PE SMA foi considerado manter o comerciante fora do mercado quando era menos lucrativo. Na próxima vez que alguém lhe disser que os rácios PE não são importantes, você terá sua pronta pronta. Do ponto de vista histórico, eles certamente importam, especialmente se você sabe como usá-los. O capital de giro é uma medida da eficiência da empresa e da saúde financeira de curto prazo. O capital de giro é calculado. A Agência de Proteção Ambiental (EPA) foi criada em dezembro de 1970 sob o presidente dos Estados Unidos, Richard Nixon. O. Um regulamento implementado em 1 de janeiro de 1994, que diminuiu e eventualmente eliminou as tarifas para incentivar a atividade econômica. Um padrão contra o qual o desempenho de um fundo de segurança, fundo mútuo ou gerente de investimentos pode ser medido. Carteira móvel é uma carteira virtual que armazena informações do cartão de pagamento em um dispositivo móvel. 1. O uso de vários instrumentos financeiros ou capital emprestado, como a margem, para aumentar o retorno potencial de um investimento de PE Ratios: The S038P 500 Forward PE e THE CAPE Comparando PE Ratios: O SampP 500 Forward PE e o CAPE pela Federal Reserve Banco de Cleveland Joseph G. Haubrich, Sara Millington e Brendan Costello O preço de uma ação e seu lucro por ação permitem aos investidores avaliar o potencial de crescimento de empresas individuais. Essas duas informações podem ser combinadas para produzir rácios que acompanham a valorização relativa das empresas ao longo do tempo. Uma métrica popular é a relação preço / lucro (razão PE). Quando uma proporção de PE é alta, muitas vezes é um sinal de que os preços ou os ganhos mudarão para trazer o índice de volta à sua média. Algumas pessoas usam o índice para ver se um estoque está sobrevalorizado, se eles acharem que o preço é muito alto para ser suportado pelos ganhos. Nós olhamos para algumas variantes da razão PE e comparamos os tipos de informações fornecidos por cada uma. O índice PE é calculado dividindo o preço atual de uma empresa por alguma medida de seus ganhos. A relação pode ser calculada de duas maneiras: para frente ou para trás. O índice de PE de saída usa os dados de ganhos históricos de uma empresa, enquanto o índice de PE direto usa uma estimativa de ganhos futuros. (Especificamente, o forward PE usa o lucro de consenso dos analistas previsto para os próximos 12 meses.) Uma vez que o índice PE avançado usa as projeções de lucros futuros, ele tem a vantagem de considerar os ganhos esperados, em vez dos ganhos atuais, que podem ser altos ou baixos Por causa de fatores únicos que não refletem as perspectivas da empresa. Por outro lado, um PE avançado da empresa pode ser artificialmente deflacionado por uma estimativa de ganhos rosados, particularmente em um período de expansão. Além disso, os ganhos são voláteis no curto prazo, e as margens de lucro tendem a reverter para uma média de longo prazo ao longo de um ciclo econômico - abrandando ainda mais a utilidade do futuro PE. Ainda assim, o PE avançado é freqüentemente usado para analisar a avaliação de uma empresa em relação ao quanto eles realmente esperam ganhar. Uma variante da proporção PE favorita é o índice S PEP forward PE, que é calculado com o preço e o lucro dos 500 estoques que compõem o índice SampP 500, permitindo rastrear a avaliação de uma grande amostra de empresas ao longo do tempo. A proporção média média SampP 500 PE para o período de 1990 a julho de 2017 é de 16,5. O PE avançado aumentou dramaticamente no final dos anos 90, em retrospectiva talvez sinalizando o fim do boom do mercado de ações. O futuro PE não deve ser tomado como um indicador infalível de onde os preços se moverão. Desde 2006, a proporção PE favorável do SampP manteve-se, em geral, abaixo da média de 15 anos e bem abaixo das altas observadas na década de 1990. Em particular, o índice não aumentou substancialmente antes da crise financeira de 2007-2008 e não forneceu um forte sinal antes do mercado subseqüente. Mais recentemente, o índice cresceu a uma taxa acentuadamente mais lenta do que o índice de ações da SampP 500, sugerindo talvez que os preços das ações se justificassem por maiores ganhos esperados. Para corrigir alguns dos problemas com o uso da relação de PE direta, o economista de Yale, Robert Shiller, criou uma nova métrica: a Rácio de Preço-a-Renda Ajustada Cíclicamente (CAPE). Esta relação divide o índice SampP 500 ao atingir os ganhos médios de 10 anos. Como este método usa dados históricos, elimina qualquer viés de estimativa e o horizonte de 10 anos suaviza a volatilidade e variação de curto prazo ao longo do ciclo econômico. Ainda assim, o limiar de 10 anos é arbitrário e pode compensar demais, o que significa que é menos sensível às variações nos ganhos que ocorrem dentro de um período de 10 anos. Vemos picos definidos no CAPE no final da década de 1920, antes da Grande Depressão, e no final da década de 1990, antes do colapso da bolha com ponto-com. As correções ocorreram imediatamente após ambos os picos e novamente durante a Grande Recessão. O valor médio do CAPE ao longo do período é de 16,62. Um desvio padrão para cima e para baixo é indicado no gráfico abaixo, que capta 67 por cento dos valores do CAPE. Nós vemos que, nos últimos pontos de encontro pós-recessão, o CAPE está subindo acima da barra de desvio padrão, e as empresas estão se tornando relativamente mais valorizadas. Podemos decompor o CAPE em suas duas partes constituintes: preços agregados do mercado da empresa e ganhos agregados. Observe que os componentes agregados são ajustados aos seus valores reais por descontos para inflação. Historicamente, vemos que os ganhos e os preços evoluíram em grande parte, o que significa que nenhuma medida afetou desproporcionalmente o CAPE. A partir do final dos anos 90, no entanto, vemos que os preços cresceram substancialmente mais rapidamente do que os ganhos. Se o CAPE se move muito acima da tendência, isso faz com que o medo de que um crash ou urso seja próximo. Para analisar a posição do CAPE, você deve definir uma tendência. A definição mais simples é a média a longo prazo, que mostramos no gráfico de decomposição. Outra tendência possível é aquela que se move. Para analisar uma tendência de mudança, usamos um filtro Hodrick-Prescott (HP), que fornece uma tendência suave que flutua ao longo do tempo. O gráfico abaixo mostra os dados CAPE originais com os dados filtrados da HP sobrepostos sobre ele. Comparado com a série original, os dados suavizados são muito mais apertados em torno do valor médio. Em particular, os picos do final da década de 1920 e o final da década de 1990, embora ainda presentes, são significativamente reduzidos em magnitude, devido à sua curta duração. Embora os níveis recentes do CAPE parecem altos em relação ao nível médio de longo prazo, em relação à tendência da HP, eles não parecem particularmente altos. Considerando o valor atual do CAPE a partir de uma perspectiva histórica, esperamos uma correção do mercado para aproximá-lo da média. No entanto, é apenas um pouco acima do valor médio móvel do filtro HP e está dentro das bandas de desvio padrão do filtro HP. A proporção de PE revelou-se útil no passado para detectar quando os mercados de ações estão sobrevalorizados e encaminhados para uma correção. No entanto, desde o início dos anos 2000, a economia pode ter mudado estruturalmente, por exemplo, o tipo de empregos disponíveis ou as indústrias que impulsionam o crescimento agora podem ser diferentes do que no passado. Esses fatores podem precisar ser levados em consideração ao avaliar o que é normal ou sobrevalorizado nos mercados atuais. Uma representação média móvel da proporção PE, como o CAPE com o filtro HP, nos permite analisar melhor se a relação PE está realmente acima da sua tendência.