なぜ1つではなく7つのモデルなのか
イールドカーブ(2022年から2023年にかけての16か月間の逆イールドにもかかわらず景気後退は発生しなかった)と、Sahmルール(2024年7月に需要の弱さではなく労働供給の変化によって発動した)の両方で見てきたように、個々の景気後退指標には盲点があります。各モデルは景気後退が発生する特定のメカニズムを捉えるために設計されており、すべての景気後退を単一のメカニズムで説明することはできません。
複数のモデルを組み合わせることで、この限界に対処できます。1つのモデルだけが警告を発する場合、それは異常な状況によって引き起こされた誤検知である可能性があります。5つまたは6つのモデルが収束すれば、そのシグナルを無視することははるかに困難になります。
7つのモデルが捉えるもの
イールドカーブモデルは、将来の成長と金融政策に関する金融市場の期待を捉えます。その強みは長い実績です。弱点はタイミングの変動性が非常に大きいことと、最近の誤シグナルです。
Sahmルールは、失業率の上昇を通じて労働市場の悪化を捉えます。その強みはシンプルさと過去の精度です。2024年に明らかになった弱点は、需要の弱さを模倣する労働供給ショックに対する感応度です。
景気先行指数は、先行きを示す広範な指標群を捉えます。その強みは網羅性です。弱点はサービス主導の経済において製造業のウエイトが過度に大きいことです。
クレジットスプレッドモデルは、社債と米国債の利回り差を通じて金融ストレスを捉えます。その強みはリアルタイムの市場プライシングです。弱点は、スプレッドを人為的に抑制しうる中央銀行の介入に対する感応度です。
消費者センチメントモデルは、家計の信頼感と消費意欲を捉えます。その強みは経済の需要サイドを捉えることです。弱点は、経済のファンダメンタルズとは無関係な政治的要因によって一時的に影響を受けうることです。
住宅市場指標は、経済の中でも最も金利感応度の高いセクターの1つを捉えます。住宅着工件数、建築許可件数、価格はより広範な経済に先行する傾向があります。弱点は地域差であり、全国的な住宅の減速が地域的な底堅さを覆い隠す可能性があります。
製造業および鉱工業生産指数は、財を生産するセクターを捉えます。製造業はサービス業よりもGDPに占める割合は小さいものの、よりサイクル性が高く、より広範な経済の転換点に先行することが多いです。
収束の力
複合スコアカードは、各モデルにステータスを割り当てます:緑(景気後退シグナルなし)、黄(発動しきい値に接近中)、または赤(発動済み)です。各状態にあるモデルの数と、その軌道(モデルが緑から黄へ、それとも黄から緑に戻っているのか)を見ることで、景気後退の確率について繊細な読みが得られます。
過去の分析によれば、4つ以上のモデルが同時に発動した場合、常に12か月以内に景気後退が発生しています。1つまたは2つだけが発動する場合、誤検知率は高くなります。3つのモデルが発動するというしきい値は、さらなる調査が必要でありながらもシグナルが決定的ではない曖昧なゾーンです。
50以上のFRED指標の統合
Federal Reserve Economic Data (FRED) データベースは、80万を超える経済データ系列を提供しています。スコアカードはこれらの指標のうち50以上を利用し、7つのモデルカテゴリーに整理されています。新規失業保険申請件数、建築許可件数、ISM製造業PMI、消費者信頼感、小売売上高、鉱工業生産、その他数十の指標が複合ビューに取り込まれます。
FREDから取得することの利点は、データの質と適時性です。ほとんどの系列は週次または月次で更新されるため、経済状況をほぼリアルタイムで把握できます。欠点は、経済データは時として大幅に改訂されるため、スコアカードは初回発表値と最終改訂値との差を考慮する必要があることです。
実践的な活用
このスコアカードは市場のタイミングを計るためのものではありません。景気後退の予測はプロのエコノミストにとっても悪名高いほど困難であり、経済の悪化と市場への影響の間のラグは予測不可能です。スコアカードが行うのは、あなたのリスク姿勢に情報を提供することです。大多数のモデルが緑であるときは、自信を持ってリスク資産に傾くことができます。複数のモデルが黄色または赤であるときは、景気後退がいつ到来するかを正確には知らなくても、ポジションサイズを縮小し、ストップを引き締め、現金比率を高めることが賢明です。
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