Datenquelle:
- FRED (Wirtschaftsdaten der Federal Reserve): Serie
SAHMREALTIME(Sahm-Regel),DGS10/DGS2(Treasury-Renditen),ICSA(Anträge auf Arbeitslosenunterstützung),INDPRO(Industrielle Produktion),HOUST(Der Wohnungsbau beginnt). - Univ. von Michigan: Daten zur Verbraucherstimmung über FRED (
UMCSENT).
Verwendete Werkzeuge:
- Frontend: React, TailwindCSS und Recharts für die Visualisierung.
- Backend: DataSetIQ-API (mein eigenes Projekt) zur Normalisierung der unterschiedlichen Berichtshäufigkeiten (täglich vs. monatlich) in einem einzigen Live-Score.
Methodik: Ich habe einen zusammengesetzten Index (0-100) erstellt, wo 0 ist eine boomende Wirtschaft und 100 ist eine garantierte Rezession. Das Modell gewichtet historische Frühindikatoren:
- 50 % Gewicht: Ertragskurve + Sahm-Regel (höchste Vorhersagekraft).
- 30 % Gewicht: Anträge auf Arbeitslosenhilfe + Baubeginne.
- 20 % Gewicht: Industrieproduktion + Verbraucherstimmung.
Wichtige Erkenntnis: Der aktuelle Punktestand ist 21 % (geringes Risiko). Im Moment gibt es eine gewaltige Divergenz: Die Verbraucherstimmung steigt "Rezession" (-25 % im Jahresvergleich), aber harte Daten wie die Industrieproduktion (+1,5 %) und die Renditekurve (positiv +0,60 %) deuten darauf hin, dass eine sanfte Landung anhält.
Interaktives Live-Dashboard: Die Live-Daten und den historischen Backtest können Sie hier einsehen: Rezessionsrisikoindex
Teilen Sie mir bitte auch mit, ob es hier Bereiche zum Improvisieren gibt.
Von dsptl
4 Kommentare
The thing you’re not taking into account here is the Median Real Wages vs. Productivity, you have productivity accounted for but production can be done without stimulating the economy if you don’t pay people to do it. Productivitiy has skyrocketed since Covid due to automation and computing while median real wages have stagnated and even dropped in the same time period. The other economic indicator you should be looking at is the Gini Coefficient. The U.S. the second highest first world country after turkey and the percents for the gini coefficient have been steadily increasing since the 60’s with a rapid increase in the past 20 years across the world.
TLDR: your model fails to display the reverse pyramid economy because you aren’t accounting for cost of living vs real wages for the majority of the western world.
Risk: 8.60000000000000003. Nice.
In all seriousness, just add a tofixed(2) or something similar on that
It’s nice and I’m familiar with it as I work in finance. You’re asking someone to pay for an index when the underlying data is free?
Is „having a lunatic grifter as president“ one of the indicators? Because I think it should could for at least 2 of the other ones.