الحركة من العمر 10 سنوات متوسط ف - ه

متوسط ​​التحرك - ما الهبوط المتحرك المتوسط ​​المتحرك - ما كمثال على ذلك، اعتبر الأمن مع أسعار الإغلاق التالية أكثر من 15 يوما: الأسبوع 1 (5 أيام) 20، 22، 24، 25، 23 الأسبوع 2 (5 أيام) 26، 28، 26، 29، 27 الأسبوع 3 (5 أيام) 28، 30، 27، 29، 28 من المتوقع أن يبلغ متوسط ​​سعر الإغلاق خلال 10 أيام أول 10 أيام كنقطة بيانات أولى. نقطة البيانات التالية سوف تسقط أقرب الأسعار، إضافة السعر في يوم 11 واتخاذ المتوسط، وهلم جرا كما هو مبين أدناه. كما لوحظ سابقا، ماس تأخر العمل السعر الحالي لأنها تستند إلى الأسعار الماضية أطول فترة زمنية ل ما، وزيادة الفارق الزمني. وبالتالي فإن درجة الماجستير لمدة 200 يوم سيكون لها درجة أكبر بكثير من التأخر من ما 20 يوما لأنه يحتوي على أسعار لل 200 يوما الماضية. طول ما لاستخدام يعتمد على أهداف التداول، مع ماس أقصر تستخدم للتداول على المدى القصير والطويلة الأجل أكثر ملاءمة للمستثمرين على المدى الطويل. ويتبع المستثمرون والمتداولون على نطاق واسع ما يعادل 200 يوم، حيث يعتبر الفواصل فوق وتحت هذا المتوسط ​​المتحرك إشارات تجارية مهمة. كما تقوم ماس بإرسال إشارات تجارية مهمة من تلقاء نفسها، أو عند تجاوز متوسطين. ارتفاع ما يشير إلى أن الأمن في اتجاه صاعد. في حين أن انخفاض ما يشير إلى أنه في اتجاه هبوطي. وبالمثل، يتم تأكيد الزخم التصاعدي مع كروس صعودي. والذي يحدث عندما يعبر ما على المدى القصير ما فوق ما على المدى الطويل. يتم تأكيد الزخم الهبوطي مع كروس أوفر هابط، والذي يحدث عندما يعبر ما على المدى القصير ما دون MA. LOS 16f على المدى الطويل مناقشة نقاط القوة والقيود لنماذج التقييم النسبي لوس 16g القاضي ما إذا كان سوق الأسهم هو أقل من، أو إلى حد ما، أو المبالغة في القيمة باستخدام نموذج تقييم الأسهم النسبية ما هو بالضبط هذا النموذج تماما مثل نماذج بنك الاحتياطي الفدرالي ويارديني، وهذا هو نموذج التقييم النسبي القائم على الأرباح. وقد تم تطويره من قبل التي وضعتها كامبل وشيلر بناء على توصيات غراهام و دود، الذي هو رائعة. مملة بشكل مذهل. ما هي الصيغة يجب أن نعرف أن هذا لوس هو أقل عن حفظ الصيغ وأكثر عن فهم العلاقات الأساسية بين. مؤشر سامب 500 الحالي المتوسط ​​المتحرك للأرباح الحقيقية لمدة 10 سنوات انتظر دقيقة واحدة، ما هي العلامة النجمية الأساسية، فهذا يعني أن كلا من البسط والمقام يجب تعديلهما للتضخم وبيانهما بالقيمة الحقيقية. اسمحوا لي أن تخمين، هناك على المدى الطويل نسبة بي، نعم نعم، أحسنت. إذا كان السعر الحالي على مدى متوسط ​​الدخل المتحرك لمدة 10 سنوات (معدلة للتضخم). يعني نسبة بي الحالية لا استخدام السعر الحالي، ولكن ليس الحالي E 1 أو E 0. على أي حال، إذا كانت هذه النسبة - والإشعار كانت تستخدم نسبة بي، وليس العائد العائد، وهو عكسها - هو فوق المتوسط ​​على المدى الطويل، والمؤشر هو أكثر من قيمتها، وسوف نسبة (أو على الأقل ينبغي) في نهاية المطاف انخفاض مرة أخرى إلى على المدى الطويل. والعكس صحيح أيضا، فإن النسبة التي تقل عن المتوسط ​​الطويل الأجل تعني أن قيمة المؤشر منخفضة نسبيا وأن سعره سوف (أو ينبغي) أن يزداد حتى تصل هذه النسبة إلى متوسطه على المدى الطويل. ما هي مزايا هذا النموذج باستخدام مؤشر أسعار المستهلك لضبط التضخم، فإنه يتجنب مقارنة متغير حقيقي مع واحد الاسمي. أيضا، باستخدام المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 سنوات يزيل أي انحراف نتيجة لدورة الأعمال. ما هي عيوبه ليس من غير المألوف أن تستمر النسب المنخفضة (بالنسبة للمتوسط ​​الطويل الأجل) على مدى فترات طويلة، مما يجعل هذا الإجراء أقل فائدة على المدى القصير. كما أنه ال ينظر في آثار التغيرات المحاسبية على مر الزمن، والتي يمكن أن تكون كبيرة. مثيرة للاهتمام، لذلك هل أقول. غير مستقل عن التغييرات المحاسبية. أوه، وبالتالي فإن النقد المهم لهذا النموذج هو. غير مستقل عن التغييرات المحاسبية. نعم، واصلتم قول ذلك. يجب أن يكون مهما. إذا طلب مني إعطاء انتقاد للامتحان. غير مستقل عن التغييرات المحاسبية. وأتمنى لكم التوقف عن قول ذلك. لها مثل الشيء الوحيد الذي تريد مني أن أعرف عن هذا النموذج هو. ليست مستقلة عن التغييرات المحاسبية. Price150Earnings نسب كما التنبؤات للعائدات: توقعات سوق الأسهم في عام 1996 من قبل روبرت ج. شيلر نظرية أن سوق الأسهم هو تقريبا المشي العشوائي لا تبدو الحق على الإطلاق: الشكل 1 هو (سجل لوغ ) رسم بياني مبعثر يظهر لكل سنة 19011501986 نسبة مؤشر ستاندرد أند بورز الحقيقي بعد عشر سنوات إلى المؤشر الحقيقي اليوم (على المحور y) مقابل سعر معين 150 نسبة الإدراك: نسبة مؤشر ستاندرد أند بورب الحقيقي الحقيقي للأول سنة من الفرتة العشر سنوات، مقسومة على متوسط ​​متحرك ملدة ثالثني عاما من األرباح الحقيقية املقابلة للمؤشر القياسي والفقير) على المحور س (. قيم المؤشر هي لشهر يناير، ويتم تحويل القيم الاسمية إلى القيم الحقيقية من قبل مؤشر أسعار المنتجين يناير. المتغير الظاهر على المحور س يعرف بشكل عام في بداية كل عشر سنوات. إذا كانت أسعار الأسهم الحقيقية مسيرة عشوائية، يجب أن تكون غير قابلة للقياس، وينبغي أن يكون هناك حقا لا علاقة هنا بين y و x. يبدو أن هناك بالتأكيد علاقة سلبية متميزة هنا. وتبلغ قيمة كانون الثاني / يناير 1996 للنسبة المبينة على المحور الأفقي 29،72، كما هو مبين في الشكل بخط عمودي. وبالنظر إلى الرسم البياني، فمن الصعب الخروج من دون الشعور بأن السوق من المرجح جدا أن تنخفض بشكل كبير من حيث القيمة على مدى السنوات العشر المقبلة يبدو أن المستثمرين على المدى الطويل يجب أن تبقى خارج السوق للعقد المقبل. هل هذا الاستنتاج صحيح كيف يمكننا التوفيق بينه وبين الانطباع العام الواسع الانتشار بأن فرضية المشي العشوائي هي نسب حقيقية تقريبا على الأقل كمؤشرات على الأسعار الزائدة في السوق الرسم التخطيطي المبين في الشكل 1 (وفي الشكل اللاحق) غير عادي، والتدابير المبينة على كلا المحورين تتصل على المدى الطويل. ويبدو أن نسب مؤشرات سوق الأوراق المالية إلى تدابير ذات قيمة أساسية (مثل الأرباح) كمؤشرات لتوقعات السوق هي الأكثر فائدة عندما تتصل بشكل صحيح على المدى الطويل وهذا هو درس عدد من الأوراق الأخيرة. وينبغي أن يكون القاسم في هذه النسبة مقياسا للقيمة الأساسية على المدى الطويل، مثل الأرباح على المدى الطويل، وينبغي أن تكون توقعات السوق التي يتوقع التنبؤ بها طويلة الأجل. جون كامبل وأنا درست العلاقة المبينة في الشكل في سلسلة من الأوراق المكتوبة في أواخر 1980s. و R 2 في الانحدار من الرسم البياني مبعثر هو مبين في الشكل 1، وهذا هو، من نسبة سجل الأسعار على نسبة الأرباح سعر السجل، هو 0.514، وهو ما يعني أنه خلال هذه الفترة من 1901 إلى 1986، أكثر من نصف فإن التباين في تغير سعر (لوغ) كان يمكن تفسيره مسبقا بهذه النسبة البسيطة. هناك بعض المخاوف بشأن تفسير هذا الانتثار، نظرا لتأثيرات عينة صغيرة ممكنة، ولكن قوة الجمعية تبدو قوية بحيث تشير إلى أن هذه العلاقة لا تتفق مع أسواق فعالة أو نموذج المشي العشوائي. النسبة المستخدمة هنا للتنبؤ بتغيرات أسعار الأسهم، ونسبة السعر الحقيقي إلى المتوسط ​​المتحرك لثلاثين عاما من الأرباح الحقيقية، تميل إلى أن تكون أعلى من نسبة الأرباح السعرية التقليدية لأن الأرباح تميل إلى النمو على مدى ثلاثين عاما، وبالتالي فإن القاسم من النسبة تميل إلى أن تكون منخفضة. وبالتالي، فإن متوسط ​​النسبة أعلى مما كان متوقعا، فإن متوسط ​​النسبة على العينة المبينة هو 18.28. اليوم، مع نسبة 29.72، أعلى بكثير من المتوسط ​​ولكن ليس على مستويات قياسية. القيمة المجهزة لهذا اليوم من الانحدار هي 150.479، مما يعني انخفاض متوقع في مؤشر ستاندرد أند بورز الحقيقي على مدى السنوات ال 10 المقبلة من 38.07. الرسم البياني المبعثر المبين في الشكل 1 غير عادي بطريقتين: يتم تعريف نسبة الأرباح السعرية من حيث متوسطات أرباح السنوات الثلاثين، بدلا من أرباح السنوات الأخيرة، والفترة الزمنية التي يتم التنبؤ بها بأسعار حقيقية هي عشر سنوات، أطول بكثير من معظم اعتادوا على. أبسط والأكثر استخداما على نطاق واسع المستخدمة في التنبؤ بالسوق هو سعر 150 نسبة التعلم. استخدام أرباح سنة واحدة في price150 نسبة الأرباح هي اتفاقية مؤسفة، التي أوصت بها التقاليد والراحة بدلا من أي منطق. منذ فترة طويلة كما في عام 1934، بنيامين غراهام وديفيد دود، في كتابهم الشهير الآن تحليل الأمن، وقال أنه لأغراض دراسة هذه النسب، ينبغي للمرء أن يستخدم متوسط ​​الأرباح من كوتنوت أقل من خمس سنوات، ويفضل أن يكون سبعة أو عشر سنوات. كوت (ص 452) تميل الأرباح في أي سنة واحدة إلى أن تتأثر باعتبارات قصيرة الأجل، والتي لا يمكن توقع استمرارها. في الوقت الحاضر، ارتفعت الأرباح فجأة في السنوات القليلة الماضية، مما جعل السعر 150 نسب التعلم إلى الانخفاض بشكل كبير، ولكن من المشكوك فيه أن مثل هذه التغييرات المفاجئة ذات مغزى. نحن نمد متوسطنا المتحرك أكثر من غراهام و دود، على افتراض أن المزيد من التمهيد مفيد، و غراهام و دود لم يكن لديهم البيانات ثم لجعل مثل هذا التمهيد ممكن. لقد اخترنا أن نمثل عوائد طويلة الأفق، عشر سنوات، لأن هذا هو ما يهم حقا لمعظم المستثمرين، لأن هناك الكثير من الاهتمام اليوم في الاستثمار على المدى الطويل، ولأن هناك أدلة حديثة في الأدب الإحصائي أن طويلة الأجل، عوائد الأفق هي أكثر قابلية للتنبؤ. وقد يكون ذلك مخالفا للتوقعات التي كان يعتقد البعض أنه من الأسهل التنبؤ بها في المستقبل القريب منها في المستقبل البعيد، ولكن البيانات تتناقض مع الحدس. هذه التوقعات من السوق ليست هي الشيء الذي من شأنه أن يمكننا من التنبؤ بأن تحطم هو قاب قوسين أو أدنى أنه يتوقع اتجاهات تدريجية، مماثلة للتنبؤ آفاق المدينة على أساس الاتجاهات السكانية، أو التنبؤ بنجاح الجامعة من حيث عدد الشباب الذين يلتحقون بالمدارس. لاحظ أن العلاقة التنبؤية الظاهرة ليست حقا قطعة أثرية من تحطم 1929، كما قد يشك البعض. سنة 1929 ليست صدارة حقيقية على المؤامرة، وسنتي ما بعد الحرب 1972 و 1966 تقدم دعما أكثر دراماتيكية لنظرية أن التغيرات في الأسعار ترتبط السعر 150 نسب التعلم. كما أن تحطم عام 1987 لم يكن له أهمية كبيرة بالنسبة لهذه النتائج: فالنقطة المقابلة لعام 1978 (عشر سنوات قبل أول ملاحظة لنا بعد سقوط الطائرة في كانون الثاني / يناير 1988) ليست صدارة على هذه المؤامرة. سعرنا 150 متغير التعلم هو 11.12 في عام 1978، أي أقل من متوسط ​​18.28 في هذه المجموعة من البيانات، وتغير سعر السجل من 1978 إلى 1988 هو 0.57، أعلى قليلا من متوسط ​​10 سنوات تغيير سعر السجل من 0.16، وتقديم بعض الدعم الخفيف لنظريتنا . تحطم عام 1987 نفسه يعمل فعلا ضد النظرية، لأن النموذج توقع زيادة فوق المتوسط ​​في أسعار الأسهم الحقيقية على مدى فترة عشر سنوات 197815088، وتحطم أدى إلى جعل الزيادة أقل بكثير فوق المتوسط. ويوضح الشكل 2 مخططا مبعثرا زمنيا لانتشار مؤشر سعر السهم المركب القياسي والفقير الحقيقي (المعدل بالتضخم) مقابل نفس نسبة السعر الحقيقي إلى متوسط ​​العائد الحقيقي المتأخر لمدة 30 عاما. على هذا الرسم البياني، والعلاقة تبدو أكثر لفتا للنظر، وهذا هو، العلاقة السلبية بين نسبة الأرباح السعر والعائد اللاحق أقوى، وأكثر خطية في المظهر. والسبب في هذه الحالة هو أن العوائد تتأثر بالسعر 150 نسبة التعلم بطريقتين: التأثير على تغيرات الأسعار اللاحقة، كما هو موضح في الشكل 1، وكذلك تأثيرها على عوائد توزيعات الأرباح. تميل مرات ارتفاع نسب الأرباح المرتفعة جدا إلى أن تكون أوقات انخفاض عائدات الأرباح. إن عائد توزيعات الأرباح المنخفض في مثل هذه الظروف يميل إلى الاستمرار لسنوات، مما يسهم في زيادة العائد. للتنبؤ بعودة ثلاث سنوات كامبل و I 1988 حققت R 2 من 0.195 مع هذا المتغير التنبؤ واحد وحده للتنبؤ عوائد عشر سنوات، حققنا R 2 من .566. وعلى النقيض من ذلك، إذا استخدمنا النسبة البسيطة لسعر أرباح السجل كمتغير مستقل، فإن R 2 للتنبؤ بعائدات لمدة ثلاث سنوات كانت 0.090 فقط، وللتنبؤ بعوائد السنوات العشر كان 0.296. البيانات التسع سنوات الإضافية منذ ورقة عام 1988 كانت طيبة لنتائجنا: R2 في تراجع العوائد الحقيقية لمدة عشر سنوات على نسبة لدينا السعر الحقيقي إلى المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثين من الأرباح الحقيقية ترتفع للعينة كاملة إلى 0.624 . من خلال توسيع البيانات لدينا في عام 1987، ونحن قادرون الآن لمراقبة الفاصل الزمني لمدة عشر سنوات ابتداء من عام 1982، وعوائد عالية لمدة عشر سنوات تنبأ بنسبة منخفضة في عام 1982 يتضح بشكل جيد من العائد الفعلي. وإذا استبدلنا قيمة يناير / كانون الثاني 1996 لهذه النسبة، أي 29.72، فإن العائد المتوقع لعشر سنوات هو 1500.06، أي صفر تقريبا. وبطبيعة الحال، هذا ليس هو نفسه العائد المتوقع. إذا كانت العوائد منحرفة إلى اليمين، كما يقترح توزيع لوغنورمال، فإن العائد المتوقع قد يكون أعلى بكثير. إن افتراض لورنورمال ونموذج الانحدار المقدر الخاص بنا يعني ضمنا أن العائد المتوقع هو إكس (متوسط ​​التباين 2) حيث المتوسط ​​هو العائد الإجمالي للسجل المتوقع والتباين هو الخطأ المعياري التربيعي للانحدار: حيث نأتي مع عائد إجمالي متوقع في السنوات العشر التالية من عام .009، أو حوالي عشر في المئة في السنة. ولا ترجع هذه التوقعات في السوق إلى استجابة السوق للتنبؤ بأسعار الفائدة. وجد كامبل وشيلر 1988 أنه إذا بدائل واحدة كمتغير تابع في معادلة العائد لمدة عشر سنوات سجل واحد زائد وعشر سنوات العائد على معيار والفقير مركب ناقص سجل واحد زائد وعشر سنوات العائد على الاستثمار في 41506 الشهر الرئيسي ورقة تجارية، والنتائج دون تغيير تقريبا، و R 2 في الانحدار لا يزال 0.480. كل هذه النتائج ذات دلالة إحصائية: باستخدام اختبار والد الذي يأخذ في الاعتبار الملاحظات المتداخلة للمتغير التابع نجد أن مستوى دلالة المعادلة الحقيقية لعائد السنوات العشر هو 0.000 لمعادلة العوائد الزائدة لعشر سنوات هو 0.002. التحيزات المحتملة في العلاقة منذ الانحدارات لديها الانتكاسات العشوائية، علينا أن نتوقع بعض التحيز في معامل المقدرة. بعبارات بسيطة، حتى لو كانت أسعار الأسهم ليس لها أي علاقة على الإطلاق لأرباح بسيطة، طالما يتم تمهيد الأرباح بما فيه الكفاية لتوليد price150 نسبة التعلم، وهناك سوف تميل إلى أن تكون هناك علاقة سلبية بين عينات صغيرة نسبة الأرباح السعر وثلاثين عاما متوسط ​​الأرباح. وينشأ الترابط السلبي في المقام الأول لأن متوسط ​​العينة قد تم تقديره على العينة بأكملها، ويبدو أن الأسعار تبدو بطبيعة الحال أنها ترجع إلى متوسط ​​العينة، حتى لو لم يكن هناك متوسط ​​حقيقي. فعلت تجربة بسيطة كارلو مونتي لاقتراح مدى أهمية هذا التحيز قد يكون. قمنا بتوليد 96 (سنوي) ملاحظات من المشي العشوائي (هذا العدد المقابلة ل 96 الملاحظات 1901 إلى 1996 المستخدمة لإنتاج 86 نقطة هو مبين في الرسم البياني مبعثر في الشكل 2)، وتراجع التغيرات عشر سنوات في المشي العشوائي على مستوى في بداية المشي العشوائي. هذا الانحدار يظهر نوعا من الحد من حالة قصتنا، والتي يتم فيها تمهيد الأرباح بحيث تكون ثابتة، بحيث لا تلعب الأرباح أي دور في تحليلنا. في هذه التجربة مونتي كارلو، مع 10،000 التكرار، وجدنا أن R 2 لم تميل إلى أن تكون إيجابية: كان متوسط ​​R 2 0.26. ومع ذلك، في هذه التجارب مونت كارلو حققنا R 2 من .624 فقط 1.9 من الوقت مما يشير إلى أن النتائج هي في الواقع ذات أهمية كبيرة. في تجربة أخرى كارلو مونت سعيت لتمثيل المتوسط ​​المتحرك لمدة 30 عاما من الأرباح كشيء آخر غير ثابت: استبدلنا بمتوسط ​​متحرك لمدة ثلاثين عاما للأسعار المتخلفة بدا هذا وكأنه تجربة مثيرة للاهتمام، في تلك المتوسطات الثلاثين عاما من الأرباح سجل تبدو مشابهة إلى حد ما لمتوسطات 30 عاما من سعر السجل مع البيانات الفعلية، تصل إلى ثابت المضافة. في كل تكرار لتجربة مونتي كارلو، تم إنشاء مسار عشوائي جديد (126) عنصرا (سنويا)، وبالنسبة للعناصر من 31 إلى 116، تم إنشاء متجه للتغيرات اللاحقة لمدة عشر سنوات، كمتغير تابع. وقد تم أخذ ناقل للمتغيرات المتغيرة المستقلة من خلال إنشاء متجه العناصر من 1 إلى 116، ثم طرح متوسط ​​السعر المتخلف لمدة 30 عاما. في كل تكرار، قمنا بتغيير هذا المتغير التابع على المتغير المستقل، وسجل R 2. في 100،000 التكرار كان متوسط ​​R 2 0.124، أقل بكثير مما لاحظنا، وفي 0.26 فقط من التكرارات كان R2 أكبر من 0.62. الأخطاء المحتملة في المؤشر تستخدم لتحويل القيم الاسمية إلى القيم الحقيقية لاحظ أن الرسم البياني المبعثر يشير إلى الأسعار الحقيقية والعائدات الحقيقية والأرباح الحقيقية. من المهم أن نقوم بتحليلنا بهذه العبارات، لأننا نشعر بالقلق إزاء الكميات الحقيقية وليس الاسمية. غير أن إدخال مؤشرات التضخم في الأسعار ينطوي على احتمال حدوث خطأ. يبدو أن الفترة حوالي عام 1920 لديها الكثير من النفوذ، وربما ربما تمثل الكثير من صالحنا. قد يكون سلوك سلسلتنا حوالي 1920 قطعة أثرية من مؤشر السعر لدينا، وهو مؤشر أسعار المنتجين، والذي قد يظهر تقلبات أكثر بكثير حول ركود 192015021 من مؤشرات الأسعار الأخرى. لماذا عودة الأفق الطويل هناك بعض الارتباك الشعبي حول أهمية هذا التنبؤ في التنبؤ عوائد طويلة الأفق. ومن دواعي القلق التي يعبر عنها كثير من الناس أنه إذا لم يكن من الممكن التنبؤ بشكل كبير بعودة سنة واحدة، فلماذا ينبغي أن تكون عوائد السنوات العشر، التي هي مجرد عشر سنوات من المتوسطات لعائد سنة واحدة، قابلة للتنبؤ بشكل كبير. وقد تم وصف قوة الاختبارات التي تتنبأ بعوائد لمدة عشر سنوات في كامبل 1992. ويتعلق الارتباك المرتبط بالممتلكات العشوائية الظاهرة لعودة سنة واحدة. كيف يمكن أن يسأل البعض، هل يمكن أن يكون أن عودة سنة واحدة على ما يبدو عشوائية بشكل عشوائي، ومع ذلك العوائد عشر سنوات في الغالب يمكن التنبؤ بها الجواب هو أنه من المعروف أن العمليات العشوائية التي هي بالقرب من الجذر وحدة لمدة سنة واحدة يمكن أن يكون يمكن التنبؤ بها بشكل كبير على فترات أطول. عند النظر إلى عوائد سنة واحدة، يرى المرء الكثير من الضوضاء، ولكن على مدى فترات زمنية أطول هذا الضجيج متوسطا فعالا، وأقل أهمية. تحذيرات حول التحليل أعلاه اختتمت هذه الورقة بأن سوق الأسهم من المتوقع أن تنخفض خلال الآذان العشرة المقبلة، ولتحقيق عائدات إجمالية لا شيء تقريبا يجب تفسيرها بحذر شديد. إن بحثنا عن العلاقات الاقتصادية التي نقوم بدراسة السعر مقسوما على المتوسط ​​المتحرك للأرباح لمدة 30 عاما قد تعثر على علاقة فرصة دون أهمية. وبعبارة أخرى، فإن العلاقة التي تمت دراستها هنا قد تكون علاقة زائفة، نتيجة استخراج البيانات. ولا تأخذ الاختبارات الإحصائية ولا تجارب مونتي كارلو في الحسبان البحث عن العلاقات الممكنة الأخرى. ومن الخطورة أيضا افتراض أن العلاقات التاريخية تنطبق بالضرورة على المستقبل. قد تكون هناك تغييرات هيكلية أساسية تحدث الآن وهذا يعني أن الماضي من سوق الأسهم لم يعد دليلا للمستقبل. كامبل، جون Y. وروبرت ج. شيلر، أسعار الأسهم، الأرباح، والأرباح المتوقعة، مجلة المالية. 43 (3): 661-76، يوليو 1988.، ونسبة توزيع الأرباح ونموذج العينة الصغيرة: دراسة مونت كارلو، رسائل الاقتصاد. 29: 325-31، 1989. غراهام، بنيامين، وديفيد L. دود، تحليل الأمن. الطبعة الأولى، ماكجرو هيل، نيويورك، 1934. هيلويج، جان، ديفيد باستر، وكيفن كول، مؤشرات تقييم سوق ستوكست: هل هذا الوقت ديفيرنتكوت بنك الاحتياطي الفيدرالي في نيويورك ورقة بحثية رقم 9520، سبتمبر 1995. 1996 روبرت J. شيلر البيانات الخام المستخدمة لإنتاج الأرقام هي أيضا على هذا الموقع.