The objective of this study is to structure a dependable model to forecast the timing of entry and exit from the stock markets by using multivariate linear regression analysis. The study uses major macroeconomic indicators such CPI, PPI, GDP, MEI as independent variables and the S&P 500 index value as the dependent variable. The sample consists of 30 years of monthly data. This study includes four different loss scenarios in the S&P 500 index value and analyzes the data to see if the losses can be absorbed or if further losses will occur. This report discusses the practical implications of using regression analysis and how it is used to predict the market movements. This paper concludes that our regression model can help an investor to anticipate market movements and thus make appropriate buy and sell decisions.
Contents
Abstract
Introduction
Stock Market Prediction Methods
Bollinger Bands
Moving Averages
3-Months Moving Average of Monthly S&P index Data for the past 30 years
Regression Lines
Model Explanation
Financial Crisis – Events Analysis
Hypothesis
Data Collection
Research Methodology
Application of Regression Model
Analysis
Validity of model under different market conditions
S&P 500 value at different sell off scenarios:
At 5% sell off
At 10% sell off
At 15% sell off
At 20% sell off
Interpretation of results
Impact of various Macroeconomic factors on S&P Value
CPI
PPI
GDP
Money Aggregates
Validity of the predictions with the real world data
Conclusion
Appendix
Matlab Code & GUI
Works Cited
- Arbeit zitieren
- Victor Odour (Autor:in), 2011, Quantitative analysis of large stock market crashes, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/267038
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