Implementierung Trading Strategien Für Prognosemodelle

Forecasting Financial Time Series - Teil I In dieser Artikelserie werden wir einen statistisch robusten Prozess zur Prognose von finanziellen Zeitreihen erstellen. Diese Prognosen bilden die Basis für eine Gruppe automatisierter Handelsstrategien. Der erste Artikel der Serie wird den Modellierungsansatz und eine Gruppe von Klassifizierungsalgorithmen diskutieren, die es uns ermöglichen, die Marktrichtung vorherzusagen. Innerhalb dieser Artikel werden wir nutzen scikit-lernen. Eine maschinelle Lernbibliothek für Python. Scikit-Learn enthält Implementierungen vieler maschineller Lerntechniken. Dies erspart uns nicht nur viel Zeit in der Implementierung unserer eigenen, sondern minimiert das Risiko von Bugs, die durch unseren eigenen Code eingeführt werden, und ermöglicht eine zusätzliche Überprüfung gegen Bibliotheken, die in anderen Paketen wie R geschrieben sind. Das gibt uns sehr viel Wenn wir unsere eigene benutzerdefinierte Implementierung erstellen müssen (aus Gründen der Ausführungsgeschwindigkeit, sagen wir). Prozess für die Prognose Eine detaillierte Erklärung des Feldes der statistischen maschinellen Lernen ist jenseits dieses Artikels. Um Techniken wie Logistische Regression zu nutzen. Lineare Diskriminanzanalyse und Quadratische Diskriminanzanalyse müssen wir einige grundlegende Konzepte skizzieren. Betrachtete Lerntechniken Die überwachten Lerntechniken beinhalten eine Menge bekannter Tupel (xi, yi), i in, wobei xi die Prädiktorvariablen (z. B. verzögerte Aktienrenditen oder gehandeltes Volumen) und yi repräsentiert, die die zugehörigen Responseobservationsvariablen (wie die Aktie) repräsentieren Marktrückkehr heute). In dieser Situation interessieren wir uns für die Vorhersage. Bei zukünftigen Vorhersagevariablen wollen wir die Antworten dieser Prädiktoren abschätzen. Dies steht im Gegensatz zur Schlussfolgerung, wo wir mehr an der Beziehung zwischen den Variablen interessiert sind. Alle Algorithmen, die wir in diesem Artikel verwenden, zusammen mit vielen anderen, die wir in Zukunft verwenden werden, sind aus der überwachten Lerndomäne. Messung der Vorhersagegenauigkeit Die besondere Klasse von Methoden, die wir interessieren, beinhaltet binäre Klassifizierung. Das heißt, wir werden versuchen, die prozentuale Rendite für einen bestimmten Tag in zwei Buckets zuzuordnen: Up oder Down. In einem Produktionsprognostiker würden wir sehr mit der Größe dieser Vorhersage und den Abweichungen der Vorhersage vom tatsächlichen Wert beschäftigen. In solchen Fällen können wir den Mean-Squared Error nutzen. Mittlerer Absolutabweichungs - und Root-Mean-Squared-Fehler, um eine Schätzung der Prognosegenauigkeit bereitzustellen. Die Literatur bietet zahlreiche weitere Beispiele für die Prognose von Genauigkeitsmaßnahmen. In diesem Fall werden wir uns nur mit der Trefferquote befassen. Was einfach der prozentuale Anteil ist, zu dem der Prognostiker eine genaue Vorhersage erreicht hat (d. h., wenn der Tag ansteht und umgekehrt). In späteren Beispielen werden wir eine Konfusionsmatrix verwenden, um die Vorhersageleistung klassenbasiert zu bestimmen. Darüber hinaus werden wir die oben genannten Werte berechnen und in unseren Handelsforschungsprozess einfließen lassen. Prognosefaktoren Eine Prognosemethode ist nur so gut wie die Faktoren, die als Prädiktoren gewählt werden. Es gibt eine erstaunliche Zahl der möglichen Faktoren, zum von zu wählen, wenn Vorhersage Börse Indexrückkehr. In diesem Artikel werden wir die Faktoren auf Zeitverzögerungen der aktuellen Prozentsatzrenditen beschränken. Dies ist nicht, weil sie die besten Prädiktoren sind, sondern es ist, weil es einfach ist, den Prozeß der Prognose auf einem leicht erhaltenen Datensatz zu demonstrieren. Prognose Faktor Wahl ist äußerst wichtig, wenn nicht die wichtigste Komponente des Prognosters. Auch einfache maschinelle Lerntechniken werden gute Ergebnisse auf gut gewählten Faktoren zu produzieren. Beachten Sie, dass die Umkehrung nicht oft der Fall ist. Werfen Sie einen Algorithmus auf ein Problem wird in der Regel zu einer schlechten Prognose Genauigkeit. Für diesen Prognostiker habe ich speziell die ersten und zweiten Zeitverzögerungen der prozentualen Renditen als Prädiktoren für die aktuelle Börsenrichtung gewählt. Dies ist eine relativ willkürliche Wahl und es gibt viel Spielraum für Änderungen, zum Beispiel durch Hinzufügen von zusätzlichen Verzögerungen oder des Volumens der gehandelten Aktien. Es ist im Allgemeinen besser, weniger Prädiktoren in einem Modell zu haben, obwohl es statistische Tests gibt, die die prädiktive Fähigkeit jedes Faktors nachweisen können. Prognose von SampP500 mit logistischer Regression, LDA und QDA Der SampP500 ist ein gewichteter Index der 500 größten börsennotierten Unternehmen (nach Marktkapitalisierung) am US-Aktienmarkt. Es wird oft als Aktien-Benchmark. Viele derivative Produkte existieren, um Spekulationen oder Absicherungen auf dem Index zu ermöglichen. Insbesondere ist der SampP500 E-Mini Index-Futures-Kontrakt ein äußerst liquides Mittel, um den Index zu handeln. In diesem Abschnitt werden wir drei Klassifizierer verwenden, um die Richtung des Schlusskurses am Tag N, basierend auf den am Tag N-1 bekannten Preisinformationen, vorherzusagen. Eine nach oben gerichtete Bewegung bedeutet, dass der Schlusskurs bei N höher ist als der Preis bei N-1, während eine Abwärtsbewegung einen Schlusskurs bei N niedriger als bei N-1 impliziert. Wenn wir die Bewegungsrichtung in einer Weise bestimmen können, die eine 50 Trefferquote mit einem niedrigen Fehler und einer guten statistischen Signifikanz signifikant übersteigt, dann sind wir auf dem Weg zu einer grundlegenden systematischen Handelsstrategie, die auf unseren Prognosen basiert. In diesem Stadium befassten sich nicht mit den modernsten Maschinellen Lernklassifikationsalgorithmen. Im Moment waren nur die Einführung von Konzepten und so gut beginnen die Diskussion über die Prognose mit einigen elementaren Methoden. Logistische Regression Die erste Technik, die wir betrachten, ist logistische Regression (LR). In unserem Fall werden wir LR verwenden, um die Beziehung zwischen einer binär kategorialen abhängigen Variablen (Up oder Down) und mehreren unabhängigen kontinuierlichen Variablen (den verzögerten Prozentsatzrenditen) zu messen. Das Modell liefert die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter (nachfolgender) Tag als Up oder Down kategorisiert wird. In dieser Implementierung haben wir gewählt, jeden Tag als Up zuzuweisen, wenn die Wahrscheinlichkeit 0,5 übersteigt. Wir könnten von einer anderen Schwelle Gebrauch machen, aber der Einfachheit halber habe ich 0,5 gewählt. LR verwendet die Logistikformel, um die Wahrscheinlichkeit des Erhaltens eines Aufwärtstags (YU) basierend auf den Lagfaktoren (L1, L2) zu modellieren: Die logistische Funktion wird verwendet, weil sie eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0,1 für alle Werte von L1 und L2 liefert, Im Gegensatz zu einer linearen Regression, bei der negative Wahrscheinlichkeiten in derselben Einstellung erzeugt werden können. Um das Modell anzupassen (d. H. Die Beta-Koeffizienten zu schätzen), wird das Maximum-Likelihood-Verfahren verwendet. Zum Glück für uns wird die Implementierung der Anpassung und Vorhersage des LR-Modells von der scikit-learn-Bibliothek übernommen. Lineare Diskriminanzanalyse Die nächste verwendete Methode ist die lineare Diskriminanzanalyse (LDA). LDA unterscheidet sich von LR in, weil in LR Modell P (YUL1, L2) als eine bedingte Verteilung der Antwort Y bei den Prädiktoren Li unter Verwendung einer logistischen Funktion modelliert wird. In LDA wird die Verteilung der Li-Variablen separat modelliert, wenn Y gegeben wird und P (YUL1, L2) über das Bayes-Theorem erhalten wird. Im Wesentlichen geht LDA davon aus, dass Prädiktoren aus einer multivariaten Gaußschen Verteilung gezogen werden. Nach Berechnen von Schätzungen für die Parameter dieser Verteilung können die Parameter in den Bayes-Theorem eingegeben werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, zu welcher Klasse eine Beobachtung gehört. LDA geht davon aus, dass alle Klassen die gleiche Kovarianzmatrix haben. Ich werde nicht auf die Formeln für die Schätzung der Verteilung oder posterior Wahrscheinlichkeiten, die benötigt werden, um Vorhersagen, wie noch einmal scikit-lernen behandelt dies für uns. Quadratische Diskriminanzanalyse Quadratische Diskriminanzanalyse (QDA) ist eng mit LDA verwandt. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass jede Klasse nun eine eigene Kovarianzmatrix besitzen kann. QDA führt im Allgemeinen besser, wenn die Entscheidungsgrenzen nicht-linear sind. LDA führt im Allgemeinen besser, wenn es weniger Trainingsbeobachtungen gibt (d. H. Wenn es erforderlich ist, die Varianz zu verringern). QDA auf der anderen Seite führt gut aus, wenn das Trainingsset groß ist (d. H. Die Varianz ist weniger von Interesse). Die Verwendung der einen oder anderen letztlich kommt auf die Bias-Varianz-Trade-off. Wie bei LR und LDA kümmert sich scikit-learn um die QDA-Implementierung, so dass wir nur Trainingsdaten für die Parameterschätzung und - vorhersage benötigen. Python Implementation Für die Umsetzung dieser Prognostiker werden wir von NumPy Gebrauch machen. Pandas und Scikit-lernen. Ive vorher ein Tutorial geschrieben, wie man diese Bibliotheken anbringt. Ive stark kommentierte den Code selbst, so sollte es einfach sein, festzustellen, was geschieht. Der erste Schritt besteht darin, die entsprechenden Module und Bibliotheken zu importieren. Waren die LogisticRegression importieren. LDA - und QDA-Klassifikatoren für diesen Prognostiker: Nachdem die Bibliotheken importiert wurden, müssen wir ein Pandas DataFrame erstellen, das die verzögerten Prozentsätze für eine vorherige Anzahl von Tagen enthält (standardmäßig auf fünf). Createlaggedseries wird ein Lager-Symbol (wie von Yahoo Finanzen erkannt) zu nehmen und eine verzögerte DataFrame über den angegebenen Zeitraum zu erstellen: Die nächste Helferfunktion ist entworfen, um eine prozentuale Hitrate für jedes Modell, durch die Beseitigung von duplizierten Code zu erstellen. Es beruht auf der Tatsache, dass die logistischen Regression, LDA und QDA-Objekte haben die gleichen Methoden (passen und vorherzusagen). Die Trefferquote wird an das Terminal ausgegeben: Schließlich binden wir es zusammen mit einer Hauptfunktion. In diesem Fall wurde versucht, die US-Aktienmarkt-Richtung im Jahr 2005 mit Rückkehrdaten von 2001 bis 2004 zu prognostizieren: Die Ausgabe des Codes ist wie folgt: Es ist ersichtlich, dass die logistische Regression und der lineare Diskriminanzanalysator beide in der Lage waren Gewinnen eine 56 Trefferquote. Der quadratische Diskriminanzanalysator war jedoch in der Lage, beide zu verbessern, um eine 60 Trefferrate zu erzeugen. Für den bestimmten analysierten Zeitraum ist dies wahrscheinlich aufgrund der Tatsache, dass es eine gewisse Nichtlinearität in der Beziehung zwischen den verzögerten Faktoren und der Richtung gibt, die in der linearen Analyse nicht gut erfasst ist. So gibt es Hoffnung, dass wir vielleicht in der Lage, die US-Aktienmarkt vorherzusagen. Es gibt ein paar Einschränkungen für diese Prognosemethode: Wir haben keine Form der Kreuzvalidierung verwendet, um Anpassungsfehler zu reduzieren. Ein Produktionsprognostiker würde eine solche Analyse als robust erachten. Der Prognostiker wurde nur auf Daten zwischen 2001-2004 einschließlich geschult. Neuere Aktienmarktdaten können eine wesentlich andere Prädiktionsgenauigkeit aufweisen. Wir haben tatsächlich versucht, diese Informationen auszutauschen. Insbesondere, wie würden wir tatsächlich handeln. Würden wir die US-e-mini Zukunft nutzen Wir würden von Market-On-Open (MOO) oder Market-On-Close (MOC) Bestellungen Gebrauch machen Wir müssten auch Transaktionskosten berücksichtigen. In den folgenden Artikeln werden wir diese Fragen ausführlicher behandeln. Eine Warnung zur zufälligen Prognose In diesem Abschnitt möchte ich das Problem der statistischen Signifikanz im Umgang mit Prognostikern deutlich hervorheben. Zusätzlich zu dem oben beschriebenen Prognosemodell habe ich auch eine Prognosereihe erstellt, die ausschließlich auf dem Vorzeichen von Zufallszahlen aus einer Normalnormalverteilung basiert. Beachten Sie, dass im selben Zeitraum hat es eine Prognose-Hit-Rate von 53,4 produziert und doch die Methode verwendet, um die Serie zu generieren ist im Wesentlichen nicht anders als das Werfen einer Münze Beachten Sie dies, wenn Sie die Durchführung von Prognoseverfahren, wie es oft zu düster führen kann Wenn nicht berücksichtigt. In den folgenden Artikeln betrachten wir erweiterte überwachte nichtlineare Vorhersageklassifizierer wie künstliche neuronale Netze (ANN) und Unterstützungsvektormaschinen (SVM). Mit einem stabilen maschinellen Lern-Techniken zur Verfügung stehen wir dann in der Lage sein, nutzen Ensemble-Methoden, um eine Prognose Genauigkeit und Robustheit, die manchmal übersteigen können, die von jedem einzelnen prognostizieren. Unsere Website verwendet Cookies. Indem Sie fortfahren, uns zu grasen, stimmen Sie unserer Gebrauch von Plätzchen zu. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite mit den Cookies. X Sonderberichte und Multimedia Die Sonderberichte der Economist Intelligence Unit bieten Führungskräften praktische Geschäftsinformationen zu makroökonomischen Ereignissen, Länderangelegenheiten und Industriefragen. Jeder Bericht enthält einen umfassenden Überblick, gefolgt von einer detaillierten Analyse der zugrunde liegenden Themen und Prognosen zur Vorbereitung auf zukünftige Trends. Verstehen Sie, wie man international effektiver arbeitet und entdecken Sie Chancen in neuen Märkten, indem Sie unsere untenstehenden Berichte herunterladen. Registrieren Sie sich für die kommenden monatlichen Webinare der EIU, zu einer Reihe von Themen, die Sie mit Ihrer Geschäftsstrategie unterstützen. Sie können auch unser Archiv der vorherigen Webinare ansehen. In diesem Gesundheitsbericht bewerten wir globale Chancen für eine rasche Beschleunigung der Expansion im Ausland und skizzieren mutige Strategien für Südkorea Unternehmen im Gesundheitswesen, um ihre Chance auf Erfolg in den globalen Märkten zu maximieren. Trotz einer verbesserten globalen Konjunktur werden die Unsicherheiten auf die Unternehmen im Jahr 2017 belastet. Unser Whitepaper Industries im Jahr 2017 beurteilt die Aussichten für die sechs Schwerpunkte, die von unserem Branchen-Briefing-Team Automotive, Konsumgüter, Energie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Telekommunikation abgedeckt werden . Die Economist Intelligence Unit (EIU) wurde vom Büro der Vereinten Nationen für Katastrophenvorsorge (UNISDR) beauftragt, ein operationelles Risikomodell zu entwickeln, das das Katastrophenrisiko in das operationelle Risiko einfließen lässt. Dieser Bericht bewertet 20 Länder in Asien, Europa, Afrika, Lateinamerika und dem Nahen Osten. Die chinesische Wirtschaft verlangsamt sich und finanzielle Risiken haben, aber ein heller Punkt bleibt - Verbrauch. Unser Whitepaper Der chinesische Verbraucher im Jahr 2030 prognostiziert Entwicklungen auf dem Verbrauchermarkt, die für Unternehmen zu verstehen, um zu begreifen, die vielen aufstrebenden Chancen zu erfassen. Dieser EIU Canback-Spezialbericht erklärt, wie sich die Asias-Verbraucherlandschaft im kommenden Jahrzehnt weiterentwickeln wird und wie Unternehmen davon profitieren können, indem sie Analysen nutzen, um Wendepunkte wie Start - oder Plateaupunkte im Lebenszyklus einer Produktkategorie vorwegzunehmen. Unser aktueller kostenloser Bericht verwendet Daten aus dem EIUs-Marktvergleich und dem Forecasting-Tool Market Explorer, um die Wachstumsperspektiven von 50 Schlüsselstädten in der ASEAN-Region zu untersuchen und die Chancen und Herausforderungen zu untersuchen, die dieses Wachstum darstellt. EIU Canback, ein Managementberatungsunternehmen, das kürzlich von der Economist Intelligence Unit erworben wurde, legt einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Quantifizierung und Erfassung von Wachstumschancen vor. China spielt nach wie vor eine zentrale Rolle sowohl in Afrika als auch in Lateinamerika als Handelspartner, Investitionsförderer und Geldgeber. In unserem letzten Bericht wird beurteilt, wie sich Chinas Beziehungen zu beiden Regionen in den kommenden Jahren entwickeln werden, angesichts der Instabilität und Ungewissheit, die sich aus dem jüngsten wirtschaftlichen Rebalancing ergeben. Unsere neuesten Whitepaper Prognosen, dass Hillary Clinton wird die US-Präsidentschaftswahl 2016 gewinnen, aber dies wird eine Einmal-Verwaltung sein. Wegen der hohen Unfavourability Ratings beider Kandidaten erforschen wir, was die Zukunft für die demokratischen und republikanischen Parteien hält. In diesem Bericht untersuchen wir, wie eine Abstimmung für Brexit eine weitere Phase der rollenden Krise Europas einleiten und warum sie grundlegende Fragen zur Lebensfähigkeit des europäischen Projekts stellen wird. In einem neuen EIU-White Paper diskutieren wir die möglichen Knock-on-Effekte von Brexit für den National Health Service (NHS), die Life Sciences-Industrie und die Gesundheitsinnovation in Großbritannien. Ein neuer EIU-Bericht untersucht den Kontext der aktuellen Krise und stellt eine Reihe wichtiger Herausforderungen dar, denen sich die Region in den nächsten fünf Jahren stellen muss. Ein neuer EIU-Bericht legt einen Rahmen fest, um Investoren dabei zu helfen, die Chancen und Risiken des lokalen Staatsanleihemarktes in China zu navigieren. Der Bericht zählt 140 Städte auf der ganzen Welt auf, wie teuer sie leben sind. Finden Sie heraus, wie die Städte wurden durch das Herunterladen einer Kopie der neuesten Index eingestuft. Ein neuer EIU-Bericht, Industries im Jahr 2016, vereint Analysen und Prognosen für sechs Branchen und identifiziert strategische Schwerpunkte im kommenden Jahr. Da der Vertrieb stärker in die Einzelhandelskultur eingebettet wird, mit zunehmender Intensivierung und Globalisierung der Verkaufszeiten. Der Never-Ending-Verkauf eines neuen EIU-Berichts untersucht die Auswirkungen, die diese kontinuierliche Verkaufssaison auf die langfristigen Aussichten für den Einzelhandel haben wird. Der Bericht "Economist Intelligence Unit" untersucht den Hintergrund und den Kontext der Fragen der bevorstehenden Pariser Klimakonferenz (30. November 11. Dezember). Dieser Bericht der Economist Intelligence Unit bewertet die Fortschritte bei der Umsetzung von wertbasierten Gesundheitssystemen auf der ganzen Welt. Es zeigt die neuesten Schritte, die Pionier-Länder und Unternehmen auf eine wertorientierte Gesundheitsversorgung gesetzt haben. Die neuen auftauchenden Stadtranglisten analysieren die am schnellsten wachsenden Städte in China und die Auswirkungen, die sie auf das zukünftige Wirtschaftswachstum haben werden. Lesen Sie den vollständigen Bericht für mehr. Wie Afrika wächst in prominent ist organisiert Einzelhandel gibt es bereit zu starten Ergebnisse aus dem Jahr 2015 Global Food Security Index jährliche Aktualisierung zeigen, dass die Ernährungssicherheit verbessert in zwei Drittel der 109 Ländern abgedeckt. Lesen Sie den vollständigen Bericht für mehr. Dieses Benchmarking-Index - und Lerninstrument bewertet und analysiert die Kapazitäten der Länder im asiatisch-pazifischen Raum zur Bereitstellung nachhaltiger öffentlich-privater Partnerschaften. Ein EIU-Analysebericht, der den NHS mit 30 anderen entwickelten Gesundheitssystemen vergleicht, um einen klaren Einblick darüber zu erhalten, wo das britische Gesundheitssystem im Vorfeld der Mai-Generalversammlung sitzt. Laden Sie Ihre Kopie des neu veröffentlichten Berichts herunter. Dieser Bericht untersucht die Entwicklung des privaten Sektors in der Karibik. Der Bericht zählt 140 Städte auf der ganzen Welt auf, wie teuer sie leben sind. Finden Sie heraus, wie die Städte wurden durch das Herunterladen einer Kopie der neuesten Index eingestuft. Der Index liefert eine Momentaufnahme des Demokratiezustands weltweit für 165 unabhängige Staaten und zwei Territorien. Laden Sie Ihre Kopie des aktuellen Indexes herunter. Dieser Bericht bietet unsere Perspektive ein Jahr nach der Umsetzung der UHC in Indonesien, um Ihnen zu helfen, die Chancen für Ihr Unternehmen zu identifizieren. Dieser Bericht von The Economist Intelligence Unit Healthcare analysiert, wie sich die Ergebnisse und Ausgaben in 166 Ländern weltweit unterscheiden, und skizziert einige der Gründe, warum diese Lücken entstanden sind. Die Global Microscope 2014 hebt die Länder Fortschritte bei der Festlegung von Gesetzen und Vorschriften, die den Zugang zu Finanzprodukten und Dienstleistungen für einkommensschwache Bevölkerungsgruppen zu verbessern und zu unterstützen. Laden Sie den Bericht herunter. Chinas Rolle in der globalen Wirtschaft ändert sich. Die Ländereinfuhren holen ihre Exporte ein. Und die ausländischen Direktinvestitionen fließen in Zuflüsse. Finden Sie heraus, welche Länder die meisten und am wenigsten gut im Investment Index durch das Herunterladen dieses Berichts. Brazils politische und wirtschaftliche Perspektiven unter Dilma 2.0, konzentriert sich auf die Perspektiven für Reformen und wachstumsfördernde Politiken in Frau Rousseffs zweite Amtszeit, um Unternehmen, die im Land tätig sind, einen einzigartigen Einblick in das, was in den kommenden vier Jahren zu erwarten ist, zu bieten. Der China Index of Housing Erschwinglichkeit von City (CIHAC), entwickelt ausschließlich von The Economist Intelligence Unit, zielt darauf ab, ein Licht auf die umstrittene Thema der Wohnraum Erschwinglichkeit im Land zu werfen. Die Belastung von Fettleibigkeit: Seine Beziehung zur Ernährungssicherheit diskutiert die wachsende Prävalenz der Fettleibigkeit und ihre Beziehung zur Ernährungssicherheit. Dieser Index hilft Ihnen, zu verstehen, wo Ihre Chancen im Gesundheitswesen Ökosysteme in China liegen. Das Ranking hat festgestellt, dass seit 2008 die durchschnittliche globale Lebensfähigkeit Score weiter sinken, wie Instabilität wächst um die Welt. Laden Sie das vollständige Ranking und Bericht. Dieses Whitepaper identifiziert Strategien, die Medtech-Unternehmen annehmen können, um in einer wertbasierten Umgebung gedeihen. Dieser Bericht von The Economist Intelligence Unit (EIU), Food loss und dessen Schnittpunkt mit der Ernährungssicherheit, untersucht das globale Vorkommen von Nahrungsmittelverschwendung in Entwicklungsländern und entwickelten Ländern. Der Bericht befasst sich mit Ernährungssicherheit einschließlich Faktoren wie Erschwinglichkeit, Verfügbarkeit, Sicherheit und Qualität auf der ganzen Welt Der Bericht untersucht den Einzelhandel in China sowohl heute als auch in der Zukunft. Es ist entworfen, um Einzelhändlern zu helfen, zu verstehen, was heute und in der Zukunft geschieht, also können sie für Gelegenheit vorzubereiten, die chinesische städtische Träume, und die regionale Wirklichkeit ist ein spezieller Report von den Economist Intelligence Units gewidmet regionalen China Service, Zugang China. Das Papier bezieht sich auf Access Chinas einzigartige Provinz-und Stadt-Ebene Bevölkerung Prognosen zu illustrieren, wie Urbanisierung wird in den nächsten zwanzig Jahren gehen. Der neueste Index zählt 140 Städte auf der ganzen Welt basierend auf wie teuer sie sind zu leben in. Finden Sie heraus, wie die Städte wurden durch den Download dieses Index rangiert. Laden Sie dieses Papier, das das Potenzial im Einzelhandel in China betrachtet. Der EIUs App Gap Index misst und quantifiziert die Fähigkeit eines Landes, den Lieferkanal der Basisdienste in den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung und Finanzdienstleistungen von Angesicht zu Angesicht zu Mobile zu ändern. Laden Sie es jetzt herunter. Als einer der am schnellsten wachsenden Regionen weltweit, wie können Die EIUs städtischen Daten helfen Unternehmen Größe des Marktes Dieses Papier wird eine Reihe von wichtigen Fragen beantworten, um die Attraktivität der Region für Investoren, mit einem besonderen Fokus auf Chinesisch zu definieren Anleger. Der Nahrungsmittelsicherheit Index überprüft die Kernfragen der Nahrungsmittelerschwinglichkeit, - verfügbarkeit und - qualität über einem Satz von 105 entwickelten und Entwicklungsländern weltweit. Dieses Papier bietet ein Gefühl von Chinas (und Asias) Auswirkungen auf die Weltwirtschaft und die zugrunde liegenden Fragen, denen China ausgesetzt sein muss, um die Chancen zu nutzen, die es ausnutzt. Der Index liefert eine Momentaufnahme des Demokratiezustands weltweit für 165 unabhängige Staaten und zwei Territorien. Finden Sie heraus, warum Demokratie ist jetzt zum Stillstand Nach einem Boom in 2011-12, Asias Luxusgüter Markt gesehen Wachstum langsam deutlich. Dennoch bietet das Wachstum der Mittelklasse große Chancen für sorgfältig abgestimmte Marken. Dieser Bericht präsentiert Die EIUs Sicht auf die Chancen und Herausforderungen China Gesichter bei der Prüfung der CO2-Handel. Von den arabischen Revolutionen bis zu den Occupy-Bewegungen hat es in den letzten paar Jahren einen Aufschwung der Volksproteste gegeben. Dieser Aufsatz untersucht diesen Trend, analysiert, was spezifisch und neu ist über die heutigen Proteste und zieht die Konsequenzen für die zukünftige globale politische Entwicklung. Laden Sie diesen Bericht zu verstehen, was passieren kann, wenn die Banken die Hähne von frei fließenden Geld aus. Vier Jahre nachdem viele der weltweit größten Länder ehrgeizige Breitbandpläne gestartet haben, um das Wirtschaftswachstum anzuregen, bewertet dieser Bericht die Geschäftsmöglichkeiten, die diese nationalen Breitbandstrategien für die Telekommunikationsindustrie schaffen werden. Bitte registrieren Sie sich, um ein kostenloses Exekutivzusammenfassungs - und Beispiellandkapitel herunterzuladen. Dieser Bericht gibt einen Überblick über die Aussichten der EIU für die größten Kohleverbrauchsländer, einschließlich der Prognosen für die Kohlenachfrage bis 2015 und der Projektionen für Kohleanteil des gesamten Energiemix bis 2020. Lesen Sie diesen Bericht, um zu verstehen, wie der direkte Zugang zu den kaspischen Gasressourcen ist Bescheidenen ersten Schritt bei der Verwirklichung eines wichtigen europäischen Energiesicherheit Ziel. Dieser Bericht ist eine Einschätzung der wirtschaftlichen, politischen und Konsumgüter - und Einzelhandelsaussichten in den USA. Download it today Dieser Bericht ist eine Einschätzung der wirtschaftlichen, politischen und gesundheitlichen Aussichten in den USA. Laden Sie es heute Um die Fortschritte bei der wirtschaftlichen Weiterentwicklung der Frauen zu messen, schuf die Economist Intelligence Unit den WEO-Index (Womens Economic Opportunity). Die Economist Intelligence Unit hat ein Diskussionspapier nach einem internationalen Treffen der Stiftung Foundazione Giovanni Lorenzini Medical Science (Mailand, Italien - Houston, TX, USA) zur Verbesserung der Ernährungsrichtlinien zusammengestellt, um eine nachhaltige Gesundheitspolitik zu schaffen. Das globale Mikroskop 2016 über die finanzielle Integration hebt hervor, dass Länder Fortschritte bei der Festlegung von Gesetzen und Vorschriften, die den Zugang zu Finanzprodukten und Dienstleistungen für einkommensschwache Bevölkerungsgruppen zu verbessern und zu unterstützen. Laden Sie den Bericht herunter. In diesem Whitepaper untersucht das EIUs-Industrieteam sowohl aktuelle als auch zukünftige Verwendungen der Verbundenheit im Automobilsektor. Es beurteilt, wie Unternehmen den angeschlossenen Pkw-Raum zu bewältigen, suchen nicht nur an traditionellen Auto-und Technologie-Unternehmen, sondern auch Industrie Disruptoren. Die Initiative "One Belt, One Road" (OBOR) schafft für Organisationen eine große Beteiligung an einer Reihe von Projekten, insbesondere in den Bereichen Infrastruktur, Baugewerbe, Schwerindustrie, Energie, Wasser und verwandte Branchen. Unser neuer Bericht versucht, dieses Programm zu verstehen und die Chancen und Herausforderungen dieser wichtigen globalen Entwicklungspolitik anzugehen. Die jüngsten Ergebnisse der EIUs Global Liveability Ranking, die Ergebnisse für Lebensstil Herausforderungen in 140 Städten weltweit zeigt, dass, obwohl Melbourne hat seine Krone als die weltweit am meisten lebenden Stadt beibehalten, hat sich die Lebensfähigkeit in 29 der 140 untersuchten Städte (20 Prozent) verschlechtert Die letzten 12 Monate. In den nächsten 5 Jahren werden die Gesundheitsmärkte in Südostasien wie Indonesien und Philippinen das Wachstum in den BRIC-Gesundheitsmärkten übertreffen. Unser neues Whitepaper bietet eine Markt-nach-Markt-Perspektive für alle 10 Länder in Südostasien von 2016-2020 und identifiziert 5 Megatrends, die die Südostasias Healthcare-Landschaft prägen, damit Pharma und Medtechs diese aufkommenden Trends nutzen können Die jährliche Aktualisierung des Global Food Security Index (GFSI) im Jahr 2016 zeigt, dass sich die Ernährungssicherheit in über drei Vierteln der 113 Länder, die in den letzten fünf Jahren abgedeckt wurden, verbessert hat. Lesen Sie den vollständigen Bericht für mehr. In einem speziellen Bericht Die EIU stellt die Auswirkungen von Brexit auf verschiedene Teile der Wirtschaft dar. Der Bericht enthält auch eine detaillierte Analyse des wirtschaftlichen und politischen Kontextes, in dem britische Unternehmen tätig werden sollen. Ein neuer EIU-Bericht bietet drei Szenarien für das Wirtschaftswachstum unter einem Duterte-Vorsitz. Der Index der Migrationsregierung zielt darauf ab, einen konsolidierten Rahmen für die Bewertung länderspezifischer Strukturen der Migrationspolitik zu schaffen und als potenzielle Quelle für die Unterrichtung der Umsetzung der migrationsbezogenen SDGs zu fungieren. Ein neuer EIU-Bericht, Alles, was glänzt, beurteilt die Chancen und Risiken, die in den Nachsanktionen im Iran liegen. Die neueste Ausgabe der Economist Intelligence Units China Going Global Index identifiziert die sich entwickelnden Chancen und Risiken für chinesische Outbound-Direktinvestitionen. Die neueste Ausgabe des EIUs Democracy Index spiegelt die Situation im Jahr 2015, ein Jahr, in dem Demokratie getestet wurde, bietet eine Momentaufnahme der aktuellen Stand der Demokratie weltweit. Das globale Mikroskop 2015 über die finanzielle Eingliederung hebt hervor, dass Länder Fortschritte bei der Festlegung von Gesetzen und Vorschriften, die den Zugang zu Finanzprodukten und - dienstleistungen für einkommensschwache Bevölkerungsgruppen verbessern und unterstützen. Laden Sie den Bericht herunter. Die nächste Runde - Biosciences in Singapur 2025 wurde von Biosingapore in Verbindung mit Clearstate, einem Wirtschaftswissenschaftler Intelligence Unit Geschäft produziert. Dieser Bericht konzentriert sich auf die nächsten 10 Jahre Singapurs Biowissenschaften Industrie und fängt die Ansichten und Vorhersagen der Nationen biosciences Branchenführer. Die neuesten Erkenntnisse der Economist Intelligence Units Global Liveability Ranking spiegeln eine deutliche Zunahme der globalen Instabilität in den letzten 12 Monaten. Dies ist der jüngste Bericht von Clearstate (ein Economist Intelligence Unit Business) auf Chinas 2020 Healthcare Ausblick. Ein neuer Bericht der Economist Intelligence Unit untersucht einige der großen wirtschaftlichen Probleme, die das globale Geschäft weltweit in den kommenden Jahrzehnten prägen werden. Lesen Sie den vollständigen Bericht für mehr. Dieses Benchmarking-Index - und Lerninstrument bewertet und analysiert die Fähigkeit der Länder in Afrika, nachhaltige Public-Private-Partnerships zu liefern. Dieser Bericht untersucht wichtige politische und ökonomische Faktoren, die vorhersagen, wie sie einen direkten Einfluss auf die mittelfristigen Wachstumsaussichten von Singapur haben werden. Der EIU-Bericht entpackt Chinas einen Gürtel, einen Straßenplan und erforscht die Risiken, die Gesellschaften ausgesetzt sind, die nach Möglichkeiten in den OBOR-Gebieten suchen. Laden Sie diesen Bericht herunter, um mehr darüber zu erfahren. Dieser Bericht untersucht wichtige politische und ökonomische Faktoren, die vorhersagen, wie sie einen direkten Einfluss auf die mittelfristigen Wachstumsaussichten von Singapur haben werden. Dieses Papier untersucht den jüngsten Aufschwung der populistischen und Protestbewegungen, vor allem in Europa, aber auch in anderen Regionen der Welt. Demokratie am Rande ist eine Forschungsarbeit für den BBC-Demokratie-Tag, 20. Januar 2015, von The Economist Intelligence Unit produziert. Obwohl Rohstoffe wie Öl immer Zyklen durchlaufen, haben die Ölpreisstürze der letzten Monate einen Rausch der Spekulationen über das hervorgerufen, was das alles auf längere Sicht bedeutet. Dieser spezielle Bericht versucht, diese Frage zu beantworten, indem er die verschiedenen Öllieferungs - und Nachfragetrends in einem globalen Kontext formuliert und untersucht, was der Ölpreisrückgang für Produzenten, Konsumenten und Investoren bedeutet. Die EIU hat robuste Schätzungen der Arbeitsentschädigung pro Stunde in China und jeder ihrer 31 Provinzen, Prognose bis 2020 entwickelt. Laden Sie diesen Bericht, um mehr zu erfahren. Laden Sie diesen Bericht herunter, um herauszufinden, was unsere Prognosen für die wichtigsten Branchen im kommenden Jahr bedeuten: Automotive, Konsumgüter und Einzelhandel, Energie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Telekommunikation. Die Risk Snapshot November 2014, bietet einen Schnappschuss einige der Fähigkeiten der Economist Intelligence Units Risikomanagement. ASEAN automotive: Mit Blick auf 2015 wird skizziert, was die ASEAN-Integration für die Automobilindustrie in der Region bedeutet und welche Strategien verschiedene Fahrzeughersteller und ihre Zulieferer nutzen, um vom freieren Handel profitieren zu können. Der Index zählt 82 Länder der Welt auf einer Reihe von Faktoren, die bestimmen, wie einfach es ihnen geht, Geschäfte zu machen. 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