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Abstract
This paper proposes an innovative framework to detect financial crises, pinpoint the end of a crisis and predict future developments in stock markets. This proposal is based on a latent Markov model and allows for a specific focus on conditional mean returns. By analyzing weekly changes in the U.S. stock market indexes over a period of 20 years, this study obtains an accurate detection of stable and turmoil periods and a probabilistic measure of switching between different stock market conditions. The results contribute to the discussion of the capabilities of latent Markov models and give financial operators some appealing investment strategies.
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