SBI综合指数是印度经济中的制造活动的领先指标，旨在预见到收缩期和扩建。建构方法的
建设方法的构建印度制造输出的构建方法总结如下：选择代表的参考系列制造包含关于参考系列信息（潜在领先指标）的信息的活动性发布变量，并在样品中的表现和超出样本选择的领先指示器的最佳表现出来的优先
指标。参考系列的参考系列，代表制造活动的最佳表现领先的指示器方法是为制造活动选择代理。国内生产总值（GDP）和工业生产指数（IIP）通常被用作经济活动的措施。GDP可按季度频率提供，并以超过一个四分之一的滞后发布。最近时间段可用的点数将较少，因为报告周期大。这使我们在过去持续了持续时间。为了获得体面的样本大小来构建我们需要在历史上很长时间的领先指示器模型。然而，由于印度经济在过去二十年中看到了结构性变化，这可能不会很好地回到历史上。随着领先的指标方法，一系列以高频率提供的系列，并以最小可能的延迟发布优选作为参考系列。出于这个原因，在本研究中，IIP已被选为参考系列，并且具有在4至6周的滞后报告的月度报告变量的优势。包含关于
参考系列（潜在领先指标）的信息的acroconomic变量。构建数据集以涵盖代表活动的所有经济领域的变量。我们选择了很容易且快速可用的经济系列，而该系列不应受到否则的重大修订，这将影响早期的结论，该系列及时的出版日期。最重要的是，该系列在参考系列之前应该有一个经济理性。我们最初在70种不同的变量中被遗弃为分析。入围数据系列包括各种专题股票市场返回，各种IIP组件，如采矿活动，电力生产，SBI贷款到各个部门，NPA，汇率，利率，全球经济增长比例，商品价格。我们已经考虑了可用的期货和现货价格。SBI贷款数据在工业中的未来经济活动中提供了重要的见解，并在行业内的信心。术语波动性和季节性调整后的同学增长指数构建了两项指数，即SBI每月综合指数和SBI年度复合指数。指数均符合月份情绪运动的互补目的，分别对年度增长预测。这些指数的互补性质有助于用户衡量市场的情绪。如果月份预测的一个月始终是负面的，那么它可能会导致一年后指数的负增长率。年前增长指数的积极增长率可能会燃料增长势头，并增加每月预测的情绪。开发领先的指标，并评估他们在样品中的性能，使用各种统计方法构建领先指标，包括基于简单的回归的模型（线性回归模型，物流模型，因子模型）和股票和沃特森建议的基于VAR。在选择统计参数上最好的模型后，我们已经测试了样本预测中的模型，并超出了样本预测。选择最佳可能的领先指标指标，以评估转折点的样品中的定向预测，并与其他领先的性能相比诸如PMI.Analysis和结果的指标经验地评估每个识别的变量的引线滞后关系我们在使用参考系列的各种识别
下进行相关分析。我们还评估了可能的领先指示器和参考系列之间的转折点中的交货时间。为了杂草出错的杂散变量，我们为变量进行了格兰杰因果关系。识别潜在的领先指标，我们构建了模型，以解释IIP系列月度增长中的差异。彻底统计分析后，我们在三种模型中完成，所有三个预测的调整后的R平方大于0.75.我们评估了上述模型在样本内的模型，并从样本预测上的参数上的样本预测（RMSE） ，意味着绝对偏离（MAD），百分比定向精度。
建设方法的构建印度制造输出的构建方法总结如下：选择代表的参考系列制造包含关于参考系列信息（潜在领先指标）的信息的活动性发布变量，并在样品中的表现和超出样本选择的领先指示器的最佳表现出来的优先
指标。参考系列的参考系列，代表制造活动的最佳表现领先的指示器方法是为制造活动选择代理。国内生产总值（GDP）和工业生产指数（IIP）通常被用作经济活动的措施。GDP可按季度频率提供，并以超过一个四分之一的滞后发布。最近时间段可用的点数将较少，因为报告周期大。这使我们在过去持续了持续时间。为了获得体面的样本大小来构建我们需要在历史上很长时间的领先指示器模型。然而，由于印度经济在过去二十年中看到了结构性变化，这可能不会很好地回到历史上。随着领先的指标方法，一系列以高频率提供的系列，并以最小可能的延迟发布优选作为参考系列。出于这个原因，在本研究中，IIP已被选为参考系列，并且具有在4至6周的滞后报告的月度报告变量的优势。包含关于
参考系列（潜在领先指标）的信息的acroconomic变量。构建数据集以涵盖代表活动的所有经济领域的变量。我们选择了很容易且快速可用的经济系列，而该系列不应受到否则的重大修订，这将影响早期的结论，该系列及时的出版日期。最重要的是，该系列在参考系列之前应该有一个经济理性。我们最初在70种不同的变量中被遗弃为分析。入围数据系列包括各种专题股票市场返回，各种IIP组件，如采矿活动，电力生产，SBI贷款到各个部门，NPA，汇率，利率，全球经济增长比例，商品价格。我们已经考虑了可用的期货和现货价格。SBI贷款数据在工业中的未来经济活动中提供了重要的见解，并在行业内的信心。术语波动性和季节性调整后的同学增长指数构建了两项指数，即SBI每月综合指数和SBI年度复合指数。指数均符合月份情绪运动的互补目的，分别对年度增长预测。这些指数的互补性质有助于用户衡量市场的情绪。如果月份预测的一个月始终是负面的，那么它可能会导致一年后指数的负增长率。年前增长指数的积极增长率可能会燃料增长势头，并增加每月预测的情绪。开发领先的指标，并评估他们在样品中的性能，使用各种统计方法构建领先指标，包括基于简单的回归的模型（线性回归模型，物流模型，因子模型）和股票和沃特森建议的基于VAR。在选择统计参数上最好的模型后，我们已经测试了样本预测中的模型，并超出了样本预测。选择最佳可能的领先指标指标，以评估转折点的样品中的定向预测，并与其他领先的性能相比诸如PMI.Analysis和结果的指标经验地评估每个识别的变量的引线滞后关系我们在使用参考系列的各种识别
下进行相关分析。我们还评估了可能的领先指示器和参考系列之间的转折点中的交货时间。为了杂草出错的杂散变量，我们为变量进行了格兰杰因果关系。识别潜在的领先指标，我们构建了模型，以解释IIP系列月度增长中的差异。彻底统计分析后，我们在三种模型中完成，所有三个预测的调整后的R平方大于0.75.我们评估了上述模型在样本内的模型，并从样本预测上的参数上的样本预测（RMSE） ，意味着绝对偏离（MAD），百分比定向精度。图2在大约10年内提供SBI年度综合指数性能，清楚地描述了SBI综合指数已关闭，遵循IIP制造指标的趋势和方差。
根据上面的编译结果，最近几年开始于2013年4月
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