Écarts par rapport aux modèles de cycle
Les cycles sont composés de nombreux éléments. Les fluctuations historiques de l'activité économique ne peuvent pas être entièrement expliquées en termes de combinaisons de cycles et de sous-cycles; il reste toujours un facteur, un élément qui ne correspond pas au schéma des autres fluctuations. Il est possible, par exemple, d'analyser une fluctuation particulière en trois composantes principales: une composante ou tendance longue; une composante saisonnière très courte; et un composant intermédiaire, ou cycle Juglar. Mais ces composants ne peuvent pas être trouvés exactement recombinés dans une autre fluctuation en raison d'un élément résiduel dans la fluctuation d'origine qui n'a pas de forme cyclique. Si le résidu est faible, il peut être attribué à des erreurs de calcul ou de mesure. À un niveau statistique plus sophistiqué, un élément résiduel peut être traité comme un «mouvement aléatoire». Si l'élément aléatoire est toujours présent, il devient un élément essentiel de l'analyse à traiter en termes de probabilité.
À des fins pratiques, il serait utile de connaître la forme typique d'un cycle et de reconnaître son sommet et son creux. Un travail considérable a été réalisé sur ce que l'on pourrait appeler la morphologie des cycles. Aux États-Unis, Arthur F. Burns et Wesley C. Mitchell ont basé ces études sur l'hypothèse qu'à tout moment spécifique, il y a autant de cycles qu'il y a de formes d'activité économique ou de variables à étudier, et ils ont essayé de les mesurer dans rapport à un «cycle de référence», qu'ils ont artificiellement construit comme standard de comparaison. Le but de ces études était de décrire la forme de chaque cycle spécifique, d'analyser ses phases, de mesurer sa durée et sa vitesse, et de mesurer l'amplitude ou la taille du cycle.
En étudiant divers cycles, il a été possible de construire des «indicateurs d'avance et de retard», c'est-à-dire des séries statistiques avec des points de retournement cycliques menant ou retardant constamment les tours de l'activité commerciale générale. Les chercheurs utilisant ces méthodes ont identifié un certain nombre de séries, chacune atteignant son point tournant 2 à 10 mois avant les tours dans l'activité commerciale générale, ainsi qu'un autre groupe de séries, chacune suivant les tours en affaires de 2 à 7 mois. Des exemples de séries phares incluent les données publiées sur les nouvelles commandes, la productivité du travail, la demande des consommateurs, les contrats de construction résidentielle, les indices boursiers et les variations des stocks des entreprises. Ces indicateurs avancés et d'autres sont largement utilisés dans les prévisions économiques.
