Прогнозирование валютного обменного курса

Страница 2

Таким образом модели апостореорного и прогнозного курса валют – главный методический инструмент решения важных задач валютных операций.

Одним из подходов, который позволяет учесть большое число различных факторов является анализ с помощью временных рядов.

Эконометрическую модель можно построить, используя два типа исходных данных:

- данные, характеризующие совокупность различных, объектов в определенный момент (период) времени;

- данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов(периодов) времени.

Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные по данным второго типа, называются моделями временных рядов.

Временной ряд - это совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов (периодов) времени. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы:

- факторы, формирующие тенденцию ряда;

- факторы, формирующие циклические колебания ряда;

- случайные факторы.

При различных сочетаниях этих факторов зависимость уровней ряда от времени может принимать разные формы.

Во-первых, большинство временных рядов экономических показателей имеют тенденцию, характеризующую совокупное долговременное воздействие множества факторов на динамику изучаемого показателя. По всей видимости, эти факторы, взятые в отдельности, могут оказывать разнонаправленное воздействие на исследуемый показатель. Однако в совокупности они формируют его возрастающую или убывающую тенденцию.

Во-вторых, изучаемый показатель может быть подвержен циклическим колебаниям. Эти колебания могут носить сезонный характер, поскольку мы говорим о валютах, экономическая деятельность ряда отраслей зависит от времени года. При наличии больших массивов данных за длительные промежутки времени можно выявить циклические колебания, связанные с общей динамикой конъюнктуры рынка, а также с фазой бизнес-цикла, в которой находится экономика страны [14, с. 26].

Некоторые временные ряды не содержат тенденции и циклическую компоненту, а каждый следующий их уровень образуется как сумма среднего уровня ряда и некоторой (положительной или отрицательной) случайной компоненты [15, с. 200].

Очевидно, что реальные данные не соответствуют полностью ни одной из описанных выше моделей. Чаще всего они содержат все три компоненты. Каждый их уровень формируется под воздействием тенденции, сезонных колебаний и случайной компоненты.

В большинстве случаев фактический уровень временного ряда можно представить как сумму или произведение трендовой, циклической и случайной компонент. Модель, в которой временной ряд представлен как сумма перечисленных компонент, называется аддитивной моделью временного ряда. Модель, в которой временной ряд представлен как произведение перечисленных компонент, называется мультипликативной моделью временного ряда.

Основная задача эконометрического исследования отдельного временного ряда - выявление и придание количественного выражения каждой из перечисленных выше компонент, с тем чтобы использовать полученную информацию для прогнозирования будущих значений ряда или при построении моделей взаимосвязи двух или более временных рядов [27, с. 42].

При наличии тенденции и циклических колебаний значения каждого последующего уровня ряда зависят от предыдущих значений. Корреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда называют автокорреляцией уровней ряда. Количественно ее можно измерить с помощью линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов во времени.

Одна из рабочих формул для расчёта коэффициента корреляции имеет вид:

. (4)

Преобразуем формулу и получим:

(5)

где (6)

Эту величину называют коэффициентом автокорреляции уровней ряда первого порядка, так как измеряет зависимость между соседними уровнями ряда t и t-1, т.е. при лаге 1 [15, с. 230].

Аналогично можно определить коэффициенты автокорреляции второго и более высоких порядков. Так, коэффициент автокорреляции второго порядка характеризует тесноту связи между уровнями ряда и и определяется по формуле:

Страницы: 1 2 3 4

Еще по теме:

Анализ современного этапа развития банковского сектора, его капитализации
В течение последних 5 лет наблюдаются позитивные тенденции в развитии национальной банковской системы. Российские банки показывают стабильно высокие темпы роста при качественных изменениях в их деятельности. К 2008 году достигнуты показатели декларированные «Стратегией развития банковского сектора ...

Влияние маркетинговых коммуникаций на имидж банка
Финансово-банковская сфера отличается высокой динамичностью процессов, повышенной чувствительностью к изменениям во внешней среде и рыночной конъюнктуре, что является одной из причин повышенного риска этого бизнеса. Банки как экономические агенты в процессе своей деятельности оперируют финансовыми ...

Инструменты денежно-кредитной политики
Под инструментом денежно-кредитной политики понимают средство, способ воздействия центрального банка на объекты денежно-кредитной политики. В рамках денежно-кредитной политики применяются прямые и косвенные методы. Прямые методы носят характер административных мер в форме различных директив централ ...

Главное на сайте

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.banklesson.ru