Прогнозирование валютного обменного курса

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:

Еще по теме:

Особенности развития банковского дела в России
На Руси с начала XIII в. в результате активной торговли с немецкими городами сформировались центры денежных операций – Новгород и Псков. В монастырях и церквях открываются торговые дома . Предоставляемая ссуда товарными и металлическими деньгами не оформляется заложенным имуществом. Русь перенимает ...

Основные задачи регулирования и развития рынка ценных бумаг
По состоянию на начало 2009 года отдельные важные положения Стратегии остаются не реализованными. Частично это объясняется наличием различных точек зрения по концептуальным, стратегическим направлениям развития финансового рынка, как среди его участников, так и среди заинтересованных органов исполн ...

Совершенствование системы найма и отбора персонала
В условиях современного наукоемкого производства и жесткой рыночной конкуренции "качество" человеческих ресурсов стало определяющим фактором выживания и экономического положения участвующих в мировой конкурентной борьбе фирм. Отбор персонала на определенные должности и раньше старались пр ...