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:

История возникновения и развития банковских карт
История банковских и торговых карт начинается с 1950-х годов, однако их предшественники появились в начале века. В 1914 году один из промышленных гигантов США, компания "MobilOil", выпустила карту, идея которой состояла в том, чтобы заносить на металлическую пластину информацию о каждом к ...

Литературное, нормативно-правовое и информационное обеспечение проверки объекта контроля
В настоящее время страхование применяется как один из важнейших инструментов, обеспечивающий общую экономическую безопасность и стабильность, развитие предпринимательства, эффективную защиту от рисков, реализацию социальной политики. Мировая практика не выработала более экономичного, рационального ...

Развитие новых электронных банковских технологий - "Home Banking"
Рынок платежных карт представляет собой рынок финансовых услуг, функционирующий по своим специфическим правилам. Круг его профессиональных участников не ограничивается кредитными организациями, а включает в себя как предприятия торговли, сферы обслуживания, страховые и медицинские организации, так ...