Головна
загрузка...
Головна >
Економічні науки >
Зовнішньоекономічна діяльність >
« Попередня Наступна »
Бахрамов Ю. М., Глухов В. В.. Організація зовнішньоекономічної діяльності Особливості менеджменту: Навчальний посібник. - Серія «Підручники для вузів. Спеціальна література ». - СПб.: Видавництво «Лань» - 448 с., 2000 - перейти до змісту підручника

17.1. Екстраполяція

загрузка...

Справи людей, як хвилі в океані. Піддані приливу і відливу. Скористайся припливом - і успіх З усмішкою відгукнеться тобі. З відливом же все плавання твоє У важку боротьбу перетвориться - З мілинами і негараздами. Для нас Настав приплив. Коль його пропустимо. Нас вірна погибель чекає.

В. ШЕКСПИР. Юлій Цезар

Прогнозування курсу на ринку валют одне з основних завдань його учасників. Її рішення необхідно учасникам поточних і ф'ючерсних угод. Учасники валютного ринку, прогнозуючи курс валют, прагнуть врятувати або примножити свій стан.

Отримання прибутку від прогнозування обмінних курсів валюти є способом отримання прибутку від інвестицій. Учасник валютного ринку намагається дешево купити і дорого продати валюту.

Всю сукупність методів прогнозу курсу валюти можна розділити на чотири групи. 1.

Екстраполяція (прогнозування на основі тенденцій розвитку в минулому). 2.

Ланцюговий метод (ув'язка майбутнього зі значеннями попереднього періоду). 3.

Гіпотетичний прогноз (непряме прогнозування). 4.

Імітаційне моделювання.

Розділяють три групи завдань прогнозування курсу валют: короткострокові (на один день), середньострокові (до місяця) і довгострокові (більше місяця). Для кожної з задач важко визначити універсальний метод рішення. Залежно від економічної ситуації, складу враховуються факторів і перспектив розвитку курсів застосовують різні методи прогнозування курсів валют.

Прогнозування валютних курсів приносить прибуток навіть в тому випадку, якщо вірно передбачене лише лише напрямок їх розвитку. Компанії і банки складають прогнози, необхідні для вибору валюти в міжнародній угоді, визначення ціни контракту, суми витрат на захист від ризику.

Успішна робота на валютному ринку можлива тільки при якісному інформаційному забезпеченні. На світовому валютному ринку успішно застосовуються дилінгові системи Reuter, Tenfore, Dow Jones Telerate, Bloomberg, які мають комп'ютерні центри на всіх валютних біржах і в провідних банках. Системи дозволяють отримувати необхідні дані в реальному масштабі часу, аналітично обробляти інформацію, оперативно здійснювати операції купівлі-продажу валюти. Технічною основою систем є комп'ютерні мережі і супутниковий зв'язок. Їх інформаційна база містить дані з валютних бірж про курси валют, світові фінансові політичні новини, огляди про стан валютного ринку в цілому та окремих регіонів, оцінки провідних міжнародних фінансових агентств. Сучасні дилінгові системи дозволяють цілодобово отримувати інформацію, здійснювати оперативно угоди та їх страхувати.

Із сукупності методів екстраполяції виділимо найбільш типові: 1.

Оцінка статистичної зв'язку з впливають параметрами. 2.

Розрахунок тимчасового тренда. 3.

Функціональне прогнозування зміни курсу валюти. 4.

Фазовий аналіз.

Оцінка статистичної зв'язку з впливають параметрами (факторна модель)

На валютний курс впливають безліч різних параметрів. У їх число можна включити процентні ставки, темпи інфляції, стан платіжного балансу, номер часового періоду, суму неплатежів, індекс оптових, роздрібних, експортних та імпортних цін, суму емісії, кредит уряду, інтервенцію Центрального банку, отриманий міжнародний позику і ін

Ступінь впливу кожного з параметрів на валютний курс різна. Її кількісна оцінка може бути виконана за стандартною схемою статистичних розрахунків:

а) визначити коефіцієнти кореляції для різних значень тимчасового зсуву:

r = ^ (gg (*)) (ee (t-s)) / oyae t

де g (t) - курс валюти; e (t) - значення аналізованого фактора; s - запізнювання; - середньоквадратичне відхилення; g і е - математичне сподівання;

б) оцінити значимість парної кореляції за критерієм Стьюдента;

в) виділити значимі для впливу параметри і переважне значення часового зсуву.

Практичні дослідження, проведені в різних країнах, показали, що коефіцієнти кореляції, наприклад, між змінами валютного курсу і цін (роздрібних, оптових, експортних) рівні 0,7-0,9. Високий коефіцієнт кореляції є між курсами «спот» і «форвард». При розриві в 30 днів коефіцієнт кореляції дорівнює 0,85-0,97.

В окремий проміжок часу валютний курс може визначатися одним фактором. У цьому випадку модель прогнозування буде мати вигляд

8 - а0 + а ^ х,

де а0 і а, коефіцієнти регресійного рівняння, g - значення валютного курсу, х - значення впливає чинника.

Наприклад, В. В. Ачаркан отримав залежність між середньорічним зміною курсу «спот» валюти країни від щорічного відсотка зміни оптових цін у вигляді такої регресійної моделі:

g = 1,27 - 1,19 л:.

Найбільш простий вид множинної регресійної функції це лінійне рівняння:

g = а0 + + а2х2 + а3х3 + ... + апхП,

де а, - числові коефіцієнти, що визначаються зі статистичних даних попереднього періоду; xt - впливають фактори.

Вибір виду регресійної функції вимагає послідовності вирішення наступних завдань: 1.

Підбір виду функції. 2.

Відбір впливають факторів. 3.

Оцінка якості моделі.

Ці взаємопов'язані завдання вирішуються для різних функцій і складів впливають параметрів, після чого відбирається найбільш якісна модель. При виборі числа контрольованих чинників слід враховувати, що надмірне їх збільшення веде до ускладнення моделі, але може не давати підвищення її точності.

Точність моделі оцінюється величиною абсолютної і відносної залишкової дисперсії. Чим вони менше, тим краще модель.

Взаємозв'язок курсу валюти g з сукупністю чинників, що враховуються х оцінюється коефіцієнтом множинної кореляції між розрахунковими і фактичними значеннями. За значенням цього коефіцієнта приймається рішення про можливість використання моделі. Практично застосовувані моделі повинні мати значення коефіцієнта множинної кореляції більше 0,7.

Функція виду

g (t) = '? An-tn

П

називається розкладанням в ряд Тейлора. При прогнозуванні використовують також більш складні розкладання по ступенях поліномів Лежандра, Лаггера, Чебишева. Останній варіант використовують для прогнозу через функцію

е (0 = X cos (п 'arccos (0) *

П

При статистичному аналізі істотне значення для точності прогнозування має вибір базового періоду. Він повинен бути досить представницьким, тому бажана більша його тривалість, але, з іншого боку, протягом цього інтервалу має бути єдність впливають факторів.

Розрахунок тимчасового тренда

Якщо відійти від економічної бази, що впливає на валютний курс, то прогноз курсу валюти можна виконати через залежність від номера часового періоду. Найбільш простим варіантом залежності буде

g (f) = а + Комерсант? t.

Використовуючи метод найменших квадратів, значення а і Ь можна визначити з системи двох рівнянь:

П П

п а + ь] Г * (=] ГЯ (* /) »t = 1 / -1

п п п

° + 6 X = X ^

1 = 1 1 = 1 1-1

Помилка прогнозування оцінюється абсолютною або відносною сумою квадратів відхилень фактичних значень g (і) від розрахункових gp (t):

D = 'Z (g {i)-gp (t)) 2 / n.

1-1

Слід зазначити, що значення параметрів а і Ь повинні обчислюватися на одному наборі даних, а оцінка D на іншому (подальшому) наборі даних.

Якщо лінійна залежність g (t) має значну помилку, можна розглянути інші види функцій.

Функціональне прогнозування зміни курсу валюти

Баланс попиту та пропозиції в математичному вигляді враховує попит S0 і пропозиція Р0 в базовий момент часу, а також їх передбачуване зміна вир:

S0 + s = Р "+ р.

Зміна попиту і пропозиції на валюту спричинить коригування її курсу g. Якщо розглянути зв'язок g з кожним з елементів балансу, то можна записати, що

S = fg ^ «P =? G ^

Тут похідні є коефіцієнтами

чутливості. Підставивши ці вирази у вихідне співвідношення, отримаємо

^ = ~ dpX_ds (S ° "Ро) * dg dg

У цьому співвідношенні зміна курсу валюти зв'язується з дефіцитом попиту ( S0 - Р0) і чутливістю до нього. Якщо припустити пропорційність зміни курсу і дефіциту валюти, то отримаємо рівняння

Ag (t) = r (S (tl)-P (t-X ».

Коефіцієнт г можна визначити за статистикою діяльності біржі в попередньому періоді. *

Підвищення точності розрахунку Ag забезпечується виявленням залежності г від значення S0 і Р0, що відповідає прагненню отримати залежність чутливості попиту та пропозиції від умов, що склалися в попередній період.

Перетворимо співвідношення

dg dg '(dp So]? o fdS ЯсЛ p dgj Sc [So dg J а ро - b S0

Отримане співвідношення дозволяє обчислювати значення коефіцієнта г з виразу

а Р0-ред S0

де а - еластичність пропозиції до курсу валюти, Ь - еластичність попиту до курсу валюти. Рівняння розрахунку зміни курсу валюти буде мати вигляд

(S (tl)-P (t-X)).

У цьому рівнянні два статистичних коефіцієнта а і Ь. Для конкретного виду функцій S (g) і Р (g) рівняння можна спростити. Вид функції зумовлює зв'язок між зміною функції і аргументу: Вид функції

Лінійний

Логарифмічний

Експоненціальне

Статечної

Розрахунок зміни функції S = a-Ag S = a S0 Ag/g0 S-a0-S Ag S = a S0-bg / g Наприклад: приймемо залежність для попиту логарифмічну S = во + <*! - 1ц?, А пропозиції - експонентну P = bt - exp (bz? G). Для змін матимемо співвідношення

AS = flj - Р = b%? Ag? Р0.

60

З балансового умови попиту та пропозиції отримаємо

-Oi? f + Ьг? g? Ро - So

g

-щ -

або

g = V-p-Tg - (So - Po).

Po ai / So

Прийнявши лінійну залежність попиту і пропозиції від курсу валюти з пропорційністю, відповідно, а і Ь, отримаємо

Ag (t) = (S (t - 1) - Р (t - 1)).

Про - а

При експоненційному вигляді функцій отримаємо

Ag (t) = - (S (t - 1) - P (t - 1)),

v ??'Ь P (t - 1) - a S (t - 1) 4 1' 4

коефіцієнти а і b характеризують статистичний зв'язок в приватних функціях S (g) і Р (g).

Поряд із загальним платіжним балансом для прогнозу курсу валют може використовуватися постатейний аналіз платіжного балансу. При цьому виділяють статті, що мають найбільший обсяг і значимість для курсу валют. Підвищеної уваги заслуговує рух короткострокових капіталів.

Іншим прикладом функціонального прогнозування є розрахунок курсу на основі паритету купівельної спроможності валют. Так як курс валют, як правило, прагне відповідності своєму паритетом купівельної спроможності, то розрахунок останнього дозволяє визначати прогноз зміни курсу.

Фазовий аналіз

Для вихідного ряду значень х (t) вводиться деякий рівень ш, яким може бути нульове значення, математичне середнє, регресійне рівняння. Значення х (О> m (t) відповідають позитивним «хвилях», а значення х (?) <Т (t) - негативним. Момент часу, для якого виконується умова х (t + 1) <<< ***** **> т (t) при х (t) <т (f), характеризує перехід з

позитивної в негативну фазу. Зворотний пере * хід відбувається за умови х (t) <т (f ). х (t + 1) >> т (?).

Статистична обробка окремих фаз включає три етапи: 1.

Відкидання малозначущих фаз.

Розраховується сумарне відхилення за фазу:

* 2

s = X х (О 1

де х (t)> т (*) для Якщо середнє відхилення за фазу менше деякого допустимого рівня S0:

S / n то дана фаза не виділяється. 2.

Розрахунок середнього значення.

Для кожної фази визначається середнє значення відхилення:

* 2

/ w = XI * ~ т wi.

«=«.

де t, і (2 - межі фази. 3.

Оцінка амплітуди відхилень.

У кожній позитивній фазі виділяється одне значення, відповідне

yt (t) = max х (t), і = 1, 2, 3, ...

 f, (i)

 а на основі сукупності значень yt (і) розраховується регресійне рівняння у (і) - Наприклад, виду у (f) == а + Комерсант (t).   Аналогічним чином оцінюється амплітуда відхилень для негативних фаз у вихідному ряду значень 

 * (О- 

 У практичній діяльності є безліч прийомів для обробки графіка зміни курсу валют. З'явився навіть спеціальний термін для назви цієї групи методів-чарт-методи (від англійського chart-графік). 

 Одним із прийомів аналізу графіка зміни курсу валют є розгляд послідовності графіків із збільшенням періоду усереднення. На підставі вихідного статистичного матеріалу послідовно будуються графіки середнього курсу: добові, дводобових, тижневі, місячні, річні. Порівняння їх між собою, аналіз моментів їх перетинів приймаються за базу для прогнозу курсу в майбутньому періоді. 

 « Попередня

 Наступна »  = Перейти до змісту підручника =
= Перейти к содержанию учебника =