Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews

Тут можно читать онлайн Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Личные финансы, издательство КНОРУС; ЦИПСиР, год 2011. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.
  • Название:
    Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews
  • Автор:
  • Жанр:
  • Издательство:
    КНОРУС; ЦИПСиР
  • Год:
    2011
  • Город:
    Москва
  • ISBN:
    978-5-406-01441-7
  • Рейтинг:
    3/5. Голосов: 11
  • Избранное:
    Добавить в избранное
  • Отзывы:
  • Ваша оценка:
    • 60
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews краткое содержание

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - описание и краткое содержание, автор Владимир Брюков, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru
Детально излагаются методики построения стационарных и нестационарных статистических моделей по прогнозированию курса доллара США с использованием программ EViews и Excel. При этом прогнозы по курсу доллара к рублю делаются с упреждением в один месяц, две и одну неделю, а по курсу евро к доллару — с упреждением в один день. Особый акцент сделан на составлении (с установленным инвестором уровнем надежности) прогнозов цен покупки и продажи валют для работы на валютном рынке на основе разработанных статистических моделей. Все методики с успехом применяются на практике.
Для всех, кто интересуется валютным рынком, собирается зарабатывать или уже зарабатывает на этом рынке, хочет научиться делать прогнозы по курсам валют. Для валютных инвесторов, трейдеров и студентов, будущая профессия которых связана с работой в банке, финансовой компании или с операциями на финансовых и товарных рынках.

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Владимир Брюков
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Владимир Брюков, независимый аналитик

Глава 1

Понятие о стационарном и нестационарном временном ряде, выявление нестационарности ряда графическим способом

1.1. Краткая характеристика стационарных и нестационарных случайных процессов

Внезапно изменяющиеся тренды на валютном рынке на первый взгляд носят настолько причудливый и непредсказуемый характер, что, по мнению многих инвесторов, делать какие-то прогнозы по поводу курса валют — дело абсолютно безнадежное. И действительно, если посмотреть, например, на динамику ежемесячного курса доллара США (как, впрочем, и на динамику других свободно конвертируемых валют), то этот временной ряд нельзя назвать стационарным. Чтобы понять, к каким последствиям — с точки зрения прогнозирования курса американской валюты — ведет этот факт, нам придется немного углубиться в теорию стационарных и нестационарных случайных процессов.

Как известно, в статистической литературе принято выделять три вида случайных процессов: строго стационарные, слабо стационарные и нестационарные процессы.

Случайный процесс, образующий временнóй ряд Х 1, Х 2, Х 3, …, X t (буква X обозначает переменную, содержащую определенную рыночную информацию, например, по динамике курсов валют, а цифры 1,2,3…., t — моменты времени), называется строго стационарным (или, как еще говорят, стационарным в узком смысле), если совместное распределение вероятностей всех переменных Х 1, Х 2, Х 3, …, X t точно такое же, как и для наблюдений Х 1+T, Х 2+T, Х 3+T, …, X t+T (где T=t 2-t 1— временнóй лаг). Иначе говоря, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени.

Однако в сфере экономики, в том числе в сфере финансовых и валютных рынков, строго стационарные процессы отсутствуют, а потому для нас гораздо больший интерес представляют так называемые слабые стационарные процессы, или стационарные процессы в широком смысле. Под слабым стационарным процессом понимается случайный процесс, у которого среднее и дисперсия — независимо от рассматриваемого периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага между исследуемыми переменными.

Напомним читателям, что среднее значение временного ряда можно найти по следующей формуле:

где п количество членов во временн o м ряде Дисперсия мера разброса - фото 1

где п — количество членов во временн o м ряде.

Дисперсия (мера разброса случайной величины, например, отклонения курса доллара от его среднего значения, или, как еще говорят, от его математического ожидания) временного ряда представляет собой средний квадрат отклонений переменной (случайной величины) от ее среднего значения.

Соответственно дисперсия находится по следующей формуле:

В Excel дисперсию можно найти пользуясь функцией ДИСПР если исходные данные - фото 2

В Excel дисперсию можно найти, пользуясь функцией ДИСПР (если исходные данные представляют собой генеральную совокупность) или функцией ДИСП (если данные представляют собой выборку).

Для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом используется автоковариация. В частности, автоковариация между значениями X, и X t_ T, отделенными друг от друга интервалом в Т единиц времени, называется автоковариацией с лагом (задержкой) Т, которая находится по следующей формуле:

Автоковариацию согласно формуле 13 в Excel можно найти с помощью функции - фото 3

Автоковариацию, согласно формуле (1.3), в Excel можно найти с помощью функции КОВАР, которая возвращает величину ковариации. Причем последнюю называют автоковариацией в том случае, когда ее используют для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом — например, с лагом минус один месяц. Доказано, что для независимых переменных X и Y ковариация всегда равна нулю, а для зависимых переменных она, как правило, отличается от нуля. Если лаг T = 0, то автоковариация равна дисперсии.

Если временной ряд, характеризующий динамику, например, курса валют, является слабо стационарным, то это означает отсутствие: во-первых, тренда; во-вторых, строго периодических колебаний; в-третьих, систематических изменений дисперсии; в-четвертых, каких-либо иных систематических изменений во временном ряде. Таким образом, под стационарным процессом в слабом или в широком смысле понимается случайный процесс, для которого среднее и дисперсия — независимо от периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит от длины лага между рассматриваемыми переменными.

Если временн о й ряд является нестационарным, то с точки зрения теории это предполагает, что он содержит не только случайную компоненту, но и тренд, а его средняя, дисперсия и автоковариация изменяются во времени. В связи с этим делать прогнозы по нестационарному временному ряду более затруднительно (особенно на длительный период или в период каких-либо резких изменений в его динамике), чем по стационарному ряду.

1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика

Существуют различные методы распознавания стационарности временного ряда, однако, пожалуй, самым простым из них является построение графика временного ряда с последующим визуальным определением наличия в нем тренда.

С этой целью построим график ежемесячных колебаний курса доллара к рублю за период с июня 1992 г. до апреля 2010 г. Читатели, которые не умеют строить диаграммы, могут ознакомиться с представленными ниже алгоритмами действий № 1 и 2.

Алгоритм действий № 1
Как строить диаграммы в Microsoft Excel
Шаг 1. Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Excel

Во-первых, нужно на сайте Банка России http://www.cbr.ru/взять необходимые данные по ежедневным курсам доллара за весь интересующий нас период. Во-вторых, после копирования рыночной статистики в файл Microsoft Excel все данные по курсу доллара к рублю с 1 июля 1992 г по 1 января 1998 г необходимо разделить на 1000, поскольку на сайте Банка России за этот период они приводятся в неденоминированном виде. В-третьих, чтобы из всего массива данных оставить только необходимые для нас данные, а именно курс доллара на конец месяца, необходимо их отфильтровать с помощью опций ДАННЫЕ/ДОПОЛНИТЕЛЬНО/РАСШИРЕННЫЙ ФИЛЬТР.

Шаг 2. Построение графика в Excel

Выделим с помощью мышки столбец с ежемесячными данными (на конец месяца) по курсу пары «рубль — доллар» за период с июня 1992 г. (на конец июня из-за отсутствия на сайте Банка России более ранних данных возьмем курс доллара на 1 июля 1992 г.) по апрель 2010 г. и столбец с соответствующими обозначениями месяцев. Далее выбираем в панели инструментов кнопку Вставка (в Excel 2007) либо кнопку Мастер диаграмм (в Excel 1997–2003), в которой выбираем опцию «График» (рис. 1.1).

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать


Владимир Брюков читать все книги автора по порядку

Владимир Брюков - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки LibKing.




Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews отзывы


Отзывы читателей о книге Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews, автор: Владимир Брюков. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Понравилась книга? Поделитесь впечатлениями - оставьте Ваш отзыв или расскажите друзьям

Напишите свой комментарий
x