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

4. Какой риск по мере повышения уровня надежности рекомендуемых цен покупки и продажи валюты у инвестора снижается, а какой, напротив, повышается? Можно ли оба эти риска одновременно свести к минимуму?

5. Повышается ли точность статистических моделей при уменьшении срока прогнозирования? Как этот процесс можно объяснить с точки зрения математики? Повышается ли при этом ценность прогноза?

6. Объясните, почему при построении статистических моделей для прогнозирования курса доллара к рублю с упреждением в две и в одну неделю мы не стали переходить к логарифмическому временному ряду, в то время как при построении модели для прогнозирования курса евро к доллару нам пришлось перейти к логарифмическому временному ряду?

7. Почему при одном и том же уровне надежности, в соответствии с которым составлялись цены покупки и продажи доллара на рубли, вероятность удачной сделки при покупке доллара выше, чем при его продаже? В чем причина асимметрии в доходности? Можно ли сказать, что такая же асимметрия в доходности существует относительно пары «евро — доллар»? Подтвердите свой вывод конкретными цифрами.

Ну вот, уважаемый читатель, вы уже читаете последнюю страницу книги, посвященной на первый взгляд довольно трудному делу — прогнозированию курсу доллара. Однако «не так страшен черт, как его малюют» — гласит народная пословица.

Надеюсь, наша книга убедила читателей, что причудливо меняющиеся курсы валют вполне поддаются прогнозированию. И хотя эти прогнозы нельзя давать со 100 %-ным уровнем надежности, однако прогнозирование курса валюты с 95 %-ным уровнем надежности является вполне посильной дня инвестора задачей, если он, конечно, владеет соответствующей методикой. Хотелось бы также заметить, что 100 %-ный уровень надежности в прогнозах невозможен не только на волатильных финансовых рынках, но и во многих областях человеческой деятельности, поскольку в жизни всегда есть место риску и разного рода случайностям.

Вполне очевидно, что интервальные прогнозы по курсам валют позволяют инвестору оценить как ожидаемые доходы, так и возможные убытки на прогнозируемый период. Соответственно он может либо захеджироваться от этих рисков, либо быть готовым понести возможные убытки в обмен на потенциально возможную прибыль. Причем если в первом случае, зная величину риска, инвестор может правильно оценить реальную цену покупки инструмента для хеджирования, то во втором случае он идет на риск не вслепую, а заранее оценив целесообразность такого шага. Благодаря надежному интервальному прогнозу (тестированию его надежности посвящена значительная часть этой книги) участник рынка еще до инвестирования средств в валюту имеет информацию как о максимальном уровне своих возможных убытков, так и о максимальной величине своих возможных доходов.

Еще одним важным направлением в сфере валютного прогнозирования является составление рекомендуемых цен продажи и покупки валют, что позволяет инвестору составлять стоп-заявки на продажу или покупку валют с определенным уровнем надежности. При желании уровень надежности можно повысить за счет повышения цены продажи или снижения цены покупки валюты, однако при этом у инвестора соответственно повышается риск упущенной прибыли. Умение составлять рекомендуемые цены покупки и продажи позволяет инвестору рассчитать приемлемый дня него уровень риска и обеспечить эффективное участие в валютной игре.

С уважением,

Владимир Брюков, независимый аналитик

Свои вопросы к автору по содержанию этой книги, а также предложения по ее улучшению читатели могут прислать на адреса его электронной почты:

bryukov@bk.ru, bryukov@yandex.ru, vladimir2006.23.12@rambler.ru

1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / пер. под ред. Ю.К. Беляева. М.: Мир, 1976.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: пер. с англ. Кн. 1. 2-е изд… М.: Финансы и статистика, 1986.

3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник/ под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995.

4. Макарова Н.И., Трофимец В.Я. Статистика в Excel. М.: Финансы и статистика, 2003.

5. Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по начальному курсу эконометрики (реализация на EViews): практикум. Ростов н/Д, 2001.

6. Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003.

7. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982.

8. Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой, И.И. Елисеева, С.В. Курышева, ТВ. Костеева и др. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006.

© Брюков В.Г., 2011 © ООО «Центр Исследований Платежных Систем и Расчетов», 2011

© ООО «КноРус», 2011

Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003. С. А —9.

См., например: Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. С. 43—132.

Последние данные, имевшиеся у автора на тот момент, когда писались эти строки.

Здесь и далее необходимо учитывать, что при вычислении Р -значения коэффициента регрессии компьютерная программа может использовать число в экспоненциальном формате, который обычно применяется для обозначения очень больших или очень малых чисел. Часть числа заменяется символами Е + n (для очень больших чисел) и Е — n (для очень маленьких чисел), где Е (экспонента) означает умножение предшествующего числа на 10 в степени n. Если, например, число 5,4 Е -60 перевести в числовой формат, то оно будет равно 0,00…

См. Эконометрика. С. 107.

Знак ^ используется в качестве обозначения степени числа, т. е. R ^2 равно R 2.

В книге все стоимостные выражения указываются в деноминированных единицах. В январе 1998 г. в России была проведена деноминация (уменьшение номинала) рубля, в результате которой его стоимость уменьшилась в 1000 раз. В июне 1992 г. доллар стоил 44,4 руб. и в дальнейшем продолжал быстрый рост. Однако для осуществления математических расчетов необходимо пользоваться едиными масштабами измерения стоимости, поэтому можно сказать, что в этот момент доллар стоил 4,44 коп. в копейках 1998 г., а к апрелю 2010 г. его цена превышала 30 руб.

Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. С. 255.

Гомоскедастичность, или гомогенность, дисперсии — состояние, при котором измерения вариативности колеблются внутри диапазона, ожидаемого при случайной вариативности; гетероскедастичностъ — состояние, при котором измерения вариативности являются большими, чем ожидаемые случайно.