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
Зная величину коэффициента корреляции R можно дать качественную оценку силы - фото 20

Зная величину коэффициента корреляции R, можно дать качественную оценку силы связи между зависимой и независимыми переменными, включенными в уравнение (2.5). С целью классификации силы связи обычно используют шкалу Чеддока (табл. 2.1).

Если между переменными существует функциональная связь то R 1 а если - фото 21

Если между переменными существует функциональная связь, то R= 1, а если корреляционная связь отсутствует, то R = 0. Поскольку в табл. 2.2 коэффициент множественной корреляции Нравен 0,8456, то, согласно шкале Чеддока, связь между переменными, включенными в уравнение регрессии, можно считать высокой. Следует также заметить, что если коэффициент множественной корреляции меньше 0,7, то это означает, что величина коэффициента детерминации R 2 будет меньше 50 %, а потому регрессионные модели с таким коэффициентом детерминации не имеют большого практического значения.

Однако самым важным является другой параметр регрессионной статистики — R -КВАДРАТ (в табл. 2.2 он выделен шрифтом), обозначающий коэффициент детерминации R 2. Коэффициент детерминации R 2 характеризует долю дисперсии результативного признака У, объясняемую уравнением регрессии, в общей дисперсии результативного признака. Коэффициент детерминации R 2 находится по следующей формуле:

Коэффициент детерминации R 2 как и коэффициент множественной корреляции R - фото 22 Коэффициент детерминации R 2 как и коэффициент множественной корреляции R - фото 23

Коэффициент детерминации R 2, как и коэффициент множественной корреляции R, изменяется в пределах от нуля до единицы. Если R 2 равен единице, то доля объясненной дисперсии составляет 100 %, а следовательно, связь между зависимой переменной Y и независимыми переменными Х 1, Х 2…., X 1 носит функциональный характер. В том случае, когда R 2 равен нулю, какая-либо связь между переменными в этом уравнении регрессии отсутствует.

Величина коэффициента детерминации R 2 является одним из важнейших критериев при оценке качества уравнения регрессии. Так, при выборе из нескольких уравнений регрессии предпочтение (при прочих равных условиях) отдается тому, у которого коэффициент детерминации R 2 ближе к единице. И это вполне понятно: чем выше коэффициент детерминации уравнения регрессии, тем выше у него уровень аппроксимации и соответственно ниже доля необъясненной дисперсии. В нашем случае коэффициент детерминации R 2= 0,7151, а потому можно сделать вывод, что в период с июня 1992 г. по апрель 2010 г. 71,51 % ежемесячных колебаний курса доллара (зависимая переменная Y), согласно уравнению регрессии, объяснялись изменением порядкового номера месяца (независимая переменная 7).

Другой параметр регрессионной статистики — НОРМИРОВАННЫЙ R- КВАДРАТ. Дело в том, что при добавлении в уравнение регрессии дополнительных факторов (независимых переменных) величина коэффициента детерминации R 2 соответственно растет. Поэтому чтобы сделать сравнения коэффициентов детерминации между уравнениями регрессии с разным числом факторов более сопоставимыми, используется нормированный R 2, величина которого корректируется в сторону уменьшения при добавлении в уравнение дополнительных факторов. В Пакете анализа Excel нормированный R 2 вычисляют по формуле:

В нашем случае Еще один параметр регрессионной статистики СТАНДАРТНАЯ - фото 24

В нашем случае

Еще один параметр регрессионной статистики СТАНДАРТНАЯ ОШИБКА или остаточное - фото 25

Еще один параметр регрессионной статистики — СТАНДАРТНАЯ ОШИБКА, или остаточное стандартное отклонение, которое можно найти по следующей формуле:

НАБЛЮДЕНИЯ этот параметр регрессионной статистики показывает число наблюдений - фото 26

НАБЛЮДЕНИЯ — этот параметр регрессионной статистики показывает число наблюдений п, равное 215 (т. е. числу месяцев с июня 1992 г. по апрель 2010 г., по которым у нас есть данные).

В таблице 2.3 дается дисперсионный анализ, т. е. анализ изменения результативного признака под воздействием включенных в уравнение регрессии факторов.

При этом столбцы этой таблицы имеют следующую интерпретацию 1 Столбец df - фото 27

При этом столбцы этой таблицы имеют следующую интерпретацию.

1. Столбец df (degrees of freedom) сообщает число степеней свободы. Причем для строки РЕГРЕССИЯ число степеней свободы равно

количеству факторов k факт, включенных в уравнение регрессии. В нашем случае df регр= k = 1.

Для строки ОСТАТОК число степеней свободы определяется числом наблюдений и количеством факторов, включенных в уравнении регрессии. При этом df ост находится по следующей формуле:

где п число наблюдений к количество факторов В нашем случае df ост 215 - фото 28

где п — число наблюдений; к — количество факторов.

В нашем случае df ост= 215 — (1 + 1) = 213.

Для строки ИТОГО число степеней свободы находится по следующей формуле:

В нашем случае df итого 1 213 214 2 Столбец SS означает сумму квадратов - фото 29

В нашем случае df итого= 1 + 213 = 214.

2. Столбец SS означает сумму квадратов отклонений.

Для строки РЕГРЕССИЯ этот столбец обозначает сумму квадратов отклонений рассчитанных (предсказанных) значений результативного признака от его среднего, рассчитанного по фактическим данным:

Для строки ОСТАТОК столбец SS обозначает сумму квадратов отклонений фактических - фото 30

Для строки ОСТАТОК столбец SS обозначает сумму квадратов отклонений фактических данных от их расчетных значений:

Для строки ИТОГО столбец SS обозначает сумму квадратов отклонений фактических - фото 31

Для строки ИТОГО столбец SS обозначает сумму квадратов отклонений фактических данных от их среднего:

SS 2 итого можно также найти сложив SS 2 регрс SS 2 ост 21 77945 8676619 - фото 32

SS 2 итого можно также найти, сложив SS 2 регрс SS 2 ост: 21 779,45 + 8676,619 = 30 456,07.

3. Столбец MS означает дисперсию на одну степень свободы, которая находится по следующей формуле:

Для строки РЕГРЕССИЯ это факторная или объясненная дисперсия D факт МS - фото 33

Для строки РЕГРЕССИЯ — это факторная, или объясненная, дисперсия :

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