Особенности статистического исследования динамики валютных курсов

из "Статистика финансов "

Для измерения динамики используют известные показатели темпы роста, прироста, средний темп роста и т.д. [c.658]
Данный метод расчета используется для устранения влияния одной валюты-измерителя на показатель динамики курса исследуемой валюты в / осуществляется привязка к корзине валют, поэтому характеристика движения валютного курса будет более комплексной. [c.659]
Недостатком критерия поворотных точек является то, что не учитываются абсолютные размеры взлетов и падений валютных курсов, а констатируется лишь факт смены тенденции. Поэтому следует применять и другие критерии. [c.660]
При т = —1 — ряд монотонно убывает т = +1 — рЯд монотонно возрастает т = 0 — направленное изменение отсутствует. [c.661]
Следовательно, нулевая гипотеза о совершенно случайном колебании данного динамического ряда отклоняется. [c.661]
поскольку t 0, существует некоторая доля неслучайности в развитии валютного курса за исследуемый период, слабая тенденция к увеличению показателя. [c.662]
Если нулевая статистическая гипотеза о случайности движения валютных курсов отклоняется, значит, оно закономерно, и эту закономерность (тенденцию) можно познать, т.е. теперь можно приступить к анализу движения валютных курсов. [c.662]
Выявление сезонных колебаний. Уровням рядов динамики валютного курса присущи периодические колебания внутри года, которые называют сезонными. Измерение сезонной волны способствует более полному анализу движения валютного курса. Исследование сезонности необходимо осуществлять, используя помесячные или поквартальные данные. [c.663]
Выявление циклических колебаний. Характер движения валютного курса подчинен также закономерности, общей для всех экономических явлений рыночной экономики, — циклическому развитию, когда подъемы периодически чередуются со спадами. Промежуток времени между двумя соседними вершинами (впадинами) составляет длину цикла. Величины отклонений значений от горизонтальной оси (например, вековой тенденции) характеризуют размах колебаний. [c.664]
Для выявления циклической составляющей динамики валютного курса статистикой также используется выравнивание по ряду Фурье, поскольку циклические колебания являются разновидностью периодических, как и сезонные. Может применяться и метод скользящей средней. Период скольжения принимают, естественно, другой, соответствующий периоду циклических колебаний. В нашем примере сглаживание целесообразно проводить по 33-месячной скользящей средней (см. рис. 15.3). Период можно определить по графику и с помощью спектрального анализа, представив ряд в виде непрерывной функции, которую можно разложить на сумму бесконечного числа гармонических функций с периодом от 0 до 2л с различной амплитудой. Спектральной плотностью функции называется величина амплитуды гармоники в зависимости о г ее периода. Чем больше амплитуда (спектр) данной гармоники, тем сильнее в использованной функции присутствуют колебания с этим периодом. [c.664]
Целесообразно к исследованию циклических колебаний приступать, предварительно исключив из исходного ряда сезонность. Циклическую составляющую можно вычислить, если из фактических уровней исключить выравненные согласно основной тенденции и сезонную составляющую. [c.664]
Остановимся отдельно на часто применяемой для анализа движения валютного курса разновидности механического сглаживания — сглаживании по экспоненциальной средней. [c.665]
Экспоненциальная средняя — разновидность взвешенной скользящей средней, которая чутко реагирует на любые изменения значений валютного курса. Она рассчитывается таким образом, что влияние на ее величину отдельных наблюдений следующее чем дольше оно (наблюдение) отстоит от момента времени, на который рассчитывается средняя, тем меньшее значение оказывает. [c.665]
Чем меньше а, тем Д(У) меньше, следовательно, более выравненным оказывается анализируемый ряд динамики. [c.665]
Экспоненциальная средняя может использоваться для прогнозирования адаптивным методом, последовательно переходя к значениям в следующий момент времени. [c.665]
Для / = 20 в качестве прогнозного значения принимается момент t -1=19, т.е. к моменту следующих торгов валютный курс прогнозируется согласно этой модели на уровне 3978,7. [c.666]
Автокорреляция в динамических рядах валютных курсов. Уровень валютного курса формируется под воздействием множества факторов, в том числе в значительной степени его величины в предыдущий момент времени. Это значит, что рассматриваемым временным рядам свойственна автокорреляция, поэтому ее оценка — необходимый элемент правильного статистического анализа. [c.666]

Вернуться к основной статье