Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - Брюков Владимир Георгиевич Страница 6
- Категория: Бизнес / Финансы
- Автор: Брюков Владимир Георгиевич
- Страниц: 6
- Добавлено: 2020-09-17 02:08:00
Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - Брюков Владимир Георгиевич краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - Брюков Владимир Георгиевич» бесплатно полную версию: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 - Брюков Владимир Георгиевич читать онлайн бесплатно
где Y факт. – фактическое, а Y расч. – расчетное (предсказанное по уравнению регрессии) значение результативного признака.
Зная величину коэффициента корреляции R, можно дать качественную оценку силы связи между зависимой и независимыми переменными, включенными в данное уравнение. С целью классификации силы связи обычно используют шкалу Чеддока (см. табл. 2.1).
Таблица 2.1. Шкала Чеддока для классификации силы связи
В случае между переменными существует функциональная связь, то R=1, а если корреляционная связь отсутствует, то R=0. Поскольку в таблице 2.2 множественный коэффициент корреляции R равен 0,8456, то согласно таблице 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 R2 (о нем мы расскажем ниже) 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 (его мы выделили жирным шрифтом), обозначающий коэффициент детерминации R2. Коэффициент детерминации R2 характеризует долю дисперсии результативного признака Y, объясняемую уравнением регрессии, в общей дисперсии результативного признака. Коэффициент детерминации R2 находится по формуле (2.6):
Конец ознакомительного фрагмента.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.