Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews Страница 5

Тут можно читать бесплатно Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews. Жанр: Бизнес / Личные финансы, год 2011. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте «WorldBooks (МирКниг)» или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews

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

Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» 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.

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

Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews - читать книгу онлайн бесплатно, автор Владимир Брюков

Практически в любом учебнике по общей теории статистики и по эконометрике можно более подробно познакомиться со спецификой уравнений регрессии[2]. Существуют формулы, по которым можно самостоятельно найти параметры как уравнения линейной регрессии, так и различных видов уравнений нелинейной регрессии. Однако с внедрением в широкую практику компьютеров и соответствующих компьютерных программ уже нет необходимости оценивать параметры уравнения регрессии вручную, тем более что это процесс довольно трудоемкий.

2.2. Решение уравнения регрессии в Excel с учетом фактора времени. Интерпретация и оценка значимости полученных параметров

Рассмотрим алгоритм решения уравнения регрессии с применением соответствующих вычислительных программ. При этом работу с уравнением регрессии в компьютерных программах можно разделить на три этапа.

На первом, подготовительном этапе необходимо определиться с набором факторов, которые необходимо включить в уравнение регрессии, а также с его аналитической формой, что в ряде случаев требует предварительной обработки данных. Например, в случае выбора степенного уравнения регрессии вместо исходных данных нужно взять их логарифмы.

Второй этап состоит из собственно решения уравнения регрессии и нахождения его параметров.

На третьем этапе проводится оценка и тестирование общего качества уравнения регрессии, проверка статистической значимости каждого из коэффициентов регрессии, определяются их доверительные интервалы, а также принимается окончательное решение об адекватности или неадекватности полученного уравнения регрессии.

Как известно, одним из наиболее распространенных способов определения тренда в динамике курса валюты является построение его зависимости от фактора времени Т. Так, если в качестве зависимой переменной Умы возьмем ежемесячный курс доллара, а в качестве независимой переменной Т — время (в данном случае порядковые номера месяцев начиная с июня 1992 г.), то у нас получится следующее уравнение парной линейной регрессии:

где а — свободный член уравнения регрессии;

b — линейный коэффициент регрессии, показывающий, как изменение величины независимой переменной (фактора) Т в среднем способствует изменению зависимой переменной (результативного признака) Y,

Трасч — расчетное значение результативного признака, вычисляемое по формуле 2.2.

Минимизируем сумму квадратов отклонений (остатков) Yфакт от Ypасч, т. е. фактических значений курса доллара от его расчетных значений. В результате формулу МНК (2.1.1) для линейной регрессии можно представить в следующем виде:

Уравнение 2.3, в принципе, можно решить самостоятельно, если найти его параметры согласно формулам (2.1.4) и (2.1.5), но в целях ускорения этого процесса будем его решать с помощью Пакета анализа Excel. Кстати, желающие лучше усвоить суть МНК могут сначала самостоятельно в «ручном режиме» решить уравнение регрессии, а затем сверить свои результаты с теми, что мы получим в Excel.

Чтобы подготовить исходные данные к решению уравнения регрессии, разместим в Excel два столбца исходных данных. В первом столбце, который озаглавим Time, поместим порядковые номера месяцев, начиная с июня 1992 г. (с номером 1) и кончая апрелем 2010 г. (с номером 215). Во втором столбце, который озаглавим USDollar, поместим данные по курсу доллара на конец месяца, начиная с июня 1992 г. и заканчивая апрелем 2010 г.[3] Таким образом, столбец Time представляет собой независимую переменную, которая в формуле (2.2) обозначена символом Т, а столбец USDollar является зависимой переменной Yфакt. Далее переходим к решению уравнения регрессии в Пакете анализа Excel согласно алгоритму действий № 3.

Алгоритм действий № 3 Как решить уравнение регрессии в Excel Шаг 1. Ввод в уравнение исходных данных

Сначала в Microsoft Excel 2007 в верхней панели инструментов выбирается опция ДАННЫЕ (в Microsoft Excel 1997–2003 нужно выбрать опцию СЕРВИС), потом в появившемся окне АНАЛИЗ ДАННЫХ — опция РЕГРЕССИЯ. После чего появляется новое окно РЕГРЕССИЯ (рис. 2.1), в котором в графе ВХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ У выделяем (с помощью мышки) столбец данных USDollar (ячейки $С$1:$С$216). Здесь же в графе ВХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ Xвыделяем столбец данных Time (ячейки $В$1:$В$216), т. е. независимую переменную Т из нашего уравнения регрессии (2.2).

Шаг 2. Дополнительные опции

Если бы мы хотели получить уравнение регрессии без свободного члена, который в формуле (2.2) обозначен символом а, то тогда нам следовало бы выбрать еще и опцию КОНСТАНТА-НОЛЬ. Но пока в использовании этой опции нет необходимости.

Опцию ОСТАТКИ следует выбирать тогда, когда есть необходимость, чтобы в выходных данных содержалась информация об отклонении расчетных У от их фактических значений. При этом остатки находятся по формуле

Опцию МЕТКИ применяют, чтобы переменные, включенные в уравнение регрессии, в ВЫВОДЕ ИТОГОВ были обозначены в виде заголовков соответствующих столбцов.

По умолчанию оценка в Excel параметров уравнения регрессии делается с 95 %-ным уровнем надежности. Однако в случае необходимости в опции УРОВЕНЬ НАДЕЖНОСТИ можно поставить цифру 99, что означает задание для программы оценить коэффициенты регрессии с 99 %-ным уровнем надежности. В результате в ВЫВОДЕ ИТОГОВ мы получим данные, характеризующие как в целом уравнение регрессии, так и верхние и нижние интервальные оценки коэффициентов уравнения с 95 %-ным и 99 %-ным уровнями надежности. При 95 %-ном уровне надежности существует риск, что в 5 % случаях оценки коэффициентов уравнения регрессии могут оказаться статистически незначимыми, а при 99 %-ном уровне надежности этот риск равен 1 %.

Шаг 3. Вывод итогов

На заключительном этапе выбираем в параметрах вывода (окно РЕГРЕССИЯ) опцию ВЫХОДНОЙ ИНТЕРВАЛ, в которой указываем соответствующую ячейку Excel ($Н$2), далее щелкаем по надписи ОК и получаем ВЫВОД ИТОГОВ (см. рис. 2.1, где можно увидеть все заданные нами параметры уравнения регрессии). В случае необходимости вывод итогов можно получить на отдельном листе (опция НОВЫЙ РАБОЧИЙ ЛИСТ) или в новой книге Excel (опция НОВАЯ РАБОЧАЯ КНИГА).

Результаты решения уравнения регрессии, которые в программе Excel выдаются в виде единой таблицы под заголовком ВЫВОД ИТОГОВ, у нас представлены в виде трех блоков (табл. 2.2–2.4). Так, в табл. 2.2 сгенерированы результаты по регрессионной статистике, в табл. 2.3 дается дисперсионный анализ, а в табл. 2.4 оценивается статистическая значимость коэффициентов регрессии.

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы
    Ничего не найдено.