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

Брюков Владимир Георгиевич

Как известно, в статистической литературе принято выделять три вида случайных процессов: строго стационарные, слабо стационарные и нестационарные процессы.

Случайный процесс, образующий временн'oй ряд Х₁, Х₂, Х₃,…, X_t (буква X обозначает переменную, содержащую определенную рыночную информацию, например, по динамике курсов валют, а цифры 1,2,3…., t — моменты времени), называется строго стационарным (или,

как еще говорят, стационарным в узком смысле), если совместное распределение вероятностей всех переменных Х₁, Х₂, Х₃,…, X_t точно такое же, как и для наблюдений Х_1+T, Х_2+T, Х_3+T,…, X_t+T (где T=t₂– t₁ — временн'oй лаг). Иначе говоря, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени.

Однако в сфере экономики, в том числе в сфере финансовых и валютных рынков, строго стационарные процессы отсутствуют, а потому для нас гораздо больший интерес представляют так называемые слабые стационарные процессы, или стационарные процессы в широком смысле. Под слабым стационарным процессом понимается случайный процесс, у которого среднее и дисперсия — независимо от рассматриваемого периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага между исследуемыми переменными.

Напомним читателям, что среднее значение временного ряда можно найти по следующей формуле:

где п — количество членов во временнoм ряде.

Дисперсия (мера разброса случайной величины, например, отклонения курса доллара от его среднего значения, или, как еще говорят, от его математического ожидания) временного ряда представляет собой средний квадрат отклонений переменной (случайной величины) от ее среднего значения.

Соответственно дисперсия находится по следующей формуле:

В Excel дисперсию можно найти, пользуясь функцией ДИСПР (если исходные данные представляют собой генеральную совокупность) или функцией ДИСП (если данные представляют собой выборку).

Для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом используется автоковариация. В частности, автоковариация между значениями X, и X_t__T, отделенными друг от друга интервалом в Т единиц времени, называется автоковариацией с лагом (задержкой) Т, которая находится по следующей формуле:

Автоковариацию, согласно формуле (1.3), в Excel можно найти с помощью функции КОВАР,

которая возвращает величину ковариации. Причем последнюю называют автоковариацией в том случае, когда ее используют для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом — например, с лагом минус один месяц. Доказано, что для независимых переменных X и Y ковариация всегда равна нулю, а для зависимых переменных она, как правило, отличается от нуля. Если лаг T = 0, то автоковариация равна дисперсии.

Если временной ряд, характеризующий динамику, например, курса валют, является слабо стационарным, то это означает отсутствие: во-первых, тренда; во-вторых, строго периодических колебаний; в-третьих, систематических изменений дисперсии; в-четвертых, каких-либо иных систематических изменений во временном ряде. Таким образом, под стационарным процессом в слабом или в широком смысле понимается случайный процесс, для которого среднее и дисперсия — независимо от периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит от длины лага между рассматриваемыми переменными.

Если временной ряд является нестационарным, то с точки зрения теории это предполагает, что он содержит не только случайную компоненту, но и тренд, а его средняя, дисперсия и автоковариация изменяются во времени. В связи с этим делать прогнозы по нестационарному временному ряду более затруднительно (особенно на длительный период или в период каких-либо резких изменений в его динамике), чем по стационарному ряду.

1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика

Существуют различные методы распознавания стационарности временного ряда, однако, пожалуй, самым простым из них является построение графика временного ряда с последующим визуальным определением наличия в нем тренда.

С этой целью построим график ежемесячных колебаний курса доллара к рублю за период с июня 1992 г. до апреля 2010 г. Читатели, которые не умеют строить диаграммы, могут ознакомиться с представленными ниже алгоритмами действий № 1 и 2.

Алгоритм действий № 1

Как строить диаграммы в Microsoft Excel

Шаг 1. Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Excel

Во-первых, нужно на сайте Банка Россиивзять необходимые данные по ежедневным курсам доллара за весь интересующий нас период. Во-вторых, после копирования рыночной статистики в файл Microsoft Excel все данные по курсу доллара к рублю с 1 июля 1992 г по 1 января 1998 г необходимо разделить на 1000, поскольку на сайте Банка России за этот период они приводятся в неденоминированном виде. В-третьих, чтобы из всего массива данных оставить только необходимые для нас данные, а именно курс доллара на конец месяца, необходимо их отфильтровать с помощью опций ДАННЫЕ/ДОПОЛНИТЕЛЬНО/РАСШИРЕННЫЙ ФИЛЬТР.

Шаг 2. Построение графика в Excel

Выделим с помощью мышки столбец с ежемесячными данными (на конец месяца) по курсу пары «рубль — доллар» за период с июня 1992 г. (на конец июня из-за отсутствия на сайте Банка России более ранних данных возьмем курс доллара на 1 июля 1992 г.) по апрель 2010 г. и столбец с соответствующими обозначениями месяцев. Далее выбираем в панели инструментов кнопку Вставка (в Excel 2007) либо кнопку Мастер диаграмм (в Excel 1997–2003), в которой выбираем опцию «График» (рис. 1.1).