Проблемы прогнозирования валютного курса

Прогнозировании переломов тенденций валютных курсов

Проблемы прогнозирования валютного курса

Как видно на рисунке 1.6, на валютном рынке наблюдается рост объема сделок. Столь значительный рост объемов может быть объяснен влиянием двух факторов:

    1. в силу того, что валютный рынок менее подвержен влиянию кризиса, чем фондовый, его привлекательность для инвесторов возрастает;
    2. власти развитых стран стараются активно влиять на курс своей национальной валюты, чтобы не допустить обвала национальной экономики и обесценения национальной валюты.

Волатильность является одной из мер риска, т.е. с увеличением волатильности возрастает и риск. Резкий рост волатильность валютных пар GBP/DOL, EUR/DOL с наступлением кризиса вынуждает инвесторов искать более стабильные и менее волатильные валюты.

В настоящее время одной из самых стабильных валют является швейцарский франк. С наступлением кризиса его волатильность увеличилась незначительно и соответственно риски, связанные с резким колебанием данной валюты также не претерпели значительного изменения.

Японская йена может быть менее привлекательна для инвестирования, т.к. в Японии используется система плавающих валютных курсов, благодаря которой влияние государства на курс национальной валюты более значительно, чем в других странах.

Рис. 1.6. Динамика объемов сделок по основным валютным парам с декабря 2004 г. по январь 2009 г.

В общих чертах торговля на FOREX в условиях кризиса не претерпела значительных изменений, но при этом усилилась роль фундаментальных факторов (меры по стабилизации национальных экономик, заявления ведущих аналитиков и экспертов и т.п.). В силу того, что волатильность данного рынка возросла, все большее значение имеет прогнозирование валютных курсов.

1.3. Роль прогнозирования валютных курсов при работе на FOREX

Прогнозирование играет важную роль в повседневной человеческой деятельности и в принятии решений относительно будущего – например, предсказание погоды и различных природных явлений, планирование производственной деятельности и продаж товаров, прогнозы, связанные с поведением финансового рынка и тому подобное можно отнести к числу тех примеров, для которых более точные оценки определяют специфику предпринимаемых действий и оказывают существенное влияние на подготовку планов конкретных сценариев поведения в будущем [28].

Прогнозирование валютного рынка (в частности, проблема прогнозирования обменных курсов/котировок валют) практически каждодневно (а подчас, и ежечасно) привлекают пристальное внимание как профессиональных участников рынка (банков, государственных и частных инвестиционных компаний, брокерских контор, и т.п.

), так и людей, которые так или иначе отслеживают лишь общедоступные тенденции в попытке минимизировать возможные потери собственных накоплений.

В действительности, валютный рынок представляет собой беспрерывно функционирующую и крайне динамичную систему, объединяющую очень разных игроков, решения и взаимодействия которых определяют совокупное влияние на формирование реальных обменных курсов [28].

Известно, что ежесекундно валютные курсы подвержены изменениям и куда они пойдут в ближайшем будущем не знает никто. Можно только прогнозировать их изменение с определенной вероятностью. Понимание факторов, которые заставляют валютные курсы изменяться, позволяет предугадать дальнейшее движение валютного курса, сделать соответствующую прогнозу ставку и получить прибыль.

Наступление мирового финансового кризиса вызвало масштабные интервенции государств на валютном рынке в надежде стабилизировать курсы своих национальных валют.

Многие аналитики склонны считать, что валютный рынок сам способен стабилизировать себя, а вмешательство со стороны государства лишь увеличит его волатильность.

Подтверждение таких опасений можно наблюдать в настоящее время на рынке (рис. 1.2 – 1.5).

Рост волатильности влечет за собой как увеличение возможной прибыли от совершения сделок на FOREX, так и увеличение риска потерь по сделкам.

В данных условиях значение степени точности прогнозов динамики сильно возрастает.

Одним из самых важных составляющих успеха игрока на валютном рынке является умение анализировать изменения рынка и предугадывать, какие факторы и каким образом повлияют на курс валют.

По мнению экономистов, главная сложность прогнозирования цен на спекулятивных рынках заключается в том, что истинная ценность всегда колеблется вместе с ценой. Другими словами, колебание цены на рынке – самообоснованное колебание.

Когда цена растет, истинная ценность меняется вместе с ней. Спекулятивный рынок, и особенно рынок валютных курсов FOREX, весьма динамичен и чувствителен ко всем событиям, происходящим не только в отдельной экономике, но во всем мире.

Для анализа цены и происходящих на рынке событий могут использоваться самые разные методы и подходы [19].

С точки зрения подходов к прогнозированию, экономическая наука выделяет две основные совокупности методов, получивших названия фундаментальный и технический анализ. Оба подхода нацелены на решение одной и той же задачи прогнозирования, но подходят к ее решению с разных позиций, что позволяет говорить об их комплементарности [28].

Первый из них предусматривает изучение тенденций формирования цен, исходя из базовых факторов экономики, к числу которых относятся, в частности, процентные ставки, налоги, уровень безработицы, состояние бюджета, инфляционные процессы, стабильность политической системы и проводимая экономическая политика. Эти факторы оказывают влияние на краткосрочное поведение обменного курса и определяется взглядами участников рынка на перспективы движения обменного курса. Трейдеры реагируют на новости о состоянии экономики конкретной страны. Нередко они предвидят изменения или важные заявления правительства и начинают скупать или продавать валюту еще до наступления реальных событий. Когда такие новости становятся общеизвестными, настроения рынка определяют направление движения курса валюты в момент их обнародования. Новости влияют на рынок на фоне уже существующих настроений [18].

Одновременно, технический анализ можно определить как методику исследования и прогнозирования цен (валютных котировок) посредством анализа графиков развития рынка в предшествующие периоды времени [28]. В отличие от фундаментального, технический анализ может быть применим для прогнозирования любых временных интервалов, как для краткосрочных, так и для долгосрочных.

По мнению математиков, природа сложных динамических систем, таких как валютный рынок FOREX, чрезвычайно беспорядочна и крайне непредсказуема, а прогнозы в таких системах можно делать только на короткий срок.

Однако трейдеры утверждают, что крайне трудно сделать прогноз цен на сверхкороткий срок, потому что на таких временных отрезках движения цен хаотичны.

Например, практически невозможно прогнозировать изменение цен на тиковом графике [19].

Таким образом, один из главных аспектов при прогнозировании цен это выбор соответствующего периода или масштаба времени действия прогноза. По мере возрастания периода увеличивается и вероятность исполнения прогноза. Однако после того, как преодолен некоторый временной порог, прогнозируемость рынка снова снижается [19].

Не меньшую значимость имеет и инструментарий, применяемый для построение прогноза. Оба существующих подхода обладают большим набором методов и инструментов для построения прогноза. Но ни один из методов не дает полной уверенности в правильности составленного прогноза.

проблема выбора метода построения прогноза связана с тем, что построить конечную экономическую модель точного прогнозирования рынка очень сложно. Особенно это касается фундаментального анализа. Трудности с прогнозированием на основе данных фундаментального анализа связаны с влиянием двух факторов:

    1. фундаментальные данные очень многочисленны и имеют разную степень влияние на принимаемые инвесторами решения;
    2. существует множество фундаментальных данных, график выхода по времени которых не определен; их трудно учесть в какой-либо модели для построения прогноза.

Данные факторы сложно учесть в модели прогноза.

Технический анализ более прост для прогнозирования, но при этом не менее эффективен. В отличие от фундаментального анализа, он обладает методами, позволяющих выявить места смены тренда, что в нынешней ситуации на рынке особенно необходимо. Также с помощью методов технического анализа можно выявить закономерности изменения курсов валют на основе имеющихся данных.

Для успешного принятия решений на валютном рынке на основе данных технического анализа необходимо знать весь спектр методов, которыми он располагает.

2.1. Понятие технического анализа курсов валют и классификация методов

Технический анализ – это исследование динамики рынка посредством графиков с целью прогнозирования будущего направления цен [14].

В его основе лежит анализ временных рядов цен и их графиков. В техническом анализе разработано множество различных инструментов и методов, но все они основаны на одном общем предположении – путём анализа временных рядов цен можно выделить тренды и фигуры цен, позволяющие прогнозировать дальнейшую динамику валютных курсов.

Технический анализ не рассматривает причины изменения направления динамики цен, в отличие от фундаментального анализа. Он учитывает лишь тот факт, что цена уже движется в определённом направлении [23].

Рассмотрим преимущества технического анализа перед фундаментальным.

  1. Технический анализ универсален – его можно применять на различных финансовых рынках практически без изменений.
  2. Технический анализ не требует такого большого объема дорогих и разнообразных статистических данных. Все, что для него нужно – это ценовая история по конкретному торговому инструменту за достаточный период. Эта ценовая история и технические средства (программное обеспечение) ее анализа, как правило, общедоступны и бесплатны [16].
  3. У технического анализа большое число сторонников, которые являются активными участниками рынка. Они используют одни и те же графики, получая при этом сходные результаты и делая одинаковые выводы. Эта массовая согласованность, в свою очередь, влияет на движение цен, формируя его в выгодном направлении. Таким образом происходит самоисполнение прогноза [34].

Все методы, с помощью которых строятся прогнозы в техническом анализе, можно условно разделить на три группы: графические, математические и циклические. Данные группы методов представлены на рисунке 2.1.

Самой многочисленной является графическая группа методов.

Это объясняется тем, что графические методы более простые в использовании и не требуют дополнительных знаний, в отличие от математических и циклических методов.

Рассмотрим графические методы.

Основой методов выявления тенденции является построения линий поддержки и сопротивления. Линия сопротивления соединяет важные максимумы (вершины, пики) рынка. Она возникает в момент, когда покупатели больше либо не могут, либо не хотят покупать данный товар по более высоким ценам.

Линия поддержки соединяет важные минимумы (низы) рынка. Она возникает в момент, когда продавцы больше либо не могут, либо не хотят продавать данный товар по более низким ценам. Линии сопротивления и поддержки являются фундаментом классического трендового анализа.

Все трендовые линии, модели и фигуры – это комбинации линий сопротивления и поддержки [9].

Трендом называют сохранение тенденции роста или снижения цены во времени. При растущем тренде каждый последующий уровень поддержки или сопротивления превышает предыдущий.

В убывающем тренде каждый последующий уровень низших и верхних цен при поддержке и сопротивлении меньше предыдущего [8].

При этом линии тренда могут быть построены различными способами (интуитивным, при помощи линий Ганна или Фибоначчи, при помощи метода медианы Эндрюса, метода наименьших квадратов).

Каналом называют две параллельные линии, очерчивающие диапазон колебания цены.

Коррекция – движение цены в сторону противоположную существующей тенденции.

Помимо трендов в графическом анализе применяются паттерны – рисунки, появляющиеся на графиках, называемые также фигурами. Фигуры цен помогают определить, будет ли тренд продолжаться или развернется. Фигуры делятся на три группы: фигуры продолжения тенденции, разворота тенденции и частные виды фигур [8].

Существует большая группа методов, которые применяются для анализа графиков японских свечей, так называемые свечные фигуры. Свечой называется графическое изображение изменения цены за какой-либо период времени (рисунок 2.1). Каждая свеча состоит из четырех цен: цена открытия, цена закрытия, максимальная цена и минимальная цена.

Расстояние от цены открытия до цены закрытия называется телом свечи. Если цена открытия меньше цены закрытия, то тело свечи закрашивается в белый цвет, в противном случае – в черный цвет. Свечными фигурами называются особые формы, принимаемые одной или несколькими свечами.

Также как и фигуры цен, свечные фигуры помогают определить, будет ли тренд продолжаться или развернется.

Главным недостатком графического метода является субъективная интерпретация полученных результатов.

Рассмотрим математические методы технического анализа.

Данную группу методов принято также называть индикаторами, поскольку они дают сигнал участникам валютного рынка на покупку или продажу валюты. Среди индикаторов выделяют отслеживающие тренд и осцилляторы.

Отслеживающие тренд индикаторы включают: скользящие средние, линейную регрессию, MACD, индикатор «зигзаг», полосы Боллинджера.

Самыми распространенными среди индикаторов являются скользящие средние. С помощью них строится большинство других индикаторов.

Линейная регрессия интерпретируется как линия тренда, угол ее наклона к оси характеризует направление и силу тренда [9]. Параметры уравнения линейной регрессии оцениваются методом наименьших квадратов.

Методы прогнозирования валютных курсов 2, Финансы – Курсовая работа

Проблемы прогнозирования валютного курса

Введение 3

1 Глава. Исследование компонентного состава ряда динамики валютных пар 4

1.1 Исследование тенденций котировок валютных пар 4

1.2 Определение характера тренда временного ряда 7

2 Глава. Моделирование и прогнозирование движения валютного курса 13

2.1 Адаптивная модель прогнозирования временного ряда с неустойчивым характером колебаний 13

2.2 Модель стационарных временных рядов прогнозирования котировок валютного курса 16

2.3 Прогнозирование курса NZDUSD методом «Гусеница”-SSA 19

3 Глава. Моделирование и прогнозирование котировок валютной пары на основе многомерных временных рядов 25

3.1 Построение многофакторной модели VAR 25

3.2 Оценка точности построенного прогнозов и построение обобщенного прогноза 28

Заключение 31

Список литературы 32

Приложение 34

Выдержка из текста

В течение последних десятилетий теория и практика финансов во все большей степени опирается на математические методы.

Это привело к более интенсивному использованию математического аппарата при изучении поведения финансовых рынков. Одной из привлекательных сторон прогнозирования финансовых рынков — всеобщая доступность данных.

Котировки валютных пар поступают в форме временных рядов, которые подчиняются некоторым закономерностям.

Целью выявления этих закономерностей служит построение моделей финансовых временных рядов, позволяющих прогнозировать их будущие значения.

Основная проблема в задаче и прогнозирования финансовых временных рядов заключается в построении модели, адекватно отражающей динамику финансовых временных рядов.

Рыночный механизм, характеризующийся огромным количеством постоянно меняющихся связей, зависит от множества внешних факторов, способных существенно повлиять на всю структуру его зависимостей, причем воздействие может быть самым разнообразным.

Появление тех или иных внешних факторов не всегда отражается в предыстории финансового временного ряда, но может вызывать значительное нарушение его динамики. Именно в этом состоит особенность практически всех финансовых временных рядов.

Значительный вклад внесли в исследование и прогнозирование финансовых рынков зарубежные ученые (Г.Е.П. Бокс, Т. Веге, Г. М. Дженкинс, Б. Мандельброт, Д. Нельсон и др.), а также отечественные ученые (А.Н. Ширяев, Ю.П. Лукашин, Я.М. Миркин, Е.М. Четыркин, Л.П. Яновский и др.).

На основе этих эконометрических моделей, разработанных отечественными и зарубежными учеными, проводятся исследования систематически изменяющихся ошибок и дисперсий ошибок, так как во временных рядах обменных курсов валют и доходностей рынка ценных бумаг было обнаружено чередование периодов малых значений ошибок с периодами больших значений ошибок или, соответственно, низкой и высокой волатильностью. Такой интерес к волатильности вызван тем, что она является обязательным параметром многих оценочных моделей. Поэтому исследования, в которых предпринимаются попытки построения моделей, обеспечивающих достаточно высокий уровень надежности прогнозных расчетов изменчивости стоимости финансовых активов, являются актуальными.

В курсовой работе рассматривается межбанковский валютный рынок Forex.

Цель работы моделирование и прогнозирование котировок валютной пары.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  • определить характер тренда TS или DS;
  • провести исследование на наличие тренда котировок валютных пар;
  • осуществить моделирование и краткосрочное прогнозирование будущих значений котировок валютных пар на основе одномерных временных рядов;
  • построить краткосрочный прогноз будущих значений котировок валютных пар на основе многомерных моделей временного ряда;
  • построить обобщенный прогноз

Предмет исследования являются методы построения прогнозов временных рядов с неустойчивым характером колебаний.

В качестве объекта исследования выбраны временные ряды котировок валютного рынка Forex.

Информационная база представляет собой котировки валютного Рынка Forex.

Список использованной литературы

1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С, Прикладная статистика и основы эконометрики.,

Москва, Издательское объединение «Юнити». 1998.

2. Батыршин И. З., Основные операции нечеткой логики и их обобщение. — Казань:

Отечество: 2001−100 c., ил.

3. Берндт, Эрис Роюерт. Практика эконометрики классика и современность. Пер. с

англ.-М. ЮНИТИ-ДАНА, 2005.863 с

4. Беркинблит М. Б., Нейронные сети: учебное пособие. — М.: МИРОС и ВЗМШ

РАО, 1993 — 96 с.: ил.

5. Борселино Л. Задачник по дэйтрейдингу — М.: «ИК «Аналитика», 2002 — 168 с.

6. Борселино Л. Учебник по дэйтрейдингу — М.: «ИК «Аналитика», 2002 — 272 с.

7. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки:

принятие решений в торговых операциях. — Москва: ТВП, 1997. — 236 с.

8. Вильямс Д. Г., Вильямс Б. Торговый хаос 2. — М.: «ИК «Аналитика», 2005 — 237

с.

9. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А., Генетические

алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — Х.:

Основа, 1997. — 112 с.

10. Голяндина Н. Э., Метод «Гусеница”-SSA: анализ временных рядов; Учеб.

Пособие. — СПб., 2004. — 76 с.

11. Губко М. В., Новиков Д. А., Теория игр в управлении организационными

системами. Издание 2, М.: 2005.

12. Демарк Т. Технический анализ — новая наука. — М.: Диаграмма, 1997.

13. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и

бизнесе (серия «Учебники экономико-аналитического института МИФИ» под ред. проф.

В.В. Харитонова).

М.: МИФИ, 1998. — 224 с.

14. Занг В. Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной

экономической теории: Пер. с англ. — М.; Мир 1999. — 335 с. ил.

15. Змиртович А.И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.: НТООО

«ТетраСистемс», 1997. — 368 с.

16. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей.: Пер. с англ. — М.:

Издательский дом «Вильямс» — 2001. — с.: ил.

17. Кохэн Д. Психология фондового рынка: страх, алчность и паника. М. Интернет-

трейдинг.- 364 с.

100

18. Лиховидов В.Н. Практический курс распознавания образов. — Владивосток, Изд-

во ДВГУ, 1983.

19. Лиховидов В. Н., Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы

прогнозирования и принятия решений. — г. Владивосток — 1999 г. — 234 с.; ил.

20. Магнус Я.Р.Эконометрика. Начальный курс. Москва, М: Дело, 2005

21. Наговицин А.Г., Иванов В.В. Валютный курс. Факторы. Динамика.

Прогнозирование. — М.: Инфра-М, 1995. — 176 с.

22. Патрик Э. Основы теории распознавания образов: Пер. с англ. / Под редакцией

Б. Р. Левина — М.: Сов. радио, 1980 — 408 с. ил.

23. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: применение теории хаоса в

инвестициях и экономике. М: Интернет — трейдинг, 2004 — 304 с.

24. Пискулов Д.Ю. Теория и практика валютного дилинга = Foreign Exchange and

Money Market Operations: Прикладное пособие. — 3-е изд., испр. и доп. — М.: Диаграмма,

1998. — 256 с.

25. Рудык Н. Б., Поведенческие финансы или между страхом и алчностью. — М.

Дело, 2004. — 272с.

26. Сорос Дж. Алхимия финансов/ Пер. с англ. Аристова Т.С. — М.: ИНФРА-М,

1999. — 416 с.

27. Суворов С.Г., Азбука валютного дилинга.— СПб.: Издательство С.-

Петербургского университета, 1998.— 296 с.

28. Твид Л. Психология финансов.. — М.: «ИК «Аналитика», 2005 — 376 с.

Внимание! Для получения значительной скидки, заполните поля и следуйте дальнейшим подсказкам.

Прогнозирование курса валютного рынка – моделирование, методы и факторы

Проблемы прогнозирования валютного курса

Одной из наиболее востребованных задач валютного дилинга и технического анализа финансовых данных является прогнозирование.

В том или ином виде с задачами прогнозирования люди сталкивались на всех исторических этапах существования цивилизации.

Однако, до тех пор, пока в его основу не были положены научные подходы и методы, прогнозы составлялись на уровне интуиции, знаний и опыта людей. Например, народные приметы.

Начало технического анализа – это попытка систематизировать многолетние наблюдения за погодой либо поведением людей. Чаще всего это делалось с целью прогнозирования тех задач, от которых зачастую зависела сама жизнь людей.

Обычно прогнозирование связывают с предсказанием будущих событий, в частности, значений временных рядов. Однако с точки зрения аналитических технологий прогнозирование можно рассматривать более широко.

Практически, в качестве задачи прогнозирования валютного курса может рассматриваться определение некоторой неизвестной величины по набору связанных с ней значений. Поэтому прогнозирование может выполняться с помощью таких задач математического анализа, как регрессия, классификация и кластеризация.

С точки зрения технологий анализа данных, прогнозирование может рассматриваться как определение некоторой неизвестной величины по набору связанных с ней значений.

Методы прогнозирования

Все методы прогнозирования можно разделить на три большие группы: формализованные, эвристические и комплексные.

—  Формализованные методы позволяют получать в качестве прогнозов количественные показатели, описывающие состояние некоторого объекта или процесса.

При этом предполагается, что анализируемый объект или процесс обладает свойством инертности, то есть в будущем он продолжит развиваться в соответствии с теми же законами, по которым развивался в прошлом и существует в настоящем.

Недостатком формализованных методов является то, что для прогноза могут использовать только исторические данные (что и использует технический анализ), находящиеся в пределах эволюционного цикла развития объекта или процесса.

Поэтому такие методы пригодны лишь для оперативных и краткосрочных прогнозов. К формализованным методам относятся экстраполяционные и регрессионные методы, методы математической статистики, факторный анализ и др.

—  Эвристические методы основаны на использовании экспертных оценок. Эксперт (группа экспертов), опираясь на свои знания в предметной области и практический опыт, способен предсказать качественные изменения в поведении исследуемого объекта или процесса.

Эти методы особенно полезны в тех случаях, когда поведение объектов и процессов, для которых требуется дать прогноз, характеризуется большой степенью неравномерности.

Если формализованные методы (технический анализ) в силу присущих им ограничений используются для оперативных и краткосрочных прогнозов, то эвристические методы (фундаментальный анализ) чаще применяются для среднесрочных и перспективных.

—  Комплексное прогнозирование использует комбинацию формализованного подхода с экспертными оценками, что позволяет добиться наилучшего результата. Отсюда однозначно следует, что при математическом моделировании задачи прогнозирования валютного курса необходимо использовать как технический, так и фундаментальный анализ.

Методы сбора информации

Методы сбора информации, которая будет положена в основу прогноза, могут использовать специальные обследования, другие прогнозы, статистический анализ, и анализ временных рядов, методы мозговой атаки, индивидуальные опросы специалистов и т.д. Для качественного прогнозирования необходимы следующие составляющие:

—  научный анализ этих процессов,—  определение и анализ причинно-следственных и иных связей между ними,—  оценка сложившейся ситуации и выявление узловых проблем, которые необходимо решать;—  попытка предвидеть будущее организации в тех условиях, в которых она будет функционировать, возникающих проблем и задач по их преодолению;

—  анализ и сопоставление различных вариантов развития бизнес-процессов в организации, её кадрового, производственного и научно-технического потенциала.

Таким образом, под прогнозированием подразумевается научный способ выявления состояния и вероятных путей развития процессов, протекающих на финансовых рынках.

Прогнозы могут разрабатываться в виде качественных характеристик, а в простейших случаях в виде утверждений о возможности или невозможности возникновения какого либо события.

Данные характеристики должны включать в себя количественные, точечные или интервальные оценки показателей, характеризующие процессы и степень вероятности их достижения.

Эвристические методы

Раннее в статьях данной рубрики рассматривалось математическое моделирование системы трендовых индикаторов технического анализа. Теперь рассмотрим эвристические методы [1,2], основанные на использовании экспертных оценок — ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ВАЛЮТНЫЙ КУРС.

Математическое моделирование задачи прогнозирования денежного оборота — это один из наиболее важных факторов, оказывающих влияние на валютный курс национальной денежной единицы. Денежная масса, как категория, имеет структуру, в которую входят по мере убывания их ликвидности, следующие компоненты:

Понятие денежной массы, используемое в расчетах валютных курсов, входит в М2. Величина денежной массы напрямую связана с изменениями валютного курса.

При ужесточении денежной политики государства происходит сокращение денежной массы в стране, что приводит к падению цен и удорожанию национальной валюты. Так, сокращение денежной массы на 1% приводит, как правило, к удорожанию валютного курса на 1%.

В стратегическом контексте процесс формирования валютного курса национальной денежной единицы с определенной долей условности можно разделить на два основных этапа.

Первый этап. Формирование реального валютного курса, отражающего стоимость национальной валюты.
Второй этап. Формирование рыночного валютного курса, отражающего цену национальной валюты, образующуюся на базе реального валютного курса под воздействием рыночного спроса и предложения.

Это возможно как для относительно стабильной экономики отдельно взятой страны, так и для экономики, пребывающей в затяжном социально-экономическом кризисе.

Если формализовать количество факторов (помимо рассмотренного выше денежного обращения), носящих экономический, политический, структурный, правовой или психологический характер, прямо либо косвенно влияющих на валютный курс национальной валюты, то их число достигает несколько десятков.

Наиболее значимые из них (наряду с величиной денежной массы): национальный доход страны, состояние в сфере торгового баланса, учетные ставки, ожидаемые темпы инфляции.

Перечисленные выше факторы можно разделить на следующие группы:

1.    Факторы, непосредственно определяющие динамику валютного курса или образующие факторы. Т.е. непосредственно связанные с процессом международного экономического обмена: валовой национальный продукт обеих стран, участвующих в международном обмене: платежный баланс; внутреннее и внешнее предложение денег; процентные ставки.
2.

    Факторы, влияющие на образующие факторы и оказывающие тем самым регулирующее воздействие на механизм установления валютного курса. Т.е. регулирующие факторы.

Регулирующие факторы можно разделить на факторы государственного регулирования и структурные факторы: структура валютных бирж; банковская структура страны; инфраструктура связи; сезонные факторы; направления внешнеэкономической деятельности.
3.

    Факторы, возникающие при выведении экономической системы из динамического равновесия и потому негативно влияющие на динамику валютного курса национальной денежной единицы: кризисные проявления экономики, политические факторы и психологические факторы.
a.

    К кризисным проявлениям экономики относятся: дефицит государственного бюджета, эмиссии денег, инфляция, монопольные цены, выполнение иностранной валюты внутри страны функции денег: а) средства платежа в полном объеме, б) средство накопления, в) средство сбережения.
b.

    К политическим факторам относятся следующие: смена представителей власти, политические решения, влекущие за собой непосредственные изменения в денежной системе страны, уровень надежности в управлении экономической системой и степень взаимопонимания между экономическими и политическими структурами в обществе.
c.

    К психологическим факторам относятся: ожидание инфляции и девальвации своей национальной денежной единицы, недоверие к национальной слабой валюте и фетишизация свободно конвертируемой валюты, как следствие первого фактора, отсутствие соответствующего экономического мышления у населения, поскольку в государстве нет четко разработанных программ подъема национальной экономики из-за непродуманных и поспешных решений исполнительных органов власти.

Спекулятивные факторы

Ниже рассматриваются факторы, которые ранее не обсуждались. Имеются в виду: спекулятивные операции; ожидание изменения валютного курса.

Воздействие спекулятивных операций на валютный рынок можно разделить на стабилизирующее и дестабилизирующее.

При спекулятивных операциях, оказывающих стабилизирующее воздействие на валютный рынок и валютный курс, изменение валютного курса национальной денежной единицы можно представить в виде синусоидальной кривой, отклоняющейся от основной тенденции изменения курса (тренда).

Изменение валютного курса, подверженного спекуляции, также представляет собой синусоидальную кривую, но обла-дающую меньшей амплитудой.

Валюта продается при максимальной цене, превышающей тренд (как основная тенденция изменения валютного курса), определяемый воздействием факторов, формирующих валютный курс. И покупается при минимальной цене, когда эта цена становится ниже тренда.

В результате изменения валютных курсов их значения приближаются к тренду. Действия игроков, следующих этой схеме, не только стабилизируют обстановку на валютном рынке, но и приносят им прибыль.

При спекулятивных операциях, оказывающих дестабилизирующее воздействие на валютный рынок, действия игроков приводят к увеличению колебаний валютных курсов относительно тренда. Валюта покупается игроками, когда валютный курс находится на высоком уровне, тем самым еще, больше повышая курс по сравнению с трендом.

  Получается, что валюта продается игроками, когда цена на нее существенно падает, тем самым еще больше понижая валютный курс относительно тренда. В результате игроки теряют деньги от совершения подобного рода операций на валютном рынке, покупая иностранную валюту по более высокому курсу и продавая ее по более низкому курсу.

Дело в том, что дестабилизация валютного рынка может отразиться на стабильности экономики в целом, в первую очередь, на состоянии финансового рынка. Извлечение прибыли, возможно, и из приводящихся дестабилизирующих операций на валютном рынке.

Так, игрок начинает операцию по скупке иностранной валюты (свободно конвертируемой валюты), когда валютный курс достигает максимального значения, дестабилизируя рынок и провоцируя тем самым у остальных игроков рынка повышенный спрос на валюту.

Но как только эти игроки начинают самостоятельно скупать иностранную валюту, отклоняя еще больше линию валютных курсов от тренда, участник рынка, спровоцировавший подобного рода ситуацию, прекращает операции на валютном рынке.

Когда иностранная валюта достигает максимального значения, он начинает продавать накопленную валюту по максимальному курсу, получая прибыль за счет «спровоцированных» игроков, которые в данном случае теряют свои деньги и могут обанкротиться.

Таким образом, в своей основе дестабилизирующие операции на ва
лютном рынке убыточны, но, тем не менее, существует ряд ситуаций, при которых валютные игроки, создающие дестабилизацию на валютном рынке, получают прибыли, превышающие, а иногда весьма значительно, их убытки.

На тенденцию изменения валютного курса значительное влияние оказывают действия участников валютного рынка, основанные на их ожиданиях.

Поскольку иностранная валюта может выступать не только как средство платежа, но и как средство накопления (например, раннее доллар США в экономике Российской Федерации), и на нее можно приобрести иностранные финансовые активы, то изменения валютных курсов будут влиять на доходность по этим активам.

Следовательно, держатели таких активов в целях получения наибольшего дохода в национальной валюте попытаются оценивать возможные изменения валютного курса в будущем. Однако если эти ожидания не оправдаются, то спрос на иностранную валюту уменьшится. При благоприятном прогнозе спрос на иностранную валюту возрастет.

Как показывает мировая практика, основными ориентирами для участников валютного рынка являются: ожидаемые изменения денежной массы; ожидаемая политика правительства, в частности, политика, затрагивающая частных владельцев капитала, последствия официальных интервенций на валютном рынке.

В силу указанных причин заявления политических лидеров, руководителей финансовых органов об изменениях в экономике, способны усилить инфляцию, либо изменить отношение к частной собственности (конфискация, введение новых налогов, всевозможных ограничительных правил и т.д.).

Академические институты принимали попытки построения математической модели прогнозирования валютных курсов. Однако всякий раз эти попытки не имели успеха.

По мнению специалистов, в основе такой модели должна лежать теория паритета покупательной способности. Про-гнозы валютных курсов, основанные на данных о денежной массе и доходах, дают значительные расхождения с реальностью.

Однако возможно прогнозировать трендовую составляющую валютного курса.

ЛИТЕРАТУРА1. Морозов И.В., Фатхуллин Р.Р.  FOREX: от простого к сложному. М.: Омега-Л, 2006.-536 стр.

2. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с.

Методы прогнозирования курсов валют

Проблемы прогнозирования валютного курса

Прогнозирование существенно может изменить любой вид человеческой деятельности. Предвидение дальнейшего поведения финансовых рынков имеет большое значение для предпринимательской деятельности. Иногда, это дает колоссальные возможности для заработка или минимизации финансовых потерь в ближайшее время.

Предвидеть поведение валютных курсов стремятся многие: банки, различные брокеры, государственные и частные инвестиционные организации и простые трейдеры. Для прогноза динамики любой валютной пары в будущем используется множество разработанных методик. Они основаны на факторах, формирующих валютный спрос и предложение на мировом рынке.

Теория паритета покупательной способности

Современное развитие мировой экономики сделало важнейшими исследования, основывающиеся на сравнении потенциалов отдельных государств и разных регионов мира. Поскольку макроэкономические показатели любой страны выражены в национальной валюте, при исследовании возникает проблема их преобразования в одинаковые денежные единицы.

Одним из важнейших экономических показателей государства является его ВВП. Оптимальный вариант для подсчета мирового ВВП базируется на коэффициентах сравнения покупательской способности валют.

Значения этих коэффициентов определяются отношением цен покупательских корзин различных государств. Именно на этом основана теория паритета покупательской способности (ППС).

Иными словами, рассчитывается количество валюты одной страны (выраженное в денежных единицах другого государства), необходимое для покупки одного и того же товара (услуги) в обеих странах.

Основой ППС является закон одной цены, из которого следует, что стоимость одинаковых товаров (услуг) в различных государствах должна быть одинаковой. В качестве примера можно привести цену на шкаф в Китае и Австралии. С учетом обменного курса и не принимая во внимание транспортные затраты, цена на это изделие должна быть практически одинакова.

Согласно теории паритета покупательской способности, курс валют варьируется и компенсирует рост цен при инфляции. Например, в этом году в Австралии будет наблюдаться 4%-й рост цен. В Китае они вырастут на 2% за такой же период времени. Следовательно, инфляционный дифференциал будет равен 2%.

Учитывая теорию ППС, австралийский доллар должен потерять 2%, чтобы уравновесить цену на один и тот же товар в Австралии и в Китае. Если сейчас 1 AUD = 5.09 CNY, то с учетом прогноза курс составит (1 – 0.02) × 5.09 = 4.89 CNY за 1 AUD.

Примерно так австралийский доллар должен подешеветь по отношению к юаню.

Анализ временных рядов

Данный метод представляет собой комплекс математико-статистических способов анализа. Он служит для выявления структуры ряда последовательных значений, которые характеризуют изменение во времени определенных показателей. Целью является их прогнозирование. Временные ряды могут принимать различные формы. Принято различать несколько классов моделей временных рядов.

Среди них модель авторегрессионного скользящего среднего (ARMA) пользуется наибольшей популярностью. Именно ее и используют для составления прогноза динамики движения валютных пар. Вычисления производятся с использованием специальной компьютерной программы. Параметры временного ряда вводятся заранее. Результат — ценовая модель любого валютного актива.

Принцип относительной экономической стабильности

Используя данный метод, базируются на динамике экономического роста разных государств. Это во многом предопределяет движение валютного курса. Опытные экономисты умело используют такой инструмент для прогнозирования ситуации на финансовом рынке.

Логическое обоснование принципа — наличие стабильного экономического роста в стране всегда привлекает иностранные инвестиции.

Для развития бизнеса в таком «здоровом» государстве требуется покупка национальной валюты, что неизменно приводит к росту спроса на нее и дальнейшему ее укреплению.

Принцип относительной экономической стабильности помогает определять и интенсивность инвестиционных потоков. Бизнесменов всегда интересуют высокие процентные ставки (ПС).

Они дают возможность извлечь максимальную выгоду из вложенных средств. При этом опять повышается спрос на национальную валюту и, как следствие, происходит ее укрепление.

Низкий уровень ПС не привлекает иностранный капитал, а стимулирует внутреннее кредитование.

Некоторые трейдеры для заработка успешно применяют спекулятивную стратегию «Carry trade», основанную на разнице процентных ставок. Инвестор приобретает высокодоходную валюту страны, в которой ПС высока, за низкодоходную валюту. Разница между ставками является прибылью.

При всех своих достоинствах принцип относительной экономической стабильности не дает возможности прогнозировать размер курса валюты. Поэтому его используют в комплексе с другими методами.

Построение эконометрической модели

Эконометрическая модель, в данном случае, основывается на реальной зависимости курса обмена валюты от ряда значимых экономических факторов. Эти факторы инвестор выбирает сам.

Проведя детальный анализ, он должен определить:

  • какие именно показатели следует задействовать в расчетах;
  • какой вид должна иметь зависимость между отобранными показателями.

Например, для построения эконометрической модели прогнозирования курса американского доллара в нашей стране исследователи использовали такие параметры, как индекс Доу-Джонса, цены на нефть, стоимость золота.

По мнению экспертов, эти факторы приравниваются к индикаторам состояния баланса и ситуации на рынке Форекс.

Само собой разумеется, что в данной модели не учтены другие параметры, которые можно выделить в связи с тесной связью Форекс с другими рынками.

Вышеописанный метод является довольно сложным, но при удачно составленной эконометрической модели можно легко производить расчеты для определенных валютных активов, подставляя в формулу исходные данные.

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.