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

5.14). При этом коэффициент фиктивной переменной сдвига DUMMY у нас получился статистически значимым (Prob. = 0). Однако поскольку уровень значимости (Probility) у коэффициентов таких переменных, как USDOLLAR(-2) и фиктивных переменных наклона USDOLLAR(-1) ? DUMMY и USDOLLAR(-2) ? DUMMY, оказался больше 0,05, то, следовательно, их нельзя признать статистически значимыми, а потому состав переменных, включенных в это уравнение регрессии, нужно пересмотреть.

Поэтому мы решили избавиться от статистически незначимых фиктивных переменных наклона, введя вместо них новые. Исходя из этого предполагаем, что изменение наклона в динамике курса доллара происходило в два этапа. Согласно нашему предположению, в сентябре 1998 г. структурное изменение в виде первого изменения наклона произошло за счет изменения коэффициента регрессии переменной USDOLLAR(-2), а в октябре 1998 г. имело место второе изменения наклона — за счет изменения коэффициента регрессии в переменной USDOLLAR(-1). (Попутно заметим, что сначала мы проверили предположение об изменении наклона относительно обеих переменных в сентябре 1998 г., но оно не подтвердилось, так как не все коэффициенты в уравнении регрессии оказались статистически незначимыми.)

Чтобы проверить наше последнее предположение, нам пришлось создать две дополнительные фиктивные переменные: DUMMY09 и DUMMY10. При этом DUMMY09 принимает нулевые значения с августа 1992 г. и до августа 1998 г. (включительно), а область нулевых значений — для DUMMY10 с августа 1992 г. до сентября 1998 г. (включительно). Во всех последующих наблюдениях вплоть до апреля 2010 г. эти фиктивные переменные равны единице. Две дополнительные фиктивные переменные потребовались нам для создания новых переменных наклона USDOLLAR(-1) ? DUMMY10 и USDOLLAR(-2) ? DUMMY09. После чего в диалоговое мини-окно EQUATION ESTIMATION была введена формула в следующем виде: USDOLLAR USDOLLAR(-1) USDOLLAR(-2) DUMMY DUMMY10 ? USDOLLAR(-1) DUMMY09 ? USDOLLAR(-2).

В результате мы получили вывод данных для уравнения регрессии с новыми фиктивными переменными наклона. Судя по табл. 5.15, все коэффициенты в этом уравнении регрессии оказались статистически значимыми, поскольку уровень их значимости оказался равен нулю. Следовательно, нулевую гипотезу об отсутствии в динамике курса доллара в августе 1998 г. структурных изменений сдвига и отсутствии в сентябре и октябре 1998 г. структурных изменений наклона можно считать опровергнутой с 1 %-ным уровнем значимости. Это и позволяет нам взять за основу альтернативную гипотезу, что эти структурные изменения имели существенное значение.

Из таблицы 5.15 можно сделать вывод, что до августа 1998 г. динамика курса доллара описывалась трендом, имеющим следующую формулу:

USDOLLAR = 1,927 ? USDOLLAR(-1) — 0,928 ? USDOLLAR(-2) (5.9.1)

При этом интерпретация уравнения (5.9.1) была следующая: во-первых, рост на 1 руб. курса доллара в текущем месяце способствовал повышению курса доллара в будущем месяце в среднем на 1,927 руб.; во- вторых, рост на 1 руб. курса доллара в прошлом месяце способствовал снижению курса доллара в будущем месяце в среднем на -0,928 руб.

В августе 1998 г., когда произошел структурный сдвиг, формула тренда приобрела иной вид:

USDOLLAR = 1,927 ? USDOLLAR(-1) — 0,928 ? USDOLLAR(-2) + 1,865 ? DUMMY (5.9.2)

Интерпретация формулы (5.9.2) аналогична предыдущей, за исключением того, что появление в уравнении фиктивной переменной DUMMY свидетельствует о единовременном повышении курса доллара в августе 1998 г. на 1,865 руб.

В сентябре 1998 г., когда имело место первое структурное изменение наклона, формула тренда снова изменилась:

USDOLLAR = 1,927 ? USDOLLAR(-1) — 0,928 ? USDOLLAR(-2) + 0,754 ? USDOLLAR(-2) ? DUMMY09 + 1,865 ? DUMMY

(5.9.3)

Формула (5.9.3) отличается от уравнения (5.9.2) тем, что у нее появилась фиктивная переменная наклона USDOLLAR(-2) ? DUMMY09, показывающая увеличение коэффициента регрессии у переменной

USDOLLAR(-2) на 0,754. Следовательно, с этого месяца вклад переменной USDOLLAR(-2) в динамику курса доллара с учетом структурного наклона, стал следующим: рост на 1 руб. курса доллара в прошлом месяце способствовал снижению курса доллара в будущем месяце в среднем на -0,174 руб.

В октябре 1998 г. после второго структурного изменения наклона наша формула приобрела следующий вид:

USDOLLAR = 1,927 ? USDOLLAR(-1) — 0,818 ? USDOLLAR(-1) ? DUMMY10- 0,928 USDOLLAR(-2) + 0,754 ? USDOLLAR(-2) ? DUMMY09 + 1,865 ? DUMMY

(5.9.4)

Формула (5.9.4) отличается от предыдущей лишь тем, что у нее появилась фиктивная переменная наклона USDOLLAR(-1) ? DUMMY10, которая показывает уменьшение коэффициента регрессии у переменной USDOLLAR(-1) на -0,818. Следовательно, с октября 1998 г. вклад переменной USDOLLAR(-2) в динамику курса доллара изменился таким образом: рост на 1 руб. курса доллара в текущем месяце способствовал повышению курса доллара в будущем месяце в среднем на 1,109 руб.

Следует иметь в виду, что формула (5.9.4) отличается, например, от формулы (3.4), описывающей аналогичный период, поскольку у этих формул разное число оцениваемых параметров.

На диаграмме, представленной на рис. 5.14, изображен график, наглядно показывающий характер структурных изменений в динамике курса доллара, произошедших во время кризиса 1998 г. В частности, здесь можно увидеть как структурный сдвиг, произошедший в августе 1998 г., так и первое, и второе структурные изменения наклона, имевшие место в сентябре и октябре 1998 г.

Математические подробности по тесту Д. Гуйарати

Американский экономист Д. Гуйарати для оценки структурных изменений в динамике тренда, происходящих в момент времени t*, предложил оценивать параметры следующего уравнения регрессии с фиктивными переменными:

Y_t = а + b ? Z_t + с ? t + d ? (Z_t ? t) + е, (5.10)

где Y_t — зависимая переменная; t — время;

а, b, с, d — параметры уравнения регрессии;

е — ошибка (остатки);

Z_t — фиктивная переменная, которая при t < t' равна нулю, а при t ? t' равна единице.

Следовательно для момента времени t < t' мы получим следующее уравнение регрессии:

Z_t= 0 => Y,= а + b ? 0 + с ? t + d ? (0 ? t) + e=>Y_t = a+ c ? t + e. (5.10.1)

Соответственно для момента времени t> f уравнение примет такой вид:

Z_t= 1 => Y_t = a+b ? l+c ? t + d ? (1 ? t) + е =>

=>Y_t = (a+b) + (c+d) ? t + e. (5.10.2)

Сравнив уравнение (5.10.1) с уравнением (5.10.2), нетрудно прийти к выводу, что при Z_t= 1 свободный член уравнения а₂=(а+ b), а коэффициент регрессии — c₂? t = (c+d) ? t. Соответственно при