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

ожидаемые доходы, так и возможные убытки на прогнозируемый период. Соответственно он может либо захеджироваться от этих рисков, либо быть готовым понести возможные убытки в обмен на потенциально возможную прибыль. Причем если в первом случае, зная величину риска, инвестор может правильно оценить реальную цену покупки инструмента для хеджирования, то во втором случае он идет на риск не вслепую, а заранее оценив целесообразность такого шага. Благодаря надежному интервальному прогнозу (тестированию его надежности посвящена значительная часть этой книги) участник рынка еще до инвестирования средств в валюту имеет информацию как о максимальном уровне своих возможных убытков, так и о максимальной величине своих возможных доходов.

Еще одним важным направлением в сфере валютного прогнозирования является составление рекомендуемых цен продажи и покупки валют, что позволяет инвестору составлять стоп-заявки на продажу или покупку валют с определенным уровнем надежности. При желании уровень надежности можно повысить за счет повышения цены продажи или снижения цены покупки валюты, однако при этом у инвестора соответственно повышается риск упущенной прибыли. Умение составлять рекомендуемые цены покупки и продажи позволяет инвестору рассчитать приемлемый дня него уровень риска и обеспечить эффективное участие в валютной игре.

С уважением,

Владимир Брюков, независимый аналитик

Свои вопросы к автору по содержанию этой книги, а также предложения по ее улучшению читатели могут прислать на адреса его электронной почты:

[email protected], [email protected], [email protected]

Литература

1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / пер. под ред. Ю.К. Беляева. М.: Мир, 1976.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: пер. с англ. Кн. 1. 2-е изд… М.: Финансы и статистика, 1986.

3. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник/ под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995.

4. Макарова Н.И., Трофимец В.Я. Статистика в Excel. М.: Финансы и статистика, 2003.

5. Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по начальному курсу эконометрики (реализация на EViews): практикум. Ростов н/Д, 2001.

6. Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003.

7. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982.

8. Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой, И.И. Елисеева, С.В. Курышева, ТВ. Костеева и др. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006.

© Брюков В.Г., 2011 © ООО «Центр Исследований Платежных Систем и Расчетов», 2011

© ООО «КноРус», 2011

,

Примечания

1

Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003. С. А—9.

2

См., например: Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. С. 43—132.

3

Последние данные, имевшиеся у автора на тот момент, когда писались эти строки.

4

Здесь и далее необходимо учитывать, что при вычислении Р-значения коэффициента регрессии компьютерная программа может использовать число в экспоненциальном формате, который обычно применяется для обозначения очень больших или очень малых чисел. Часть числа заменяется символами Е + n (для очень больших чисел) и Е — n (для очень маленьких чисел), где Е (экспонента) означает умножение предшествующего числа на 10 в степени n. Если, например, число 5,4Е -60 перевести в числовой формат, то оно будет равно 0,00…

5

См. Эконометрика. С. 107.

6

Знак ^ используется в качестве обозначения степени числа, т. е. R^2 равно R².

7