Как предсказать курс доллара. Расчеты в Excel для снижения риска проигрыша

Если же фактический курс доллара по итогам торгов выйдет за верхнюю границу ожидаемого диапазона повышательного тренда, то тогда: во-первых, можно говорить о повышении волатильности на рынке; а во-вторых, о росте силы повышательного тренда. Вывод о росте силы тренды можно делать с большей уверенностью, если это событие совпадет со снижением мировых цен на нефть, что обычно способствует росту курса доллара. Американская валюта также часто дорожает на хороших новостях об экономике США, слухах о возможном повышении ФРС ставки рефинансировании и т.д.

Источник: расчеты автора и данные Банка России

Рис. 3.2

В данном случае, решив двухфакторное уравнение регрессии, нам удалось установить, что на рынке наблюдается повышательный тренд. Но, как известно, на рынке регулярно фиксируются как повышательные, так и понижательные и боковые тренды. В связи с этим возникает вопрос – как по двухфакторному уравнению регрессии их можно отличить?

Для повышательного тренда в уравнении Y=AXt+BXo+C коэффициент A должен быть положительным. Иначе говоря, рыночные данные за определенный отрезок времени должны свидетельствовать о наличии достаточно устойчивой зависимости (с коэффициентом детерминации R2 = 0,80 и выше ) между временем Xt (это может быть год, месяц, неделя, день, час и т.д.) и ростом курса валюты Y.

В то время как для понижательного тренда это уравнение приобретает следующий вид: Y=-AXt+BXo+C, то есть коэффициент A должен быть отрицательным. В этом случае рыночные данные за определенный отрезок времени должны свидетельствовать о наличии достаточно устойчивой зависимости (с коэффициентом детерминации R2 = 0,80 и выше ) между временем Xt (это может быть год, месяц, неделя, день, час и т.д.) и снижением курса валюты Y.

В свою очередь уравнение для бокового тренда будет следующим: Y=BXo+C. Следовательно, коэффициент A и обозначающая время независимая переменная Xt у этого тренда не будут статистически значимыми. То есть рыночные данные за определенный отрезок времени отрезок времени не будут показывать достаточно устойчивой зависимости (с коэффициентом детерминации R2 = 0,80 и выше ) между временем Xt (это может быть год, месяц, неделя, день, час и т.д.) и динамикой курса валюты Y. Таким образом для бокового тренда характерно калебание вокруг исходного уровня C. При этом переменная Xo характеризует динамику бокового тренда в ответ на отклонение курса валюты от исходного уровня C.

Таким образом в главе 3 мы научились в Excel:

1. Решать двухфакторное уравнение регрессии для определения тренда в динамике курса валюты.

2. Сравнивать в целом статистическую значимость двухфакторного и однофакторного уравнения регрессии, а также отдельных включенных в него переменных.

3. Находить для двухфакторного уравнения регрессии среднюю ошибку аппроксимации по остаткам.

4. Тестировать графическим способом для двухфакторного уравнения регрессии автокорреляцию в остатках, что позволяет оценить адекватность соответствующего уравнения регрессии.

5. Составлять точечный и интервальный прогноз по тренду на день торгов, а также делать интервальный прогноз по диапазону тренда.

3.4. Работа над закреплением пройденного материала

С учетом этого полученной в этой главе информации предлагаю читателю проверить свои знания, решив следующие два задания.

Задание 3.1

Шаг 1.Решите двухфакторное уравнение регрессии по данным по курсу евро к рублю, которые Вы уже загрузили, решая задание 1.1 и работали с ними, решая задания в предыдущих главах.

Шаг 2. Проверьте в целом статистическую значимость двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю, а также отдельных включенных в него переменных.

Шаг 3. Дайте интерпретацию полученному уравнению регрессии.

Шаг 4. Найдите среднюю ошибку аппроксимации по остаткам двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю.

Шаг 5. Проверьте графическим способом автокорреляцию в остатках двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к рублю, что позволяет оценить адекватность соответствующего уравнения регрессии. Сравните однофакторное и двухфакторное уравнения регрессии, решенные по данным по курсу евро к рублю.

Шаг 6. Составьте по двухфакторному уравнению регрессии, решенному по данным по курсу евро к рублю, точечный и интервальный прогноз по тренду на 1 декабря 2014 года, то есть на день торгов, а также рассчитайте интервальный прогноз по диапазону тренда.

Задание 3.2

Шаг 1. Решите двухфакторное уравнение регрессии по данным по курсу евро к доллару, которые Вы уже загрузили, решая задание 1.2. и работали с ними, решая задания в предыдущих главах.

Шаг 2. Проверьте в целом статистическую значимость двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к доллару, а также отдельных включенных в него переменных.

Шаг 3. Дайте интерпретацию полученному уравнению регрессии.

Шаг 4. Найдите среднюю ошибку аппроксимации по остаткам двухфакторного уравнения регрессии, решенного по данным по курсу евро к доллару.