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

Здесь есть возможность читать онлайн «Владимир Брюков - Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2011, ISBN: 2011, Издательство: КНОРУС; ЦИПСиР, Жанр: personal_finance, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Детально излагаются методики построения стационарных и нестационарных статистических моделей по прогнозированию курса доллара США с использованием программ EViews и Excel. При этом прогнозы по курсу доллара к рублю делаются с упреждением в один месяц, две и одну неделю, а по курсу евро к доллару — с упреждением в один день. Особый акцент сделан на составлении (с установленным инвестором уровнем надежности) прогнозов цен покупки и продажи валют для работы на валютном рынке на основе разработанных статистических моделей. Все методики с успехом применяются на практике.
Для всех, кто интересуется валютным рынком, собирается зарабатывать или уже зарабатывает на этом рынке, хочет научиться делать прогнозы по курсам валют. Для валютных инвесторов, трейдеров и студентов, будущая профессия которых связана с работой в банке, финансовой компании или с операциями на финансовых и товарных рынках.

Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

D факт = МS факт = 21 779,45/1 = 21 779,45.

Для строки ОСТАТОК — это остаточная дисперсия :

D ост= MS ост= 8676,619/213 = 40,7353.

4. В столбце F дается фактический F -критерий Фишера, который находится путем сопоставления факторной и остаточной дисперсии на одну степень свободы. При этом F -критерий Фишера рассчитывается по следующей формуле:

Если нулевая гипотеза об отсутствии связи между переменными включенными в - фото 34

Если нулевая гипотеза (об отсутствии связи между переменными, включенными в уравнение регрессии) справедлива, то факторная и остаточная дисперсия не отличаются друг от друга. Чтобы уравнение регрессии было признано значимым, требуется опровержение нулевой гипотезы, а для этого необходимо, чтобы факторная дисперсия превышала остаточную дисперсию в несколько раз. Статистиками разработаны соответствующие таблицы критических значений F -критерия при разных уровнях значимости нулевой гипотезы и различном числе степеней свободы. При этом следует иметь в виду, что табличное значение F -критерия — это максимальная величина отношения факторной дисперсии к остаточной дисперсии, которая может иметь место при случайном их расхождении для данного уровня вероятности наличия нулевой гипотезы. Если фактический (т. е. рассчитанный для этого уравнения регрессии) F -критерий больше его табличного значения, то нулевая гипотеза об отсутствии связи между результативным признаком и факторами отклоняется и делается вывод о существенности этой связи.

5. В столбце ЗНАЧИМОСТЬ F дается уровень значимости, который соответствует величине фактического F -критерия Фишера, вычисленного для этого уравнения регрессии. В нашем случае значимость F факт практически равна нулю, т. е. F факт больше F табл (значения F -критерия Фишера при уровне значимости 0,05 или 5 % можно найти в любом учебнике по статистике) при 1 %-ном и 5 %-ном уровне значимости. Отсюда можно сделать вывод о статистической значимости уравнения регрессии, поскольку связь между включенными в него факторами в этом случае доказана.

В тех случаях, когда значимость F бывает больше, например, 0,01, но меньше 0,05, то тогда делается вывод, что F факт меньше F табл при 1 %-ном уровне значимости, но больше F табл при 5 %-ном уровне значимости. Следовательно, в этой ситуации нулевая гипотеза об отсутствии связи между результативным признаком и факторами, включенными в уравнение регрессии, на 1 %-ном уровне значимости не отклоняется, но отклоняется на 5 %-ном уровне значимости. Таким образом, в этом случае каждый исследователь должен сам решить, считать ли 5 %-ный уровень значимости F -критерия достаточным для того, чтобы сделать вывод о статистической значимости уравнения регрессии. При этом следует иметь в виду, что если значимость F -критерия выше 0,05, т. е. F факт меньше F табл при 5 %-ном уровне значимости, то в этой ситуации уравнение регрессии, как правило, считается статистически незначимым.

В таблице 2.4 сгенерированы коэффициенты уравнения регрессии и оценки их статистической значимости.

1 В столбце КОЭФФИЦИЕНТЫ представлены коэффициенты уравнения регрессии На - фото 35

1. В столбце КОЭФФИЦИЕНТЫ представлены коэффициенты уравнения регрессии. На пересечении этого столбца со строкой Y -ПЕРЕСЕЧЕНИЕ дан свободный член, который в формуле линейного уравнения регрессии (2.2) обозначен символом а = 1,995805.

Во второй строке этого столбца, обозначенной как Time (независимая переменная — порядковый номер месяца), сгенерирован коэффициент уравнения регрессии, который в формуле (2.2) представлен символом b = 0,162166.

Таким образом, данные, представленные в столбце Коэффициенты, дают нам возможность составить путем подстановки соответствующих цифр в формулу (2.2) следующее уравнение линейной парной регрессии:

Y = 0,1622 Х + 1,9958,

где независимая переменная X означает порядковый номер месяца (июнь 1992 г. — 1, а апрель 2010 г. — 215);

зависимая переменная Y — ежемесячное значение курса доллара.

При этом экономическая интерпретация этого линейного уравнения следующая: в период с июня 1992 г. по апрель 2010 г. курс доллара к рублю ежемесячно рос со средней скоростью 16,22 коп. при исходном уровне временного ряда в размере 1 руб. 99,58 коп. В свою очередь геометрическая интерпретация этого линейного уравнения следующая: свободный член уравнения 1,9958 показывает точку пересечения линии тренда с осью Y, а коэффициент уравнения 0,1622х равен углу наклона линии тренда к оси Х(см. рис. 2.5).

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews»

Обсуждение, отзывы о книге «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x