Економiка сьогоднi
Ви бажаєте відреагувати на цей пост? Створіть акаунт всього за кілька кліків або увійдіть на форум.

Юрченко А. ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ

Перейти донизу

Юрченко А.  ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ  Empty Юрченко А. ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ

Повідомлення автор Pasko Ср Лист 15, 2017 12:11 pm

А. Юрченко, магістр
ВНЗ Укоопспілки «Полтавський університет економіки і торгівлі»
 
ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ


Прогнозування економічних процесів виступає важливою частиною процесу планування економічної політики та дає змогу намітити результати економічного розвитку національної економіки. Прогноз — це пошук реалістичного й економічно виправданого рішення, це зусилля, які докладаються з метою розрахувати майбутнє [2].
Як видно з графіку, що відображає зміну валютного курсу за січень-серпень 2017 р. дозволяє зробити висновок про наявність спадної тенеденції та кількість коливань, яка характерна курсам валют.
Використання трендових моделей для дослідження тенденцій валютного курсу та проведення перевірки обраних моделей на якість дозволило зробити висновок про наявність додатної автокореляції у обраній поліноміальній регресійній моделі, що потребує використання у прогнозі скорегованої авторегресійної моделі.
Авторегресійної моделі широко використовуються для опису стаціонарних випадкових процесів. Характерною особливістю стаціонарних часових рядів є те, що їх імовірнісні властивості рядів не змінюються в часі. Інакше кажучи, функції розподілу стаціонарних динамічних рядів не змінюються при зсуві часу [1].
Для того, щоб позбавитись автокореляційної залежності, необхідно поліпшити модель, побудувавши для ряду залишків модель авторегресії AP(p), де p – параметр, який визначає порядок авторегресії.
Порядок моделі визначимо з зовнішнього виду графіків автокореляційної та частково автокореляційної функцій ряду залишків (рис. 1-2).
Юрченко А.  ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ  210
Рис. 1 – Графік автокореляційної функції ряду залишків
Юрченко А.  ВИКОРИСТАННЯ АВТОРЕГРЕСІЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ПРОГНОЗУВАННІ ВАЛЮТНОГО КУРСУ  310
Рис. 2 – Графік частково автокореляційної функції ряду залишків

Аналіз графіків автокореляційної та частково автокореляційної функції ряду залишків дозволяє зробити висновок, що графік автокореляційної функції експоненційно спадає та має достатньо багато додатніх значень, але, починаючи з третього, коефіцінти автокореляції є незначними, що підтверджується графіком часткової автокореляції, а отже значими є лише значення часткової автокореляції при лазі 1. Отже, для ряда залишків будемо будувати модель AP(1) у вигляді

Yt=b0+b1 Y(t-1)+b2 Y(t-2).

Знайдемо коефіцієнти рівняння, скориставшисть інструментом «Регресія» в пакеті «Аналіз даних». Для цього в MS EXCEL додатково створимо декілька стовпчиків з 2-ма незалежними змінними Y(t-1) та Y(t-2), а також з однією залежною змінною Yt.
Отримали модель виду

Y_t=0,22+1,29*Y_(t-1)-0,302*Y_(t-2).

Верифікація заданої моделі дозволяє зробити висновок, що модель – якісна, коефіцієнти моделі достовірні. А отже, запропонована модель може бути використана для прогнозування.

Список використаних джерел

1. Економетрика [Текст] : навч. посібник / О. Є. Лугінін, В. М. Фомішина, О. М. Дудченко, [та ін.]. – Херсон : Олді-плюс, 2014. – 320 с.
2. Козьменко, О. В. Економіко-математичні методи та моделі (економетрика) [Текст] : навч. посібник / О. В. Козьменко, О. В. Кузьменко. – Суми : Університетська книга, 2014. – 406 с.

Pasko

Кількість повідомлень : 2
Дата реєстрації : 15.11.2017

Повернутися до початку Перейти донизу

Повернутися до початку

- Схожі теми

 
Права доступу до цього форуму
Ви не можете відповідати на теми у цьому форумі