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

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

Предисловие

Каким будет курс американского доллара завтра, послезавтра, через неделю или через месяц? Сколько будут стоить в ближайшем будущем единая европейская валюта, японская йена, британский фунт, швейцарский франк, канадский, австралийский или новозеландский доллар и прочие валюты? Стоит ли сегодня (завтра, послезавтра или же через месяц) вкладывать российские рубли в доллары США, евро, фунт или в йену, либо, напротив, от иностранной валюты нужно поскорее избавляться? Каких рекомендуемых курсов покупки или продажи при этом следует придерживаться?

Мы живем в такое время, когда ответы на эти животрепещущие вопросы ежедневно приходится искать миллионам рядовых инвесторов и профессиональных трейдеров во всем мире, в том числе и в России. И это вполне понятно, поскольку от правильных ответов на эти вопросы зависит их будущее благосостояние.

По нашему мнению (и хочется надеяться, что читатель с ним согласится), тот, кто возьмет на себя труд внимательно прочитать, а еще лучше — проштудировать эту книгу, сможет дать более компетентные ответы на эти поставленные вопросы.

Следовательно, книга предназначена для тех, кто интересуется валютным рынком, кто собирается зарабатывать или уже зарабатывает на этом рынке и кто хочет научиться делать прогнозы по курсам валют. Впрочем, эта книга будет полезна и интересна не только для валютных инвесторов и трейдеров, но и для студентов, будущая профессия которых так или иначе связана с работой в банке, финансовой компании или с операциями на финансовых и товарных рынках. Причем полученные из этой книги знания пригодятся не только для работы на валютном рынке, но и для анализа других товарных и финансовых рынков, поскольку методика прогнозирования курса валют принципиально не отличается от прогнозирования цен, например, на такие товары, как нефть или золото.

В книге детально излагается методика построения стационарных и нестационарных статистических моделей по прогнозированию курса доллара США с использованием программ EViews и Excel. При этом особенно большое внимание уделяется разработке моделей прогнозирования по курсу доллара США с упреждением в один месяц. После освоения этого материала в заключительной, седьмой главе даны статистические модели по прогнозированию курса доллара с упреждением в две недели и упреждением в одну неделю, а также по прогнозированию курса евро к доллару с упреждением в один день. В этой же заключительной главе рассказывается о методике составления на основе разработанных статистических моделей рекомендуемых цен покупки и продажи валют. Причем эффективность этих цен рассматривается на конкретных примерах с учетом последних рыночных данных.

Очевидно, что помимо прогнозов по американской валюте и евро многие хотели бы научиться делать прогнозы и по курсам других валют, например по курсу йены, фунта стерлингов, австралийского доллара. И этот список интересных для инвестора валют можно расширить по меньшей мере еще на два десятка денежных единиц.

В связи с этим необходимо отметить: внимательно прочитав и освоив материал этой книги, читатель в дальнейшем сможет справиться с подобной задачей вполне самостоятельно, поскольку в основе составления прогнозов по курсам различных валют лежит одна и та же методика, основанная на использовании феноменальных технических возможностей таких мощных вычислительных программ, как EViews и Excel.

Материал книги, состоящей из семи глав, излагается следующим образом. Во-первых, в каждом параграфе главы сначала дается конкретная проблема, связанная с прогнозированием курсов валют. Во-вторых, предлагается определенный алгоритм действий с использованием EViews или Excel. В-третьих, даются некоторые математические подробности, разъясняющие суть каждого алгоритма действий. В-четвертых, на конкретном примере показывается, как нужно пользоваться алгоритмом действий для решения той или иной проблемы, связанной с прогнозированием курса доллара. И наконец, в-пятых, в конце каждой главы читателю задаются вопросы, помогающие закрепить пройденный материал.

После того как читатель придет к убеждению, что он может заниматься прогнозированием самостоятельно, ничто не помешает ему воспользоваться EViews или Excel, чтобы составить прогнозы по курсу, например, японской йены или британского фунта, а также относительно будущих цен на нефть, золото и прочие товары.

Вполне понятно, что в эпоху бурного роста электронно-вычислительной техники и всеобщей автоматизации любой желающий овладеть азами валютного прогнозирования может существенно сэкономить время на расчетах, если он сумеет овладеть компьютерными способами обработки статистических данных, поэтому необходимым условием для нашей совместной работы является умение читателя работать с компьютером на уровне рядового пользователя, а также наличие определенных навыков работы с программой Microsoft Excel. Желательно также иметь хотя бы самое элементарное представление об основах теории статистики.

В процессе работы над книгой читатель сможет расширить свои знания о функциональных возможностях программы Excel, а также научится работать в эконометрической программе EViews. Вполне естественно, что в первую очередь мы будем обращать внимание на обучение тем функциям этих программ, которые потребуются для прогнозирования курса валют.

Начинающим пользователям, у которых еще недостаточно опыта в работе с Microsoft Excel, можно порекомендовать прочитать следующую книгу: Макарова Н.И., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003, а также другие учебные пособия (их довольно много), рассказывающие о возможностях этой программы. В свою очередь тем читателям, которые хотят научиться прогнозировать курсы валют с помощью эконометрической программы EViews, можно порекомендовать в качестве пособия следующие книги: Молчанов И.Н., Герасимова И.А. Компьютерный практикум по начальному курсу эконометрики (реализация на EViews): практикум. Ростов-на-Дону, 2001; Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003.

В заключение следует сказать еще об одном важном условии, без которого работа с этой книгой будет не очень продуктивной: наличие у читателя желания овладеть приемами прогнозирования курса валют, которые автор постарался изложить максимально доступным языком.

И последнее, о чем хотелось бы сказать в этом предисловии: хочу выразить свою глубокую признательность порталам http://bankir.ru и http:// www.spekulant.ru, сотрудничество с которыми и стало одной из причин того, что эта книга появилась на свет. Дело в том, что регулярное сотрудничество с этими уважаемыми порталами, на первом из которых автор этих строк с середины 2009 г. делает ежемесячные прогнозы, а на втором — с октября 2010 г. — еженедельные прогнозы по курсам ведущих мировых валют, явилось своего рода катализатором, способствовавшим написанию этой книги.

Владимир Брюков, независимый аналитик

Глава 1 Понятие о стационарном и нестационарном временном ряде, выявление нестационарности ряда графическим способом

1.1. Краткая характеристика стационарных и нестационарных случайных процессов

Внезапно изменяющиеся тренды на валютном рынке на первый взгляд носят настолько причудливый и непредсказуемый характер, что, по мнению многих инвесторов, делать какие-то прогнозы по поводу курса валют — дело абсолютно безнадежное. И действительно, если посмотреть, например, на динамику ежемесячного курса доллара США (как, впрочем, и на динамику других свободно конвертируемых валют), то этот временной ряд нельзя назвать стационарным. Чтобы понять, к каким последствиям — с точки зрения прогнозирования курса американской валюты — ведет этот факт, нам придется немного углубиться в теорию стационарных и нестационарных случайных процессов.

Как известно, в статистической литературе принято выделять три вида случайных процессов: строго стационарные, слабо стационарные и нестационарные процессы.

Случайный процесс, образующий временнóй ряд Х1, Х2, Х3,…, Xt (буква X обозначает переменную, содержащую определенную рыночную информацию, например, по динамике курсов валют, а цифры 1,2,3…., t — моменты времени), называется строго стационарным (или, как еще говорят, стационарным в узком смысле), если совместное распределение вероятностей всех переменных Х1, Х2, Х3,…, Xt точно такое же, как и для наблюдений Х1+T, Х2+T, Х3+T,…, Xt+T (где T=t2-t1 — временнóй лаг). Иначе говоря, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени.

Однако в сфере экономики, в том числе в сфере финансовых и валютных рынков, строго стационарные процессы отсутствуют, а потому для нас гораздо больший интерес представляют так называемые слабые стационарные процессы, или стационарные процессы в широком смысле. Под слабым стационарным процессом понимается случайный процесс, у которого среднее и дисперсия — независимо от рассматриваемого периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит только от длины лага между исследуемыми переменными.

Напомним читателям, что среднее значение временного ряда можно найти по следующей формуле:

где п — количество членов во временнoм ряде.

Дисперсия (мера разброса случайной величины, например, отклонения курса доллара от его среднего значения, или, как еще говорят, от его математического ожидания) временного ряда представляет собой средний квадрат отклонений переменной (случайной величины) от ее среднего значения.

Соответственно дисперсия находится по следующей формуле:

В Excel дисперсию можно найти, пользуясь функцией ДИСПР (если исходные данные представляют собой генеральную совокупность) или функцией ДИСП (если данные представляют собой выборку).

Для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом используется автоковариация. В частности, автоковариация между значениями X, и Xt_T, отделенными друг от друга интервалом в Т единиц времени, называется автоковариацией с лагом (задержкой) Т, которая находится по следующей формуле:

Автоковариацию, согласно формуле (1.3), в Excel можно найти с помощью функции КОВАР, которая возвращает величину ковариации. Причем последнюю называют автоковариацией в том случае, когда ее используют для оценки тесноты и направления связи между переменными одного временного ряда с определенным лагом — например, с лагом минус один месяц. Доказано, что для независимых переменных X и Y ковариация всегда равна нулю, а для зависимых переменных она, как правило, отличается от нуля. Если лаг T = 0, то автоковариация равна дисперсии.

Если временной ряд, характеризующий динамику, например, курса валют, является слабо стационарным, то это означает отсутствие: во-первых, тренда; во-вторых, строго периодических колебаний; в-третьих, систематических изменений дисперсии; в-четвертых, каких-либо иных систематических изменений во временном ряде. Таким образом, под стационарным процессом в слабом или в широком смысле понимается случайный процесс, для которого среднее и дисперсия — независимо от периода времени — имеют постоянное значение, а автоковариация зависит от длины лага между рассматриваемыми переменными.

Если временной ряд является нестационарным, то с точки зрения теории это предполагает, что он содержит не только случайную компоненту, но и тренд, а его средняя, дисперсия и автоковариация изменяются во времени. В связи с этим делать прогнозы по нестационарному временному ряду более затруднительно (особенно на длительный период или в период каких-либо резких изменений в его динамике), чем по стационарному ряду.

1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика

Существуют различные методы распознавания стационарности временного ряда, однако, пожалуй, самым простым из них является построение графика временного ряда с последующим визуальным определением наличия в нем тренда.

С этой целью построим график ежемесячных колебаний курса доллара к рублю за период с июня 1992 г. до апреля 2010 г. Читатели, которые не умеют строить диаграммы, могут ознакомиться с представленными ниже алгоритмами действий № 1 и 2.

Во-первых, нужно на сайте Банка России http://www.cbr.ru/ взять необходимые данные по ежедневным курсам доллара за весь интересующий нас период. Во-вторых, после копирования рыночной статистики в файл Microsoft Excel все данные по курсу доллара к рублю с 1 июля 1992 г по 1 января 1998 г необходимо разделить на 1000, поскольку на сайте Банка России за этот период они приводятся в неденоминированном виде. В-третьих, чтобы из всего массива данных оставить только необходимые для нас данные, а именно курс доллара на конец месяца, необходимо их отфильтровать с помощью опций ДАННЫЕ/ДОПОЛНИТЕЛЬНО/РАСШИРЕННЫЙ ФИЛЬТР.

Выделим с помощью мышки столбец с ежемесячными данными (на конец месяца) по курсу пары «рубль — доллар» за период с июня 1992 г. (на конец июня из-за отсутствия на сайте Банка России более ранних данных возьмем курс доллара на 1 июля 1992 г.) по апрель 2010 г. и столбец с соответствующими обозначениями месяцев. Далее выбираем в панели инструментов кнопку Вставка (в Excel 2007) либо кнопку Мастер диаграмм (в Excel 1997–2003), в которой выбираем опцию «График» (рис. 1.1).

В результате у нас получился график (рис. 1.2), показывающий, что динамику колебаний ежемесячного курса доллара нельзя назвать стационарной. Судя по этому графику, можно прийти к выводу, что во временном ряде наблюдается тенденция к росту, а среднее значение курса доллара в разные периоды времени принимает различные значения. В частности, на графике хорошо видно, что во второй половине 1992 г. курс доллара хотя и систематически рос, но в целом был лишь немного выше нулевой отметки, в то время как к концу 1998 г. он превысил уровень 20 руб., а в 1999–2010 гг. курс американской валюты колебался в пределах от 24 до 35 руб.

Теперь построим аналогичный график в EViews. Однако прежде нам нужно научиться импортировать данные в эту программу из исходного экселевского файла. Умение выполнять эту процедуру потребуется для последующей работы в EViews. С этой целью следует ознакомиться с алгоритмом действий № 2.

Прежде чем приступить к созданию диаграммы в EViews, нужно сначала импортировать в эту программу из Excel ежемесячные

данные о курсе доллара к рублю. При работе в более ранних версиях EViews импортируемые данные необходимо сохранять в формате Excel 5.0/95, поскольку при использовании других экселевских форматов в EViews появится сообщение об ошибке. Однако в последних версиях EViews можно загружать данные из экселевских файлов в любом формате, в том числе и из Excel 2007.

Импортируемые данные следует размещать в виде столбца в самой верхней строке экселевского листа слева. Например, заголовок первого столбца с данными должен быть помещен в ячейке В1, заголовок второго столбца сданными — в ячейке С1 и т. д., в то время как заголовок с соответствующими датами — в ячейке А1.

Заголовки столбцов следует обозначать латинскими буквами, поскольку англоязычная программа EViews не понимает кириллицу. В частности, столбец с ежемесячными данными по курсу доллара США мы решили обозначить как USDollar (поместили в ячейку В1), а заголовок (в ячейке А1) с названиями месяцев — Month. И последний важный момент: экселевский лист, на котором размещаются подготовленные к импорту в EViews данные, нужно также переименовать латинскими буквами. В нашем случае экселевский лист с импортируемыми данными назван sheetl.

Чтобы создать рабочий файл, содержащий данные, с которыми мы собираемся работать, необходимо в главном меню EViews выбрать опции FILE/NEW/WORKFILE CREATE. В результате откроется следующее диалоговое мини-окно (рис. 1.3).

В этом диалоговом окне необходимо задать соответствующую информацию. Так, в мини-окне WORKFILE STRUCTURE TYPE (структура рабочего файла) мы задаем опцию DATED-REGULAR FREQUENCY (даты с определенной частотой). Соответственно в мини-окне FREQUENCY (частота данных) ставим опцию MONTHLY (ежемесячные данные), в START DATE (начальная дата) — 92:06 (июнь 1992 г.), в END DATE (конечная дата) — 2010:03 (март 2010 г.). В мини-окне END DATE дату года нужно обязательно давать четырехзначной, в то время как в START DATE она может быть двузначной. В результате у нас получится (рис. 1.4) неполный рабочий файл (WORKFILE): в нем будут отсутствовать данные, которые еще предстоит импортировать.

Перед импортом данных экселевский файл нужно обязательно закрыть, поскольку иначе появится сообщение об ошибке. При работе в последних версиях EViews в командной строке этой программы нужно воспользоваться опцией IMPORT/IMPORT FROM FILE. После открытия экселевского файла появится окошко EXCEL READ — Step 1 of 3 (рис. 1.5), в котором следует выбрать одну из двух опций: PREDEFINED RANGE (предопределенный диапазон) или CUSTOM RANGE (обычный диапазон). В случае выбора PREDEFINED RANGE в EViews загружаются уже выбранные программой данные, а если вы воспользуетесь опцией CUSTOM RANGE, то в этом случае можно самому выбрать требуемый диапазон данных, в том числе внести необходимые правки в опции SHEET (лист), START CELL (начальная ячейка), END CELL (конечная ячейка).