Статистика валютных курсов
Валютные курсы. Теория формирования валютного курса. Номинальный и реальный обменный курс. Основные системы формирования обменного курса. Как журнал The Economist прогнозирует изменение обменных курсов. Динамика курса доллара, Евро, Доллара к Евро.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 21.08.2008 |
| Размер файла | 543,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
36
Курсовая работа
по дисциплине Статистика
на тему
Статистика валютных курсов
Санкт-Петербург
2007
Содержание
- Содержание 2
- Введение 3
- Глава 1. Валютные курсы. Основные понятия 5
- 1.1. Номинальный обменный курс 5
- 1.2. Реальный обменный курс 6
- 1.3. Условие PPP 7
- 1.4. Как журнал The Economist прогнозирует изменение обменных курсов? 8
- 1.5. Каковы основные системы формирования обменного курса? 9
- Глава 2. Динамика основных валют: Доллар, Евро 10
- 2.1. Динамика курса доллара 10
- 2.2. Динамика курса Евро 18
- 2.3. Динамика курса Доллара к Евро 24
- Заключение 30
- Литература 33
Введение
Модели, традиционно используемые для прогнозирования движения валютных курсов, дают серьезные сбои. Обнаружив непригодность старых, ставших привычными методов прогноза, предсказатели валютных курсов пытаются изобрести новые.
Большая часть моделей прогнозирования основана на представлении о том, что валютный курс имеет некую точку равновесия, к которой он периодически возвращается. При этом правда, возникает одно неудобство, связанное со сложностью выявления экономистами-исследователями именно тех факторов, которые определяют данную точку. Ранее ключевым фактором формирования валютных курсов считалась международная торговля товарами и услугами. Затем на первый план вышли показатели развития рынка облигаций. Сегодня, по мнению ряда экспертов, давление на валютные курсы исходит от рынка акций [24].
Уже длительное время наиболее популярной теорией равновесия валютного курса является концепция паритета покупательной способности. Она основана на том, что в конечном итоге валютный курс должен стабилизироваться на уровне, уравновешивающем стоимость корзины поступающих в каналы торговли товаров и услуг в любой из отдельно взятых двух стран. Примитивным вариантом реализации концепции является публикуемый в журнале The Economist индекс гамбургера Биг Мак (Big Mac index), сравнивающий его цену в различных странах.
Вместе с тем, как показывает практика, в кратко- и среднесрочном плане рассматриваемая концепция не оправдывает себя. Так, оцененная ее помощью стоимость фунта в течение многих лет выглядит завышенной, поскольку потребительские товары, начиная с одежды и кончая гамбургерами, стоят в Лондоне существенно дороже, чем, скажем, в Нью-Йорке и Мюнхене.
Еще одна концепция из этого ряда предполагает установление валютных курсов на уровне, необходимом для поддержания платежного баланса. На названном подходе основан валютный курс фундаментального равновесия, призванный обеспечить устойчивый платежный баланс.
Обе названные теории формирования валютного курса сфокусированы главным образом на ценах товаров и услуг. Но все это было хорошо до тех пор, пока в мире существовали жесткие ограничения на свободное перемещение капитала. Сегодня, когда большая часть этих ограничений снята, движение капитала стало для формирования валютных курсов более значимым, чем международная торговля товарами и услугами. Известно, что только 1% валютных операций сегодня непосредственно связан выполнением торговых контрактов. Огромный и постоянно растущий дефицит торгового баланса США практически не повлиял на крепкие позиции доллара главным образом потому, что иностранные инвесторы фактически согласились его финансировать.
С этой точки зрения разница в ценах на финансовые активы в различных странах имеет большее значение, чем цены на обычную товарную продукцию. Инвесторы будут перемещать капиталы до тех пор, пока размер ожидаемой ими прибыли не станет везде одинаковым. Факторы, способствующие изменению ожиданий в отношении процентных ставок и доходов по облигациям, такие как темпы экономического развития и инфляция, приведут к изменению валютных курсов.
До недавнего времени оказывающими наибольшее влияние на валютные курсы финансовыми активами являлись правительственные облигации. Денежные потоки оперативно реагировали на различия облигационного дохода. Теперь, как считают некоторые экономисты, определяющими стали рынки акций. Обнаружилась четкая корреляционная зависимость между курсом доллара и положением на американском фондовом рынке и курсом иены и ситуацией с акционерным капиталом в Японии. Приток акционерного капитала в обе страны поддержал эти национальные валюты. Отток капиталов из зоны евро, наоборот, свел на нет положительное сальдо торгового баланса, что не замедлило отрицательно сказаться на евро.
Сможет ли возросшее воздействие фондового рынка на движение валютных курсов стать частью моделей их прогнозирования? Такие попытки уже предприняты на основе использования показателей размеров премии за акционерный риск. Премия в данном случае выступает в качестве компенсации за дополнительный риск владения акциями по сравнению с вложением в облигации, где риск практически полностью исключен. Такая страна, как США (с низким уровнем премии за риск вложения в акции), окажется привлекательной для иностранных инвесторов, и курс ее валюты возрастет.
Являются ли потоки акционерного капитала лучшим инструментом прогнозирования валютных курсов по сравнению с торговлей и рынком облигаций? Ясно, что будущее доллара практически полностью зависит от Уолл-стрит: разрушение эйфории рынка акций неминуемо обрушит доллар.
Более того, новые корреляционные связи между рынком акций и валютными курсами могут оказаться эфемерными. При снижении активности фондового рынка в США доллар, безусловно, упадет.
Как мы видели, как важны методы прогнозирования валютных курсов. В этой работе приведена попытка прогнозирования курса доллара и евро.
Цель работы: получить трендовое значение курса евро и доллара и дать краткосрочный прогноз.
Глава 1. Валютные курсы. Основные понятия
1.1. Номинальный обменный курс
Номинальный обменный курс - это цена иностранной валюты, выраженная в единицах местной валюты «нашей» (т.е. рассматриваемой нами) страны, т.е. число единиц местной валюты, которое следует уплатить за единицу иностранной валюты. Например, в момент написания этой работы в России обменный курс (курс доллара) составлял 24,49 руб./долл. Такой способ вычисления обменного курса иногда называют системой ценового курса (price quotation system). Этот способ стал весьма привычным для нас в последние годы.
В ряде стран, однако, принят другой способ измерения обменного курса, который иногда называют системой объемного курса (volume quotation system): в качестве номинального обменного курса рассматривается обратная указанной выше величина, т.е. число единиц иностранной валюты, которое следует уплатить за единицу местной валюты. Этот способ, который можно назвать «британским», применялся в СССР например, что согласно официальному курсу Госбанка СССР доллар оценивался примерно в 0,90 советского рубля [23]..
В случае, когда номинальный обменный курс, в смысле основного определения, увеличивается, говорят, что местная валюта падает (например, иногда говорят «рубль упал»), а иностранная валюта - растет. (При этом обменный курс по «британскому» определению падает, т.е. «британское» определение ближе к принятой в финансах и политике терминологии).
Наличие двух способов определения обменного курса создает значительные неудобства при серьезном изучении международной экономики: британские авторы пользуются «британской» системой volume quotation, а американские авторы, как правило, - системой price quotation. В результате, многие формулировки утверждений и формулы в британских и американских учебниках выглядят совершенно по-разному. Например, фраза «Фирмы-экспортеры заинтересованы в увеличении обменного курса» явно неверна, если обменный курс измеряется по «британской» системе. Мы будем пользоваться нашим основным определением.
1.2. Реальный обменный курс
Очевидно, что номинальный обменный курс важен при сравнении стоимостей товаров, произведенных в различных странах. От этого будут зависеть объемы экспорта и импорта. При принятии решения об экспорте и импорте учитываются также и цены на товары в различных странах. Реальный обменный курс - это макроэкономический показатель, построенный с учетом номинального обменного курса и уровней цен в двух странах, ведущих торговлю. (О понятии уровня цен говорится в курсе макроэкономики). Реальный обменный курс - это относительная цена иностранных и местных товаров, если цены выражены в одной валюте посредством номинального обменного курса.
Пусть - уровень цен «зарубежной» страны в иностранной валюте, P - уровень цен «нашей» страны в местной валюте, e - номинальный обменный курс. Если перевести уровень цен «зарубежной» страны в местную валюту «нашей» страны, он будет равен e. Относительная цена иностранных товаров, т.е. отношение уровней цен, равна
.
Величина E и представляет собой реальный обменный курс.
1.3. Условие PPP
Если бы торговля товарами и услугами между странами была полностью свободной и велась на совершенном конкурентном рынке, а номинальный обменный курс устанавливался на конкурентном валютном рынке, то выраженные в одной валюте уровни цен двух торгующих стран могли бы уравняться, иначе говоря, реальный обменный курс мог бы стать равен единице. В этом состоит условие паритета покупательной способности (purchasing power parity, PPP):
.
В реальных условиях, разумеется, условие PPP, как правило, точно не выполняется. Между тем, зная уровень цен в «нашей» стране P и уровень цен «за рубежом» , можно рассчитать новое значение номинального обменного курса, каким оно было бы при условии РРР,
,
и сравнить это значение с существующим номинальным обменным курсом e. Если , то говорят, что местная валюта переоценена (overvalued) (снова, термин соответствует, скорее, «британскому» определению обменного курса). [22] Если , то говорят, что местная валюта недооценена (undervalued) С одной стороны, переоценивание (недооценивание) означает отсутствие свободных конкурентных рынков, с другой стороны, при значительном переоценивании (недооценивании) некоторые экономисты ожидают в дальнейшем движения обменного курса в сторону курса, рассчитанного при условии РРР..
Однако, не ясно, каким образом должны рассчитываться уровни цен P, . Некоторые экономисты при своих расчетах берут в качестве P, макроэкономические показатели уровней цен, рассчитанные для экономик двух стран (см. курс макроэкономики). Другие экономисты, говорят, что при исследовании внешней торговли величины P, должны специально рассчитываться по корзинам, включающим только те товары и услуги, которыми торгуют рассматриваемые две страны.
1.4. Как журнал The Economist прогнозирует изменение обменных курсов?
В течение многих лет в журнале The Economist вычисляется для разных стран обменный курс на основе условия РРР с использованием корзины благ, состоящей из одного-единственного товара - гамбургера “Биг Мак” в ресторанах “Макдональдс” в соответствующих странах.
Являются ли результаты, публикуемые в журнале The Economist и на его сайте чем-то большим, чем шутка или чем пример для лучшего понимания понятия РРР? Журнал приводит такой пример. Когда в январе 1999 г. была введена (сначала в безналичной форме) новая валюта, евро, практически все предсказывали, что она будет расти по отношению к доллару. Все, кроме журнала The Economist, который, пользуясь индексом Биг-Мака, утверждал, что евро значительно переоценен. Согласно журналу, один из крупнейших хеджинговых фондов, Soros Fund Management, обратил внимание на сигнал, поданный журналом, но, после собственных исследований, решил этот сигнал проигнорировать. «Евро упал, и Сорос потерпел неудачу», - пишет The Economist.
1.5. Каковы основные системы формирования обменного курса?
Системы формирования обменного курса, которые применялись и применяются в различных странах мира, весьма разнообразны. Основными такими системами, на которые похожи или комбинациями которых являются остальные, служат система фиксированных обменных курсов и система плавающих обменных курсов. Разница между этими основными системами проявляется в различном характере действий центрального банка страны. Система плавающих обменных курсов характеризуется полным неучастием центрального банка в торговле иностранными валютами. Обменный курс определяется как равновесная цена на валютном рынке, т.е. определяется спросом и предложением валюты. Следует сказать, что полное неучастие центрального банка в валютном рынке встречается довольно редко; обычно при системе плавающих обменных курсов, более или менее регулярно, центральный банк совершает валютные интервенции, т.е. продает или покупает иностранную валюту на валютном рынке.
В отличие от этого, при системе фиксированных обменных курсов, обменный курс устанавливается центральным банком страны, и центральный банк обменивает валюту своим контрагентам по этому курсу. Система фиксированных обменных курсов встречается в самых разнообразных формах. Историческими примерами этой системы являются система золотого стандарта, действовавшая в большинстве промышленно развитых стран в конце XIX - начале XX века, Бреттон-Вудсская система, действовавшая с конца Второй Мировой войны до 1973 г., система Европейского Монетарного Союза.
Глава 2. Динамика основных валют: Доллар, Евро
Приведем месячные данные курса евро и доллара за 2007 г.
|
месяц |
номер месяца |
доллар |
евро |
|
|
Январь |
1 |
26,5174 |
34,4072 |
|
|
Февраль |
2 |
26,3433 |
34,4078 |
|
|
Март |
3 |
26,1101 |
34,5675 |
|
|
Апрель |
4 |
25,8455 |
34,8810 |
|
|
Май |
5 |
25,8189 |
34,9145 |
|
|
Июнь |
6 |
25,9177 |
34,7722 |
|
|
Июль |
7 |
25,5503 |
35,0182 |
|
|
Август |
8 |
25,6278 |
34,8909 |
|
|
Сентябрь |
9 |
25,3480 |
35,1569 |
|
|
Октябрь |
10 |
24,8959 |
35,3964 |
|
|
Ноябрь |
11 |
24,5442 |
35,8180 |
Будем моделировать эти курсы методами регрессионного анализа.
2.1. Динамика курса доллара
Для регрессии вида
найдем коэффициенты по формулам [1]
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на -0,169 единиц [7]. Нарисуем точки и регрессию:
Дисперсионный анализ
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Правило сложения дисперсий выполняется
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки [15], т.е.
Среднее X
Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии
по формулам
Получим
Эластичность
Подсчитаем функцию эластичности по формуле
В нашем случае
или
Значение эластичности в средней точке
Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на -0,039 процентов.
Изучение качества регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
уровень доверия
Количество степеней свободы 9
Критическое значение статистики Стьюдента
Доверительный интервал [19] для beta
равен
Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал [3] для alpha
равен
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Критерий Фишера значимости всей регрессии
Коэффициент корреляции
где
показывает, что связь сильна и отрицательна [10].
Коэффициент детерминации
показывает, что регрессия объясняет 91,22 процентов вариации признака.
Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера
которая больше критического значения [11]
Следовательно, регрессия значима
Проверим значимость коэффициента корреляции
поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Средняя ошибка аппроксимации [5]
Колеблемость признака
Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда от тренда, т.е. остатки регрессии. Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)
Нарисуем график остатков [4]
Среднее линейное отклонение уровней ряда от тренда описывается показателем
т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно
Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.
Степень тесноты связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции
Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) - автокорреляционную функцию
Статистика Дарбина-Уотсона [17]
Попали в зону положительной автокорреляции. Видим наличие автокорреляции 1-го порядка.
Прогноз на декабрь 2007
Точечный прогноз для
Интервальный прогноз с вероятностью 95%
или
Прогноз на январь 2008
Точечный прогноз для
Интервальный прогноз с вероятностью 95% [13]
или
2.2. Динамика курса Евро
Для регрессии вида
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на 0,1172 единиц
Нарисуем точки и регрессию:
Дисперсионный анализ
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS) [16]
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Правило сложения дисперсий выполняется
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.
Среднее X
Найдем оценки дисперсий коэффициентов [9] регрессии
Получим
Эластичность
В нашем случае
или
Значение эластичности [18] в средней точке
Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на 0,0201 процентов.
Изучение качества регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
Доверительный интервал для beta
равен
Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал для alpha
равен
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал [2].
Критерий Фишера значимости всей регрессии
Коэффициент корреляции
показывает, что связь сильна. Коэффициент детерминации
показывает, что регрессия объясняет 85,3384 процентов вариации признака.
Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера
которая больше критического значения
Следовательно, регрессия значима
Проверим значимость коэффициента корреляции
поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Средняя ошибка аппроксимации
Колеблемость признака
Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)
Нарисуем график остатков
Среднее абсолютное отклонение от тренда равно
Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений [8].
r(t) - автокорреляционную функцию
Статистика Дарбина-Уотсона
Попали в зону положительной автокорреляции.
Прогноз на декабрь 2007
Точечный прогноз для
или
Прогноз на январь 2008
Точечный прогноз для
2.3. Динамика курса Доллара к Евро
Для регрессии вида
Вычислим
Тогда
Откуда
Тогда линейная регрессия будет иметь вид
Смысл коэффициента beta заключается в том, что при изменении значения X на 1 единицу Y меняется на -0,7084 единиц. Нарисуем точки и регрессию:
Дисперсионный анализ
Среднее Y
Остаточная вариация (RSS)
Общая вариация (TSS)
Объясняемая вариация (ESS)
Правило сложения дисперсий выполняется
Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.
Среднее X
Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии
Получим
Эластичность
или
Значение эластичности в средней точке
Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на -0,5209 процентов.
Изучение качества регрессии
Доверительные интервалы для оцененных параметров
Доверительный интервал для beta
равен
Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Доверительный интервал для alpha
равен
Мы не можем на данном уровне значимости принять гипотезу alpha=0 т.к. не попадает в доверительный интервал.
Критерий Фишера значимости всей регрессии
Коэффициент корреляции
показывает, что связь сильна и отрицательна. Коэффициент детерминации
показывает, что регрессия объясняет 98,09 процентов вариации признака.
Убедимся в значимости модели с помощью статистики Фишера
которая больше критического значения
Следовательно, регрессия значима
Проверим значимость коэффициента корреляции
поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.
Средняя ошибка аппроксимации
Колеблемость признака
Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)
Нарисуем график остатков
Среднее абсолютное отклонение от тренда равно
Амплитуда колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.
r(t) - автокорреляционнаю функцию
а ее график - коррелограмма.
Статистика Дарбина-Уотсона
Попали в зону отсутствия автокорреляции.
Заключение
Все, кто связан с валютным или фондовым рынком, хотели бы научиться предсказывать будущее. Прогнозирование курсов валют является более сложным занятием, чем прогнозирование любой другой макроэкономической переменной.
Если хотим предсказать будущее изменение направления курса валют, то стоит, как и любому центральному банку, правильно ведущему свою валютную политику, определиться с уровнем инфляции на ближайшее время. Чем более открыта экономика, тем в большей степени все Ваши прогнозы будут зависеть от уровня инфляции.
В широком смысле, существует четыре основных подхода. Первый и самый простой способ: предположить, что через год валютный курс останется таким же, как и сегодня. Подобное «произвольное» предположение основано на том, что вероятность повышения курса равна вероятности его понижения. Не очень впечатляет.
Второй подход основан на эффективности финансовых рынков. Предположим, что гарантированная американская облигация приносит 5 процентов годовых, а облигация в фунтах стерлингов дает 7 процентов годовых. Очевидно, рынок предполагает, что общий доход по тем и другим облигациям будет одинаковым. В противном случае процентная ставка по облигациям, чей совокупный доход ожидается более низким, поднимется, чтобы компенсировать потери. Потенциально вслед за этим ожидается и соответствующий рост курса валюты, в которой номинировалась слабая облигация. Рынок стремится уравнять общий доход, или, как говорят трейдеры, достигнуть необеспеченного процентного соотношения (UIP). Гораздо разумнее, чем первый подход, но, как бы там, ни было, в качестве предсказания также никуда не годится.
Смысл третьего подхода заключен в вопросе, какое изменение валютного курса потребуется для того, чтобы более или менее привести экономику в равновесие, причем с точки зрения достижения устойчивого платежного баланса. Является ли подобный метод фундаментально-сбалансированного валютного курса (FEER) действительно хорошей техникой прогнозирования или это всего лишь очередная попытка принять желаемое за действительное - еще один спорный вопрос. Во всяком случае, прогнозы, сделанные с помощью метода FEER, весьма неважные.
Четвертый метод также основан на фундаментальной концепции равновесия. Общий смысл заключается в том, что курсы валют должны двигаться таким образом, чтобы выровнять цены везде, где задействован механизм их использования. Этот метод основан на паритете покупательской способности (PPP), а не на доходах по финансовым активам. Можно ожидать от этого метода хороших долгосрочных прогнозов, в этом случае его стоит совместить с UIP. Что касается краткосрочных прогнозов, здесь он полностью бесполезен.
Существует еще один метод, предложенный Сушил Вадхвани, официальным представителем комитета по валютной политике Банка Англии. Именно этот комитет определяет процентные ставки в Англии.
Его метод основан на так называемой модели промежуточного периода, которая, по сути, сочетает подходы UIP и FEER. Согласно этому подходу, изменения курсов валют отражают разницу в процентных ставках плюс определенная страховка на риск. На последнюю, в свою очередь, влияют переменные, которые используются сторонниками UIP и FEER методов.
Метод ITMEER работает вполне прилично и в большей степени объясняет колебания курсов валют, хотя его расчетные формулы соотношений между валютами достаточны "хрупки" со статистической точки зрения. Согласно этому методу, все курсы валют стремятся к сбалансированному уровню. Переменная разницы процентных ставок здесь играет менее важную роль, чем в UIP, также как и текущий баланс в FEER. Особое внимание здесь уделяется уровню безработицы. Как не странно, сторонники метода FEER не учитывают его в своих расчетах. Рост уровня безработицы снижает курс валюты. Действуя прямо, а не косвенно, он влияет на процентные ставки.
Напомним, что ни одну из этих моделей нельзя использовать чисто механически. Существует множество других факторов, влияющих на систему, и предсказать их все не представляется возможным даже теоретически.
В работе мы исследовали зависимость курсов валют и строили прогнозы. Обсудим каждую модель.
|
Модель |
Значимость по критерию Стьюдента |
Значимость по критерию Фишера |
R^2 |
A |
a |
разброс остатков |
Автокорреляция 1-го порядка |
|
|
1 |
+ |
+ |
0,91 |
0,00519 |
0,161 |
0,57 |
Есть |
|
|
2 |
+ |
+ |
0,85 |
0,0033 |
0,14495 |
0,57 |
Есть |
|
|
3 |
+ |
+ |
0,98 |
0,00152 |
0,00672 |
0,172 |
Нет |
Каждый месяц курс доллара падает в среднем на 0,169 руб.
Каждый месяц курс доллара растет в среднем на 0,117 руб.
При падении доллара на 1 руб. курс евро растет на 0,7084 руб.
В смысле качества модели, последняя является наиболее хорошей, но в тоже время и наиболее неудобной, т.к. надо спрогнозировать курс доллара, тогда потто мы сможем прогнозировать курс евро.
Литература
1. Адамов В.Е., Ильенкова С.Д., Сиротина С.А. и другие. Экономика и статистика фирм: Учебник / Под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: Финансы и статистика, 2000.
2. Голуб Л. А. Социально-экономическая статистика. 2003
3. Бурцева С. А. Статистика финансов. 2004
4. Громыко Г.Л. Теория статистики. 2007
5. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. - М.: Аудит, ЮНИТИ, 2001.
6. Елисеева И. И., Силаева С. А., Щирина А. Н. Практикум по макроэкономической статистике. 2007
7. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. - М.: Финансы и статистика, 2004.
8. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. Учебник для ВУЗов.- М.: Финансы и статистика, 1999.
9. Елисеева и.и., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2000.
10. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. - М.: ИНФРА-М, 2002.
11. Ефимова М. Р., Бычкова С. Г. Практикум по социальной статистике. 2005
12. Теория статистики: Учебник. / Под ред. Р.А. Шмойловой. - М.: Финансы и статистика, 2002.
13. Назаров М. Г. Курс социально-экономической статистики. 2003
14. Палий И.А. Прикладная статистика. 2007
15. Салин В.П., Шпаковская Е.П. Социально-экономическая статистика: Учебник. - М.: Юрист, 2001.
16. Сиденко А.В., Попов Г.И., Матвеева В.М. Статистика: Учебник. - М.: Дело-Сервис, 2000.
17. Российский статистический ежегодник. - М.: Финансы и статистика, 2001.
18. Россия в цифрах. Статистический сборник. - М.: Финансы и статистика, 2001.
19. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. Проф. М.Г.
20. Практикум по социальной статистике: Учеб.пособие/ Под ред. И.И.Елисеевой.-М.: Финансы и статистика, 2002.
21. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
22. Богородская Н.А. Статистика финансов. Благовест. 2005
23. Лиховидов В.Н. "Фундаментальный анализ мировых валютных рынков"
24. Литинский Д. С. Статистическое прогнозирование для построения эффективных торговых стратегий на валютном рынке : Дис. ... канд. экон. наук : 08.00.12 : Москва, 2003 159 c., 61:03-8/3398-7
Подобные документы
Понятие валюты и валютных операций. Классификация валют. Понятие валютного курса. Классификация видов валютных курсов. Факторы, определяющие динамику валютного курса и механизм их влияния. Макроэкономические последствия колебаний валютного курса.
контрольная работа [38,9 K], добавлен 04.01.2009Сущность валютного рынка и его классификация. Особенности валютного курса. Графики, отображающие соотношение доллара, евро и рубля. Динамика стоимости бивалютной корзины. Динамика среднемесячных реальных курсов. Валютная политика и валютный контроль.
контрольная работа [2,3 M], добавлен 15.11.2013Национальная валюта как главный элемент валютной системы страны, используемая система обменного курса. Виды валютного курса и понятие обменного курса. Валютная политика и государственное регулирование валютного курса, его динамика в Республике Беларусь.
курсовая работа [647,0 K], добавлен 25.03.2012Виды валютных систем, их характеристика и взаимосвязи. Анализ воздействия динамики валютного курса на состояние экономики страны. Пути сохранения устойчивости курса и стабильности национальной валюты Республики Беларусь. Сущность и виды валютных курсов.
курсовая работа [527,0 K], добавлен 20.04.2015Определение курса рубль-доллар, при условии, что инфляция доллара и рубля идет одновременно. Анализ эволюций курсов рубля за последние 11 лет. Задачи стабилизации финансовой системы России после дефолта и сопровождающего его падения курса рубль-доллар.
статья [195,5 K], добавлен 16.04.2015Платежный баланс: структура, экономический смысл счетов, понятия дефицита и избытка. Обменный курс валюты: номинальный и реальный. Теория паритета покупательной способности. Экономическая теория закона единой цены. Системы обменного курса валюты.
контрольная работа [24,7 K], добавлен 17.10.2011Теоретические основы формирования валютного курса. Сущность валютного курса как экономической категории. Факторы, влияющие на формирование валютного курса. Режим валютного курса, его эволюция в России. Методы государственного валютного регулирования.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 06.12.2010изучение основных этапов становления мировых валютных систем и их основные характеристики. Государственное регулирование валютного курса. Специфика российского валютного рынка и анализ его современного состояния. Значение евро как резервной валюты.
курсовая работа [57,3 K], добавлен 30.12.2013Подходы к сущности инфляции. Социально-экономические последствия инфляции. Понятие и функции валютного курса, факторы на него влияющие. Классификация и режимы валютных курсов. Государственное регулирование валютного курса с учетом показателей инфляции.
курсовая работа [49,2 K], добавлен 24.05.2014История валютной пары евро-доллар. Спектральный анализ: сущность, цели, задачи. Спектральный анализ динамики кросс-курса EUR/USD с применением экспоненциального сглаживания в пакете Statistica 6.1. Построение гистограммы значений спектральной плотности.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 28.12.2012
