Современная мировая валютная система характеризуется резкими изменениями, которые возникают из-за влияния внутренних и внешних шоков, действий центральных банков и других участников валютного рынка (импортеров и экспортеров, населения, инвесторов и спекулянтов) которые оказывают разнонаправленное влияние на динамику курсов валют.
WIPRO: «Проблема номер один - это влияние экономической политики на рынки. На принятие решений оказывает влияние неопределенность и волатильность. Но если люди будут знать, что будет дальше - все будет намного легче…….»
Важным фактором, определяющим успешность действий национального центрального банка, является достоверность анализа и прогнозированность уровней спроса и предложения валюты со стороны его участников. Поэтому, на первый план выдвинута проблема прогнозирования изменений валютного курса, а также агрегированного спроса и предложения, причем не только с точки зрения обеспечения эффективности проводимой государственной политики.
Уровень валютного курса является, с одной стороны, приоритетной целью экономической политики, а с другой - одним из самых главных макроэкономических показателей. Для его прогнозирования в практической деятельности трейдера широко применяются все три группы методов технического анализа. Общим же их недостатком является «ручной» способ и субъективизм при принятии решений.
Сейчас уже стало очевидно, что у большинства теорий есть ряд различных недостатков. Некоторые из них свойственны практически всем моделям: во-первых, в моделях и теориях, в которых исследуется динамика номинальных валютных курсов, используется узкий набор факторов, а также не учитываются взаимосвязи между фундаментальными показателями; во-вторых, прогноз, полученный на основании модели случайного блуждания, обладает большей достоверностью, чем те, которые были полученные при помощи применения основных моделей экономической теории. Кроме того, в большинстве теорий аспект спроса и предложения на валютные активы не рассматривается. Это не согласуется с реалиями современного рынка, на котором уровень валютного курса формируется в результате спроса и предложения.
Решение данной проблемы заключается в создании многоуровневых моделирующих систем, обеспечивающих совмещение функциональных возможностей адаптивного статистического прогнозирования и процессов макроэкономической динамики в краткосрочном периоде на нижнем уровне и имитационного моделирования вместе со структурным анализом на втором, где осуществляется ситуационная оценка влияния одних фундаментальных индикаторов на другие в цепочках их причинно-следственных связей. А также в распознавании возникновения структурной неустойчивости с оценкой распространения волновых импульсов и соответствующей корректировкой моделей статистического прогнозирования.
Также в данных моделях должны учитываться субъективные оценки участников рынка относительно динамики развития анализируемых макроэкономических ситуаций. Прогнозировать значит предвидеть, предсказывать сценарии развития будущего. Поэтому прогнозы как сценарии развития, представляют собой модели с учетом тех или иных предполагаемых действий конкретных субъектов. Прогнозы различаются по способам: описания тенденций изменения объекта или процесса; формирования параметров, характеризующих объект или процесс.
Подходы к прогнозированию валютного курса
В первом случае выделяют трендовый и факторный подходы.
Трендовый подход в прогнозировании предполагает экстраполяцию выровненных значений динамического временного ряда прогнозируемого показателя. Прогноз-тренд - это прогноз, основанный на использовании линейной экстраполяции, сложившихся в прошлом тенденций.
Факторный подход предусматривает определение круга воздействующих на прогнозируемый показатель (индикатор) факторов (регуляторов) и формы их взаимосвязи. Этот подход основан на оценке их комбинированного влияния на развитие возможного будущего состояния объекта.
По второму подходу принято выделять генетический (ресурсный) и нормативный (целевой) подходы. Оба они основаны на выявлении параметров, характеризующих прогнозируемый объект или процесс. Генетический подход позволяет прогнозировать устойчивые тенденции и представляет собой перенесение на будущее зависимостей, характерных для прошлого и настоящего.
Нормативный подход состоит в определении параметров воспроизводства для достижения заданных целей экономического роста. Генетический и нормативный подходы выступают в прогнозировании альтернативными способами. Главной задачей здесь становится согласование результатов прогнозных расчетов, получаемых на основе генетического и нормативного подходов.
Модели прогнозирования валютного курса на базе степенных функций
Степенные функции включают факторы, влияющие на формирование валютного курса и коэффициенты в степени, характеризующие связь между факторами. Процесс очень схож с прогнозированием на базе показательной функции. Потому все замечания, касающиеся описанных выше подходов, справедливы и для прогнозирования на основе степенной функции. Эта модель более трудоемкая, но дает и более точные результаты.
Модели прогнозирования валютного курса на базе динамических рядов
Динамические ряды (или ряды динамики) представляют собой статистические данные, отображающие развитие изучаемого явления во времени. Любой рассматриваемый ряд динамики имеет два основных элемента: показатель времени и соответствующий предыдущему элементу уровень развития явления. В качестве показателя времени выступают отдельные периоды времени (например, один год, один квартал, один месяц либо определенные моменты времени (определенные даты). Под уровнями рядов обычно понимают количественные оценки развития изучаемого во времени явления.
Применительно к финансовому рынку это может быть, например, динамика изменений валютного курса по торгам на утренней либо на вечерней сессии. Полученная зависимость будет характеризовать изменение курса во времени. Следовательно, в уравнении валютный курс — искомая величина, а время, как абстрактная категория с конкретным наполнением на определенную дату будет представлять переменную величину, от изменения которой и будет зависеть изменение искомой величины.
Основные условия получения правильных выводов при анализе рядов динамики — это сопоставимость его элементов. Применительно к валютному курсу данное обстоятельство означает: если в характере его изменения во времени будут произвольно проявляться влияния разовых факторов, приводящих к случайному его изменению, то на основании только динамического ряда построить точный прогноз невозможно.
Факторы, влияющие на анализ динамических рядов
Факторы, влияющие на образование валютного курса, можно разделить на постоянно действующие и оказывающее определяющее влияние. Они формируют основную тенденцию развития — тренд. Воздействие других факторов проявляется периодически, что вызывает повторяемые во времени колебания значений в определенном динамическом ряде. Действие случайных факторов проявляются, как правило, в форме краткосрочных случайных изменений в значениях рядов динамики, которые сообразуются с ними. Для количественной оценки применяются следующие статистические показатели: абсолютный прирост; темп роста и темп прироста. Каждый из них, в свою очередь, может иметь значение базисного. Плюсы модели прогнозирования валютного курса на основе динамических рядов заключаются в том, что при графическом изображении динамического ряда часто возможен вполне определенный визуальный анализ. Например, при рассмотрении динамики изменения валютного курса евро на Forex за несколько лет можно выделить периодические его повторения, вызванные сезонными колебаниями (в частности), а также ряд случайных изменений, вызванных разовыми, но достаточно ярко выраженными явлениями, на которые отреагировал валютный рынок. Метод прогнозирования на основе динамических рядов наиболее целесообразно применять как вспомогательный при изучении динамики валютного курса.
В.В.Соболев,
Институт финансового контроля и аудита
Литература
1. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с.
2. Сычев В.А. Качественные методы фундаментального анализа макроэкономических процессов на международном валютном рынке "FOREX". - Ростов н/Д : Изд-во СКНЦ ВШ, 2005. - 240 с.
