С развитием компьютеров и средств коммуникаций, появлением сети Интернет появилась возможность автоматизировать процесс принятия решения в виде механической торговой системы трейдера, позволяющей формализовать правила торговли, научно обосновать элементы принятой торговой стратегии. Исследования, опыт создания прогностических механических торговых систем на финансовых рынках практически не представлены в научной литературе. Современные эмпирические исследования методов анализа и прогнозирования валютного рынка и описание методического подхода к моделированию динамики валютного курса с позиции решения задачи типологической классификации методами на основе аппарата теории нечеткой логики.
Эффективные методы прогнозирования курса доллара всегда актуальны, потому, что обусловлены постоянными колебаниями курса доллара на мировом валютном рынке. Проблемы управления валютными рисками существовали ещё в научных трудах многих зарубежных ученых, таких, как Дж. М. Кейнс, Дж. Ф. Маршал, М. Фридмен и других. Однако многие проблемы адаптации методов оценки валютных рисков и применения инструментов для их хеджирования остаются ещё нерешенными, особенно через построение моделей прогнозирования курса доллара США на основе аппарата теории нечеткой логики. В основном рассматривались технологии построения стационарных и нестационарных статистических моделей по прогнозированию курса доллара США с применением программ EViews и Excel. Прогнозы по курсу доллара к рублю производились с упреждением в один месяц, две и одну неделю, а по курсу евро к доллару — с упреждением в один день. Отдельно составлялись прогнозы цен покупки и продажи денежных единиц для работы на валютном рынке на базе созданных статистических моделей.
Валютный риск связан с возможностью денежных потерь субъектов валютного рынка из-за колебаний валютных курсов. Причинами возникновения валютного риска является кратко- и долгосрочные колебания обменных курсов, которые зависят от спроса и предложения на национальном и международном валютных рынках капитала. Управление рисками – это процессы, связанные с идентификацией и анализом рисков, а также принятием решений, включающих максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рискованных событий.
Одним из важнейших этапов является оценка валютного риска. Для этого можно использовать много различных точных методов, например, метод Монте-Карло, исторических симуляций, наименьших квадратов, анализ временных рядов. Однако данные методы имеют ряд недостатков: не учитывают качественные параметры, не учитывают человеческий фактор, их сложно использовать в условиях неполной и нечеткой информации. Оценить валютный риск означает фактически спрогнозировать курс заданной валюты на определенный период.
Для прогнозирования курса валюты целесообразно использовать метод на основе экспертных оценок, позволяющий обосновать выбор показателей и параметров переменных, влияющих на формирование курса национальной валюты, описывать мнения и высказывания экспертов относительно тенденций изменения курса национальной валюты в лингвистической форме. Подобный метод экспертных оценок предполагает прогнозирование на основе анализа ситуации, складывающейся на валютном рынке. Эта модель позволяет снизить ошибки в сделанных прогнозах, особенно в условиях отсутствия определенных статистических данных. Для курса валюты, необходимо учесть большое количество разнообразных макроэкономических показателей, которые можно условно разделить на 2 группы, а именно: показатели, определяющие количественные параметры, которые характеризуют тенденции развития социально-экономической системы, и показатели, с помощью которых отражаются качественные характеристики данной системы. При моделировании экономических процессов очень важно сочетание показателей обеих групп, в противном случае экономико-математическая модели не будет адекватно отражать происходящие экономические процессы. Поэтому при моделировании и прогнозировании экономических процессов объединяются в моделях как статистические, так и экспертные данные.
Построение модели прогнозирования валютного курса на основе нечеткой логики целесообразно осуществлять на основе следующих принципов:
1) принцип лингвистичности переменных модели (определенные входящие и исходящие параметры модели рассматриваются как лингвистические качественные переменные);
2) принцип лингвистичности высказываний и выводов при принятии конкретных решений. Причинно-следственные связи между входящими и исходящими параметрами модели описываются человеческим языком, а затем формализуются в виде совокупности
нечетких логических высказываний (выводов) типа: «если–то», «иначе» и т. п.;
3) принцип иерархичности лингвистических высказываний (заключений);
4) классификация входящих переменных и параметров модели и построение «дерева» вывода, которое является системой вложенных друг в друга высказываний (выводов, знаний) экспертов «меньшей размерности». Это позволяет избежать трудностей, связанных с анализом и формализацией большого количества входных переменных и параметров.
Соблюдение этого принципа позволяет учитывать практически неограниченное количество входных переменных, влияющих на формирование валютного курса.
Построение модели прогнозирования валютного курса на основе использования теории нечеткой логики сводится к следующим этапам:
1) определение четких и нечетких входящих переменных и параметров модели или получения лингвистических высказываний как заключений экспертов;
2) построение дерева вывода;
3) определение границы изменения входящих переменных и параметров;
4) оценки лингвистических высказываний экспертов, которые принимаются за входящие переменные и параметры модели;
5) создание базы знаний;
6) формализация базы знаний в виде нечетких логических высказываний и выводов;
7) построение системы нечетких логических уравнений;
8) выбор метода построения функций принадлежности, которые обеспечат представление количественных и качественных переменных (параметров) в виде нечетких множеств для лингвистических термов, входящих в базу знаний.
Для получения нечеткого логического выражения необходимо осуществить переход от лингвистических высказываний в нечеткие логические уравнения. Результатом решения системы нечетких логических уравнений является нечеткий логический вывод как совокупность значений функций принадлежности исходящего параметра модели. Переход от полученной совокупности значений функций принадлежности к значению прогнозного выходного параметра осуществляется с помощью операции, которая представляет собой обратное преобразование найденного нечеткого логического выражения в выходной прогнозный параметр или переменную, подлежащий моделированию и прогнозированию.
Правильное управление, основанное на достоверной информации и тщательном анализе, является частичной, а иногда и полной гарантией защиты от валютных рисков. Однако точечный прогноз представляет собой экстраполяцию с упреждением в один месяц текущего тренда курса доллара без учета воздействия на его динамику случайных факторов. Поэтому точечный прогноз при разработке стоп-заявок играет роль ориентира, который по итогам каждых торгов желательно пересматривать.
ЛИТЕРАТУРА
1. Соболев В.В. Валютный дилинг на финансовых рынках/ Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). – Новочеркасск, 2009. – 442 с.
2. М. Бахчеева. Принципы управления валютными рисками // Kонсультант. – 2005. – № 11.
3. http://royallib.ru/read/bryukov_vladimir/kak_predskazat_kurs_dollara_effektivnie_metodi_prognozirovaniya_s_ispolzovaniem_Excel_i_EViews.html#0 // Электронная библиотека royallib.ru
4. http://bosfera.ru/dossier/vladimirbryukov //В. Г. Брюков
5. http://libatriam.net/read/821154/
В.В.Соболев
Южно-Российский государственный политехнический университет
