Эконометрическое моделирование и прогнозирование валютного курса в РФ

МИНЕСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОУ ВПО «БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Экономический факультет

Кафедра математических методов в экономике

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Эконометрическое моделирование» на тему:

Эконометрическое моделирование и прогнозирование валютного курса в РФ

Студентка                               А.Г.Кутлугильдина

Научный руководитель                  Е.А.Гафарова,

к.э.н.,доц.

«___»________2011 г.

Уфа-2011

План:

Введение……………………………………………………………………...3

Раздел 1. Эконометрическое моделирование динамики валютного курса рубля на основании воздействующих факторов

          1.1. Анализ динамики валютного курса в России.………………….….5

1.2. Обзор литературы……………………………………………………10

1.3.1. Описание факторов, влияющих на велечину валютного курса…15

1.3.2. Основные факторы, формирующие валютный курс рубля……...18

Раздел 2. Построение и анализ эконометрической модели

2.1. Анализ временных рядов…………………………………………….20

2.2 .Построение долгосрочного равновесия…………………………….23

2.3. Построение краткосрочного равновесия……………………………23

2.4. Тест на супер-экзогенность………………………………………….24

2.5.  Прогноз на основе эконометрической модели…………………..25

Приложения……………………………………………………………………...26

Заключение……………………………………………………………………….44

Список использованной литературы…………………………………………...45

Введение.

В настоящее время международный валютный рынок, являющейся самым главным элементом мировой финансовой системы, оказывает значительное влияние на экономику любого государства. Изменчивость валютного курса, являющегося основным макроэкономическим фактором, влияет на потоки капитала, состояние внешней торговли, уровень жизни населения, объемы потребления и производства внутри стран-участниц торговли и другие параметры экономического и социального развития. Необходимо также отметить, что развитие международного рынка капитала и либеральной системы плавающих валютных курсов привело к полной потере ориентиров в отношении возможной динамики валютных курсов. В результате этого повысились и стали острее проблемы изучения динамики валютного курса и прогнозирования его изменений, так как эффективность проводимой государственной политики и действие любого участника валютного курса зависит от того, на сколько успешно будет произведен анализ динамики и прогнозирование валютного курса. Следовательно, задачи определения среднесрочного и долгосрочного поведения валютного курса  становятся особенно актуальными.

Одним из способов прогнозирования является эконометрическое моделирование. К настоящему моменту времени разработаны множество моделей прогнозирования, но у всех из них есть одна общая цель – предсказать, с той или иной степенью надежности, будущие события и учесть этот прогноз при планировании тех или иных решений.

Таким образом, целью настоящей работы является получение прогноза динамики валютного курса РФ. Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

1.      рассмотреть ряд критических статей;

2.      провести анализ стохастических свойств показателей и факторов на них влияющих;

3.      построить адекватную модель;

4.      дать интерпретацию модели.

Раздел 1. Эконометрическое моделирование динамики валютного курса рубля на основании воздействующих факторов.

1.1 Анализ динамики валютного курса в России.

Рассмотрим сначала переход России к плавающему валютному курсу. С 1 января 1998 г. был сделан шаг на пути либерализации участия нерезидентов в инвестициях в долговые обязательства государства. Были отменены форвардные контракты, равно как и ограничения для нерезидентов по доходности. [1]

Либерализация валютных операций, связанных с движением капитала, была весьма рискованным шагом. Она позволила привлечь в страну значительные ресурсы иностранных портфельных инвесторов, однако, при неблагоприятных условиях открывала широкие возможности для вывода с российского рынка иностранных капиталов. Это и произошло под влиянием финансового кризиса 1997 г. в Юго-Восточной Азии.

Уже в IV квартале 1997 г. начался отток средств нерезидентов за рубеж. Иностранные инвесторы отреагировали на кризис фондовых рынков развивающихся стран выводом своих средств из ценных бумаг стран с развивающимися рынками.

К таким странам относится и Россия. Поэтому нерезиденты начали выходить из российских ценных бумаг и переводить валютные средства за рубеж.

Вывод нерезидентами валютных средств из страны усилил давление на валютный курс рубля в сторону его понижения. В этих условиях Центральный банк России стремился изменить ситуацию путем валютных интервенций. Общая сумма проданных долларов за период с января по 17 августа 1998 г. составила 13 млрд. долл.

Однако интервенции ЦБ России не спасли положение. В 1998 г. ситуация в валютно-финансовой сфере продолжала ухудшаться. 17 августа 1998 г. было объявлено о переходе к проведению политики плавающего курса рубля в рамках новых границ «валютного коридора»: от 6 до 9,5 руб. за долл. США. Предусматривалось переоформление в новые ценные бумаги ГКО/ОФЗ, торги по которым приостановились. Были введены временные ограничения для резидентов России на осуществление валютных операций капитального характера. На 90 дней объявлялся мораторий на проведение выплат:

По возврату финансовых кредитов, полученных от нерезидентов;

Страховых платежей по кредитам, обеспеченных залогом ценных бумаг;

По срочным валютным контрактам.

Разразился валютный и финансовый кризис. Обвал валютного курса и финансовый крах в августе 1998 г. был обусловлен ошибками Правительства в бюджетной денежно-кредитной и валютной политике.

За годы реформ к середине 1998 г. «накопился» большой разрыв между ростом внутренних цен и ростом номинального курса рубля к доллару США. Это своего рода «девальвационный навес» предопределил неизбежность глубокой девальвации рубля по отношению к доллару США. [1] К началу 1999 г. рубль обесценился более чем в 3 раза по сравнению с августом 1998 г. А в годы после валютно-финансового кризиса 1998 г. Россия практикует плавающий валютный курс. При этом ЦБ РФ достаточно активно использует метод интервенций на валютном рынке для корректировки курса рубля к доллару США. Иначе говоря, курс рубля осуществляет «грязное плавание». После более чем трехкратной девальвации курса рубля к доллару в августе-декабре 1998 г., в 1999 г. номинальный курс рубля увеличился на 31%, с 2000 г. – на 4,3%, в 2001 г. – на 7,0%, в 2002 г. – на 5,5%, в 2003 – номинальный курс снизился – на 7%, а в 2004 еще на 5,2%.

Индекс потребительских цен в августе-декабре 1998 г. составил 177%, в 1999 – 136,5%, в 2000 г. – 120,2%, в 2001 г. -118,6%, в 2002 г. индекс потребительских цен по отношению к концу 2001 г. был равен 115,1%.

В 2000–2004 гг. рост потребительских цен существенно обгонял рост номинального валютного курса, в результате произошло существенное удорожание рубля (Табл. 1). [1]

Таблица 1

Удорожание рубля, происходившее в 1999–2004 гг., объясняется тем, что, начиная с 1999 г. наблюдается рост цен на нефть, а с 2000 г. на газ и на многие другие виды топливно-сырьевых ресурсов, экспортируемых Россией. Это привело к значительному росту валютной выручки, получаемой экспортерами, что в свою очередь привело к увеличению предложения иностранной валюты на валютном рынке России. Если бы ЦБ России придерживался пассивной позиции и не вмешивался бы в игру рыночных сил, возросшее предложение валюты привело бы к еще большему удорожанию рубля по отношению к доллару США.

Однако «плавание» рубля происходит при активном регулировании процесса курсообразования со стороны Центрального банка России. ЦБ РФ проводит политику стабилизации курса рубля, что позволяет избежать резкого снижения рентабельности экспорта.

Надо сказать, что, хотя формально ЦБ России придерживается политики плавающего курса рубля, фактически реализуется политика, близкая к системе валютного совета. В подобной ситуации, чтобы избежать более существенного снижения курса доллара США и соответственно роста курса рубля Центральный банк систематически осуществляет интервенции на валютном рынке страны, скупая часть валютной выручки, притекающей в страну, за российские рубли. В результате с одной стороны, растут валютные активы в балансе ЦБ РФ, а с другой – увеличивается предложение денег.

Этот процесс находит отражение в росте золотовалютных резервов Центрального банка и увеличении денежной базы и денежной массы. Так, например, в конце 2001 г. золотовалютные международные резервы ЦБ РФ составили 37,3 млрд. долл., а в конце 2004 г. возросли до 124,5 млрд. долл., то есть увеличились в 3,4 раза. Соответственно и денежная база увеличилась за этот период. Она возросла в 2,24 раза, а денежная масса выросла в 6 раза.

В России отсутствуют официальные данные относительно объема иностранной валюты в обращении. [1] Однако на основе публикуемых Центральным банком данных динамика официальных курсов иностранных валют по отношению к российскому рублю выглядит следующим образом (Табл. 2):

Таблица 2

Банк России предпринимает меры для того, чтобы укрепить национальную валюту. Реальная конвертируемость рубля подразумевает как необходимое условие использование рубля для ценообразования и осуществления международных, применение национальной валюты в качестве средства накопления и сбережения как резидентами, так и нерезидентами, активизацию торговли рублями на валютных рынках.

А для того, чтобы расширить зону влияния российской национальной валюты, нужно еще много сделать. [2] И одним их действенных мер по расширению использования рубля за пределами страны явилась бы организация на территории России биржевой торговли за рубли товарами, на рынках которых наша страна имеет лидирующее положение и большое влияние: нефть, газ и др.

1.2. Обзор литературы.

На текущей момент времени большинство исследований, направленных на изучение колебаний валютных курсов, основывается на понимании того факта, что данный процесс является многофакторным. Так Панилов М.А. в [3] предложил модель равновесного валютного курса. В основе данной модели лежит условии равновесия  между спросом и предложением на валюту. При разработке модели, были выделены основные факторы, влияющие на динамику курса, представляющие группу участников валютного рынка: экспортеры, импортеры, инвесторы, спекулянты, домашние хозяйства (население), центральные банки.

В данной модели производится эконометрическое моделирование экспорта, импорта, спроса и предложения валюты со стороны населения  и инвесторов, номинального курса рубля. В работе не производится анализ влияния спекулянтов на валютный курс рубля. Влияние спекулянтов не учитывается, так как обеспечивая высокую ликвидность рынка в каждый момент времени, в долгосрочном периоде спекулянты могут повлиять на курс в значительно меньшей степени. Полученная эмпирическая модель валютного курса показала свою состоятельность: на временном интервале, используемом для прогнозирования (с января 2006г. по декабрь 2008г), модель точно определяла динамику курса рубля. В начале 2006 года модель предсказала укрепление рубля и в дальнейшем достаточно хорошо определяла изменения динамики курса рубля. В сентябре 2008 года, в условиях мирового финансового кризиса, моделью было предсказано ослабление   курса рубля. Данный факт говорит о том, что модель работает не только при стабильной внешне- и внутриэкономической обстановке, но и в условиях мирового экономического кризиса. Кроме того, поведение участников валютного курса хорошо объясняется разработанными моделями.

Полученные в данном исследовании коинтеграционные соотношения и модели коррекции ошибок как с экономической так и с эконометрической точки зрения являются адекватными. Знаки и значения переменных согласуются с теоретическими предпосылками, которые были положены в основу моделей. Разработанные модели могут быть использованы как при построение краткосрочных (до полугода) прогнозов валютного курса, экспорта, импорта, спроса и предложения валюты со стороны населения, оттока и притока капитала в РФ, так и при разработке каких-либо экономических программ на год.

Аналогичное исследование производилось и с помощью нечетких временных рядов (fuzzy time series). Прогнозирование, основанное на нечетких временных рядах (НВР), привлекает повышенное внимание исследователей на протяжении последних 15 лет. Большинство опубликованных к настоящему времени работ использовали в качестве тестовой последовательности данные регистрации студентов в Университете шт. Алабама за почти 20-ти летний период времени. Отметим здесь лишь некоторые из полученных результатов. В частности, Сонг и Чиссом (Song-Chissom) рассматривали стационарные (time-invariant) и переменные во времени (time-variant) НВР прогнозные модели, которые обеспечили средние ошибки на уровне 3.18% и 4.37.

Стационарная НВР модель, предложенная Ченом (Chen) и протестированная на тех же данных регистрации студентов Университета шт. Алабама, практически не изменила достигнутую Сонгом и Чиссомом погрешность прогнозирования (3.23%), а модифицированный подход Шах и Дегтярева (Şah-Degtiarev) позволил несколько улучшить результаты прогнозирования, снизив среднюю ошибку до 2.42%. Одновременно, переменная во времени НВР модель Хванга, Чена и Ли (Hwang-Chen-Lee), оставаясь простой с точки зрения проводимых матричных вычислений, составила достойную конкуренцию и обеспечила относительную погрешность прогнозируемых значений около 3.12%. Авторы продемонстрировали очень высокую эффективность применения НВР к проблеме прогнозирования численности населения Азербайджана – на четырнадцатилетнем временном отрезке с 1988 года по 2001 год относительная ошибка не выходила за пределы интервала [0.02,0.25]% в условиях устойчивого восходящего тренда анализируемых данных.

Помимо перечисленных выше моделей, обращает на себя внимание исследование Хуарнга (Huarng), в которой автор усовершенствовал модель Чена, использовав эвристики, т.е. «неформальные, интуитивные стратегии», которые выражают ожидания экспертов/аналитиков относительно тренда регистрации студентов в будущем году (так называемые тренды роста/снижения/стабильности). В результате, данная методика обеспечила среднюю процентную погрешность прогнозирования около 2.38%. Стремление к достижению более высокой точности прогнозирования нашло также свое отражение в одной из недавних работ Чена и Хшу (Chen-Hsu), представивших описание нового переменного во времени НВР метода применительно к данным регистрации студентов Университета шт. Алабама. Авторам удалось снизить среднюю относительную ошибку до уровня 0.36% (по отдельным годам погрешности укладываются в достаточно широкий интервал [0.0053,1.36]%).

В [4] Дегтярев К рассматривает модифицированный подход к прогнозированию валютных котировок USD/RUB и EUR/RUB1, в основе которого лежит использование нечетких временных рядов (НВР).

Особенностью такого рода финансовых задач является полная доступность исходных данных, охватывающих временные периоды различной продолжительности, что позволяет провести многочисленные эксперименты и детально проанализировать получаемые результаты. В целом, можно заключить, что представленный метод отличается достаточной простотой (в его основе лежат базовые матричные вычисления), приемлемой точностью, и он может быть рекомендован для применения в качестве одной из составляющих этапов технического анализа.

Работа [5] посвящена рассмотрению и оценке моделей паритета покупательной способности и модели непокрытого паритета процентных ставок. Построение моделей осуществлялось на базе месячных данных за период с января 2001 г. по декабрь 2006 г. и квартальных статистических данных за период с I квартала 1996 г. по IV квартал 2006 г., а также на данных подпериодов. Временные ряды исходных статистических данных были преобразованы в логарифмическую форму во избежание проблем, связанных с гетероскедастичностью (неоднородными дисперсиями), и, при необходимости, подвергались процедуре сезонного сглаживания (корректировка на сезонность выполнялась с помощью процедуры сезонного сглаживания TRAMO/SEATS, реализованной в EViews).

В результате оценок моделей в форме коррекции ошибок была получена долгосрочная и краткосрочная эластичность номинального обменного курса белорусского рубля к доллару США по основным фундаментальным переменным. Необходимо отметить, что все оцененные модели обладают неплохой объясняющей способностью описания динамики обменного курса белорусского рубля, особенно в долгосрочной перспективе.

Динамика разности процентных ставок также оказывала значимое влияние на динамику обменного курса рубля во всех моделях. Однако колебание разностей процентных ставок оказывало на динамику обменного курса меньшее влияние по сравнению с соотношением цен и производительности. Подавляющее большинство оцениваемых зависимостей показало правильные, с теоретической точки зрения, знаки. В результате оценка рассмотренных моделей подтвердила возможность описания динамики обменного курса белорусского рубля к доллару США с помощью рассматриваемых структурных моделей как в среднесрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Прогнозирование валютного курса также рассматривается в [6]. В работе описаны линейный и нелинейный подходы. В линейном подходе осуществляется прогнозирование USDCHF эконометрическим методом и  методом «Гусеница»-SSA. Для рассмотрения был взят ряд часовых котировок швейцарского франка к американскому доллару CHFUSD за период с 1 декабря 2009 года по 28 февраля 2010 года.

Рассматриваемый файл данных содержит даты, время котировки, цену открытия, максимальной цены за час, минимальной цены за час, цену закрытия и объем совершенных сделок (Date, Time, Open, High, Low, Close, Volume). Анализ рядов и построение регрессий проводился с использованием программного пакета Eviews 4.0

Недостатком построенной модели в данной статье является ее неприменимость на практике, так как в начале периода, на котором пытаются предсказать волатильность, не будут известны величины Volume и Int_High. Если же взять лагированные объем и первую разность ряда High, то доля объясненной дисперсии снизится до 20,8%. Иными словами, качество прогноза, полученного при помощи данной модели, будет очень низким.

По итогам исследования, проведенного с использованием методов эконометрики, можно сделать вывод о получении неудовлетворительных результатов. Исследование валютной пары USDCHF линейными методами выявило наличие нестационарности в характере поведения временного ряда, в результате чего был сделан вывод о невозможности создания качественной прогнозной модели на основе параметрических методов.

Следует отметить, что качество прогнозов, полученных при помощи нейронных сетей, выше, чем в любом из рассмотренных линейных случаев. Это позволяет сделать вывод о наличии нелинейной зависимости между котировками валютного рынка.

Именно поэтому в данной статье линейные методы регрессионного анализа не дали ожидаемых результатов. Безусловно, теория линейных параметрических и непараметрических методов прогнозирования изучена более подробно, чем относительно молодая (в ее современной форме) теория нейронных сетей. Однако по итогам полученных результатов предпочтение по праву отдается нелинейным методам.

1.3.1. Описание факторов, влияющих на велечину валютного курса.

Как любая цена, валютный курс отклоняется от стоимостной основы - покупательной способности валют - под влиянием спроса и предложения валюты. Соотношение такого спроса и предложения зависит от ряда факторов. Многофакторность валютного курса отражает его связь с другими экономическими категориями - стоимостью, ценой, деньгами, процентом, платежным балансом и т.д. Причем происходит сложное их переплетение и выдвижение в качестве решающих то одних, то других факторов.

Следует различать конъюнктурные и структурные (долгосрочные) изменения, влияющие на валютный курс. К конъюнктурным факторам, влияющим на валютный курс, относятся:

1. Состояние экономики: [7]

· Темп инфляции;

· Уровень процентных ставок;

· Деятельность валютных рынков;

· Валютная спекуляция;

· Валютная политика;

· Состояние платежного баланса;

· Степень использования национальной валюты в международных расчетах;

· Ускорение или задержка международных расчетов.

2. Политическая обстановка в стране (политический фактор).

3. Степень доверия к национальной валюте на национальном и мировом рынках (психологический фактор).

Конъюнктурные факторы связаны с колебаниями деловой активности, политической и военно-политической обстановкой, со слухами (порою ажиотажными), догадками и прогнозами. Обменный курс зависит от того, насколько пессимистично или оптимистично настроено общество в отношении правительственной политики.

Чем выше темп инфляции (рост цен) в стране по сравнению с другими государствами, тем ниже курс ее валюты, если не противодействуют иные факторы. Инфляционное обесценение денег в стране вызывает снижение их покупательной способности и тенденцию к падению их валютного курса. Данная тенденция обычно прослеживается в средне- и долгосрочном плане.

На валютный курс влияет степень использования валюты на мировых рынках. Преимущественное использование доллара США в международных расчетах и на международном рынке капиталов вызывает постоянный спрос на него и поддерживает его курс даже в условиях падения его покупательской способности.

Повышение процентных ставок по депозитам и (или) доходности ценных бумаг в какой-либо валюте вызовет рост спроса на эту валюту и приведет к ее удорожанию. Относительно более высоки процентные ставки и доходность ценных бумаг в данной стране (при отсутствии ограничений на движение капитала) приведут: [8]

Во-первых, к притоку в эту страну иностранного капитала и соответственно - к увеличению предложения иностранной валюты, ее удешевлению и удорожанию национальной валюты.

Во-вторых, приносящие более высокий доход депозиты и ценные бумаги в национальной валюте будут содействовать переливу национальных денежных средств с валютного рынка, уменьшению спроса на иностранную валюту, понижению курса иностранной и повышению курса национальной валюты.

Платежный баланс непосредственно влияет на величину валютного курса. Активный платежный баланс способствует повышению курса национальной валюты, так как увеличивается спрос на нее со стороны иностранных должников. Пассивный платежный баланс порождает тенденцию к снижению курса национальной валюты, т. к. должники продают ее на иностранную валюту для погашения своих внешних обязательств.

Размеры влияния платежного баланса на валютный курс определяются степенью открытости экономики страны. Так, чем выше доля экспорта в ВНП, тем выше эластичность валютного курса по отношению к изменению платежного баланса. Нестабильность платежного баланса приводит к скачкообразному изменению спроса на соответствующие валюты и их предложение.

Кроме того, на валютный курс влияет экономическая политика государства в области регулирования составных частей платежного баланса: текущего счета и счета движения капиталов.

При увеличении положительного сальдо торгового баланса возрастает спрос на валюту данной страны, что способствует повышению ее курса, а при появлении отрицательного сальдо происходит обратный процесс.

Важное экономическое значение валютного курса предопределяет необходимость его государственного регулирования.

Наряду с конъюнктурными факторами, влияние которых предусмотреть трудно, на спрос и предложение валюты, т.е. на динамику ее курса, воздействуют и относительно долговременные тенденции, определяющие положение той или иной национальной денежной единицы в валютной иерархии (структурные факторы).

К структурным факторам относятся:

1. Конкурентоспособность товаров на мировых рынках и ее изменения. Они обусловлены, в конечном счете, технологическими детерминантами.

Форсированный экспорт стимулирует приток иностранной валюты.

2. Национальный доход не является независимой составляющей, которая может изменяться сама по себе. Однако в целом те факторы, которые заставляют изменяться национальный доход, имеют большое воздействие на валютный курс. Так, увеличение предложения продуктов повышает курс валюты, а увеличение внутреннего спроса понижает ее курс. В долгосрочном периоде более высокий национальный доход означает и более высокую стоимость валюты страны. Тенденция является обратной при рассмотрении краткосрочного интервала времени воздействия увеличивающегося дохода населения на величину валютного курса.

Рост национального дохода обуславливает повышенный спрос на иностранную продукцию, между тем как товарный импорт может увеличить отток иностранной валюты.

3. Последовательное повышение внутренних цен по сравнению с ценами на рынках партнеров усиливает стремление закупать более дешевые иностранные товары, между тем как склонность иностранцев к приобретению товаров или услуг, становящихся все более дорогими, улетучивается. В результате понижается предложение иностранной валюты и происходит обесценение отечественной.

4. При прочих равных условиях, повышение процентных ставок является фактором привлечения иностранного капитала и, соответственно, иностранной валюты, а также может вести к удорожанию отечественной. Но повышение процентных ставок имеет, как известно, и теневую сторону: оно удорожает кредит и угнетающе воздействует на инвестиционную деятельность внутри страны.

5. Степень развития рынка ценных бумаг (облигаций, кредитных векселей, акций и пр.), составляющие здоровую конкуренцию валютному рынку. Фондовый рынок может привлекать иностранную валюту непосредственно, но также притягивать национальные денежные средства, которые в противном случае использовались бы на покупку иностранной валюты.

1.3.2. Основные факторы, формирующие валютный курс рубля.

Формирование валютного курса рубля осуществляется на основе урегулирования на валютном рынке спроса и предложения под воздействием нескольких десятков факторов, носящих структурный, конъюнктурный, политический, экономический, правовой и психологический характеры и воздействующих на рыночный курс рубля прямо и косвенно. Факторы, влияющие на формирование валютного курса рубля, можно разделить на три группы:

Долгосрочные (непосредственно определяют паритет покупательной способности валюты) - объем ВНП, величина денежной массы в обращении, уровень инфляции, уровень процентных ставок;

Среднесрочные (оказывают влияние на соотношение спроса и предложения валюты на валютном рынке) - состояние платежного баланса страны, уровень безработицы, индекс промышленного производства, уровень процентной ставки, способы государственного регулирования валютного рынка, инфляционные ожидания, уровень развития сопредельных с валютным секторов финансового рынка, степень свободы перелива капиталов между различными сферами экономики;

Краткосрочные (все остальные факторы, возникающие неожиданно и носящие непредсказуемый характер) - ожидания экономических агентов, назначения и отставки высших должностных лиц, политические убийства, войны и т.д.

При прочих равных условиях увеличение ВНП приводит к удорожанию национальной валюты. Рост ВНП означает стабильность экономики, увеличение промышленного производства, приток зарубежных инвестиций, увеличение экспорта, вследствие чего спрос на национальную валюту со стороны иностранцев повышается, ее курс растет. Величина денежной массы прямо связана с изменением валютного курса. Проведение жесткой денежно-кредитной политики приводит к падению цен, сокращению денежной массы, что, в свою очередь, приводит к удорожанию рубля.

Уровень инфляции и изменение валютного курса находятся в обратной зависимости - чем выше уровень инфляции, тем быстрее падает курс национальной валюты.

Включение процентных ставок в группу долгосрочных и среднесрочных факторов объясняется тем, что данный курсообразующий фактор служит не только стимулом к движению капиталов между странами, что позволяет отнести его к долгосрочным факторам, но и является инструментом регулирования спроса и предложения на валютном рынке со стороны Центрального банка, что относит его к группе среднесрочных факторов.

Уровень реальных процентных ставок определяет общую доходность вложений в экономику страны, изменение процентных ставок и курса валюты находится в прямой зависимости. Платежный баланс является итоговым документом внешнеэкономической деятельности страны за определенный период, превышение поступлений из-за рубежа над платежами за границу составляет положительное сальдо платежного баланса и приводит к росту курса национальной валюты, превышение платежей за рубеж над поступлениями создает дефицит платежного баланса и ведет к падению курса. Курс рубля находится в обратной зависимости от уровня безработицы и в прямой зависимости от изменений промышленного производства.

Раздел 2. Построение и анализ эконометрической модели.

2.1. Анализ временных рядов.

В данной курсовой работе осуществляется моделирование и прогнозирование динамики курса российского рубля к доллару США за период с октября 2002 по октябрь 2010года. Данные ежемесячные. Источник данных: [9]. В основе изучаемой модели лежат факторы, влияющие на динамику курса рубля (kr), представленные в таблице 3.

Таблица 3

Первым шагом моего исследования является проверка исследуемых рядов на стационарность с помощью расширенного теста Дики-Фуллера. Результаты тестирования временных рядов представлены в таблице 4.

Таблица 4

Как видно из приведенной выше таблице в некоторых рядах содержится сезонность. И поэтому временные ряды рассматриваемых показателей  были преобразованы в логарифмическую форму и подвергались процедуре сезонного сглаживания с помощью пакета EViews.

И таблица представилась в следующем виде:

Таблица 5

Графики автокорреляционной и частной автокорреляционной функций для всех рядов приведены в приложениях 1- 8.

А в приложениях 9-16 представлены результаты исследования.

2.2 .Построение долгосрочного равновесия.

Далее построим коинтеграционное соотношение (приложение 19), получим следующее уравнение:

RUB/USDt=2,379135-0,481898*UNEMPLt+ut

Остатки данного коинтеграционного соотношения являются стационарными (приложение 20).

Проведем расширенный тест Дики-Фуллера для данных остатков (приложение 21). Итак, АДФ тест показал, что данный процесс принадлежит к классу TS.

Далее можно приступить к построению модели коррекции ошибок (ECM).

2.3. Построение краткосрочного равновесия.

Уравнение ECM модели будет выглядеть следующим образом (приложение 22):

∆RUB/USDt=2,433113-0,455371*∆UNEMPLt-0,902869*RUB/USDt-1-2,379135-0,481898*UNEMPLt-1+εt

Поясним, что обозначают полученные результаты:

- при прочих равных, вне зависимости от изменения уровня безработицы, прирост курса рубля составит около 2 рублей  в месяц;

- увеличение уровня безработицы на 1 %, при прочих равных приведет к снижению курса рубля на 0,45;

- увеличение на 1% разницы
RUB/USDt-1-2,379135-0,481898*UNEMPLt-1 приведет к снижению рубля  на 0,9.

Для построенной модели были проверены 4 условия на адекватность (приложения 21-24):

Следовательно, построенная модель является адекватной и по ней можно построить прогноз.

2.4. Тест на супер-экзогенность

Полезно уметь определять, когда следует использовать метод инструментальных переменных, а когда можно обойтись обычным МНК. Для этого можно использовать тест Хаусмана. (Его еще называют тестом Дарбина-Ву-Хаусмана, DWN, или тестом на эндогенность)

В данной работе все переменные были проверены на супер-экзогенность с помощью теста Ву-Хаусмана (приложение 25).

2.5. Прогноз на основе эконометрической модели.

По модели ECM были получены прогнозные оценки.

Средняя абсолютная ошибка прогноза составила 6%.

В целом проведенное в данной курсовой работе прогнозирование можно признать удачным.

Приложения

Приложения 1

АКФ ЧАКФ курса рубля к доллару США

Приложение 2

АКФ ЧАКФ уровня безработицы

Приложение 3

АКФ ЧАКФ индекса промышленного производства

Приложение 4

АКФ ЧАКФ экспорта в страны вне СНГ

Приложение 5

АКФ ЧАКФ импорта из стран СНГ

Приложение 6

АКФ ЧАКФ индекса реальных инвестиций в основной капитал

Приложение 7

АКФ ЧАКФ доходности ГКО

Приложение 8

АКФ ЧАКФ депозитных ставок

Приложение 9

Курс рубля к доллару США

Приложение 10

Уровень безработицы

Приложение 11

Индекс промышленного производства

Приложение 12

Экспорт вне страны СНГ

Приложение 13

Импорт из стран СНГ

Приложения 14

Индекс реальных инвестиций в основной капитал

Приложение 15

Доходность ГКО

Приложение 16

Депозитные ставки

Приложение 17

Приложение 18

Приложение 19

Приложение 20

Приложение 21

Приложение 22

              Приложение 23

Приложение 24

Приложение 25

Тест Ву-Хаусмана

Заключение

В настоящее время следует отметить непрерывно растущую потребность в прогнозах. Возрастает актуальность повышения качества прогнозных исследований.

Для этих целей в данной работе была рассмотрена эконометрическая модель валютного курса. В качестве валютного курса был выбран курс рубля к доллару США. На первом этапе рассматривались критические статьи. Затем был проведен анализ стохастических свойств показателей и факторов, на них влияющих. И далее была построена модель коррекции ошибками. Модель получилась адекватной, что позволило сделать прогноз со средней абсолютной ошибкой в 6%.

Список использованной литературы.

1.      Статистический раздел //Экономический журнал Высшей школы экономики. т.11, №4, 2007.

2.      Яковлев А.Н. Валютные ограничения//Российский внешнеэкономический вестник. №9 (сентябрь) 2006.

3.      Панилов М. А. «Моделирование динамики номинального валютного курса рубля на основании системы воздействующих факторов», 5.2009г.

4.      Дегтярев К. «Прогнозирование валютных котировок с использованием модифицированного стационарного метода, основанного на нечетких временных рядах».

5.      Демиденко М. «Эконометрическое моделирование обменного курса белорусского рубля».

6.      Дегтярев В. М. Магистерская диссертация «Прогнозирование валютных курсов с использованием эконометрических моделей и искусственных нейронных сетей».

7.      Дадалко В.А. Международные экономические отношения: Учеб. пособие. Мн.:«Армита . Маркетинг, Менеджмент», 2000. С. 439

8.      Деньги. Кредит. Банки: Учебник для вузов / Е.Ф. Жуков, Л.М. Максимова, А.В. Печникова и др.; Под ред. проф. Е.Ф. Жукова. М.: ЮНИТИ, 2000. С. 432

9.      http://sophist.hse.ru/hse/indexn.html

10. http://www.rfx.su/eci.shtml

11. http://www.forex

12. http://mfd.ru/news/articles/view/?id=650

13. http://www.finman.ru/articles/2001/1/589.html

14. http://www.ereport.ru/results.php

18