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

Глава 1. Понятие о стационарном и нестационарном временном ряде, выявление нестационарности ряда графическим способом. 1.1. Краткая характеристика стационарных и нестационарных случайных процессов. 1.2. Распознавание стационарности временного ряда с помощью построения его графика. Алгоритм действий № 1. Как строить диаграммы в Microsoft Excel. Шаг 1. Поиск данных, их загрузка и первичная обработка в Excel. Шаг 2. Построение графика в Excel. Алгоритм действий № 2. Импорт данных и создание рабочего файла в EViews. Шаг 1. Подготовка данных в Excel для их последующего импорта в EViews. Шаг 2. Создание рабочего файла в EViews. Шаг 3. Импорт данных в EViews. Контрольные вопросы и задания. Глава 2. Метод наименьших квадратов и решение уравнения регрессии в Excel. 2.1. Характеристика метода наименьших квадратов и его применение при прогнозировании курса доллара. Математические подробности оценки параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов. 2.2. Решение уравнения регрессии в Excel с учетом фактора времени. Интерпретация и оценка значимости полученных параметров. Алгоритм действий № 3. Как решить уравнение регрессии в Excel. Шаг 1. Ввод в уравнение исходных данных. Шаг 2. Дополнительные опции. Шаг 3. Вывод итогов. Алгоритм действий № 4. Оценка статистической значимости уравнения регрессии и его коэффициентов. Шаг 1. Принятие решения о значимости уравнения регрессии. Шаг 2. Принятие решения о значимости коэффициентов уравнения регрессии. 2.3. Решение уравнений регрессии в Excel графическим способом. Контрольные вопросы и задания. Глава 3. Уравнения авторегрессии и авторегрессии со скользящим средним. 3.1. Специфика уравнений авторегрессии (AR). 3.2. Специфика уравнений авторегрессии со скользящим средним (ARMA). 3.3. Коррелограмма и идентификация лаговых переменных в уравнениях AR и ARMA. Алгоритм действий № 5. Как построить коррелограмму в EViews. Шаг 1. Выбор основных опций для построения коррелограммы. Шаг 2. Дополнительные возможности, которые можно использовать для построения коррелограммы. 3.4. Решение в Excel уравнения авторегрессии 2-го порядка AR(2). 3.5. Решение в EViews уравнения авторегрессии 2-го порядка AR(2). Алгоритм действий № 6 Как решить уравнение регрессии в EViews. Шаг 1. Импорт данных из Excel и создание рабочего файла в EViews. Шаг 2. Выбор опций в EViews для решения уравнения регрессии. Шаг 3. Выбор параметров оцениваемой статистической модели. Шаг 4. Вывод в EViews параметров уравнения авторегрессии. 3.6. Интерпретация параметров уравнения авторегрессии в EViews. Алгоритм действий № 7. Как выполняется LM-тест Бройша — Годфри в EViews. Шаг 1. Практическая реализация LM-теста Бройша — Годфри. Шаг 2. Интерпретация результатов тестирования. 3.7. Оценка точности решения уравнения авторегрессии в EViews. Алгоритм действий № 8. Как оценить точность статистической модели в EViews. Шаг 1. Выбор необходимой опции. Шаг 2. Заполнение мини-окна FORECAST. Шаг 3. Интерпретация параметров, характеризующих уровень точности статистической модели. Контрольные вопросы и задания. Глава 4. Подбор адекватного уравнения авторегрессии и составление точечных и интервальных прогнозов по курсу доллара. 4.1. Повышение статистической значимости коэффициентов в уравнении авторегрессии. 4.2. Оценка точности прогностической модели, проверка остатков на автокорреляцию и стационарность. Алгоритм действий № 9. Как в EViews проверить остатки на стационарность. Шаг 1. Установка необходимых опций. Шаг 2. Заполнение мини-окна UNIT ROOT TEST. Шаг 3. Интерпретация результатов теста. 4.3. Описательная статистика и тестирование остатков на нормальное распределение. Алгоритм действий № 10. Как в EViews получить описательную статистику остатков. Шаг 1. Установка необходимых опций. Шаг 2. Интерпретация результатов теста. 4.4. Построение точечных и интервальных прогнозов. Алгоритм действий № 11. Как в EViews построить точечный прогноз. Алгоритм действий № 12. Как в EViews построить интервальные прогнозы. Шаг 1. Как найти средние ошибки прогнозируемого курса доллара. Шаг 2. Вычисление интервальных прогнозов. Математические подробности, связанные с расчетом интервальных прогнозов. 4.5. Проверка точности составленных интервальных прогнозов. Контрольные вопросы и задания. Глава 5. Тестирование структурной нестабильности и построение нестационарной статистической модели с оптимизированным временным рядом. 5.1. Тестирование авторегрессионного процесса на стационарность путем нахождения обратных единичных корней. Алгоритм действий № 13. Тестирование на стационарность AR-структуры уравнения USDOLLAR = а  USDOLLAR(-1) + b  USDOLLAR(-2) путем нахождения корней характеристического уравнения. Шаг 3. Построение графика корней характеристического уравнения. 5.2. Тестирование AR-структуры на стационарность с помощью функции импульсного ответа. Алгоритм № 14. Тестирование на импульсный ответ AR-структуры нестационарного процесса, описываемого уравнением. USDOLLAR = а  USDOLLAR(-1) + b  USDOLLAR(-2). Шаг 1. Построение функции импульсного и накопленного импульсного ответа. Шаг 2. Интерпретация функции импульсного и накопленного импульсного ответа. Шаг 3. Построение графика функций импульсного и накопленного импульсного ответа. 5.3. Влияние резких изменений курса доллара на смещение коэффициентов регрессии. Алгоритм действий № 15. Как в EViews можно быстро изменить выборку данных. 5.4. Стандартные и стьюдентизированные остатки, влияние выбросов на точность уравнения регрессии. Алгоритм действий № 16. Как в Excel можно найти стандартные остатки. Алгоритм действий № 17. Диагностика в EViews влияния стьюдентизированных остатков на уравнение регрессии для прогностической модели. USDOLLAR = а  USDOLLAR(-1) + b  USDOLLAR(-2). Шаг 1. Как получить стьюдентизированные остатки. Шаг 2. Интерпретация влияния стьюдентизированных остатков на точность прогноза. Некоторые математические подробности по расчету стьюдентизированных остатков в EViews. 5.5. Тесты Чоу на наличие структурной стабильности во временно м ряде. Алгоритм действий № 18. Методика проведения теста Чоу на наличие структурной стабильности во временно м ряде для прогностической модели. USDOLLAR = а USDOLLAR(-l) + b USDOLLAR(-2). Шаг 1. Основные идеи, на которых строится тест Чоу на наличие структурной стабильности. Шаг 2. Проведение в EViews теста Чоу на наличие структурной стабильности. Некоторые математические подробности для теста Чоу на наличие структурной стабильности во временном ряде. Алгоритм действий № 19. Методика проведения теста Чоу на точность прогноза для прогностической модели. USDOLLAR = а  USDOLLAR(-1) + b  USDOLLAR(-2). Шаг 1. Основные идеи, на которых построен тест Чоу на точность прогноза. Некоторые математические подробности для теста Чоу на точность прогноза. 5.6. Структурные изменения в курсе доллара, произошедшие в августе-октябре 1998 г. Алгоритм действий № 20. Методика проведения теста Д. Гуйарати по определению характера структурного сдвига. (на примере прогностической модели USDOLLAR = а USDOLLAR(-l) + b USDOLLAR(-2)). Шаг 1. Основная идея, на которой построен тест Д. Гуйарати. Шаг 2. Проведение теста Д. Гуйарати. Математические подробности по тесту Д. Гуйарати. 5.7. Построение статистической модели с оптимальным диапазоном интервального прогноза. Контрольные вопросы и задания. Глава 6. Построение стационарной статистической модели. 6.1. Тестирование исходного и логарифмического временного ряда на стационарность. Алгоритм действий № 21. Как провести тест на стационарность исходного уровня временно го ряда. 6.2. Построение модели авторегрессии со скользящей средней и стационарной ARMA-структурой. Алгоритм действий № 22. Перечень действий, необходимых для построения статистической модели, представляющей собой уравнения авторегрессии (AR) или уравнения авторегрессии со скользящей средней (ARMA). 6.3. Тестирование модели авторегрессии со скользящей средней на автокорреляцию в остатках и проверка стационарности ее ARMA-структуры. Алгоритм действий № 23. Как сравнить коррелограмму остатков стационарной модели с ее теоретическим аналогом. 6.4. Оценка стабильности стационарной модели авторегрессии со скользящей средней. 6.5. Оценка точности стационарной модели ARMA. 6.6. Построение стационарной модели ARMA с оптимизированным временным рядом. Контрольные вопросы и задания. Глава 7. Использование статистических моделей в качестве инструмента торговой системы. 7.1. Использование в торговле модели для прогнозирования курса доллара к рублю с упреждением в один месяц. Алгоритм действий № 24. Расчет рекомендуемых курсов покупки и продажи валют с заданным уровнем надежности (по одностороннему F-критерию). Шаг 1. Расчет точечного прогноза и средней ошибки прогнозируемого курса. Шаг 2. Расчет курсов покупки и продажи валют. 7.2. Использование в торговле модели для прогнозирования курса доллара к рублю с упреждением в две недели. 7.3. Использование в торговле модели для прогнозирования курса доллара к рублю с упреждением в одну неделю. 7.4. Использование в торговле модели для прогнозирования курса евро к доллару с упреждением в один день. Контрольные вопросы и задания. Краткое заключение. Литература. Примечания. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.