CC BY
6
УДК 330.13.07
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ЦЕН
АФФИНИРОВАННОГО ЗОЛОТА
*
Я. И. Капитанец , Е. В. Филюшина
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: ia.kapitanets@gmail.com
Моделируются учетные цены аффинированного золота, взятые по официальным данным Центрального Банка Российской Федерации, по 365 данным временного ряда с 01.01.2016 по 31.12.2016. В процессе подбора наиболее подходящей оказалась линейная линия тренда. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Уравнение адекватно опытным данным. Остатки гомоскедастичны. Построенная модель позволяет делать прогноз с ошибкой не превышающей 4 %.
Ключевые слова: эконометрический анализ, цена аффинированного золота, анализ динамики цен.
ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE PRICES OF REFINED GOLD
Y. I. Kapitanets*, E. V. Filyushina
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: ia.kapitanets@gmail.com
In this article the registration prices of the affined gold taken according to official figures the Central Bank of the Russian Federation were modeled according to 365 data of a temporary row with 01.01.2016 till 31.12.2016. In the process of selection the most suitable proved to be a linear line of a trend. All coefficients of this equation are statistically significant. Equation is adequately to the experimental data. Remains are homoscedastic. The model allows to do the predictions with the mistake which isn't exceeding 4 %.
Keywords: econometric analysis, price of refined gold, analysis of price dynamics.
Аффинаж - это процесс очистки извлеченных драгоценных металлов от примесей и сопутствующих компонентов, доведение драгоценных металлов до качества, соответствующего государственным стандартам и техническим условиям, действующим на территории Российской Федерации, или международным стандартам.
Для эконометрического анализа в работе были взяты статистические данные об учётных ценах аффинированного золота в Российской Федерации.
В России индикативной котировкой золота является учетная цена, которая ежедневно устанавливается Центральным Банком России. Банк России каждый рабочий день осуществляет расчет учетных цен исходя из действующих на момент расчета значений фиксинга на золото на лондонском рынке наличного металла «спот», и пересчитываются в рубли по официальному курсу доллара США к российскому рублю, действующему на день, следующий за днем установления учетных цен.
Учетные цены применяются для целей бухгалтерского учета в кредитных организациях, начиная с календарного дня, следующего за днем их установления, и действуют до вступления в силу новых значений учетных цен.
В работе моделируются учетные цены аффинированного золота по 365 данным временного ряда с 01.01.2016 по 31.12.2016 [1; 2]. В ходе анализа наиболее подходящей оказалась линейная
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2018. Том 2
линия тренда. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Уравнение адекватно опытным данным. Остатки гомоскедастичны.
Была получена следующая итоговая статистика:
В первый день 2016 года при открытии рынка цена грамма аффинированного золота составила 2 490,71 руб., стандартная ошибка средней - 9,25 руб./грамм. Наиболее часто встречающаяся цена - 2 490,71 руб./грамм. Стандартное отклонение равно 176,6 и показывает разброс данных относительно среднего значения, т. е. цена колеблется в пределах от 2 506,29 до 2 859,69 руб./грамм. Наименьшая цена за этот период равна 2 212,29 руб./грамм, а наибольшая - 3 167,94 руб./грамм. Цена выросла в среднем на 1 055,65 руб./грамм.
Асимметрия показывает несимметричность распределения величины, а так как этот показатель отрицательный и равен -0,31, значит, асимметричность данных имеет левосторонний характер. Эксцесс - положительный и равен 0,84, что свидетельствует об островершинной функции распределения.
Так как коэффициент вариации меньше 33 % и равен 7 %, совокупность однородная, т. е. разброс данных относительно средней невелик.
Разбиение данных производится на 10 групп. Длина интервала составляет 95,56, а размах вариации - 955,65.
График частот показывает, что большая часть данных (111) находится в пределах от 2 690,16 до 2 785,68 руб./грамм. Это значит, что 1/3 от рассматриваемого периода цен за 1 грамма аффинированного золота превышала цену открытия рынка в начале года и среднее значение цены за весь период.
Рост цен не имеет четкой зависимости, то есть происходят как незначительные повышения цены (первый квартал 2016 г.), так и понижения (4 квартал 2016). В целом цена за грамм золота понижается к концу 2016 года.
По исходным данным были построены различные линии тренда.
С экономической точки зрения, подходящей для прогноза будет линейная линия тренда, так как она хорошо совпадает с расчетной прямой, а при построении регрессионной статистики показывает наименьшую стандартную ошибку.
Полученное уравнение регрессии для линейной линии тренда:
У = 43280 - 0,954£,
где У - цена; I - номер дня.
Данное уравнение описывает 46,6 % данных и адекватно опытным данным. Все коэффициенты значимы. Коэффициент корреляции равен 0,68, т. е. существует средняя связь между ценой грамма аффинированного золота и номером дня. Остатки гомоскедастичны.
Полученные остатки регрессии были проверены на автокорреляцию, коэффициент корреляции равен 0,968.
Полученная авторегрессия для остатков: е = 0,9651ем.
Данное уравнение описывает 91,84 % данных. Уравнение адекватно опытным данным. Коэффициент значимый. Остатки гомоскедастичны.
Остатки уравнения регрессии были проверены на автокорреляцию после чего был сделан вывод - автокорреляция отсутствует и была устранена. Таким образом, полученное уравнение можно использовать для прогноза.
Окончательное уравнение регрессии:
У = 43280 - 0,954£ + 0,9651^.
Уравнение регрессии можно использовать для прогнозирования, пока ошибка прогноза не превышает 4 %.
В работе использовались методики и результаты, полученные в работах [3-5].
Библиографические ссылки
1. Учетные цены на аффинированные драгоценные металлы [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.cbr.ru/hd_base/metall/metall_base_new/
2. Справочник драгоценных металлов [Электронный ресурс]. URL: https://affinage.org.ua/ affinage (дата обращения: 12.03.2018).
3. Ерохин А. Е., Филюшина Е. В. Анализ цен на нефть на Ванкорском месторождении // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : материалы XI Всерос. науч.-практ. конф. творческой молодежи. 2015. Т. 1. С. 560-562.
4. Бойко Р. С., Сенашов С. И. Исследование динамики изменения курса акций ОАО «Мега-пласт» за период с 30.03.2009 по 16.11.2009 Актуальные проблемы авиации и космонавтики // материалы VII Всерос. науч.-практ. конф. творческой молодежи. 2011. Т. 1. С. 437.
5. Александрова, У. А., Сенашов С. И. Анализ статистики посещаемости сайта типичного красноярского кинотеатра // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. № 10. C. 356.
© Капитанец Я. И., Филюшина Е. В., 2018
