CC BY
11
УДК 330.4 /C51, C52, C53
ЕКОНОМЕТРИЧНЕ ДОСЛ1ДЖЕННЯ ВПЛИВУ МАКРОЕКОНОМ1ЧНИХ ФАКТОР1В НА ДИНАМ1КУ КОТИРУВАННЯ курсу ДОлАРА СшА НА валютному РИНКу УКРА1НИ
© 2015 ляшенко о. I., крицун к. I.
УДК 330.4 /C51, C52, C53
Ляшенко О. I., Крицун К. I. Економетричне дослщження впливу макроеконом1чних факторiв на динамку котирування
курсу долара США на валютному ринку УкраТни
Досл/джено вплив макрофактор'в на котирування валютного курсу на валютному ринку Укра/ни в умовах валютного коридору. Побудовано три модел/3i зведенням даних до стацюнарного вигляду трьома способами, а також проанал/зовано числов/ характеристики моделей. Перев/рено регреси на наявн/сть автокореляци, гетероскедастичностi та мультикол'шеарности За трьома моделями побудовано прогнозн/ значення на три пер'юди, починаючи з 4 кварталу 2014 р. по 2 квартал 2015 р. а також оцтено /хню абсолютну середню похибку у в/дсотках. Досл/джено р/зницю м/ж валютним курсом на м/жбанку та валютним курсом за абсолютним паритетом кутвельноi спроможностi. Розглянуто попереднi досл/дження в галузi прогнозування валютних курав та економетричного прогнозування на валютному ринку для р/зних режим'в валютного регулювання. Досл/джено та проаналвовано перспективи прогнозування валютного курсу на валютному ринку Укра/ни. Ключов'! слова: моделювання, прогнозування валютного курсу, регреая, стацюнаршсть ряд'в. Рис.: 1. Табл.: 3. Формул: 5. Б'бл.: 14.
Ляшенко Олена IzopiBHa - доктор економ/чних наук, професор кафедри економ/чноi к/бернетики, Ки/вський нацюнальний унверситет iм. Т. Шев-ченка (вул. Володимирська, 60, Ки/в, 01601, Украна) E-mail: lyashenko@univ.kiev.ua
Крицун Катерина IzopiBHa - астрантка, кафедра економ/чноi к/бернетики, Ки/вський нацюнальний унверситет iм. Т. Шевченка (вул. Володимирська, 60, Ки/в, 01601, Укра/на) E-mail: kateryna.krytsun@gmail.com
УДК 330.4 /C51, C52, C53 Ляшенко Е. И., Крицун Е. И. Эконометрические исследования влияния макроэкономических факторов на динамику котировки курса доллара США на валютном рынке Украины
Исследовано влияние макрофакторов на котировки валютного курса на валютном рынке Украины в условиях валютного коридора. Построены три модели с приведением данных к стационарности тремя способами, а также проанализированы числовые характеристики моделей. Проверены регрессии на наличие автокорреляции, гетероскеда-стичности и мультиколлинеарности. По трем моделям построены прогнозные значения на три периода, начиная с 4 квартала 2014 г. по 2 квартал 2015 г., а также оценена их абсолютная средняя погрешность в процентах. Исследована разница между валютным курсом на межбанке и валютным курсом по абсолютному паритету покупательной способности. Рассмотрены предшествующие исследования в области прогнозирования валютных курсов и эконометрического прогнозирования на валютном рынке для различных режимов валютного регулирования. Исследованы и проанализированы перспективы прогнозирования валютного курса на валютном рынке Украины. Ключевые слова: моделирование, прогнозирование валютного курса, регрессия, стационарность рядов. Рис.: 1. Табл.: 3. Формул: 5. Библ.: 14.
Ляшенко Елена Игоревна - доктор экономических наук, профессор кафедры экономической кибернетики, Киевский национальный университет им. Т. Шевченко (ул. Владимирская, 60, Киев, 01601, Украина) E-mail: lyashenko@univ.kiev.ua
Крицун Екатерина Игоревна - аспирантка, кафедра экономической кибернетики, Киевский национальный университет им. Т. Шевченко (ул. Владимирская, 60, Киев, 01601, Украина) E-mail: kateryna.krytsun@gmail.com
UDC 330.4 /C51, C52, C53 Lyashenko O. I., Krytsun K. I. Econometric Studies of the Influence of Macroeconomic Factors on the Rate Quotes Dynamics for the US-Dollar at the Currency Market of Ukraine
The influence of macro factors on the exchange rate quotes at the currency market of Ukraine in conditions of currency corridor has been examined. Three models with three ways revaluation of data towards stationarity has been built, the quantitative characters of these models has been analyzed as well. Regressions were tested for presence of autocorrelation, heteroscedasticity and multicollinearity On the basis of the three models, the forecasted values for three periods have been built, from the 4th quarter of 2014 till the 2nd quarter of 2015, as well as their absolute average error in percentage has been estimated. The difference between the exchange rate at the interbank market and the exchange rate for absolute purchasing parity has been explored. Previous research in the field of exchange rate prognosing and econometric forecasting at the currency market for different modes of currency regulation has been considered. The perspectives of prognosing the exchange rate at the currency market of Ukraine have been examined and analyzed. Key words: simulation, prognosting the exchange rate, regression, stationar-ity of series.
Pic.: 1. Tabl.: 3. Formulae: 5. Bibl.: 14.
Lyashenko Olena I. - Doctor of Science (Economics), Professor of the Department of Economic Cybernetics, Kyiv National University named after T. Shevchenko (vul. Volodymyrska, 60, Kyiv, 01601, Ukraine) E-mail: lyashenko@univ.kiev. ua
Krytsun Kateryna I. - Postgraduate Student, Department of Economic Cybernetics, Kyiv National University named after T. Shevchenko (vul. Volodymyrska, 60, Kyiv, 01601, Ukraine) E-mail: kateryna.krytsun@gmail.com
Валютний курс на сьогодш е одним i3 основних по-казниюв, що визначае економiчний стан кра!ни, а тому i добробут ycix людей, що проживають у нш. Вцповцно такий шдикатор вказуе на ефектившсть та «правильшсть» впровадження валютно! политики урядом. Валютна полiтика в краМ може сприяти еко-номiчному зростанню чи сповкьнювати цей процес,
а також впливати на дшльшсть шдприемств, експорт, iм-порт, на цш галузi чи сектори економжи кра!ни тощо.
Валютний курс, як вираження щни грошово! оди-нищ одше! кра!ни в грошових одиницях шшо!, являе собою шструмент державно! полижи, а також проявляе себе фактором, що впливае на збкьшення виробництва та експорту. Валютний режим е основною формою реа-лiзащi валютно-курсово! полiтики.
Незважаючи на те, що дослiдженню валютного курсу, чинниюв впливу на його динамжу та його взае-мозв'язюв з iншими макроекономiчними параметрами придкяеться значна увага, до цього часу не кнуе ушвер-сально! теори чи моделi валютного курсоутворення, яка була б правильною для бкьшост кра!н за рiзних еконо-мiчних умов [3].
Динамiку валютних курйв дослiджував вiдомий науковець Г. Кессел, який сформував теорш паритету кушвельно! спроможностi [12].
Дослiдженням прогнозування, динамжи, вола-тильностi валютних курсiв та полiтики валютного курсоутворення займались такi iноземнi вченi, як: Р. Дорн-буш [9], Р. Флуд [10], С. Юм [11], М. Тейлор [12], М. Жор-жi [13], а також в^чизняш науковщ: В. Геець [2], Р. Голуб [3], О. Колдовський [4], О. Серпенко [5], А. Ставицький [6], О. Черняк [7].
У робой пропонуеться модель взаемозв'язку мiж котируванням валютного курсу по вцношенню до грив-ш та макрофакторами. Обсяг даних - 38 спостережень.
Протягом 9 мкящв курс долара зростав по вцно-шенню до гривш, а отже, гривня девальвувала, що сиг-налiзуе про проблеми в економiчнiй i полiтичнiй сферах держави.
Метою стати е дослцження впливу макрофакторiв на змiну валютного курсу та побудова модели яка б дозволила прогнозувати ршень валютного курсу, що е над-звичайно важливим при формуванш бюджетно! полiтики та оцшщ результатiв зовнiшньоекономiчно! дiяльностi.
Зпдно з теорiею паритету кушвельно! спромож-ностi (ПКС) цiни на гомогенш товари, що беруть участь у зовшшньоторговельному оборотi, у рiз-них кра!нах пристосовуються таким чином, щоб бути збалансованими. Вiдповiдним чином пристосовуеться i валютний курс у кра!нах, що дослiджуються. Розраху-емо курс долара США до гривш за абсолютним паритетом кушвельно! спроможност (табл. 1).
За результатами обчислень було отримано, що роз-рахунковий курс гривш по вцношенню до долара скла-дае 17,19 грн, у той час як валютний курс на мiжбанку -майже 22 грн (21,94 станом на 06.09.2015). Проте серед-ня зарплата складае близько 2500 дол. у США, в Укра!-
ш ж на 2015 р. середня зарплата становила 3954,286 грн вцповцно, середня зарплата за ПКС (паритетом кушвельно! спроможносй) складае 230 дол. Якщо ж розра-хувати середню зарплату за курсом на мiжбанку, то вона становитиме 179,74 дол. Таким чином, курс долара за ПКС у 1,3 нижчий за курс на мiжбанку. Така рiзниця мiж курсом за ПКС i курсом на мiжбанку спричинена тим, що при зростанш курсу на мiжбанку щни на товари теж зростають, але повiльнiше, тому що при рiвностi курсiв за ПКС i на мiжбанку кшцевий споживач не зможе купу-вати продукцш, через що купiвельна спроможшсть на-селення досягне негативного результату.
Паритет кушвельно! спроможност дае лише при-близнi оцiнки прогнозованого валютного курсу, i скорь ше за все, доцкьний як допомiжний зайб при прогно-зуваннi.
На рис. 1 воображено вплив деяких факторiв, якi визначають курс валюти за паритетом кушвельно! спро-можностi.
Валютний курс у краМ залежно в^д, економiчно! полiтики та полiтики уряду може шдпорядко-вуватись такому з режимiв: фiксованому, вкьно плаваючому, регульовано плаваючому, множинному. Установлення певного режиму валютного котирування здiйснюеться з метою стабшзацГ! економiчних процесiв у краМ. З 1997 р. в УкраМ був установлений режим «ре-гульованого плаваючого» курсу, який шакше називаеть-ся «валютний коридор». При регульованому плаваючо-му курсi вцчутний вплив Нацiонального (Центрального) банку, який вирiвнюе коротко- та середньостроковi коливання курсу на валютному ринку. Проте за такого режиму необх^дна наявшсть значних валютних резер-вiв. При цьому також вiдбуваеться зростання ролi фк-кально! та монетарно! полiтики уряду, яка здiйснюеться з метою регулювання котирування курсу валют по в1д-ношенню до нацюнально! грошово! одиницi.
Центральний банк як ключовий iнститут на валютному ринку кра!ни може впливати на валютний курс за допомогою штервенцш, монетарно! полпики тощо.
Валютною штервенщею е операц1я щодо купiвлi чи продажу шоземно! валюти Центральним (Нацюналь-ним) банком. Така операц1я здшснюеться з метою шд-
Таблиця 1
Розрахунок валютного курсу на основi теори абсолютного паритету кушвельноТ спроможносп
Продукти Сполучеш Штати Америки УкраТна Розрахунковий валютний курс
Молоко 0,99 10,8 10,91
Бтий хл|б 2,5 7,2 2,88
М'ясо птиц 8,45 31,18 3,69
Пара взуття 87,22 1500 17,20
Бензин 0,75 20,27 27,03
Вода, 1.5 л 1,77 8,10 4,58
Цша на золото 36,05 789,42 21,90
Усього 137,73 2366,97 17,19
<
т 2
о
=Г
о
о
<
о
Ш
Джерело: сформовано авторами на основi даних [14].
Пол^ика НБУ Пол¡тична та г Зовн¡шн¡ борги г \ Спекулятивний
та Уряду економтна криза кражи попит
> Г
Курс на ммбанку ( Курс \
Дохщ населення
Р1вень податкт
Величина сощальних норматив^
Ртень ¡нфляцп
Рис. 1. Вплив факторiв на доходи населення, курс на мiжбанку, курс за паритетом купiвельноi' спроможносп Джерело: побудовано авторами.
тримання ринкового курсу нацiонально! валюти. Валют-ш iнтервенцi! мають позитивний вплив при коротко- чи середньострокових змiнах у попит та пропозищ!. Про-те у випадку довгострокових коливань, що спричинеш внутрiшнiми макропроцесами, полiтичною нестабкьш-стю, така полiтика призведе до полшшення стану нацю-нально! валюти лише на певний час, далi уряд повинен впроваджувати заходи для врiвноваження платiжного балансу. У протилежному випадку зменшення валютних резервiв призведе до кризи на валютному ринку.
В УкраМ Нацiональний банк застосовуе валютш iнтервенцi!, валютнi обмеження, дисконтну пол^ику з метою валютного регулювання.
Режим «валютного коридору» надае шдтримку та опiр на валютному ринку, що дозволяе сформувати уяв-лення про розкид щн. Чим ширший валютний коридор, тим бкьшою мiрою коливання валютного курсу вцпо-вiдае реальному спiввiдношенню ринкового попиту та пропозищ! на валюту.
Визначимо взаемозв'язок мiж котирування курсу долара по вцношенню до гривнi та макрофакторами, такими як: рiвень безробптя - у вiдсотках, витрати населення - у млн грн, шдекс Б&Р500, облжо-ва ставка Нащонального банку Укра!ни (НБУ), свiтовi цiни на нафту - у доларах Сполучених Штайв Америки (США) за барель, шдекс «Першо! Фондово! Торго-вельно! Системи (ПФТС), мiжнародний iндекс долара (КЭШ), резерви НБУ, заощадження населення, грошова маса (М0), прямi iноземнi iнвестицi!, дохц населення, iмпорт та експорт товарiв, цiна на золото за грам - у доларах США, валовий внутршнш продукт Укра!ни (ВВП), зовшшнш борг кра!ни та шдекс споживчих щн.
У результатi побудови моделi лiнiйно! множинно! регреси залежност курсу долара вiд наведених вище незалежних змГнних виявлено, що модель е адекватною,
а отже, взаемозвязок м1ж зм1нними е, т1снота звязку м1ж ними - майже 98 %, проте такий високий показник може св1дчити про наявшсть мультиколшеарносп, що е негативним явищем, коли незалежш зм1нн1 мають м1ж собою лшшний зв'язок i 1хня змша зд1йснюеться синхронно. Стандартне вцхилення вкьного коефiцiента е надто великим, бкьша частина факторiв е статистично незначимою при рiвнi значущостi 0,05, що свцчить про те, що прогнозувати за даною регресiею не варто. За критерiем Уайта та Бройша - Пагана - Годфрi присут-ня гетероскедастичнiсть. Це все призведе до невiрного прогнозу, тому що при дослцженш часових рядiв дис-персiя збурень буде збкьшуватись при збiльшеннi зна-чень самих часових рядiв. Тому для того, щоб отримати вдалу регресiю, необх^дно переконатись, що кожен часо-вий ряд е стащонарним.
Стацiонарний часовий ряд - це набiр даних, який характеризуеться тим, що рiвнi коливаються навколо постшно! середньо!. У практичнш аналiтичнiй роботi стацiонарнiсть часового ряду означае вцсутшсть тренду, систематичних змiн дисперси, чiтких перюдичних флуктуацiй (коливань), систематично мiнливих залеж-ностей мiж елементами часового ряду. Нестащонарш часовi ряди найчастiше зустрiчаються в торгiвлi, еконо-мiцi, де прогнозування е важливим.
Для того, щоб перевiрити дослцжуваш часовi ряди, використаемо тест Дш - Фуллера у програмно-му пакетi Eviews. У результатi перевiрки часових рядiв було отримано, що стацiонарними змшними виявились iндекс споживчих цiн (cpi), швестищ! (investments) та свiтова щна на нафту (oil), iншi змшш - нестацiонарнi. Бiльшiсть економiчних часових рядiв е нестащонарни-ми, а економiчнi явища та процеси не е лшшними.
Побудуемо регресю, використовуючи прирости для перетворення часових рядiв до стацiонарного вигля-ду. У результата отримано нову лшшну регресш залеж-
ност1 приросту курсу долара в1д прирост1в незалежних зм1нних. Дана модель з р1зницями ряду е адекватною, проте лише коефщшнт при змГннш D(RATE) е статис-тично значимим. А отже, це означае, що потр1бно знайти 1ншу, тобто кращу функцюнальну форму для регресГ! з р1зницями та виключити т1 зм1нн1, яю пог1ршують як1сть модел1. Побудована модель мае такий вигляд: D(USD) = 22,73 -0,001D(M 0,2) --0,01D(INVESTMENTS) - (1)
-0,0113D(IMP _ ABS) + 26,32D( RATE),
де D(USD) - приркт курсу долара по в1дношенню до гривн1;
D(M0, 2) - темп приросту грошово! маси;
D(INVESTMENTS) - приркт 1нвестиц1й;
D(IMP_ABS) - приркт 1мпорту;
D(RATE) - приркт облжово! ставки НБУ.
Р1вняння (1) е р1зницевим р1внянням другого порядку. Модель з р1зницями ряду е адекватною, коефщь енти регресГ! статистично значимими. Незалежн1 зм1нн1 на 59,9 % пояснюють зм1ну приросту курсу долара на валютному ринку. В1дпов1дно слабкий зв'язок показуе решта показниюв - вплив державно! пол1тики та вста-новленого режиму «валютного коридору».
За допомогою вбудовано! функцГ! Variance Inflation Factors виявлено, що мультиколшеранкть вiдсутня i лГ-ншного зв'язку мiж незалежними змiнними немае.
За допомогою критерю Харке - Бера було встанов-лено, що залишки регресГ! не розподiленi за нормальним законом, тому при перевiрцi на подальшi тести будемо ана-лiзувати отриманий результат за значенням Хг-квадрат.
За критерiем Бройша - ГодФрГ та за статистикою Дарбша - Уотсона автокореляцiя вГдсутня. За критерь ем Глейзера встановлено, що регресГя характеризуеться гомоскедастичнiстю залишкiв. Параметри моделi е ста-бГльш за CUSUM-тестом.
ПрирГст курсу долара по вГдношенню до гривнГ прямопропорцГйно залежить вГд приросту о6лГково! ставки, вплив яко! за значенням коефiцiента е найбГль-шим. При зростаннi приросту импорту, приросту грошового агрегату М0 , а також приросту швестицш на оди-ницю курс на валютному ринку буде зменшуватись на величину коефщшнтГв 0,01, 0,01 та 0,0113 вГдповГдно.
Наступним етапом дослГдження е приведення часового ряду до стацюнарного за допомогою нормалГзащ! даних. Нормалiзацiя - це процес, у результат якого всГ вхГдш данi зводяться до едино! шкали вимГру, що дае можливГсть зменшити додатковий вплив показника на результат побудовано! моделi.
Одним Гз спосо6Гв трансформацГ! часового ряду в стацюнарний е нормалГзацГя за формулою:
у — у
(2)
SD
За допомогою нормалГзащ! змшних було побудовано ще одну, але нелшшну множинну регресГю. ПГсля змГни функцюнально! форми та виключення з моделГ незначущих змГнних отримано новГ результати регресГ!: USD NORM = 0,573012 -IMPORT NORM +
(3)
де xnt - значення часового ряду, перетворене нормализацию у чаа t;
xt - значення часового ряду, неперетворене у чаа t; x - середне значень часового ряду; SD - стандартне вГдхилення [1].
+ 0,617227 -M 0_ NORM2 + 0,822728 X
PRESERVES _ NORM (-1) + 0,267734 X
XSA VE _ NORM - 3,773390,
де USD_NORM - нормалiзоване значення курсу долара;
IMPORT_NORM - нормалГзоване значення импорту;
M0_NORM - нормалiзоване значення грошового агрегату M0 ;
RESERVES_NORM(-1) - нормоване значення зо-лотовалютних резервiв iз лагом;
SAVE_NORM - заощадження населення.
Рiвняння (3) - нелГнГйна множинна регресiя, неза-лежш змiнi в якiй на 89 % пояснюють динамку залежно! змшно! USD_NORM. Стандартна похибка невелика, а це свГдчить, що помилка прогнозу буде, вiдповiдно, теж невеликою, i саме прогнозне значення буде бГльш точним. Модель адекватна за критершм Фiшера. Усi коефiцiенти регресГ! е статистично значимими. За VIF-критершм вГд-сутня мультиколiнеарнiсть. За критершм Харке - Бера -залишки регресГ! розподГлет за нормальним законом. За допомогою тесту Льюнга - Бокса отримали, що авто-кореляцiя вГдсутня аж до 16 порядку. Залишки регреси е гомоскедастичними. За CUSUM-тестом параметри моделГ також стабГльт й не виходять за 5 % обмеження.
НормалГзоване значення курсу долара по вГдно-шенню до гривнГ прямопропорцГйно залежить вид: Гмпорту, грошово! маси М0, запасу золото-валютних резервГв попереднього перюду та заощаджень населення. ЗбГльшення шчим «нешдкрГплено!» грошово! маси в обГгу спричинить знецГнення нацюнально! грошово! одиницГ У моделГ найвпливовГшим фактором е запас золотовалютних резервГв у кра!нГ Проте при зростаннГ золотовалютних резервГв гривня повинна змГцнюватись, тому знак перед змшною повинен бути протилежний. На нашу думку, це спричинено постшним зменшенням об-сягу золотовалютних резервГв кра!ни, i в моделГ розуш-еться як сама тенденц1я до зменшення, тому, вГдповГдно, подальше зменшення золотовалютних запасГв у державГ спричинить дестабшзащю курсу, i нацГональна валюта буде дешевшати у порГвнянш з доларом.
ТретГм способом приведення нестацюнарних ря-дГв даних до стацюнарного е логарифмування. Побудуе-мо нову регресГю за допомогою логарифмування кожно! змшно!. У результат отримано таку залежнкть: LN _ USD = 0,719LN _ GOLD - 0,468LN _ OIL + +0,514LN _ RATE + 0,646LN _ SP500CLOSE+ (4) + 0,762LN _ UNEMPLOYMENT - 3,736,
де LN_USD - натуральний логарифм курсу долара;
LN_GOLD - натуральний логарифм свГгово! щни на золото;
LN_OIL - натуральний логарифм свГтово! щни на нафту;
LN_RATE - натуральний логарифм облково'1 ставки Нацюнального банку Украши;
LN_SP500CLOSE - натуральний логарифм шдексу StandartandPoor's 500 на момент закриття;
LN_UNEMPLOYMENT - натуральний логарифм рiвня безробiття.
Регресiя (4) за крш^ем Фiшера е адекватною. За-лежш змiннi пояснюють динамiку залежно'1 змшною на 96 %. Вiдхилення для вкьного коефiцiента складае 30 % в1д ряду, що е значним фактором попршення регресш
Мультиколiнеарнiсть за Центральним VIF вцсут-ня. За Нецентральним - присутня. За статистикою Хар-ке - Бера залишки регреси розподiленi за нормальним законом. За крш^ем Льюнга - Бокса автокореляцiя вiдсутня до 16 порядку. За критерiями Бройша - Пагана -Годфрi та Глейзера залишки регреси гомоскедастичнi. Проте параметри моделi за CUSUM-тестом на початку 2014 р. е нестабкьними, тому можна сказати, що деста-бiлiзацiя параметрiв спричинена початком дестабшза-ци полiтичноï ситуаци в Украïнi.
На логарифм котирування курсу долара по вцно-шенню до гривнi прямопропорцшно впливають пролога-рифмованi значення: цши на золото, вцсотково'1 ставки, iндексу Standard&Poors 500, а також рiвень безробгття в краïнi. Оберенено пропорцiйно на логарифм котируван-ня курсу долара впливае прологарифмоване значення свггових цiн на нафту. Найбкьш впливовим фактором у данш моделi е рiвень безробитя. При зростаннi безробп1-тя буде зростати котирування валютного курсу, осккьки нацюнальна валюта буде знецiнюватись. I, вцповкно, ви-сока вiдсоткова ставка буде сприяти притоку нових шве-стицш та капiталу i зменшувати рiвень безробiття.
Перевiримо, насккьки точним буде прогноз за кожною ш побудованих регресiй. Для цього розширимо дiапазон наших спостережень до 2 кварталу 2015 р. Внесемо реальш даш в кожну з неза-лежних змiнних i спрогнозуемо майбутне значення залежно'1 змiнноï.
За кожною регрейею отримано прогнознi значення, наведеш в табл. 2.
Порахуемоточшстьпрогнозуув1дсоткахзадопомо-гою розрахунку середньо'1 абсолютно'1 похибки (табл. 3) у вцсотках за такою формулою:
Таблиця 3
Розрахунок похибки прогнозу за трьома регреаями
N
MAPE = — У
лг ¿-I
\z (t )- Z (t )|
N;
100%,
де
t=i Z(t) Z (t) - фактичне значення часового ряду; Z (t) - прогнозне значення часового ряду.
(5)
Показник Прирости, % Нормали защя, % Логарифму-вання, %
MAPE 16,5 16,4 16,6
Джерело: розраховано авторами за допомогою Excel.
Прогноз е достатньо точним при значенш MAPE до 10 %. Якщо середня абсолютна похибка у вцсотках становить 10-20 %, тодi прогноз е достатньо хорошим, а при 20-50 % вважаеться допустимим [8, с. 183]. Проте характеристика прогнозу для рiзних ринюв та про-гнозованих часових рядiв буде рiзною. Наприклад, для стабкьного ринку, де коливання цш не е частим яви-щем, показник MAPE для прогнозованих значень мае бути менший, нiж для бкьш динамiчних ринкiв. Отже, у нашому випадку можна сказати, що побудоваш регре-tii в середньому мають похибку прогнозу 16,5 %, що е досить непоганим показником точност прогнозованих значень, особливо в перюд економiчноl та политично! дестабшзаци. Найточнiшим за критерiем MAPE ви-явився прогноз при використаннi нормованих даних. А найякiснiшою регресiею за всша параметрами можна вважати регресш (2) iз нормованими даними. Проте при проведенш дотдження виникають проблеми з отриманням деяких даних для розрахункiв у зв'язку iз затримкою 1х публжаци на офщшних сайтах промiжком часу у квартал. Взагалi слiд зазначити, що прогнозуван-ня е бкьш ефективним та шформативним для краш зi стабкьним економiчним та полiтичним станом.
висновки
Протягом багатьох десятилггь вивчали та досл-джували явища на валютному ринку. Вчеш та науковщ iз рiзних краш свiту намагались описати динамiку явищ та процейв на валютному ринку за допомогою рiзних моделей. Описано багато способiв прогнозування май-бутни значень котирувань та видкено в окремi напря-ми. Проте для прогнозування необхцна стабiльнiсть як в економiцi, так i в полiтицi краМ, тодi прогнознi значення будуть найбкьш точними та близькими до реальних. Неможливо включити до моделi всi факто-ри впливу. Значну роль також вщграе i полiтика уряду, Центрального (Нацюнального) банку. Також неабияку роль вцирае статистика. Дослiднику-аналiтику опра-цювати даш, яю е або недоступними, або неповними, або рiзнотипними, досить складно, i приведення даних до единого вигляду займае чимало часу.
Прогнозн значення i3 використанням трьох регресш та реальш даш
Таблиця 2
Дата Логарифмування Нормалiзацiя Прирости Реальж даш
4 кв. 2014 р. 1606,363 2071,516499 1331,791 1444,21
1 кв. 2015 р. 2430,154 2156,606025 1511,62 2090,28
2 кв. 2015 р. 2649,937 2108,585034 1860,651 2167,862
Джерело: розраховано авторами у EviewsTa Excel.
За останшми даними, Нацюнальний банк Украши вiдмовився вiд прогнозування курсу валюти. Варто вгд-мiтити, що все ж таки для валютного ринку Украши варто використовувати теоретичний прогноз, пов'язаний ш полiтикою Нацюнального банку та уряду краши, попитом та пропозищею на валюту, а також очжуванням населення тощо.
У стати здшснена кiлькiсна оцiнка на основi трьох рiзних моделей. Найкращою регрейею виявилась еконо-метрична модель iз нормалiзованими змiнними. Проте iснують деяю недолiки такого прогнозування та моде-лювання. Наприклад, складно передбачити таю показ-ники, як грошова маса чи вцсоткова ставка, коефщен-ти кореляци в моделi можуть бути мшливими, що буде призводити до значно! похибки у прогнозi. КрГм того, вибiр незалежних змiнних залежить вiд суб'ективно! оцiнки дослiдника. 1снуе велика кiлькiсть оцифрованих моделей, що здатш прогнозувати економiчнi процеси. Зазвичай результати прогнозiв, розрахованих за допо-могою комп'ютерних систем, доповнюються анал^ика-ми, науковцями.
Кiлькiсне прогнозування на валютному ринку на даний момент не е перспективним, поки кра'ша пережи-вае економiчну та полiтичну кризи. Тому, щоб передбачити майбутнi змши на валютному ринку, потрiбно в1дсл1д-ковувати динамику основних макрофакторiв, що здатш впливати на стабкьшсть нацюнально! валюти, такi як стан зведеного плайжного балансу, динамiка дефiциту державних фшансш, динамика ршня депозитiв у банкш-ськiй системi, обсяги валютних вкладш фiзичних та юри-дичних осiб, динамiка iндексу долара щодо iнших пров1д-них валют, рiвень золотовалютних резервiв, зовнiшнiй та внутршнш борги держави, а також фактори настрою у населення: рiвень споживчих настро!в або рiвень спожи-вання населення, непошформовашсть, панiчнi очшуван-ня та недовiра до уряду, напруження та стрес через про-ведення бойових д1й на територи Украши тощо. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Белз О. Г. Усунення нестацюнарносп часових рядiв пiд час статистичного моделювання соцiально-економiчних процесiв / О. Г. Белз // Актуальн проблеми економки. - 2013. -№11. - С. 163-171 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://nbuv.gov.ua/j-pdf/ape_2013_11_25.pdf
2. Геець В. М. Цшова конкуренця чи цiнова стабiльнiсть: дуалiзм полiтики економiчного зростання / В. М. Геець // Економн ка i прогнозування. - 2005. -№ 4. - С. 9-31 [Електронний ресурс]. -Режим доступу : http://f.¡ef.org.ua/Text/Dual¡zm_EP405.pdf
3. Голуб Р. Р. Теоретико-методолопчний аналiз монетарного пщходу до моделювання валютного курсу / Р. Р. Голуб // Бiзнес 1нформ. - 2015. - № 1. - С. 116-123 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.business-inform.net/ pdf/2015/1_0/116_123.pdf
4. Колдовський А. В. Пбридна динамiчна модель прогнозування як шструмент дослщження оптимального валютного курсу в сисем валютного регулювання / А. В. Колдовський // Бiзнес 1нформ. - 2013. - № 3. - С. 173-176 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://dspace.uabs.edu.ua/jspui/ b¡tstream/123456789/10048/1/H¡brydna%20d¡nam¡chna%20 model.pdf
5. Серменко О. А. Моделi прогнозування валютних кур-ciB в системi управлiння конкурентоспроможнктю пщпри£м-ства / О. А. Сергкнко, М. С. Татар // Проблеми економки. - Хар-KiB : НДЦ lндустрiальних проблем розвитку НАН Украши; ВД «1Н-ЖЕК», 2013. - № 2. - С. 268-278 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.problecon.com/pdf/2013/2_0/268_278.pdf
6. Ставицький А. В. Вплив монетарной' полники на еконо-мiчну безпеку Украши / А. В. Ставицький, В. Р. Хом'як // Фшанси Украши. - 2007. - № 10. - С. 51-59 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://andriystav.cc.ua/Downloads/Articles/A_037.pdf
7. Черняк О. I. Причини валютно''' кризи та шдикатори, що сигналiзують про ТТ наближення / О. I. Черняк, В. Р. Хом'як // Вк-ник УкраТнськоТ академи баншськоТ справи. - 2011. - № 2 (31). -С. 38-42 [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www. econom.univ.kiev.ua/articles/EC/Chernyak/Prychyny_Valutnoi_ Kryzy_ta_indykatory_yki_sygnalisuyt_pro_nablyzhennya.pdf
8. Baley, P. Regional Competition / Р. Baley, Р. Friedrich // Springer-Verlag. - Berlin, 2010. - Р. 184 [Electronic resource]. -Mode of access : https://books.google.com.ua/books?id=OSAPC QAAQBAJ&pg=PA183&lpg=PA183&dq=MAPE+20%25&source=bl &ots=053SpFI2vj&sig=VdrNSnN1h9EzniH6e1G5V8KQj2M&hl=uk& sa=X&ved=0CE8Q6AEwBmoVChMIrNCRw_uwyAIVQaZyCh3PaAto #v=onepage&q=MAPE%2020%25&f=false
9. Dornbusch, R. Exchange Rate Economics: Where Do We Stand? / Rudiger Dornbusch // Brookings Papers on Economic Activity. - 1980 [Electronic resource]. - Mode of access : http://www. brookings.edu/~/media/Projects/BPEA/1980%201/1980a_bpea_ dornbusch_branson_whitman_kenen_houthakker_hall_law-rence_perry_fellner_brainard_vonfurstenburg.PDF
10. Flood, R. Explanations of Exchange-Rate Volatility and other Empirical Regularities in some Popular Models of the Foreign Exchange Market. 1981 [Electronic resource]. - Mode of access : http://www.nber.org/papers/w0625.pdf
11. Kim, S. Global corporate finance: text and cases / Suk H. Kim, Seung H. Kim. 2006. - 6th ed. [Electronic resource]. - Mode of access : https://books.google.com.ua/books?id=ooabd-PVKacC&p rintsec=frontcover&hl=uk#v=onepage&q&f=false
12. Purchasing Rower Rarity and Real Exchange Rates / [Taylor, M., Fisher, C. and others] / Edited by Taylor M. - NY : Routledge, 2010 - P. 213 [Electronic resource]. - Mode of access : https://books. google.com.ua/books?id=NZbaAAAAQBAJ&pg=PA14&lpg=PA14 &dq=cassel+g+Abnormal+Deviations+in+International+Exchang es&source=bl&ots=L-9Qn8md9Z&sig=ExGzceUXtbD5uAaOt6bns 26r1wo&hl=uk&sa=X&ved=0CDcQ6AEwA2oVChMI_J_Qp-2wyAIV wvJyCh3aKAzO#v=onepage&q=cassel&f=false
13. Zorzi, M. Real Exchange Rate Forecasting and PPP: This Time the Random Walk Loses. 2015 / M. Zorzi, J. Muck, M. Rubaszek [Electronic resource]. - Mode of access : https://www.dallasfed.org/ assets/documents/institute/wpapers/2015/0229.pdf
14. Офщмний сайт Державного комгету статистики [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua/
REFERENCES
Belz, O. "Usunennia nestatsionarnosti chasovykh riadiv pid chas statystychnoho modeliuvannia sotsialno-ekonomichnykh protsesiv" [Removal of non stationary time series in the statistical modeling socioeconomic processes]. http://nbuv.gov.ua/j-pdf/ape_2013_11_25.pdf
Baley, P., and Friedrich, P. "Regional Competition" https:// books.google.com.ua/books?id=OSAPCQAAQBAJ&pg=PA183&lpg =PA183&dq=MAPE+20%25&source=bl&ots=053SpFI2vj&sig=VdrN SnN1h9EzniH6e1G5V8KQj2M&hl=uk&sa=X&ved=0CE8Q6AEwBm oVChMIrNCRw_uwyAIVQaZyCh3PaAto#v=onepage&q=MAPE%20 20%25&f=false
Cherniak, O., and Khomiak, V. "Prychyny valiutnoi kryzy ta indykatory, shcho syhnalizuiut pro ii nablyzhennia" [The causes of
the currency crisis and indicators that signal its approach]. http:// www.econom.univ.kiev.ua/articles/EC/Chernyak/Prychyny_Valut-noi_Kryzy_ta_indykatory_yki_sygnalisuyt_pro_nablyzhennya.pdf
Dornbusch, R. "Exchange Rate Economics: Where Do We Stand?".http://www.brookings.edu/~/media/Projects/BPEA/1980%20 1/1980a_bpea_dornbusch_branson_whitman_kenen_houthakker_ hall_lawrence_perry_fellner_brainard_vonfurstenburg.PDF
Derzhavnyi komitet statystyky - ofitsiinyi sait. http://www. ukrstat.gov.ua/
Flood, R. "Explanations of Exchange-Rate Volatility and other Empirical Regularities in some Popular Models of the Foreign Exchange Market". http://www.nber.org/papers/w0625.pdf
Holub, R. "Teoretyko-metodolohichnyi analiz monetarnoho pidkhodu do modeliuvannia valiutnoho kursu" [Theoretical and methodological analysis of the monetary approach to modeling exchange rate]. http://www.business-inform.net/pdf/2015/1_0/116_123.pdf
Heiets, V. "Tsinova konkurentsiia chy tsinova stabilnist: dual-izm polityky ekonomichnoho zrostannia" [Price competition or price stability: the dualism policy of economic growth]. http://fMorg.ua/ Text/Dualizm_EP405.pdf
Koldovskyi, O. "Hibrydna dynamichna model prohnozuvannia iak instrument doslidzhennia optymalnoho valiutnoho kursu v syste-mi valiutnoho rehuliuvannia" [Hybrid dynamic forecasting model as a tool to study the optimal exchange rate system of currency regulation].
http://dspace.uabs.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/10048/1ZHi-brydna%20dinamichna%20model.pdf
Kim, S. H., and Kim, S. H."Global corporate finance: text and cases". https://books.google.com.ua/books?id=ooabd-PVKacC&printse c=frontcover&hl=uk#v=onepage&q&f=false<https://books.google. com.ua/books?id=ooabd-PVKacC&printsec=frontcover&hl=uk.
Stavytskyi, A., and Khomiak, V. "Vplyv monetarnoi polityky na ekonomichnu bezpeku Ukrainy" [The impact of monetary policy on the economic security of Ukraine]. http://andriystav.cc.ua/Down-loads/Articles/A_037.pdf
Serhiienko, O., and Tatar, M."Modeli prohnozuvannia valiutnykh kursiv v systemi upravlinnia konkurentospromozhnistiu pidpryiemst-va" [Models predicting exchange rates in the system of competitive enterprise]. http://www.problecon.com/pdf/2013/2_0/268_278.pdf
Taylor,M.et al."PurchasingRowerRarity andRealExchange Rates". https://books.google.com.ua/books?id=NZbaAAAAQBAJ&pg=PA14&l pg=PA14&dq=cassel+g+Abnormal+Deviations+in+International+Exc hanges&source=bl&ots=L-9Qn8md9Z&sig=ExGzceUXtbD5uAaOt6bn s26r1wo&hl=uk&sa=X&ved=0CDcQ6AEwA2oVChMI_J_Qp-2wyAIVw vJyCh3aKAzO#v=onepage&q=cassel&f=false
Zorzi, M., Muck, J., and Rubaszek, M."Real Exchange Rate Forecasting and PPP: This Time the Random Walk Loses". https://www. dallasfed.org/assets/documents/institute/wpapers/2015/0229.pdf
<C
QQ 2
o
=r
I
o
o
<
s
U
148 BI3HECIHQOPM № 10 '2015
www.business-inform.net
