ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВАЛЮТНОГО КУРСА АРМЯНСКОГО ДРАМА

Меликян Роберт

finPbPS 0bLh03Uü

<äS< Ц|^¿шL|шqpnLßJшû шúpf^nûf^ uiuiyfipiuûm

<< OPUUh önUUPdbßh îUPÔUdUUîbS MUüluUSbUUUü <hU"UU<UP3bPG UhÖUMUQPUMUü 0n^bLh îUènô30U0P

önfuuipdbjji áULULlnpnLúÁ ¿шфшqшûg ptuprj. qnpó|ûßшg щшJÚшûшlnplшó ú¡i ßiupg úшL|pnLnÛLnbuшL|шû gnLgujû^ûbpli, fifyuibu ûuiL hшúш2fJшphшJ|^û mûmbunL-ßjnLûnLú mbq! mûbgnq Çpшr}шpânLßJnLÛûbp|^ шqr}bgnLßJшúp: Ujr gnLguiûfcûbpÀ pujq-úшqшû bû U muipuipûnLp, mump << rpiuúl фnfJшpdbJ|^ фш JnLpшJШÛ¿JnLp|^ ujq-r}bgnLßJШû nlunLúûшu|^pnLßJnLûp U IjiâuiLiuiqpuiLiuiû qûшhшmnLÚp fufium r}dlíupu¡g-ûnLÚ bû фnflJшpdbg|^ lujpjujqóli L|шûflJшmbunLÚûbpf^ lprnqnpónLÚp: ^nijlujónLÚ Цш-miupliuó nLunLÚûшu|^pnLßJnLÛûbp|^ 2P2ШûшL|ûbpnLÚ q.¡imujpLbi bû ú¡i ßrnpj fuûrlp-ûbp, úшuûшlnpшLцbu' << r}pujú¡i фnfjшpdbJ|^ L|шûfjшmbuúшû hшúшp шошЦ» |ш-pUnp úшL|pnmûmbuшL|шû gnLgiuûfcûbpli lûmpnLpjnLÛp, Liuiümglbi t ûшL Liiupáuj-dшúL|bm L|шûfuшmbuúшû únqbi:

<|ÚÛшpШRbp. фnfJшpdbJ, Lini?bijuig¡iíii, L|шûfuшmbunLÚ, IjiâuiLiuiqpuiLiuiû !шщ, ébqpbujinû únrrbi

JEL: C1, C15, C4

Sûmbumq|mnlpjmû pGmqmlmpnld ébqpbu|nû Ibpinlônlpjmû mrcmûg-jmj|û fûr|pûbp|g bû mûmbum|mû bpUnljpûbp| U qnpô|ûpmgûbp| фпЁИш-pmpbpnlpjmû lbphшûnlúû nl pûnlpmqpn^ ún^bil |ménlgnlú|: ÜmnpU фnpâ t mplbi rcbqpbu|nû Ibpinlônlpjmû qnpá|jm|mqú| ||pmßbinl << rpwú/UULi rnimp фnfшpdbJ| âUшlnpúшû ún^b^^ LrnRnLgLrnájl ûLшpшqpnlpJШû U Lшp¿шdшúLbm Ишш^дпШ фnfшpdbJ| úшLшprшL| Lшûfшmbuúшû ÛLшmшLnl:

итшдЦтй bû rn^rnqrn gnLgrnü^ßübpp: « ^prnûÇ фпЁшрдЬр^ ^шй^штЬи-¡шй Ишйшр, ^pönLÜ bûù, й^штш^шИшрйшр t pшqüш¿шф •0ш-

j|û ^»•рЬи^ш, npÇ ûnrçb[p, pûrçhшûnLp тЬирпЦ, t .

¥ = ßv+ß+ ß&z 4 ■■ 4 ß,,^ 4- ■ ,

nprnbrç' X=(x0, xh, x3,... xj-p шй^шЁ фnфnUшLшûûbp| ib^rnnpû t«

ß=(ßo, ßi, ß3,... ßm)-p' ßbqpbиÇшJÇ qnpôшïÇgûbpp, npnûp ^brnp t

qûшhшmЦbû, £-p' иmшû^шpm ßb^nLÜp, Y-p' фnфnËшïшûp:

U^ûh^Jm t, np фnËшpdbùÇ ¿^^p^û Цpш шqrçnLÜ bû Ùbô рфЦ фnфnËшïшûûbp, npnûgÇg ш^шЦЬ[ ^^ûûbpÇ pûтpnLpJШû h^^p йш^ш-^Ьи ïштшpЦb[ t фnфnUшLшû| hbm rçpшûg ршЦш^шй [ШJû 2P2ш-

йшц qûшhштnLÜ: UJrç йщштш^Ц, ¡bp ûnrçb[| шй^шЁ фп-

фnËшïшûûbpÇ ^qûÇ pûтpnLpJШû h^^p, h^^pLib bû « фп-

ËшpdbùÇ L üшïpnтûтbишïшû gnLgшû|2Ûbp| ûÇçL ïnßb[JшgÇшJÇ qnpôш-LÇgûbpp: rp^»u üшïpnтûтbишïшû gnLgшû|2Ûbp 4bp[nLÔnLpJnLûnLÙ rçÇ-тшpïЦb[ bû •йш^р, <bU-û, ûbpünLÔüшû L шpтшhшûüшû gnLgшû|2Ûbpp, шpтшùÇû üшиûшЦnp тpшûuфbpтûbpp, тnLnuшrçpnLJùûbp| ^^p^Lp (üшиûшЦnpшщbи" ршй^ш}^ шЦшû^ûbpÇ L ЦbpшфÇûшûишЦnpüшû), щЬтш-pJnLçbÇ щшLшunLprçp: ^ит^ши^фи bû йшЬ ШJ[ qnpônûûbp, npnûp, np^bu ^ûnû, 2п2шф»[^ шq^bgnLpJnLÛ bû nLûbûnLÙ фnUшpdbù| Цpш, op|-йш^' йшЦр| L ^^ûÔÇ hшüш2ËшphшJÇû qûbpp:

Ц^тишЦ 1

<1ййшЦшй йшL^pnлйлbuшL¡шй gmguiûfaûbpti L << qpu/dfi itm/uuipdärfi üfigL qnLjqwJiû LLnl2buшgflШJfl qômfrû qnpômLjgl qйшhшлшL|шййbpp

<< rpwüfr Ûfrpfiû ifinUu- wpdbfio (UUh rfniiup) SiupbL/шй qûtuii' йш-Uunprf nwp-Цш йЦшл-йшйр (%) <ÜU (¡й rpiü/iS) Зтл wpnw-fuuûmû Spmûi--fbpnûbp (Lû UUh nnupi) âqûâfr qûbpp (UUh 0nH) Ъшф,1 qûbpp (UUh 0nH)

<< ¡|g|û ф^пённ^и] (UU"U ^n[up) 1

Smpb|mû qûmAp* ûmUnprç лшпЦш йЦшлйшйр (%) -0.500 1

<bU (¡[й rçpmL) -0.580 0.293 1

2тл mpnmhmûnLù 0.879 -0.550 -0.745 1

Spшûü$bpлйbp (¡[й UUh rçn[np) -0.951 0.515 0.591 -0.869 1

qûbpp (UU"U rçn[mp) -0.884 0.508 0.756 -0.887 0.841 1

ЪшЦр| qûbpp (U0Ü ^n[mp) -0.812 0.486 0.669 -0.918 0.8115 0.919 1

1 S»'u Бардасов С. А., Эконометрика. Учебное пособие. Тюмень, издательство Тюменского государственного университета, 2010, tç 65:

2 иг^тиш1|р 1-Ç hu24upL^bpp Lumupibu bû Microsoft Excel ôpuqpÇ ¡Ççngni, 17 дшйшйш-L|шqpшL|шû 2np£bp| hÇûuû 4pu, npnûù 4bpg4uô bû « uqquJÇû ф¿шL|шqpшL|шû бшгсш-JnLpJuû, OPEC-Ç L « L|bûrnpnûi^L|i^û ршй|| щш^ттйш^шй urçpJnLpûbpÇg (http://www.armstat.am/am/, https://www.cba.am/am/, https://www.statista.com/statistics/262858 /change-in-opec-crude-oil-prices-since-1960/):

ühbUbUUMUb ^hUbUkibT-hPbbP 133

ЪLшpшqplшá фnфnfшLшûûbp| ú|gU qnlJqшJ|û in^^g^l qnp^-||gûbp| шгсш1»1 pшpâp шpdbJÛbp шpâшûшqplbl bû r|mwp|Lrná gnlgш-û|2ûbp|g 4-| LшPш•шJnlú (ш^пшш| 1): ОpшÛJ bû' qnlm шpmшhшûnlú (шpmшhшûnlú hшûшá ûbpúnlánlú), шpmшJ|û úшuûшLnp mpшûuфbpmûbp| úшLшprшL, ûшlp| U L^ûâ| hшúш2fшphшJ|û qûbp: Uju gnlgшû|2ûbp|û úbp ún^b^^ LшßnlglшáJÛbpnlú шßшûgJШJ|û rbpшLшmшpnlú t lbpшLшhlbl: ÂbU << rprnú| фnfшpdbJ| hbm <ÜU U qûш¿| LnRbijrng|rnj| qmp^Lgl qûшhшmшLшûûbp| hшúbúшmшpшp gшáp bû umrnglbi, ШJÛnlhшûrbpâ, û^mÇ nlûbûшlnl rnjû Ipn^^n^, np ûLшpшqplшá gnlgшû|2ûbp| h|ú-ûшpшp mûmbuшLшû qnpànûûbp bû U шûú|2шLшû шqrbgnlpJnlû bû nlûbûnlú rnqqrnj|û шpdnlJp| фnfшpdbJ| lpш, rprnûj Uu ûbpшßlbl bû ébqpbu|nû lbplnlánlpJШû |ûpшgшLшpqbpnlú:

^шип^» U hbmшqnmbl bûj 4 rcbqpbu|nû ún^b^bp, npnûg|g 3-|' qàrnj|û, 1-|' lnqшp|púшLшû: èbqpbu|nû ún^b^bp! LшpшúbmpшLшû qûшhшmnlú| Lшmшplbl t Eviews áprnqp| ú|2ngnl, gnlgшû|2ûbp| l|¿шLшqpшLшû т^ш^ ûbp| dшúшûшLшJ|û 2rnpjbp| âUшlnplbl bû 2000-2016 ßß. mшpbLшû úш-LшprшLûbp| h|úшû lpш: Unrçbiûbpl ^rh^nlp LшßnlglшáJÛ nl щ^ш-úbmpbp| qûшhшmúшû шprJnlÛJÛbp| ûbpLшJшglшá bû ш^пшш| 2-nlú, |u| ш^пшш| 3-nlú ûbpшßlшá bû ûnljû ún^b^bp! шßшûâ|û LшpшúbmpшLшû pûnlpшqp|¿ûbp| U L|¿шLшqpшLшû ¿шфшû|2ûbp| шpdbJÛbp|, npnûj bû únrbil hшlшum|nlpJШû шum|¿шû| qûшhшmúшû hrnúrnp: 0|mшpLln^ ún^b^bp! LшpшúbmpшLшû qûшhшmúшû rnpnjnLÛjûbpi gnljg bû тш^, np Û2ШÛшLшl|nlpJШû шßnlúnl LшLшu fûrpшhшpnlJg U, pum ШJrú ti, L|pшßúшû шßnlúnl hbmшJpJpшLшû Lшpn^ bû i|ûbi 3-pr U 4-pr únrblûbp|: 0jnlu |n^ú|g' rcbqpbu|nû únrblûbp| qûшhшmúшû 2p2m-ûшLûbpnlú h^LrnpLLrná l|¿шLшqpшLшû ¿шфшû|2ûbp| шpdbJÛbp| lbp-lnlánlpJnlû| ßnlji t mшl|u bqpшLшgûbl, np ún^bi 3-| fûrpшhшpnlJg t ш1-mnßbqpbu|шJ| Û2ШÛшLшl| é|u|| щштйшрп1, nlum| hbmшqш hш2lшpL-ûbpnlú ÛLшmшLшhшpúшp t np^bu nl^bû|2 pûrnlûbi ún^bi 4-|: Ош Û2Ш-ûшLnlú t, np фnfшpdbJ| qûшhшmnlúûbpnlú U Lшp¿шdшúLbm Lrnûfrnmb-unlúûbpnlú hш2l| t шßûlblnl rpшûnlú ûbpшßlшá шûLшf фnфnfшLшûûb-p|' mprnûu$bpmûbp| U qnlm шpmшhшûúшû шqrbgnlpJnlû|:

UrJПlUШl 2

nbqpbuÇnû ùnibiûbpl qûшhшnúшû шpqjnLÛgûbpD (Лиц фпф. ' << qpwú/UJb qnlwp ùÇçÇû nшpbl|шû ifin^pdbgQf

ttbqpbu. qnpó. qûwhLun. un. 2bqmú Ù2шûшlш-lÇmp/nû únLlnllnll-ùbшpnLp/нù (VIF)

Unqbl 1

Щшп 7.906882 0.19905 39.72315 0.000

LOG^í^ qûbp) 0.008487 0.082761 0.102551 0.9198 6.261371

LOG(npшùuфbpnùbp) -0.301112 0.073221 -4.1124 0.0011 6.261371

Unqbl 2

Щшп 606.7704 19.36099 31.33985 0.000

Sшpblшù qùшtí, ùшUпp| mp^ ùlшnúшúp (%) -0.447124 3.126966 -0.14299 0.8885 1.362079

<bU -0.001834 0.006671 -0.27486 0.7877 1.536419

Spшùuфbpnùbp -0.273779 0.035079 -7.804573 0.000 1.912875

Unqbl 3

Uqшn 614.7688 14.1861 43.33601 0.000

Spшûu$bpnûbp -0.208968 0.039109 -5.343276 0.0001 3.414532

ârûâ| qûbp -0.009944 0.004536 -2.192254 0.0458 3.414532

Unqbl 4

Щшп 607.5799 13.18349 46.08643 0.000

Spшùuфbpnùbp -0.174624 0.04546 -3.841245 0.002 4.834527

2nrn шpnшhшùпlú (-1) 0.034409 0.013049 2.636786 0.0205 4.834527

UrynLuLul 3

Iniupmnr ùnqbiûbpl à2qpnnLpjuû wunlâmûûbpQ U шl^nnцnпbцшg|^шj|^ gmguiû^ûbpD4

^^|tíSшl^Juqpшl^JUÛ íшфшùh2D Unqbl 1 Unqbl 2 Unqbl 3 Unqbl 4

R2 0.878383 0.904338 0.928266 0.936637

R2 ¿2qpn. 0.86101 0.882262 0.918018 0.926888

únqb[| um^i^pn u^hd 0.072237 29.41398 24.54445 23.81834

Akaike ¿шфшù|2 -2.258934 9.803141 9.397634 9.346149

Schwarz ¿шфшû|2 -2.111896 9.999191 9.544672 9.49101

Hannan-Quinn ¿шфшù|2 -2.244318 9.822629 9.41225 9.353567

Durbin-Watson ¿шфш^|2 0.921958 1.355514 1.314731 1.60282

ФnËшpdbù| ïшp¿шdшúïbm lшûËшmbunLÚûbp| ïшmшpЦb[ bû 2018 p. h^^p' únqb[ 4-| h^^û Цpш: Unqb[nLÚ ^^qpl^d шûïшË фпфп^ш^ш^ ûbp|' np^bu 2018 p. ápшqpшJ|û qûшhшmшlшûûbp ||mшpïЦb[ bû UU< ÏшûËшmbunLÚûbp| (шrJnLUШï 4):

UrinLui^ 4

Umjuûàlû gnLgшû|2ûbp| Цшû|uшnbunLÚшJ^û ùLuQLupiiwlûbpiD

Smgшù|2D 2018p.

2nrn шpnшhшùпlú (i^û qn^p) -1,145

Spшùuфbpnùbp (tyû qn^p) 625

<< |pшú/UUЪ qn^p фnËшpdbù| lшûËшmbunLÚШJ|û úшïшp|шïûbp|, qûшhшmЦшá |um 4-pq únqb[| hbûp|, шrJnLUШï 4-nLÚ ûbpïшJшgЦшá ш^ фnфnËшïшû ||mшpïЦnr úшlpnmûmbuшlшû gnLgшû|2Ûbp| mшpb-^û ïшûËшmbunLÚûbp| oqmшqnpáúшúp, ûbpïшJшgЦшá bû шrJnLUШï 5-nLÚ:

3 <ьг|ьшц qûшhшmnLÚûbpû |um << U*4Ö U UIJ< ф¿шl|шqpшl|шû mi^t^p!:

4 <Ьг|ЬшЦ qûшhшmnLÚûbpû |um << U*4Ö U UIJ< ф¿шl|шqpшl|шû mi^t^p!:

5 Sb'u IMF Country Report No. 17/226, tç 3, 4, 24:

ibbUbUUMUbÎMUbUÊb^bPbbP 135

ицпшшЦ 5

« ршф ifin/uiupdbùÇ 2018p. Цшй/иштЬипиЗйЬрр шргцтй^йЬрр

Втяшй^П Wnrib[ 4

ФпЁшр^Ьр|л ЦЬрЬй uшhйшй 502.42

JÇ^Çù фп|ишр<}Ьр 478.60

итпр!й unhi5nû 454.78

Ъ|штЬйр, пр ûnrçb[ 4-пЦ 2017 p. ûnLrnpmjÇù gnLgmùÇ2ÛbpÇ hÇûmù Црш Иш2Цшр^Цш0 « ^ршй/Ц0Ъ ^п[шр фп^шрдЬ^ ïiùËirnbunLÛijÇù (qùi-hirnnLÛijÇù) йш|шр^ш|р |шцйЬ[ t 479.40 « ^ршй, Çù^p 2017 p. фшитш-gÇ йш^шр^ш^^д (482.71 ^ршй) t рй^шйЬйр 3.30 ^ршйпЦ: иш ûnrçb-

<шЦЬ[Ьйр, пр фп^шрдЬ^ ïшû|шmbunLйûbрp йЬр hршïшûnLpJnLÛnLй ршЦш^шй^й ршр^, Çù^-пр шгстйпЦ ùnLjùÇuï шû2ûnрhшïш[ L Ëngb[Ç qршrç-ûnLÙù |шрЬф t hшйшрb[: ВЬр^ щштшЬ|ш|шй ¿t, пр ùnLjùÇuï щЬтш|шй ÇûumÇmnLgÇnûш[ ^шгат}дйЬрр, прпйр щшррЬршршр шгсй^Цтй bû фп|шр-dbpÇ Ь|йшршЦпр шûnрn2nLpJшйp щшJйшûшЦnрЦшô éÇu^j^û ^ршЦ^^ш^йЬ-р^й, Ш2|шттй bû qbрô ййш[ фп^шрдЬ^ ïшû|шmbunLйûbр ïшmшрb[nLg: Uju mbuшûÏJnLÛÇg, ûbрïшJшgЦшô ûnmbgmûp, ^р uшhйшûшфшïnLpJшйр Ь|шй^Ьр0, |шрп^ t •прбйш^шй nLÛbûш[, Çû^bu йш^ rçÇ-

тшр|ЦЬ[ nрщbu фп^шрдЬр^ Ïшû|шmbuйшû шЦЬф ршр^ йnrçb[ШJhû |ш-RnLgшïшрqbрÇ 0^шЦпрйшй йЬ^йшр^^й ^j[:

Oqmшqnр6Цшô •ршЦшйт^т.й

1. Ьрш1|шй hшíшuшршÏ2hé фп|шр<Ьрр <ШJШumшûnLй, ЦйшЙ^ 1пш2-ÎbminLpjnLÛ, °р., «« ÎP ршйрЬр», 4-р^ bé., 2007:

2. Бардасов С.А., Эконометрика: учебное пособие. Тюмень, издательство Тюменского государственного университета, 2010.

3. Поленичкин В.С., Анализ влияния мировых цен на нефть на экономику России//Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт природных ресурсов (ИПР), Кафедра экономики природных ресурсов (ЭПР). Томск, 2016.

4. IMF Country Report No. 17/226 , 2017 Article IV consultation and fifth and final review under the extended arrangement press release; staff report; and statement by the executive director for republic of Armenia

5. Ringle C., Wende S., Becker J. Smart, PLS 3, 2015.

6. Hair J., Anderson R., Tatham R., Black W., Multivariate Data Analysis (3rd ed). New York: Macmillan, 1995.

7. http://knoema.ru/prujshc/copper-prices-forecast-long-term-2017-to-2030-data-and-charts

8. https://knoema.com/yxptpab/crude-oil-price-forecast-2017-2018-and-long-term-to-2030

9. https://www.statista.com/statistics/262858/change-in-opec-crude-oil-prices-since-1960/

10. http://www.armstat.am/am/

11. https://www.cba.am/am/

6 înû|nmbunLCip |штшрЦЬ[ t Microsoft Excel ôршqрh C^ngn^ pum IMF Country Report No. 17/226 |шûËшmbunLйûbрh:

136 PUbPbP i^Si 2018.1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

РОБЕРТ МЕЛИКЯН

Аспирант кафедры статистики АГЭУ

Построение статистической модели для краткосрочного прогнозирования валютного курса армянского драма.-Определение обменного курса - очень сложный и многофункциональный процесс, который обусловлен рядом макроэкономических показателей, а также событиями, происходящими в мировой экономике. Эти факторы достаточно разнообразны и изучение каждого из них, осложнит прогноз обменного курса армянского драма. В нашей исследовательской работе мы изучили вопросы выбора правильных макроэкономических показателей краткосрочного прогнозирования обменного курса армянского драма, построена статистическая модель.

Ключевые слова: валютный курс, корреляция, прогнозирование, статистическая связь, регрессионная модель. JEL: C1, C15, C4

ROBERT MELIKYAN

Post-graduate at the Chair of Statistics at ASUE

Short-Term Forecast Issues of the Armenian Dram Exchange Rate by Constructing a Statistical Model.- The

definition of exchange rate is a very complex and multifunctional process driven by a number of macroeconomic indicators, as well as the events occurring in the global economy. These factors are diverse enough and the study of each of them will complicate the forecasting process of the exchange rate of the Armenian dram. In our research a number of issues have been discussed related to choosing the right macroeconomic factors for our forecast. A short-term forecast model has been constructed.

Key words: exchange rate, correlation, forecast, statistical relationship, regression model. JEL: C1, C15, C4

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Меликян Роберт

Текст научной работы на тему «ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВАЛЮТНОГО КУРСА АРМЯНСКОГО ДРАМА»