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

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по IHS EViews - Дата добавления: 17.02.2019, 00:59


Детально излагаются методики построения стационарных и нестационарных статистических моделей по прогнозированию курса доллара США с использованием программ EViews и Excel. Прогнозы по курсу доллара к рублю делаются с упреждением в один месяц, две и одну неделю, а по курсу евро к доллару – с упреждением в один день. Особый акцент сделан на составлении (с установленным инвестором уровнем надежности) прогнозов цен покупки и продажи валют для работы на валютном рынке на основе разработанных статистических моделей. Все методики с успехом применяются на практике.

Для валютных инвесторов, трейдеров и студентов, будущая профессия которых связана с работой в банке, финансовой компании или с операциями на финансовых и товарных рынках. Может быть полезна всем, кто интересуется валютным рынком, собирается зарабатывать или уже зарабатывает на этом рынке, хочет научиться делать прогнозы по курсам валют.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

Глава 1. Понятие о стационарном и нестационарном временн6м. 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

Глава 2. Метод наименьших квадратов и решение уравнения регрессии в Excel
2.1. Характеристика метода наименьших квадратов и его применение при прогнозировании курса доллара
2.2. Решение уравнения регрессии в Excel с учетом фактора времени. Интерпретация и оценка значимости полученных параметров
2.3. Решение уравнений регрессии в Excel графическим способом

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
3.4. Решение в Excel уравнения авторегрессии 2-го порядка AR(2)
3.5. Решение в ЕViеws уравнения авторегрессии 2-ro порядка AR(2)
3.6. Интерпретация параметров уравнения авторегрессии в EViews
З.7. Оценка точности решения уравнения авторегрессии в EViews

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
4.3. Описательная статистика и тестирование остатков на нормальное распределение
4.4. Построение точечных и интервальных прогнозов
4.5. Проверка точности составленных интервальных прогнозов

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<
5.2. Тестирование АR-структуры на стационарность с помощью функции импульсного ответа
5.3. Влияние резких изменений курса доллара на смещение коэффициентов регрессии
5.4. Стандартные и стьюдентизированные остатки, влияние выбросов на точность уравнения регрессии
5.5. Тесты Чоу на наличие структурной стабильности во временном ряде
5.6. Структурные изменения в курсе доллара, произошедшие в августе-октябре 1998 г.
5.7. Построение статистической модели с оптимальным диапазоном интервального прогноза

Глава 6. Построение стационарной статистической модели
6.1. Тестирование исходного и логарифмического временного ряда на стационарность
6.2. Построение модели авторегрессии со скользящей средней и стационарной АRМА-структурой
6.3. Тестирование модели авторегрессии со скользящей средней на автокорреляцию в остатках и проверка стационарности ее ARMA-структуры
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

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
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

Краткое заключение

Литература


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты