Анализ доллара США

Finance and the credit Institute of economy and management St. Amely Stanicin e-mail andreas nowboardramble.ru The analysis of US dollar Анализ доллара США СОДЕРЖАНИЕ Введение 1. Методы исследования рыночной ситуации 2. Многомерная регрессионная интерполяция 3. Прогнозирование курса Доллара США 4. Сбор данных и обработка данных 5. Конверсия валюты 6. Статистика выборочных наблюдений 1. Методы исследования рыночной ситуации Выбор методов анализа собранной информации о рынке во многом обусловлен целью работы, квалификацией исследователей, качеством первичной информации, содержанием конкретной задачи.

Традиционно для решения задач исследования рынка используются в различных сочетаниях и следующие методы группировка, индексный и графический методы, выравнивание и прогнозирование временных рядов, корреляционный и регрессионный анализ, экспертные оценки. Несколько реже применяется метод моделирования.

Для определения перспектив развития рынка используется метод математического моделирования рыночных процессов. В общем виде экономико-статистическая или экономико-математическая модель может быть охарактеризована как система показателей, отражающая те многочисленные признаки, которые свойственны определенной совокупности элементов, участвующих в конкретном экономическом процессе. В качестве параметров системы выбираются важнейшие показатели, характеризующие структуру рыночного процесса.

В экономико-математических моделях показатели связаны в единую систему функциональных уравнений неравенств различного типа. Экономико-статистические модели включают в себя зависимости, основанные на исходных предпосылках и допущениях, составляющих существо модели и оформленных в виде тех или иных функциональных соотношений, например зависимость инфляции и курсовых колебаний доллара США В данном примере осуществляется комплексная методика, анализа и прогнозирование колебаний курса Доллара США, в рублвом эквиваленте. 1. Стоимость Доллара США в рублях. 2. Годовой темп инфляция Доллара США, год. 3. Годовой темп инфляция в России RUS, год. Если при изучении и измерении тенденции динамики колебания уровней играли лишь роль помех, информационного шума, от которого следовало по возможности абстрагироваться, то в дальнейшем сама колеблемость становится предметом статистического исследования.

Значение изучения колебаний уровней динамического ряда очевидно.

Типы колебаний статистических показателей весьма разнообразны, но все же можно выделить три основных пилообразную или маятниковую колеблемость, циклическую долгопериодическую и случайно распределенную во времени колеблемость. Их свойства и отличия друг от друга хорошо видны при графическом изображении рис. 1. Случайно распределенная во времени колеблемость - нерегулярная, хаотическая. Она может возникать при наложении интерференции множества колебаний с разными по длительности циклами.

Но может возникать в результате столь же хаотической колеблемости главной причины существования колебаний. Основными показателями, характеризующими силу колеблемости уровней, выступают уже известные показатели, характеризующие вариацию значений признака в пространственной совокупности. Однако вариация в пространстве и колеблемость во времени принципиально различны. Прежде всего различны их основные причины. Вариация значений признака у одновременно существующих единиц возникает из-за различий в условиях существования единиц совокупности.

Второе коренное отличие состоит в том, что значения варьирующего признака в пространственной совокупности можно считать в основном не зависимыми друг от друга, напротив, уровни динамического ряда, как правило, являются зависимыми это показатели развивающегося процесса, каждая стадия которого связана с предыдущими состояниями. В-третьих, вариация в пространственной совокупности измеряется отклонениями индивидуальных значений признака от среднего значения, а колеблемость уровней динамического ряда измеряется не их отличиями от среднего уровня эти отличия включают и тренд, и колебания, а отклонениями уровней от тренда. Отклонения уровней динамического ряда от тренда будем называть всегда колеблемостью.

Колебания всегда происходят во времени, не может существовать колебаний вне времени, в фиксированный момент. На основе качественного содержания понятия колеблемости строится и система ее показателей.

Показателями силы колебаний уровней являются амплитуда отклонений уровней отдельных периодов или моментов от тренда по модулю, среднее абсолютное отклонение уровней от тренда по модулю, среднее квадратическое отклонение уровней от тренда. Относительные меры колеблемости относительное линейное отклонение от тренда и коэффициент колеблемости - аналог коэффициента вариации. Графический метод используют для наглядного изображения исследуемых явлений и процессов.

Графики делают статистические материалы более доходчивыми и понятными, они упрощают первоначальный анализ, позволяют уяснить тенденции развития явления или процесса. Для характеристики развития явления во времени применяют ленточные, секторные или столбиковые диаграммы и линейные графики. Для изучения зависимости явлений и их взаимосвязи строят кривые различной формы. Анализ динамических рядов основной способ выявления закономерностей и тенденций развития процессов в динамике.

При построении динамических рядов прежде всего необходимо правильно определить их содержание, перечень показателей, а также интервалы динамики месяц, квартал, год. Объем динамических рядов должен быть установлен таким образом, чтобы охватить все основные показатели, требующиеся для анализа. На основе рядов динамики абсолютных величин могут быть получены ряды динамики средних и относительных величин например - темп инфляции, которые характеризуют качественные сдвиги в экономике.

Рисунок 1 2.

Многомерная регрессионная интерполяция

Многомерная регрессионная интерполяция. Рисунок 2 3. При этом следует учесть, что перенос закономерности связи, измеренной ... Уравнения регрессии применимо и для прогнозирования возможных ожидаемы... .

Прогнозирование курса Доллара США

. Если мы будем знать, как быстро и в каком направлении изменились уровн... Одним из статистических методов прогнозирования является расчет прогно... Прогнозирование курса Доллара США. Такая экстраполяция справедлива, если система развивается эволюционно ...

Сбор данных и обработка данных

Сбор данных и обработка данных. На этой стадии работы дается определение объекта и единицы наблюдения,... В выводной статистике принято строго различать параметры и свойства ге... Медиана Median function 5. Функция корреляции Correlation function Прирост рублей за год на один ...

Конверсия валюты

Свободные средства в рубляхrus Дата покупки Дата продажи Прибыль в руб... Столбец курс покупки 4. Поставлена задача определить доходность от финансовой операции Анализи... . Для определения доходности, а в виде сложной процентной ставки рассмат...

Статистика выборочных наблюдений

Определение потребности в кадрах для проведения выборочного наблюдения... Дисперсия массива Variance of a population of values 7. Средние отклонение Standard deviation of a population of values 6. Таким образом, выборочный метод обладает следующими достоинствами 1. Эксцесс массива Kurtosis of the elements.

Заключение Подводя итоги, можно сказать, что описательная статистика является инструментом описания совокупности, по которой у нас полностью имеются исходные данные.

Метод статистического вывода позволяет по данным выборок делать заключение о более большой совокупности, по которой мы не имеем исчерпывающих наблюдений.

Контрольные точки Курс на начало года Курс Курс Инфляция на следующий день Обесценивание за год Стоимость Доллара в конце года.