EUR/USD CURRENCY RATE MODELING BASED ON FUNDAMENTAL ECONOMIC INDICATORS. Качур Антон Александрович

Моделирование курса евро/доллар США на основе фундаментальных показателей экономики
EUR/USD CURRENCY RATE MODELING BASED ON FUNDAMENTAL ECONOMIC
INDICATORS.
Качур Антон Александрович
аспирант кафедры «Математической Статистики и Эконометрики»,
Московский Государственный Университет Экономики, Статистики и Информатики
(МЭСИ).
Научная специальность: 08.00.12
e-mail: sowulio@mail.ru
А.А.KACHUR,
graduate student of chair “Mathematical Statistics and Econometrics”, Moscow State University
of Economics, Statistics and Informatics (MESI).
Scientific speciality: 08.00.12
e-mail: sowulio@mail.ru
Аннотация
Данная статья посвящена анализу международного валютного рынка на примере
валютной пары евро/доллар США. Описаны результаты моделирования изменений
валютных курсов на основе изменений экономических данных.
Annotation
The research is about analysis of eur/usd currency pair which is traded on foreign exchange
market. It describes modeling of currency rate based on economic indicators.
Ключевые слова: форекс, валютный курс, моделирование, фундаментальные индикаторы
экономики.
Keywords: forex, currency rate, modeling, fundamental economic indicators.
В фиксированном режиме валют курсы определялись правительствами. С момента
изменения режима курсы отпустили, и возникла необходимость понимания законов их
колебаний.
Основным ориентиром движения валютного курса является уровень учетной ставки.
Увеличение учетной ставки приводит к удорожанию денег, снижению активности в
экономике, снижению инфляции, росту курса национальной валюты и наоборот. В
зависимости от состояния экономики центральные банки проводят экономическую
политику по изменению учетной ставки. Таким образом, все изменения в экономике
рассматриваются участниками рынка с точки зрения их влияния на учетную ставку.
Состояние экономики характеризуют индикаторы, которые рассчитываются регулярно
национальными статистическими агентствами и бюро, охватывающие все области
экономики. Их можно классифицировать на 7 групп, характеризующих Производство,
Занятость, Инфляцию, Внутренний спрос, Государство, Организации, Строительство.
Участники финансовых рынков пристально следят за ними. Наблюдение за рынком
отчетливо демонстрирует, что после выхода экономических данных курсы валют
реагируют на них изменением.
Экономические теории описывают, как каждый экономический индикатор влияет на
изменение валютного курса. Однако на практике часто наблюдается обратный эффект.
Влияние экономических индикаторов на изменение валютного курса не происходит
изолировано в каждый момент времени. Следовательно, учитывать и анализировать
необходимо
также
индикаторы,
которые
публикуются
ранее
и
характеризуют
экономический фон. На финансовых рынках считается, что участники работают «на
ожиданиях», то есть принимают инвестиционные решения исходя из того, насколько
значения индикаторов экономики оправдали ожидания инвесторов. Подобные оценки
регулярно публикуются в новостных лентах и аналитических сводках брокерских домов.
Публикация данных по рынку труда США сопровождается наиболее сильным
изменением
курса
валютной
пары
евро/доллар
(США).
Таким
образом,
эти
макроэкономические показатели представляют наибольший интерес для анализа.
Необходимо также выявить и другие индикаторы экономики, на основании которых,
инвесторы принимают торговые решения в момент выхода данных по рынку труда США.
Для этого применим аппарат корреляционного анализа.
Анализируя полученную матрицу коэффициентов парной корреляции можно сделать
вывод, что единственным значимым индикатором является показатель розничных продаж
ЕС (коэффициент корреляции – 0,72). По результатам расчета коэффициентов частной
корреляции, можно выделить следующие индикаторы:

М3 показатель денежной массы в Еврозоне г/г (%) (коэффициент корреляции +0,57)

Уровень безработицы США_ факт./прогноз м/м (%) (коэффициент корреляции +0,67)

Индекс ВВП США_ факт./прогноз кв/кв (%) (коэффициент корреляции –0,55)

Сальдо торгового баланса США (млн $) (коэффициент корреляции +0,56)
Частная корреляция выявила связи валютного курса с теми показателями экономики,
с которыми парная корреляция их не показала, таким образом, индикаторы затирают связи
друг друга.
Денежный агрегат М3 Еврозоны - это показатель объема денежной массы в наиболее
ликвидной форме: наличная валюта в обращении, средства на чековых вкладах, срочные
депозиты. Показатель рассчитывается ежемесячно по отношению к соответствующему
периоду предыдущего года.
Уровень безработицы США рассчитывается как отношение количества безработных
ко всему трудоспособному населению. Подсчитывает Бюро трудовой статистики США.
Рассчитывается ежемесячно по отношению к предыдущему месяцу. Корреляционный
анализ показал, что рынок принимает во внимание больше расчетный показатель уровня
безработицы по отношению к его прогнозу.
Показатель изменения объема ВВП за квартал является главным индикатором
развития экономики. В США его расчетом занимается Бюро по экономическому анализу.
Выходит через месяц после окончания отчетного квартала. Анализ показал, что рынок
принимает во внимание больше расчетный показатель по отношению к его ожидаемому
значению.
Сальдо торгового баланса отражает результаты международной торговли страны.
Данный макроэкономический показатель представляет собой соотношение между суммой
цен экспортируемых товаров и суммой цен импортируемых товаров, другими словами это разница между экспортом и импортом [8]. Значение индикатора публикуется Бюро
Статистики Министерства Торговли США на третьей неделе каждого месяца.
Поскольку показатели публикуются в разные дни и за разные интервалы, в анализе
участвуют значения индикаторов, которые известны рынку на момент публикации данных
по рынку труда США.
Для того, чтобы определить влияние индикаторов экономики на изменения
валютного курса проведен регрессионных анализ. В результате анализа была получена
модель оценки движений валютного курса со всеми значимыми переменными.
Y1 = 40.01 + 214.30 X1 – 44.70 X2 + 4.96 X3 + 21.44 X4 – 75.64 X5
t-статистики
(3.13)
(-2.30)
(2.32)
(2.40)
(-4.34),
(1)
где
Y1 – изменение курса Евро/Доллар США (пункт)
X1 - Уровень безработицы США _факт./прогноз м/м (%)
X2 - Индекс ВВП США_ факт./прогноз кв/кв (%)
X3 – Сальдо торгового баланса США (млн $)
X4 - М3 показатель денежной массы в Еврозоне г/г (%)
X5 - Объем розничной торговли Еврозоны м/м (%)
Уравнение регрессии значимо на уровне α = 0,05, Fнабл. > Fкр.. Fнабл.(5, 12) = 10.230. По
таблице F-распределения критическое значение Fкр.(0,05; 5; 12) = 3.11. Автокорреляция
остатков не обнаружена, оценки коэффициентов регрессии состоятельны и эффективны.
Коэффициент детерминации R2 или доля объясненной дисперсии равна 0.809. Большее
количество наблюдений лежат на регрессионной прямой. Уравнение регрессии с высокой
точностью аппроксимирует факторный признак – изменение валютного курса.
Экономический смысл полученной модели заключается в том, что вариация
движений валютного курса в момент обнародования данных по количеству новых
рабочих мест, созданных в несельскохозяйственных отраслях экономики или безработице
США, на 81% объясняется вошедшим в модель факторами. Другими словами влияние
значений экономических показателей в модели на изменение курса валюты очень высокое
и оценивается в 81%.
Модель показывает прямую связь изменения курса евро-доллар (США) с
показателем безработицы США_факт./прогноз м/м (%), сальдо торгового баланса США
(млн $) и М3 показателем денежной массы в Еврозоне г/г (%). С остальными
показателями связь – обратная.
Показатель по безработице показывает насколько оправдались ожидания рынка.
Таким образом, каждое отклонение уровня безработицы США от ожидаемого значения
участниками рынка на 0,1% приводит к изменению курса валютной пары в среднем на 21
пункт.
Показатель индекс ВВП США_ факт./прогноз кв/кв (%) также показывает насколько
оправдались ожидания рынка. Каждое отклонение в 1% приводит к изменению курса
валютной пары в среднем на 44 пункта.
Это подтверждает утверждение, что рынок в процессе принятия решения
руководствуется тем, насколько оправдались его ожидания по некоторым индикаторам.
Изменение торгового баланса США на 1 млн $ приводит к изменению в среднем на 5
пунктов курса валютной пары.
Если М3 показатель денежной массы в Еврозоне (г/г) изменится на 1% - это
приведет к изменению курса валютной пары в среднем на 21 пункт.
Изменение объема розничной торговли Еврозоны (м/м) на 0,1% приводит к
изменению курса валютной пары в среднем на 7 пунктов.
Модель построена на данных по состоянию на 06.03.2009. Следующим важным
шагом является демонстрация работы модели.
В последующем месяце 03.04.2009 в 12:30 (Гринвич) публикуются данные по рынку
труда США, который является очередным торговым периодом. К этому времени известны
значения факторов в модели, кроме уровня безработицы, который будет опубликован в
обозначенное выше время. По его результатам модель даст оценку того, как изменится
валютный курс в течение ближайших 30 минут. Модель предсказывает, что с 12:30 до
13:00 03.04.2009 курс доллара против евро вырастет на 20 пунктов. Проверив реальные
значения, курс доллара действительно вырос в обозначенное время. Рост его составил 72
пункта.
Далее будем включать в модель очередной новый уровень значений по всем
индикаторам и строить модель на обновленных данных. Все полученные модели являются
статистически значимыми. Коэффициент детерминации находится на уровне 0,8. В
результате анализа получились следующие модели.
Включаем 19-ый уровень значений по всем показателям и получаем модель (2).
Y1 = -22,18 + 232.78 X1 –42.85 X2 + 4.12 X3 + 22.55 X4 – 75.35 X5
t-статистики
(3.57)
(-2.23)
(2.13)
(2.55)
(2)
(-4.34)
Модель предсказывает, что с 12:30 до 13:00 08.05.2009 курс доллара против евро
снизится на 89 пунктов. Курс доллара действительно снизился в обозначенное время.
Падение его составило 69 пунктов
Далее обновим модель, включая в нее новый 20-й уровень значений по всем
показателям модели.
Y1 = -37,85 + 236.31 X1 –39.76 X2 + 3.83 X3 + 22.46 X4 – 74.32 X5
t-статистики
(3.81)
(-2.53)
(2.36)
(2.63)
(3)
(-4.52)
Модель предсказывает, что с 12:30 до 13:00 05.06.2009 курс доллара против евро
снизится на 14 пунктов. Курс доллара действительно снизился в обозначенное время.
Снижение его составило 87 пунктов
Обновим модель, включая в нее новый 21-й уровень значений по всем показателям
модели.
Y1 = 0,67 + 251.61 X1 –40.53 X2 + 4.61 X3 + 22.99 X4 – 69.96 X5
t-статистики
(3.93)
(-2.47)
(2.85)
(2.58)
(4)
(-4.14)
Модель предсказывает, что с 12:30 до 13:00 02.07.2009 курс доллара против евро
вырастет на 78 пунктов. Курс доллара действительно вырос в обозначенное время. Рост
его составил 39 пунктов.
Обновим модель, включая в нее новый 22-й уровень значений по всем показателям
модели.
Y1 = 19,58 + 234.94 X1 –38.42 X2 + 4.56 X3 + 21.02 X4 – 70.19 X5
t-статистики
(3.95)
(-2.41)
(2.86)
(2.49)
(-4.20)
(5)
Модель предсказывает, что с 12:30 до 13:00 07.08.2009 курс доллара против евро
вырастет на 58 пунктов. Курс доллара действительно вырос в обозначенное время. Рост
его составил 101 пункт.
Обновим модель, включая в нее новый 23-й уровень значений по всем показателям
модели.
Y1 = 4,69 + 258.40 X1 –37.93 X2 + 4.65 X3 + 22.83 X4 – 67.81 X5
t-статистики
(4.95)
(-2.40)
(2.95)
(2.83)
(6)
(-4.16)
Модель предсказывает, что с 12:30 до 13:00 04.09.2009 курс доллара против евро
вырастет на 23 пункта. Проверив реальные значения, курс доллара действительно вырос в
обозначенное время. Рост его составил 46 пунктов.
Несмотря на то, что реальные значения, в некоторых случаях, существенно
отличаются от модельных, все построенные модели верно обозначали направление
движения валютного курса евро/доллар США, что является существенным и значимым
результатом анализа на данном этапе. Возможно, при увеличении длины временного ряда
и расширении количества исследуемых индикаторов экономики повысится точность
модели, что является будущим направлением научных исследований.
В основном трейдер сталкивается с ситуацией неопределенности, и построенная
модель является сильным инструментом и помощником в принятии решений, поскольку
во всех случаях дает правильную оценку направления движения курса валют. Таким
образом, подход оценки изменения курса валют на основании показателей экономики
является жизнеспособным.
Список литературы:
1. Боровиков В. «Statistica. Искусство анализа данных на компьютере: Для
профессионалов.» 2-е изд. – СПб.: Питер, 2003. – 688 с.
2. Колесников В.И. «Ценные бумаги» 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и
статистика, 2002. – 448 с.
3. Морозов И.В., Фатхуллин Р.Р., «FOREX: от простого к сложному» - М.: ООО
«Телетрэйд». – 448 с.
4. Пальмерио Д., Комарницкий Ю.А. «Экономика для инженера» М.: Доброе
слово, 1998. – 664 с.
5. Ричард Э.Ямароне «Ключевые экономические индикаторы: руководство
трейдера.» М.: Интернет-трейдинг, 2004-328с.
6. Хаертфельдер М., Лозовская Е., Хануш Е. «Фундаментальный и технический
анализ рынка ценных бумаг» - СПб.: Питер, 2005. – 352с.
7. Шарп.У., Александер ., Бейли Дж. «Инвестиции». Пер.с англ. – М.: ИНФРА-М,
2004. – XII, 1028 с.
8. http://www.forexpf.ru
References:
1. Borovikov V. «Statistica. Art of data analysis on PC: For Professionals.» 2-d edit. –
SPB.: Piter, 2003. – 688 p.
2. Kolesnikov V.I. «Securities» 2-d edit., – М.: Finance and Statistics, 2002. – 448 p.
3. Morozov I.V., Fathullin R.R., «FOREX: from simple to complicated» - М.: Ltd.
«Teletrade». – 448 p.
4. Palmerio D., Komarnitskiy U.A. «Economic for engineer» М.: Kind word, 1998. –
664 p.
5. Yamarone R. «Key economic indicators: trader’s guide.» М.: Internet-trading, 2004328p.
6. Khaertphelder M., Lozovskaya E., Khahush E. «Fundamental and technical analysis
of equity market» - SPB.: Piter, 2005. – 352p.
7. Sharp U., Alexander, Beily G. «Investments». Transl.from Eng. – М.: Infra-М, 2004.
– XII, 1028 p.
8. http://www.forexpf.ru