Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 39

Таким образом, сравнение параметров, с одной стороны, уравнения AR(2) с константой (см. табл. 3.3), а с другой стороны, уравнения AR(2) без константы (см. табл. 4.1) не помогло нам сделать окончательный вывод в пользу одного из них. Аналогичный результат у нас получился и по итогам проведения LM-теста Бройша — Годфри на наличие автокорреляции в остатках. Поэтому мы решили оценить точность прогнозов, сделанных с помощью уравнения авторегрессии без константы, воспользовавшись алгоритмом действий № 8 «Как оценить точность статистической модели в EViews». В результате получилась табл. 4.3.

Если сравнить табл. 4.3 с табл. 3.6, то можно легко прийти к выводу, что шесть из восьми параметров, характеризующих точность прогнозов, свидетельствуют в пользу уравнения авторегрессии с константой. Правда, при этом разница между ними была весьма незначительной. Однако вполне естественно, что при прогнозировании курсов валют нас в первую очередь интересует точность предсказаний, которую можно получить с помощью той или иной статистической модели. И с этой точки зрения уравнение авторегрессии 2-го порядка без константы оказалось точнее. Так, средняя ошибка прогноза по модулю у последней модели оказалась (после округления) равна 33,50 коп., а средняя ошибка по модулю (%) — 2,78 %, т. е. соответственно на 2,5 коп. и на 2,02 процентного пункта ниже, чем у уравнения авторегрессии с константой. Именно это обстоятельство и побудило нас сделать выбор в пользу уравнения авторегрессии без константы.

Чтобы сделать адекватный прогноз по курсу доллара, необходимо учесть как тренд, так и случайную компоненту, поскольку оба этих фактора существенно влияют на динамику валюты. Судя по табл. 4.3, нам удалось построить уравнение авторегрессии, с достаточно высокой степенью точности учитывающее тренд. Используя эту статистическую модель, можно делать точечные прогнозы, которые, правда, очень редко совпадают с фактическим курсом доллара. Объясняется это тем, что в ежемесячных колебаниях курса доллара достаточно большую роль играет не только тренд, но и случайная компонента. Судя по тому, что средняя ошибка по модулю равна 2,78 %, вполне очевидно, что эту цифру можно считать своего рода среднестатистическим индикатором вклада случайной компоненты в динамику курса доллара.

Поскольку точечный прогноз по определению не в состоянии указать нам диапазон вероятного отклонения фактического курса доллара от его предсказываемого значения, то с этой целью приходится использовать так называемый интервальный прогноз. Суть интервального прогнозирования заключается в определении интервала значений, в который прогнозируемое значение попадет с определенной долей вероятности. Чем выше интервал прогноза (разница между максимальным и минимальным значениями прогноза), тем больше вероятность (ее еще называют уровнем надежности) его реализации.