Статистический анализ валютного курса рубля

Семенова, Елена Ивановна

Темы диссертаций по экономике » Бухгалтерский учет, статистика

Статистический анализ валютного курса рубля тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень: кандидата экономических наук
Автор: Семенова, Елена Ивановна
Место защиты: Москва
Год: 2004
Шифр ВАК РФ: 08.00.12

Статистический анализ валютного курса рубля - тема диссертации по экономике, скачайте бесплатно в экономической библиотеке

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Статистический анализ валютного курса рубля"

На правах рукописи

Семенова Елена Ивановна

Статистический анализ валютного курсарубля

08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

МОСКВА-2004

Работа выполнена на кафедре статистики Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Искаков Борис Иванович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Сиденко Анатолий Викторович

диссертационного совета Д 212.196.0S в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова по адресу: 115998, г. Москва, Стремянный пер., д.36, корп. 3, ауд.353.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова

Кандидат экономических наук, доцент Бровин Александр Михайлович

Ведущая организация: НИИ статистики Госкомстата РФ

Защита состоится

М00

часов на заседании

Автореферат разослан

Ученый секретарь

диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Исарова Надежда Сергеевна

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Для эффективной интеграции России в мировое экономическое и финансовое хозяйство необходимо определить допустимую глубину вовлечения России в международные валютно-финансовые отношения, а также программу устранения различных ограничений на пути движения товаров, услуг и капиталов с учетом социально-экономических и геополитических интересов России. Особую роль при этом играет валютный курс национальной денежной единицы, от динамики которого зависит конкурентоспособность российской экспортируемой продукции на мировых рынках, объемы и направления внешнеэкономических связей, движение финансовых потоков. Валютный курс рубля имеет огромное влияние на все экономические процессы, на структуру экономики государства, на весь воспроизводственный процесс в целом. Но и экономические условия в свою очередь оказывают непосредственное влияние на состояние валютного курса национальной денежной единицы.

Именно поэтому меры по регулированию валютного курса рубля должны быть адекватными экономической ситуации в стране. Завышенный валютный курс национальной валюты неблагоприятен экспортерам, так как их продукция становится неконкурентоспособной на мировых рынках. Заниженный курс рубля делает импортные товары дорогими внутри страны, стимулируя тем самым отечественное производство, но усиливающиеся темпы падения национальной валюты свидетельствуют о слабости экономики и понижают мировой кредитный и инвестиционный рейтинги страны, что отнюдь не способствует развитию внутренней экономики. В этих условиях важно найти и удерживать баланс оптимального рублевого курса, соответствующего экономическим реалиям и интересам основных участников валютного рынка.

Для эффективного регулирования валютного курса рубля важно представлять его природу, характер его взаимосвязи с основными секторами экономики и элементами финансового рынка. Знание основных тенденций, присущих национальному валютному рынку, особенностей формирования динамики курса рубля в зависимости от меняющихся условий позволит регулировать их для успешного управления валютной конъюнктурой, для выработки скоординированной макроэкономической политики государства в целях достижения экономического роста страны, повышения уровня жизни населения, безболезненной и эффективной интеграции в мировое финансовое сообщество с учетом экономических интересов России.

Внешнеэкономическая деятельность становится все более неотъемлемой частью функционирования большинства предприятий. Хозяйственные операции с традиционными партнерами по СНГ теперь считаются внешнеэкономическими, и эти партнеры в первую очередь ориентируются на валютную оценку товаров, работ, услуг. На уровне фирмы изучение зависимостей динамики валютного курса рубля от различных причинных факторов позволяет определить возможные перспективы его развития для определения программы действий при экспорте и импорте товаров и услуг в целях страхования и получения максимальной прибыли. Для игроков валютного рынка большое значение имеют различные модели прогнозирования валютного курса рубля, а также методы оценки их качества и надежности. Население, содержащее свои сбережения в валюте в условиях обесценения рубля и инфляции, также сталкивается с проблемами валютного курса национальной денежной единицы.

Использование статистических методов в анализе валютного курса рубля позволит выявить основные тенденции в его формировании: степень и характер его зависимости от курсообразующих факторов, наличие взаимосвязи в динамике курсов различных валют, наличие циклических и сезонных колебаний, подверженность случайным эффектам, подобрать наилучшие способы прогнозирования валютного курса и оценить качество построенных моделей.

Таким образом, сильная зависимость состояния предприятий, домохозяйств, спекулятивных участников валютно-финансового рынка от колебаний курса рубля, а также значительность эффективной валютной политики в процессе макроэкономического управления побуждает к глубокому статистическому исследованию динамики валютного курса в тесной взаимосвязи с другими экономическими явлениями.

Все вышесказанное обусловило выбор темы и структуру настоящего исследования, а также определило его цель.

Целью исследования является проведение комплексного анализа статистических взаимозависимостей в процессе формирования динамики валютного курса российского рубля, а также разработка эффективных моделей прогнозирования его динамики. Реализация поставленной цели предполагает решение следующих задач:

- изучить природу валютного курса рубля и характер его влияния на экономику России;

- изучить существующие теоретические подходы к вопросам формирования валютного курса, выявить курсообразующие факторы, провести их классификацию и убедиться в их применимости «"Практике курсообдазования в России;

- проанализировать динамику официального валютного курса рубля за 10-летний период для определения закономерностей его движения: наличие тренда, циклических, сезонных и случайных колебаний;

- оценить колеблемость различных валют, котирующихся на российском валютном рынке, выявить наличие или отсутствие зависимостей между курсами валют и степень устойчивости каждой из них;

- построить модели валютного курса рубля на основе регрессионных зависимостей от выявленных факторов, от времени, на основе авторегрессии и экспоненциального сглаживания с использованием разных математических функций для нахождения оптимальной формы связи, описывающей динамику курса рубля;

- разработать механизм сравнения статистических моделей валютного курса и определить наиболее эффективную модель на основе сводного показателя качества модели;

- обосновать подходы к краткосрочному и долгосрочному прогнозированию валютного курса рубля;

- на основе результатов исследования особенностей формирования валютного курса национальной денежной единицы предложить способы эффективного управления валютными активами и обязательствами участников валютного рынка.

Объект исследования - процесс формирования валютного курса рубля на российском валютном рынке под влиянием экономических, политических, правовых, структурных и психологических факторов, изменяющихся с течением времени.

Предметом исследования являются статистические взаимозависимости между валютным курсом российского рубля и условиями валютного рынка, тенденции в динамике валютного курса и особенности его прогнозирования на краткосрочные и долгосрочные периоды.

Методологической базой исследования является диалектика как всеобщий метод научного познания, метод научной абстракции, системный анализ, сравнительный анализ, анализ и синтез, изучение причинно-следственных связей, изучение количественных и качественных связей между показателями валютного и финансового рынков. В исследовании использованы такие частные научные методы как средние величины, дисперсионный анализ, метод разложения рядов динамики на компоненты, корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы экспоненциального сглаживания, авторегрессии.

Теоретической базой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов по вопросам анализа рядов динамики, корреляционного и регрессионного анализа экономических явлений, теории и практики формирования валютных курсов.

Наиболее существенное влияние на содержание выполненного исследования в части методов статистического анализа экономических явлений оказали работы следующих отечественных авторов: СА Айвазяна, Н.К. Дружинина, И.И. Елисеевой, А.В. Ивантера, Б.И. Искакова, Г.С. Кильдишева, А.Д. Коробкина, АА Кугаенко, Н.В. Куприенко, В.Н. Сулицкого, Е.М. Четыркина, РА. Шмойловой, М.М. Юзбашева и др., а также труды зарубежных авторов, посвященные рассматриваемой проблеме, - Т. Андерсона, Д. Бокса, Г. Дженкинса, Ч.Х. Доу, К. Иберла, К. Ионеску, М.Д. Кендэла и др. В части раскрытия сущности валютного курса и сложности механизма его формирования были изучены работы следующих авторов: ЭА Баринова, И.Г. Балабанова, Т.Д. Валовой, А. Илларионова, Л.Н. Красавиной, П. Кругмана, В.Р. Курьерова, Л.А. Лакалина, К.Р. Макконнелла, А.Г. Наговицына, И.Н. Платоновой, Б.П. Плышевского, В.Н. Салина, В.П. Семенова, С.Г. Суворова, В.Н. Шенаева и др.

Эмпирическая база исследования представлена статистическими данными- о динамике официального валютного курса российского рубля к доллару США, евро, немецкой марке, японской иене (1993-2003 гг.), денежной массы, темпов инфляции, объемов золотовалютных резервов, остатков средств коммерческих банков на счетах в Банке России, объемов экспорта, цен на нефть, ставок по рублевым депозитам, ставок на рынке МБК (1999-2003гг.). В проведенном исследовании быта использованы данные об официальных валютных курсах национальных валют Беларуси, Украины и Казахстана относительно российского рубля (1995-2002 гг.), а также динамика индексов-дефляторов ВВП стран мира (1997-2002 гг.).

Научная новизна исследования. В современной. науке широко представлены разработки различных методов статистического анализа рядов динамики, а также корреляционно-регрессионного анализа. Достаточно проработаны теоретические аспекты формирования валютного курса, механизма его взаимодействия с экономикой страны. Автором осуществлен синтез этих двух направлений, то есть применен широкий набор статистических методов как факторного, так и технического анализа для изучения тенденций в динамике валютного курса рубля в тесной взаимосвязи с остальными

макроэкономическими параметрами. Таким образом, обеспечепа научная новизна предмета и методов исследования.

Детальное изучение влияния макроэкономических показателей на валютный курс рубля позволило автору предложить собственную классификацию курсообразующих факторов, основанную на анализе механизма функционирования валютного рынка и изменения спроса и предложения валют на нем, выделив основные группы факторов по характеру воздействия.

В результате дополнения вариационного анализа курсов рубля к различным иностранным валютам изучением колебаний межбанковского валютного рынка, а также рассмотрения корреляционных зависимостей между валютными курсами сделан вывод о различиях в устойчивости курсовой динамики различных валют.

Применение методики выделения составляющих ряда динамики валютного курса рубля за 10-летний период позволило значительно уточнить представления о влиянии каждой из компонент на уровни ряда валютного курса рубля.

Предложено существенное совершенствование системы показателей, отражающих количественные взаимосвязи между валютным курсом рубля и основными макроэкономическими величинами, включая разработку принципиально нового сводного показателя качества моделей прогнозирования валютного курса.

Таким образом, основной научный результат, полученный в диссертационной работе, заключается в комплексном применении статистических методов для анализа валютных курсов. Под этим понимается применение разнообразных статистических методов для изучения всех сторон проявления закономерностей в динамике валютного курса рубля, а также использование результатов каждого вида анализа для последующего исследования и разработки методик прогнозирования. Путем объединения результатов всех этапов исследования автором обоснован выбор методов прогнозирования валютного курса рубля для краткосрочного и долгосрочного периода.

Основные результаты, полученные автором в ходе исследования, составляющие научную новизну и выносимые на защиту, следующие:

- предложена классификация курсообразующих факторов в зависимости от характера влияния на валютный курс;

- в результате вариационного анализа выявлено, что большая устойчивость и склонность к сохранению текущих тенденций наблюдается в динамике курса рубля к доллару США по сравнению с курсом рубля к японской иене, немецкой марки и евро;

- охарактеризовано влияние трендовой, циклической, сезонной и случайной составляющей уровней ряда, выявленных в результате декомпозиции ряда валютного курса рубля за десятилетний период;

разработан принципиально новый сводный показатель качества построенных моделей валютного курса, позволяющий сравнивать надежность применения различных моделей;

- обоснован выбор методов технического анализа для краткосрочного прогнозирования, а также выбор комбинации методов фундаментального и технического анализа для долгосрочного прогноза;

- проанализированы условия применения паритетов покупательной способности валют для целей прогнозирования ориентиров движения валютного курса;

- предложен алгоритм управления валютными обязательствами и активами участников валютного рынка в условиях меняющихся валютных курсов.

Практическая значимость исследования. Предложенные автором модели ватютного курса рубля могут быть использованы для принятия решений при управлении валютными активами и обязательствами предприятий. В частности, зная текущие тенденции динамики рублевого курса, их силу и продолжительность, а также, оперируя во времени моментами отгрузки и оплаты продукции, стоимость которой выражена в иностранной валюте, можно влиять на величину внереализационных доходов и расходов, которые будут формироваться у организации в виде курсовой разницы и отражаться в финансовой отчетности.

В условиях интеграции промышленного капитала России, слияния крупных промышленных предприятий в холдинги, активного привлечения иностранных инвесторов и партнеров все большее число наиболее значимых российских компаний составляет свою финансовую отчетность в иностранной валюте по требованиям международных стандартов финансовой отчетности. Отражение активов и обязательств, а также денежных потоков в иностранной валюте способствует открытости и прозрачности финансовой отчетности, более достоверной оценке деятельности таких компаний иностранными контрагентами. Компаниям, являющимся лидерами российской экономики, в таком случае необходимо ориентироваться в текущей динамике валютного курса рубля, а также получать достоверные прогнозы будущей динамики для эффективного планирования и предварительной оценки показателей бухгалтерской отчетности на конец отчетного периода.

Выявленные качественные и количественные зависимости между валютным курсом рубля и основными параметрами финансового рынка, а также тенденции в динамике курса могут быть использованы при определении приоритетов макроэкономической политики государства, а также при проведении отдельных мероприятий по эффективному регулированию рублевого курса. Полученные результаты исследования могут быть использованы в деятельности Министерства финансов и Центрального банка Российской Федерации в целях планирования валютного курса рубля и проведения эффективной валютной политики с учетом выявленных закономерностей в развитии валютного курса рубля. Использование этих результатов возможно также предприятиями, населением и профессиональными участниками валютного рынка для прогнозирования динамики курса. Практические результаты исследования также можно использовать в учебных заведениях при преподавании экономических дисциплин.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на межвузовской научно-практической конференции «Виттевские чтения - 2004», а также на 15 Международных Плехановских чтениях в 2002 г.

Теоретические результаты исследования использованы в учебном процессе при проведении практических занятий в РЭА им. Г.В. Плеханова по дисциплине «Социально-экономическая статистика».

Основные положения диссертации опубликованы в 7 работах общим объемом 1,3 печатных листа.

Основные результаты исследования учтены, а предложенные модели прогнозирования валютного курса апробированы и применяются в практической деятельности ООО «ПромЛизинг».

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

2. Содержание исследования

Первая глава работы посвящена разработке теоретических аспектов

формирования валютного курса рубля и обзору публикаций по теме исследования. Проанализированы основные характеристики валютного курса. Изучено влияние его динамики на поведение всех участников экономической деятельности: государства, предприятий, участников финансового рынка, населения.

Рассмотрены основные концепции курсообразования, предлагаемые различными экономическими теориями. В настоящее время реальностью является формирование валютного курса рубля, в соответствии со спросом и предложением участников свободного рынка, которые устанавливают курс валюты, исходя из своих желаний и потребностей.

Обзор опубликованных исследований о природе и особенностях формирования валютного курса рубля свидетельствует о разнообразии подходов ученых к определению факторов, влияющих на него. Одни из них высказываются за определение валютного курса как следствия сложившейся динамики макроэкономических показателей - валового продукта, состоянию платежного баланса. Другие доказывают, что подобные связи не имеют отношения к текущей динамике валютных курсов, которая объясняется воздействием случайных факторов, предугадать которые невозможно. В связи с этим, многими зарубежными исследователями высказываются сомнения относительно возможностей прогнозирования валютного курса по макроэкономическим моделям, которые не отражают количественные взаимосвязи вне периода построения. При этом профессиональными участниками валютного рынка используются методы технического анализа, заключающиеся в выявлении повторяющихся элементов в динамике курсов, анализе графиков, т.н. «фигур» валютного курса, четком представлении направления и продолжительности текущих тенденций на основе своего профессионального суждения, а также различных индикаторов курсовой динамики.

При широте охвата предмета и методов технического анализа, которому посвящены большое количество теоретических и практических изысканий, проработка теории фундаментального анализа применительно к российской валюте не достаточна. Результаты прогнозирования валютного курса с помощью фундаментальных методов не обеспечивают математическую точность прогноза, но задают ориентир движения курса и, что особенно важно, объясняют его движение влиянием различных факторов.

В первой главе выявлены, проанализированы и обобщены основные факторы, которые теоретически должны оказывать влияние на величину спроса и предложения на валютном рынке, и, следовательно, воздействовать на установление рублевого курса. Существует достаточно большое количество таких факторов, носящих экономический, политический, правовой, структурный или психологический характер, прямо или косвенно оказывающих воздействие на динамику валютного курса рубля. Автором предложена классификация курсообразующих факторов, представленная на рисунке 1.

На основе статистического материала выявлено наличие или отсутствие связи между динамикой этих факторов и валютным курсом рубля. Экономическая теория описывает влияние многих факторов, раскрывает механизм этого влияния, но исследование зависимостей между предполагаемыми факторами и курсом российского рубля показало, что далеко не все факторы, рассматриваемые как курсообразующие в мировой практике, действительно существенно влияют на динамику курса российского рубля. Так, например, выявлено, что курсообразующими факторами в среднесрочной перспективе в России являются золотовалютные резервы, денежная масса и цены на нефть, ставки по депозитам, объемы экспорта, темпы инфляции. А ставка рефинансирования, размер бюджетного дефицита не оказывают существенного влияния на курс рубля.

В первой главе также обоснован выбор именно официального курса российского рубля в качестве предмета статистического исследования. На основе обзора опубликованных практических исследований валютного курса сформулированы основные направления исследования, осуществленного в работе: рассмотрение динамики официального курса российского рубля в течение 10-летнего периода времени, сравнительный анализ его курса к различным иностранным валютам, выявление корреляционных зависимостей курсов от конкретных фундаментальных факторов, определение лагов во влиянии факторов, интерпретация и использование полученных результатов для построения различных моделей курсов, оценка их эффективности, а также обоснование способов прогнозирования для краткосрочного и долгосрочного периодов.

Классификация курсообразующих факторов.

Рисунок 1.

Во второй главе применены конкретные статистические методы анализа динамики валютного курса рубля.

Параграф 2.1 посвящен применению метода вариационного анализа для определения валюты, курс которой подвергается воздействию случайных факторов в наименьшей степени и не содержит в своем изменении резких и продолжительных скачков, а сохраняет текущие тенденции в течение продолжительного периода времени. Противоположностью более стабильной валюте будет валюта, которую можно использовать для спекулятивных игр, для получения прибыли на основе частых колебаний курса.

Рассмотрены четыре валюты, котируемые на российском валютном рынке в течение 2001 г., - доллар США, немецкая марка, евро и японская иена. Их стабильность оценена со следующих точек зрения:

- использование стандартного инструментария анализа динамики и вариации;

- проверка значительности сезонных эффектов в динамике каждой из валют;

- изучение движения курсов на банковском рынке наличной валюты;

- подверженность влиянию курсообразуюпщх факторов.

Принимая во внимание все перечисленные критерии, сделан вывод, что на российском валютном рынке наиболее устойчивой является динамика курса доллара США, следовательно, при наличии его роста эта валюта является наиболее приемлемой для сбережений, а валютные курсы евро и японской иены значительно неустойчивы в своей динамике и могут быть использованы в валютных спекулятивных (арбитражных) операциях для извлечения прибыли на разнице в быстро и резко колеблющихся курсах. Результаты сравнения колеблемости валют представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Выводы по анализу вариации валютных курсов.

Критерии Куре доллара США Курс немецкой марки Курс евро Курс японской иены

1 Стандартные показатели динамики и вариации

Наличие корреляции с фактором времени Сильная прямая связь Отсутствует Отсутствует Отсутствует

Наличие корреляции с курсом других валют Отсутствует Сильная прямая связь с евро Сильная прямая связь с немецкой маркой Отсутствует

Головой прирост в процентах к среднему уровню ряла 6,79% • 1,20% -1,15% -7,16%

Среднее квадратическое отклонение, руб. 0,4819 0,3746 0,7300 0,5332

Коэффициент вариации 0,0165 0,0280 0,0279 0,0222

Число поворотных точек в ряде (из 249) 79 125 125 127

Средняя длина фазы 3,15 1.65 1,98 1.95

2 Анализ сезонных колебаний

Наличие внутригодовых сезонных колебаний Умеренная волна в середине года Курсы постоянно колеблются, и волна заметна только в общем, сглаженном движении. Значительные колебания в течение всего года.

Зависимость между днем недели и интенсивностью ежедневного изменения курса Нет Наибольшие ежедневные колебания происходят в конце недели, наименьшие - в начале

3 Анализ динамики валютных курсов на банковском рынке наличной валюты

Среднее отклонение банковского курса от официального курса, руб. 0,0925 - 0,1139 -

Средний размах котировок (маржа), руб 0,4486 0,7814

4. Анализ влияния курсообразующих 4 факторов (наличие корреляции с курсообразующими факторами) ■

Денежная база Сильная прямая Отсутствует

Ставки по рублевым депозитам Сильная обратная Отсутствует

Доходность государственных ценных бумаг Сильная обратная Отсутствует

Объем золотовалютных резервов Банка России Сильная прямая Отсутствует

Параграф 2.2 посвящен применению методов декомпозиции временного ряда. Каждый уровень временного ряда можно рассматривать как результат наложения компонент, имеющих разный временной характер действия. Метод анализа временных рядов заключается в выделении этих компонент (декомпозиция ряда). Среди компонент временного ряда выделяют: тренд, циклическую компоненту, сезонную компоненту и нерегулярную (случайную) компоненту.

Выделение компонент ряда проведено применительно к 10-летнему периоду с 1993 по 2002 год. Декомпозиция ряда динамики проведена по фактическим значениям официального курса рубля на последнее число каждого месяца (120 точек наблюдения). Проблема проведенной в 1998 году деноминации решена тем, что все показатели выражены в деноминированных рублях, то есть в масштабе 2002 года. К значительно большим трудностям для анализа привело наличие в исследуемом периоде трехкратной девальвации российской валюты в августе 1998 года, в результате которой значения валютного курса до и после кризиса стали едва ли сопоставимыми, и подобрать форму зависимости для такого ряда оказалось очень сложно. Очевидно, что выравнивание всего ряда по прямой линии в данном случае неудачно - слишком несоизмеримы данные, и остатки будут очень велики. Трудно представить другую форму зависимости от времени, предполагающую сначала плавный рост (до 1998 г.), затем резкий подъем в уровнях ряда и опять плавный замедляющийся рост. В связи с этим решено было отступить от правил

классического анализа и определять трендовые значения не по единственной, а по двум формам зависимости, то есть для данных до 1998 года - по линейному тренду, для последующих данных - по логарифмическому.

Анализ временного ряда был построен следующим образом. На 1 этапе определена сезонная компонента методом отношения к центрированной скользящей средней (12 индексов). На 2-м этапе исключена сезонная компонента путем деления уровней ряда на соответствующий сезонный индекс, определенный на предыдущем этапе. Получен ряд из десезонизированных данных. На 3-м этапе на основе десезонизированных данных определено два тренда - для периода с 1993 г. по 1997 г. и с 1998 г. по 2002 г. Затем из десезонизированных уровней ряда исключен, в полученных значениях сохраняется циклическая и случайная компоненты. Для исключения случайной компоненты вычислены трехпериодные скользящие средние. В этом случае эффект случайной компоненты значительно сокращается. Вычисленные скользящие средние рассмотрены как циклическая компонента, следовательно, остаток после исключения из фактических уровней ряда сезонности, тренда и цикла представляет собой случайную компоненту.

Полученные данные о составляющих компонентах ряда показаны на рисунке 2.

Исходя из 10-летней динамики можно заключить, что сезонный эффект заключается в падении курса доллара в летние месяцы и замедлении темпов роста к концу года. Величина сезонной составляющей в целом больше случайных колебаний (за вычетом тренда, цикла и сезонности), кроме резких скачков и случайных изменений -осенью 1998 года.

Интересно, что анализ 10-летнего периода позволил увидеть, что в каждой пятилетке содержится часть некоего цикла. Так выделяются 2 ярких минимума - ноябрь 1993 и июнь 1998 г., а также 2 последовавших за ними максимума - апрель 1995 и июль 1999 г. Возможная длина цикла на российском валютном рынке составляет около 4,5 лет. В первом квартале 2003 года (4,7 года с июня 1998 г.) наблюдалось редкостное снижение курса доллара. Оно обусловлено ослабившимся положением США на мировых рынках, нестабильностью из-за войны в Ираке, наличием евро как альтернативы международных расчетов и вложений, высоких мировых цен на нефть. Возможно, все эти события и образуют общий экономический цикл, который проявился в динамике валютного курса в начале 2003 года.

Очевидно, что на базе трех проявлений цикличности в динамике курса доллара США еще рано делать вывод о продолжительности и частоте проявления циклов, и

Рисунок2

Графики компонент временного ряда курса за период с 1993 г. по 2004 г.

наблюдаемый в данное время третей виток цикла (продолжительное падение курса доллара США) внесет коррективы в определение глубины, периодичности и продолжительности циклических колебаний в динамике курса доллара США.

Третья глава посвящена вопросам практического применения результатов изучения валютного курса для его прогнозирования, а также для управления валютными активами и обязательствами предприятий.

В параграфе 3.1 построены модели валютного курса, осуществлено краткосрочное прогнозирование и предложен сводный критерий, качества построенных моделей, учитывающий не только ретроспективную оценку модели, но и достоверность полученных по ней прогнозов. В отношении валютного курса построены четыре основных типа моделей - регрессионные модели (зависимости от факторов), тренды (зависимости от времени), экспоненциальное сглаживание, а также авторегрессионные модели. В качестве базы для анализа использованы фактические значения официального курса рубля за 2002 год.

Анализ корреляционных зависимостей валютного курса от курсообразующих факторов показал, что в 2002 году наибольшая корреляция наблюдалась между курсом и золотовалютными резервами (млрд. $), денежной базой (млрд. руб.), ставками по депозитам (% годовых), ценой на нефть ($/баррель) и остатками средств коммерческих банков на корсчетах (млрд. руб.). При построении моделей учтено взаимное влияние факторов - мультиколлинеарные факторы в одну модель не включались. Во влиянии этих факторов выявлены лаги, например, влияние денежной массы отставало в среднем на 4 недели, золотовалютных резервов - на 2 недели, ставок по рублевым депозитам - на 3 недели.

Построены 2 модели, основанные на простом экспоненциальном сглаживании и сглаживании с учетом тренда (метод Хольта), а также авторегрессионная модель с лагом 1, так как наибольшим был коэффициент автокорреляции ряда именно первого порядка. Выбранные по показателям коэффициента детерминации, Фишера, Стьюдента и Дарбина-Уотсона модели показаны в таблице 2.

Все модели характеризуются высоким значением коэффициента детерминации, все модели соответствуют критериям Стьюдента и Фишера, но критерию Дарбина -Уотсона соответствует лишь модель авторегрессии. Наблюдается автокорреляция в остатках, ее уровень очень высок у моделей, включающих фактор денежной базы, и незначителен у моделей, основанных на ставках по депозитам и остатках на корсчетах.

Включение в модели предыдущих значений ряда, сдвинутых на 1 период (с лагом 1) привело к тому, что остальные параметры уравнения стали несущественными по критерию Стьюдента. Из трендовых моделей наилучшие оценки у учитывающих время дважды. Это объясняется тем, что к концу 2002 года темпы роста курса доллара значительно снизились перед падением курса доллара в начале 2003 года.

Таблица 2.

Характеристики построенных моделей валютного курса доллара США.

№ Форма зависимости Включенные факторы Уравнение Прогноз на 31.03.03

1 Линейная Денежная база у = 28,49262+0,0038673М 31,9783

2 Линейная Ставки по депозитам и остатки на корсчетах у - 38,677209 -0,9478844*й + 0,0122366» е 32,0996

3 Линейная Денежная база и цены на нефть у » 28,35008+0,0033077*<1+0,02315554 32,0971

4 Логарифмическая Денежная база у - 11,825142 + 2,9575216 • 1п й 31,9476

5 Логарифмическая Ставки по депозитам и остатки на корсчетах у ■= 44,188187 - 7,9952365*111 § + 1,0327981 *1пе 32,0866

6 Логарифмическая Денежная база и цены на нефть у = 12,949506+2,5101799*1п <1 + 0,5768077 * 1п Г 32,0464

7 Степенная Денежная база у = 28,625655* 1,000123" 31,9815

8 Степенная Ставки по депозитам и остатки на корсчетах у *= 39,596722 * 0,9702466»« 1,0003889* 32,1056

9 Степенная Денежная база и цены на нефть у =28,494626 * 1,000105е* 1,0007456" 32,1041

10 Логарифмическая Номер периода (время) у = 30,0125528 + 0,0125528 * « + 0,201247 • 1п 1 32,1136

11 Молель, основанная на простом экспоненциальном сглаживании (а = 0,3) 31,5048

12 Модель, основанная на экспоненциальном сглаживании с учетом тренда (метод Хольта) (ег=0,3, (И),3) 31,3531

13 Линейная Предыдущие значения у,- 1,59177087 + 0,95015973 *у,, 31,4088

й -денежная база, g - ставки по рублевым депозитам, е — остатки на корсчетах, Г- пены на нефть.

Очевидно, что наиболее надежный прогноз фактического значения курса на 31.03.03 (31,3805 руб7$) получен по авторегрессионной модели и модели Хольта. Близкими к фактическому значению оказались прогнозы, основанные на логарифмической зависимости от денежной базы. Наихудший прогноз получен по модели, основанной на зависимости от времени. Это объясняется тем, что в течение 2002 года курс доллара рос, темпы роста замедлялись, а в 2003 году последовало снижение курса доллара Между тем, значения, полученные по линейной трендовой модели, будут в любом случае возрастать с течением времени. Таким образом, проявляется недостаток такой модели в неспособности реально отражать текущую динамику. В то же время настроенность моделей экспоненциального сглаживания и авторегрессии отображать характер движения курса в наиболее близкий к прогнозируемому значению период

привела к тому, что в условиях начала 2003 года прогнозы по этим моделям оказались более эффективными.

Для их оценки предложено использовать сводный показатель качества модели. Такая оценка включает в себя характеристику расчетных значений модели, полученных для того периода, на котором она была построена (в нашем случае - 2002 г.), а также оценку надежности прогнозов, сделанных на последующий период (1 квартал 2003 г.). Таким образом, сводный показатель качества модели (СПК) состоит из двух частей -первая характеризует модель в течение первоначальных наблюдений, дающих ретроспективную оценку модели, а вторая оценивает точность последующих прогнозов.

Коэффициент детерминации, коэффициент автокорреляции остатков, средняя абсолютная ошибка, средняя квадратичная ошибка, средняя относительная ошибка представляют собой ретроспективные оценки модели, оценивающие ее эффективность на периоде построения. Взвешивание этих показателей для включения в сводный показатель качества производилось на основе относительных рейтингов каждого показателя.

Для нахождения ошибок прогнозов в течение 1 квартала после периода построения моделей были рассчитаны вероятности того, что модель покажет верное направление изменения курса. Полученные по каждой модели 15 прогнозов были поделены на 2 группы, когда предсказанное направление изменения курса (рост, падение, неизменность) соответствовало фактическому изменению, и когда прогноз направления изменения курса был ошибочен. Отношение вероятности правильного прогноза движения курса к вероятности неверного образует вторую часть сводной оценки качества модели.

Объединение двух частей образует сводный показатель качества модели: СПК = (1-СПК1) + СПК2, где СПК 1 представляет собой взвешенную комбинацию ретроспективных оценок, а СПК 2 отражает вероятность правильного прогноза направления движения курса на периоде проверки.

Таким образом, сводный показатель качества модели предполагает наличие наблюдений за два периода - на котором будет строиться модель (период построения), и для которого будет сделан прогноз (период проверки), результаты которого будут сравниваться с фактическими данными. Эта оценка направлена на максимум, то есть чем она выше, тем надежнее себя показала модель и тем эффективнее ее использовать для дальнейшей работы. Первая часть показателя будет говорить о точности модели и четко соизмерять количественные отклонения. Вторая свидетельствует о надежности в изменяющихся условиях, о способности адекватно отображать направление движения

курса Вместе две оценки будут свидетельствовать о качестве модели, проверенном на прогнозном периоде.

Сводный показатель качества модели выявил, что наиболее подходящей для прогнозирования является модель, основанная на экспоненциальном сглаживании с учетом тренда Для прогнозирования по ней необходимо знать значения курса за один период до даты прогноза (в нашем случае неделя). Данная модель относительно проста в расчетах, не требует сбора дополнительной информации по факторам, углубленных математических знаний. Модель Хольта предлагается применять для краткосрочного прогнозирования валютного курса.

Параграф 3.2 рассмотрены подходы к долгосрочному прогнозированию валютного курса рубля. В предыдущей части было выяснено, что среди всех факторов денежная масса является наиболее тесно связанной с валютным курсом как по коэффициентам корреляции, так и по качеству построенной модели. Данный вывод подтвержден путем построения корреляционных таблиц для каждого из последних пяти лет (1999-2003 гг)

Построенные модели (на основе ежемесячных данных о динамике денежной массы и курса рубля за период 1999-2003 гг.), учитывающие фактор денежной массы, базируются на прямой зависимости между курсом доллара и денежной массы. То есть при росте денежной массы модель будет прогнозировать рост курса доллара, что не соответствовало реальной ситуации на валютном рынке России в 2004 году. Фактическому падению курса доллара соответствовало лишь замедление темпов роста прогнозных значений курса. Анализ зависимостей между темпами роста денежной массы и темпами падения курса доллара с различными лагами позволил увидеть, что замедление темпов падения курса доллара в начале 2004 года соответствуют повышению темпов роста денежной массы с лагом в 9 месяцев. Построенная по такой зависимости модель отвечает критериям Фишера, Стьюдента и Дарбина-Уотсона, но такая тенденция продлилась не далее мая 2004 года, и предположение о возможности применения ее для прогнозирования было отвергнуто.

Анализ различных форм зависимости курса от времени по данным за период времени с 1993 года также показал, что все такие модели прогнозируют продолжение роста курса доллара.

В условиях смены текущей тенденции валютного курса при неизменности тенденций в динамике курсообразующих факторов наилучшие прогнозы были получены

методами экспоненциального сглаживания как и для краткосрочной перспективы. Недостатком таких методов является то, что прогноз можно составить лишь на 1 период вперед. По модели Хольта была получено прогнозное значение курса доллара на 01.07.04 - 29,62 руб./$.

Таким образом; было доказано, что для объяснения долгосрочной динамики валютного курса недостаточно одних методов регрессионного анализа. Такие модели хорошо объясняют динамику курса на ретроспективном периоде, но при дальнейшем движении, особенно при наличии нехарактерных поворотов в текущей динамике, регрессионные модели теряют свою значимость. Это лишь подтверждает тот факт, что валютный курс является результатом взаимного влияния множества сил, предусмотреть которые в регрессионной модели зачастую представляется невозможным. При недостаточной эффективности регрессионных моделей возможно использование методов технического анализа, применяемых обычно на краткосрочной динамике, для целей долгосрочного прогнозирования.

В таком случае исследователю необходимо дополнять анализ экспертными оценками, основанными на знаниях экономической теории, особенностей развития экономических явлений, а также тенденций на международном товарном и валютном рынках.

Текущая динамика курса доллара, то есть продолжительное падение курса с начала 2003 года при наличии положительной динамики денежной массы - основного по влиянию макроэкономического параметра, соответствует предыдущему выводу относительно проявления циклов в динамике курса доллара. Текущее обесценение доллара, как уже было замечено, вызвано объективными событиями в США. Дефицит торгового баланса США только растет, импорт дешевых товаров опережает экспорт, растет огромный дефицит национального бюджета, вызванный значительными текущими расходами на ведение военных действий, а также снижением налогов. Падение доллара в текущий момент только выгодно США для сокращения сальдо торгового баланса и обесценения государственного долга.

Экономика США настолько важна для мирового рынка, что ни одной из стран не будет выгодно резкое и безвозвратное обесценение доллара, слишком сильны взаимосвязи между торговыми пропорциями, платежными балансами, золотовалютными резервами стран. Экономический рост США неизбежен, пусть и не такими темпами как в зоне евро, например. Курс доллара США и раньше претерпевал продолжительное

снижение, но за этим неизменно следовал рост и дальнейшее укрепление. В таких условиях представляется реатьным, что стабильный рост курса доллара к евро, а значит и курса доллара к рублю, начнется осенью 2004 года.

Параграф 3.3 посвящен возможностям использования информации о паритетах покупательной способности (ППС) для прогнозирования динамики валютного курса.

Валютный курс, если он адекватно отражает развитие экономических процессов в стране, в долгосрочной перспективе стремится к уровню, задаваемому паритетом покупательной способности изучаемой валюты. Измерение ППС является очень трудоемким процессом, требующим наличие большого объема информации по разным странам. Такие сопоставления периодически проводятся ООН. Для определения ППС на каждый год необходимо корректировать некоторый исходный уровень ППС с помощью индекса - дефлятора ВВП. Экстраполяция отношения ППС к валютному курсу, а также продление текущих тенденций ППС, позволяют определить прогнозируемое значение валютного курса.

Полученные оценки паритетов покупательной способности свидетельствуют о недооцененности валют стран СНГ относительно российского рубля, а также о большом потенциале роста курса российского рубля по отношению к мировым валютам (доллар США, английский фунт стерлингов).

Прогноз, полученный для курса доллара США на конец 2003 г. (28,94 рубУ$), оказался более близок к фактическому значению (29,4545 руб./$), чем все регрессионные модели валютного курса, рассмотренные выше, и верно определил падающую динамику курса доллара США в 2003 г. Это позволило сделать вывод об эффективности применения ППС для прогнозирования ориентиров в динамике валютного курса.

Управление валютными активами и обязательствами хозяйствующих субъектов заключается в умелом регулировании зависимых от них условий и приспособлении под меняющиеся независимые события внешней среды.

В параграфе 3.4 рассмотрены возможности осуществления сбережений в долларах США, евро и российских рублях на основе сопоставления темпов изменения валютных курсов и темпов инфляции в 2001-2003 гг. Показано, что сбережения в евро не так уж и безопасны. Эта валюта обеспечит положительную доходность в 2004 году, только если удастся также снижать инфляцию в 2004 году, а темпы роста курса евро не снизятся еще больше. Доллар США даже в случае роста курса не сможет обеспечить положительный результат от накоплений с учетом инфляции, учитывая, что он и не достигался в нашей

стране с 1996 г., то есть темпы инфляции традиционно оказывались больше темпов роста официального курса доллара США.

Рассмотрены варианты поведения хозяйствующего субъекта, осуществляющего внешнеторговую деятельность в условиях динамики курсов доллара США и евро в 2003 году. Рассчитаны потери экспортера от падения курса доллара США, а также рассчитаны финансовые результаты экспортной деятельности в условиях применения результатов проведенного анализа валютного курса в предыдущих главах. Было учтено следующее:

- анализ вариации курсов доллара США и евро показал, что курс евро склонен к частым сменам направления движения и колеблется вокруг некоторого среднего значения, в то время как курс доллара США более стабилен в намеченной динамике и следует направлению вверх или вниз продолжительное время (параграф 2.1);

- декомпозиция ряда динамики курса доллара США показала, что для доллара характерно снижение курса в летние месяцы, а также на январь 2003 года приходится начало воздействия общего экономического цикла, который выражается в длительном падении курса доллара США и подтверждается реальной динамикой официального курса в первом квартале 2003 года (параграф 2.2);

- анализ фактической динамики курсов доллара и ерво, анализ прогнозов и их надежности по итогам первого квартала 2003 года показал, что курс доллара США склонен падать и его движение на таком этапе лучше прогнозировать по краткосрочным моделям из-за неясности перспектив на конец года (параграф 3.1);

- анализ паритетов покупательной способности также свидетельствует о переоцененности курса доллара США в России, у российского рубля есть большой потенциал к укреплению и при условии начала падения, толчка, возврат к прежней тенденции роста курса доллара будет не быстрым (параграф 3.3);

- сравнение темпов роста курсов доллара США и евро в 2002 году, а также их сопоставление с темпами инфляции свидетельствуют о предпочтительности евро как валюты, обеспечивающей больший рост активов с учетом инфляции (параграф 3.4).

С учетом вышеперечисленных результатов проведенного анализа валютного курса были предложены и проанализированы варианты избежания курсовых потерь путем изменения валюты контрактов, а в случае невозможности - путем регулирования условий контракта, касающихся оплаты поставляемых партий.

В условиях падающего курса доллара США и ослабления темпов роста курса евро продавцу рекомендуется использование евро в качестве средства расчетов, покупателю

же более выгодным будет использовать для платежа за поставленные ценности валюту с падающим курсом, т.е. доллары США. За счет использования метода предоплаты при реализации на экспорт предприятия могут получить выгоду в виде дополнительной рублевой выручки, не проиграв тем самым от падения курса доллара США, используемого при осуществлении расчетов. Эффект можно усилить, если своевременно переводить получаемую экспортную выручку в евро и использовать эту валюту как средство накопления.

Таким образом, возможности статистического анализа валютного курса огромны и обеспечивают самое разностороннее применение его результатов. В силу воздействия валютного курса на все сферы экономики результаты статистического анализа валютного курса востребованы и применяются для принятия практических решений в вопросах управления валютными рисками, активами и обязательствами.

3.Списокпубликаций

1. Семенова Е.И. Валютный курс - важнейший элемент конвертируемости рубля// Тезисы докладов студентов на XII Международных Плехановских чтениях. - Москва, 1999. - 0,05 пл.

2. Семенова Е.И. Классификация факторов, определяющих динамику валютного курса рубля//Тезисы докладов студентов на XTV Международных Плехановских чтениях. -Москва, 2001.-0,05 пл.

3. Семенова Е.И. Регрессионный анализ валютного курса// Тезисы докладов аспирантов на XV Международных Плехановских чтениях. - Москва, 2002. - 0,05 п.л.

4. Семенова Е.И. Main Factors That Determine Foreign Exchange Rate// Тезисы докладов аспирантов на иностранных языках на XV Международных Плехановских чтениях. -Москва, 2002,-0,1 п.л.

5. Семенова Е.И. О применении регрессионного метода к анализу валютного курса рубля// Экономика и технология: Межвузовский сборник научнъж трудов. - Москва, 2002. - Вып. 14. - стр.55-64. - 0,4 пл.

6. Семенова Е.И. Декомпозиция ряда динамики валютного курса рубля за 1993-2002 гт7/ Экономика и технология: Научные труды. - Москва, 2003. - Вып. 16. - стр. 54-70. - 0,3 п.л.

7. Семенова Е.И. Применение паритетов покупательной способности валют к прогнозированию валютного курса// Экономика и финансы. - Москва, 2004. - №15. -стр. 36-40. - 0,35 пл.

Отпечатано в типографии Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова Заказ № 115 Тираж 100 экз.

#16431

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Семенова, Елена Ивановна

Введение

Содержание

1. Валютный курс рубля как важнейший показатель экономического развития России. Взаимозависимости между валютным курсом и макроэкономическими параметрами.

1.1 Понятие валютного курса, его формирование и роль в экономике страны

1.2 Влияние курсообразующих факторов на формирование валютного курса

1.3 Обзор теоретических и практических исследований валютного курса

2. Применение вариационного метода и методов анализа рядов динамики к валютным курсам.

2.1 Методика проведения вариационного анализа и интерпретация его результатов при определении возможностей прогнозирования валютного курса.

2.2 Определение влияния трендовой, циклической, сезонной и случайной составляющей методом декомпозиции временного ряда валютного курса.

3. Практические аспекты применения данных анашза валютного курса для целей прогнозирования и управления валютными активами.

3.1 Краткосрочное прогнозирование валютного курса на основе статистических моделей. Построение сводного показателя качества моделей валютного курса

3.2 Анализ возможностей применения регрессионных моделей для долгосрочного прогнозирования валютного курса

3.3 Прогнозирование валютного курса на основе паритетов покупательной способности валют.

3.4 Влияние валютных курсов на управление валютными активами и обязательствами.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Статистический анализ валютного курса рубля"

Актуальность темы исследования. Для эффективной интеграции России в мировое экономическое и финансовое хозяйство необходимо определить допустимую глубину вовлечения России в международные валютно-финансовые отношения, а также программ/ устранения различных ограничений на пути движения товаров, услуг и капиталов с учетом социально экономических и геополитических интересов России. Особую роль при этом играет валютный курс национальной денежной единицы, от динамики которого зависит конкурентоспособность экспортируемой продукции на мировых рынках, объемы и направления внешнеэкономических связей, движение финансовых потоков. Валютный курс рубля имеет огромное влияние на все экономические процессы, на структуру экономики государства, на весь воспроизводственный процесс в целом. Но и экономические условия в свою очередь оказывают непосредственное влияние на состояние валютного курса национальной денежной единицы.

Именно поэтому меры по регулированию валютного курса рубля должны быть адекватными экономической ситуации в стране. Завышенный валютный курс национальной валюты неблагоприятен экспортерам, так как их продукция становится неконкурентоспособной на мировых рынках. Заниженный курс рубля делает импортные товары дорогими внутри страны, стимулируя тем самым отечественное производство, но усиливающиеся темпы падения национальной валюты свидетельствуют о слабости экономики и понижают мировой кредитный и инвестиционный рейтинги страны, что отнюдь не способствует развитию внутренней экономики. В этих условиях важно найти и удерживать баланс оптимального курса, соответствующего экономическим реалиям и интересам основных участников валютного рынка.

Для эффективного регулирования валютного курса важно представлять его природу, характер его взаимосвяз! с основными секторами экономики и элементами финансового рынка. Знание основных тенденций, присущих национальному валютному рынку, особенностей формирования динамики курса в зависимости от меняющихся условий позволит регулировать их для успешного управления валютной конъюнктурой, для выработки скоординированной макроэкономической политики государства в целях достижения экономического роста в стране, повышения уровня жизни населения, безболезненной и эффективной интеграции в мировое финансовое сообщество с учетом экономических интересов России.

Внешнеэкономическая деятельность становится все более неотъемлемой частью функционирования большинства предприятий. Хозяйственные операции с традиционными партнерами по СНГ теперь считаются внешнеэкономическими, и эти партнеры в первую очередь ориентируются на валютную оценку товаров, работ, услуг. На уровне фирмы изучение зависимостей в динамике валютного курса позволяет определить возможные перспективы развития курса рубля для определения программы действий при экспорте и импорте товаров и услуг в целях страхования и получения максимальной прибыли. Для игроков валютного рынка большое значение имеют различные модели прогнозирования валютного курса, а также методы оценки их качества и надежности. Население, содержаще свои сбережения в валюте в условиях обесценения рубля и инфляции, также сталкивается с проблемами прогнозирования валютного курса.

Использование статистических методов в анализе валютного курса позволит нам выявить основные тенденции в его формировании: степень и характер его зависимости от курсообразующих факторов, наличие взаимосвязи в динамике курсов различных валют, наличие циклических и сезонных колебаний, подверженность случайным эффектам; подобрать наилучшие способы прогнозирования валютного курса и оценить качество построенных моделей.

Таким образом, сильная зависимость предприятий, домохозяйств, спекулятивных участников валютного и финансового рынков от колебаний курса рубля, а также значительность эффективной валютной политики в процессе макроэкономического управления побуждает к глубокому статистическому исследованию динамики валютного курса в тесной взаимосвязи с другими экономическими явлениями.

Все вышесказанное обусловило выбор темы и структуру настоящего исследования, а также определило егоцель.

Цель исследования заключается в проведении комплексного анализа статистических взаимозависимостей в процессе формирования динамики валютного курса рубля, а также разработка эффективных моделей его прогнозирования.

Реализация поставленной цели предпспагает решение следующих задач:

- изучить природу валютного курса рубля и характер его влияния на экономику России;

- изучить существующие теоретические подходы к вопросам формирования валютного курса, выявить курсообразующие факторы, провести их классификацию и убедиться в их применимости к практике курсообразования в России;

- проанализировать динамику официального валютного курса рубля за 19 летний период для определения закономерностей его движения: наличие тренда, циклических, сезонных и случайных колебаний;

- разработать механизм сравнения статистшеских моделей валютного курса и определить наиболее эффективную модель на основе сводного показателя качества модели;

- обосновать подходы к краткосрочному и долгосрочному прогнозированию валютного курса рубля;

- на основе результатов исследования особенностей формирования валютного курса предложить способы эффективного управления валютными активами и обязательствами участников валютного рынка.

Предметом исследования являются статистические взаимозависимости между валютным курсом рубля и условиями валютного рынка, тенденции в динамике валютного курса и особенности его прогнозирования на краткосрочные и долгосрочные периоды.

Наиболее существенное влияние на содержание выполненного исследования в части методов статистического анализа экономических явлений оказали работы следующих отечественных авторов: С.А. Айвазяна, Н.К. Дружинина, И.И. Елисеевой, А.В. Ивантера, Б.И. Искакова, Г.С. Кильдишева, АД. Коробкина, А.А. Кугаенко, Н.В. Куприенко, В.Н. Сулицкого, Е.М. Четыркина, Р,А. Шмойловой, М.М. Юзбашева и др., а такжетруды зарубежных авторов, посвященные рассматриваемой проблеме,- Т. Андерсона, Д. Бокса, Г. Дженкинса, Ч.Х. Доу, К. Иберла, К. Ионеску, МД. Кендэла и др. В части раскрытия сущности валютного курса и сложности механизма его формирования были изучены работы следующих авторов: Э.А. Баринова, И.Г. Балабанова, Т.Д. Валовой, А. Илларионова, Л.Н. Красавиной, П. Кругмана, В.Р. Курьерова, Л .А. Лакалина, К.Р. Макконнелла, А.Г. Наговицына, И.Н. Платоновой, Б.П. Плышевского, В.Н. Салина, В.П. Семенова, С.Г. Суворова, В.Н. Шенаева и др.

Эмпирическая база исследования представлена статистическими данными о динамике официального валютного курса российского рубля к доллару США, евро, немецкой марке, японской иене (1993-2003 гг.), денежной массы, темпов инфляции, объемов золотовалютных резервов, остатков средств коммерческих банков на счетах в Центральном Банке РФ, объемов экспорта, цен на нефть, ставок по рублевым депозитам, ставок на рынке МБК (1999 2003гг.). В проведенном исследовании были использованы данные об официальных валютных курсах денежных единиц Беларуси, Украины и

Казахстана относительно российского рубля (19952002 гг.), а также динамика индексов-дефляторов ВВП стран мира (1997-2002 гг.).

Научная новизна исследования. В современной науке широко представлены разработки различных методов статистического анализа рядов динамики, а также корреляционнорегрессионного анализа. Достаточно проработаны теоретические аспекты формирования валютного курса, механизма его взаимодействия с экономикой страны. Автором осуществлю синтез этих двух направлений, то есть применен широкий набор статистических методов как факторного, так и технического анализа для изучения тенденций в динамике валютного курса рубля в тесной взаимосвязи с остальными макроэкономическими параметрами. Такш образом, обеспечена научная новизна предмета и методов исследования.

Детальное изучение влияния макроэкономических показателей на валютный курс рубля позволило автору предложить собственную классификацию курсообразующих факторов, основанную на анализе месанизма функционирования валютного рынка и изменения спроса и предложения валют на нем, выделив основные группы факторов по характеру воздействия.

В результате дополнения вариационного анализа курсов рубля к различным иностранным валютам изучением колебании межбанковского валютного рынка, а также рассмотрения корреляционных зависимостей между валютными курсами сделан вывод о различиях в устойчивости курсовой динамики различных валют.

Предложено существенное совершенствование системы показателей, отражающих количественные взаимосвязи между валютным крсом рубля и основными макроэкономическими величинами, включая разработку принципиально нового сводного показателя качества моделей прогнозирования валютного курса.

Основные результаты, полученные автором в ходе исследования, составляющие научную новизну и выносимые на защиту, следующие

- предложена классификация курсообразующих факторов в зависимости от характера влияния на валютный курс;

- охарактеризовано влияние трендовой, циклшеской, сезонной и случайной составляющей уровней ряда, выявленных в результате декомпозиции ряда валютного курса рубля за десятилетний период;

- разработан принципиально новый сводный показатель качества моделей валютного курса, позволяющий сравнивать надежность применения различных моделей;

- проанализированы условия применения пфитетов покупательной способности валют для прогнозирования ориентиров движения валютного курса;

Практическая значимость исследования. Предложенные автором модели валютного курса рубля могут быть использованы для принятия решений при управлении валютными активами и обязательствами предприятий. В частности, зная текущие тенденции динамики валютного курса рубля, их силу и продолжительность, а также оперируя во времени моментами отгрузки и оплаты продукции, стоимость которой выражена в иностранной валюте, можно влиять на величину внереализационных доходов и расходов, которые будут формироваться у организации в виде курсовой разнивд и отражаться в финансовой отчетности.

В условиях интеграции промышленного капитала России, слияния крупных промышленных предприятий в холдинги, активного привлечения иностранных инвесторов и партнеров все большее число наиболее значимых российских компаний составляет свою финансовую отчетность в иностранной валюте по требованиям международных стандартов финансовой отчетности. Отражение активов и обязательств, а также денежных потоков в иностранной валюте способствует открытости и прозрачности финансовойотчетности, более достоверной оценке деятельности таких компаний иностранными контрагентами. Компаниям, являющимся лидерами российской экономики, в таком случае необходимо ориентироваться в текущей динамике валютного курса рубля, а также получать достовернее прогнозы будущей динамики для эффективного планирования и предварительной оценки показателей бухгалтерской отчетности на конец отчетного периода.

Кроме того, в соответствии с Программой реформирования бухгалтерского учета в соответствии с международными стандартами финансовой отчетности, утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 6 марта 1998 г. № 283, в 2004 году планируется переход кредитных организаций на ведение бухгалтерского учета ш> требованиям Международных стандартов финансовой отчетности (МСФО), а с 2006 года эти стандарты будут применяться и остальными хозяйствующими субъектами. Требования МСФО уделяют больше внимания вопросам применения валютных курсов для достоверного отражения фактов и хозяйственной деятельности. Так нагример, МСФО 21 «Влияние изменений валютных курсов» предусматривает, что для оценки доходов и расходов, произведенных за отчетный период при пересчете финансовых отчетов в практических целях используется не официальный курс на дату совершения каждой операции, а усредненный. Кроме того, в МСФО предполагается отражение неденежных статей в отчетности по справедливой стоимости, что означает постоянную их переоценку в случаях изменения цен (например, если оборудование приобретено или построено в России) и валютньк курсов (если, оборудование приобретено по импортному контракту). В таком случае хозяйствующему субъекту важно будет предполагать будущую стоимость своих активов, пересчитанную по спрогнозированному валютному курсу. Для целей планирования целесообразно тжже располагать информацией о возможных изменениях в оценке валютной дебиторской и кредиторской задолженности.

Таким образом, полученные результаты исследования можно использовать в деятельности Министерства финансов и Центрального банка Российской Федерации в целях планирования валютного курса и проведения эффективной валютной политики с учетом выявленных закономерностей в развитии валютного курса рубля. Использование этих результатов возможно также предприятиями, населением и профессиональными участниками валютного рынка для прогнозирования динамики курса. Практические результаты исследования также можно применить в учебных заведениях при преподавании экономических дисциплин.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на межвузовской научнопрактической конференции «Виттевские чтения - 2004», а также на 15 Международных Плехановских чтениях в 2002 г.

Основные положения диссертации опубликованы в 7 работах общим объемом 1,3 печатных листа.

Диссертация: заключение по теме "Бухгалтерский учет, статистика", Семенова, Елена Ивановна

Заключение

Валютный курс, являясь непосредственным следствием развития международной торговли, играет важную роль в экономической жизни страны. Он выступает регулятором интенсивности и эффективности внешнеэкономической деятельности, обеспечивает соизмеримость экономических процессов и результатов для международных сопоставлений, характеризует открытость экономики страны, ее инвестиционную привлекательность, конкурентоспособность ее денежной единицы, сдерживает рост цен и предоставляет возможность для страхования сбережений, а также служит ориентиром при выборе направления экономической политики участников рыночных отношений.

Валютный курс занимает одно из первых мест в ряду основных макроэкономических показателей, и его динамика характеризует процессы развития рыночных отношений не меньше, чем динамика таких показателей, как ВВП, денежная масса, рост щн, показатели платежного баланса, уровень процентных ставок по депозитам и кредитам и др.

Для полного понимания сущности валютного курса необходимо не только изучить теоретические аспекты его формирования и взаимосвязи с макроэкономическими показателями, но и проанализировать статистические закономерности, проявляющиеся в динамике курсов валют, охватив длительный период наблюдения и использовав огромный потенциал статистических методов изучения. Именно с помощью статистического анализа возможно подтвердить или опровергнуть положения экономической теории применительно к особенностям курсообразования в конкретной стране, а также осуществить прогнозирование валютного курса и, следовательно, применить полученные результаты исследования для обеспечения эффективюсти экономической деятельности, связанной с динамикой валютного курса.

Для решения этой научной задачи в данной работе:

- применена методика вариационного анализа к анализу валютного курса, направленная на выявление устойчивости динамики валютного курса и сохранения текущих тенденций; применена методика декомпозиции ряда валютного курса за десятилетний период для выявления влияния трендовой, циклической, сезонной и случайной составляющей уровней ряда;

- разработан сводный показатель качества построенных модней валютного курса, позволяющий сравнивать надежность применения различных моделей;

- обосновано применение методов технического анализа к прогнозированию курса на краткосрочном периоде, а также возможности и даже необходимость его применения для долгосрочного периода наряду с регрессионными методами;

- применен анализ паритетов покупательной способности валют для целей прогнозирования ориентиров движения валютного курса;

В работе получены следующие практически важные научные результаты.

Экономическая теория описывает влияние многих факторов, раскрывает механизм этого влияния, но исследование зависимостей между предполагаемыми факторами и курсом российского рубля показало, что далеко не все факторы, рассматриваемые как курсообразующие в мировой практике, действительно существенно влияют на динамику курса российского рубля. Так, например, выявлено, что курсообразующими факторами в среднесрочной перспективе у нас являются ВВП, денежная масса, золотовалютные резервы и цены на нефть, в краткосрочной - ставки по депозитам, объемы экспорта, денежная масса, темпы инфляции. А ставка рефинансирования, состояние бюджета не оказывают существенного влияния на курс рубля.

Для выявления различий в интенсивности изменения курсов анализируемых валют, определения особенностей курсообразования по различным валютам на российском валютном рынке нами предложена методика анализа вариации валют, базирующаяся на применении стандартных показателей вариации и динамики, методов анализа сезонных колебаний, изучении банковских котировок, изучении интенсивности влияния курсообразующих факторов на курс каждой из изучаемых валют.

Стандартные показатели динамики и вфиации валютных курсов, анализ поворотных точек свидетельствует о большей устойчивости курса доллара США к сохранению текущих тенденций по сравнению с другими валютами. Изучение сезонных колебаний внутри года и внутри недели, а также зависимости темпов ежедневного прироста курса от дня недели показали, что курс доллара меньше подвержен таким колебаниям, чем курсы остальных валют. Результаты исследования котировок и предпочтений коммерческих банков говорят о том, что банковский курс доллара США более стабили и не так подвержен колебаниям, как банковский курс евро. Наконец, расчет показателей корреляции валютных курсов с курсообразующими факторами показал отсутствие взаимосвязи динамики курсов немецкой марки, евро и японской иены с динамикой таких факторов npi наличии сильной корреляции этих факторов с валютным курсом доллара США.

В соответствии с перечисленными критериями на российском валютном рынке наиболее стабильным и приемлемым для сбережений при наличии положительной тенденции является курс доллара США,а валютные курсы евро и японской иены значительно неустойчивы в своей динамике и могут быть использованы в валютных арбитражных операциях для извлечения прибыли на разнице в быстро и резко колеблющихся курсах. Выявлен характер движения курсов - динамика курса евро нестабильна, а динамика курса доллара более устойчива.

Ряд динамики содержит в себе 4 основных компоненты, объясняющие влияние тренда, цикличности, сезонности и случайных колебаний на уровни ряда. Для выявления таких составляющих ряда нами исполвована методика декомпозиции временного ряда. В условиях существенной девальвации валютного курса, приведшей к несопоставимости уровней ряда за несколько лет, удалось выделить трендовые значения в десятилетней динамике валютного курса путем разделения ряда на части и нахождения наиболее приемлемой формы зависимости для каждой из частей.

Выявлены сезонные колебания: в середине года падение курса в связи с летним снижением активности участников, типичном для всех финансовых рынков; и незначительное падение к концу года — в связи с искусственным выравниванием курса в соответствии с планируемыми темпами. Рассмотрение 10-летнего периода выявило цикличность. Выявлено, что цикл проявляется в среднем через около 4,5 лет и проявляется в существенном падении курса доллара США, достижением затем наибольших темпов роста курса и последующем их замедлении. Последний виток цикла, выражающийся в снижении курса доллара США, приходится на начало 2003 года.

Нами построены краткосрочные модели валютного курса на основе данных о курсообразующих факторах, влияние которых было подтверждено. Были учтены лаги, возникающие во влиянии валют. Использовано 4 типа моделей: регрессионные (факторные), трендовые, модели экспоненциального сглаживания и авторегрессии. Анализ построенных факторвых моделей (основанных на регрессии курса на курсообразующие факторы) с разными формами зависимости свидетельствует о том, что оптимально использовать лишь один фактор для построения уравнения валютного курса- денежная база. Логарифмическая форма зависимости показывает наилучшие результаты. Анализ построенных трендовых моделей свидетельствует о том, что наилучшим образом отражает замедляющийся рост курса. доллара модель, учитывающая фактор времени дважды: у = bi+b2*t+b3*ln t. Построенные модели на основе экспоненциального сглаживания лучше предсказывают курс, но содержат значительную автокорреляцию остатков. Наиболее близко отражает динамику курса экспоненциальная модель, учитывающая тренд в его динамике (метод Хольта). Выявлено, что наибольшая автокорреляцш значений ряда наблюдается при лаге 1. Построенная авторегрессионная модель -единственная не содержит автокорреляции остатков.

Наиболее точный краткосрочный прогноз получен с использованием модели Хольта, авторегрессии, а также по модели, основанной на логарифмической зависимости от денежной базы. Наихудший прогноз получен по тренду.

Для оценки надежности каждой из модели разработан сводный коэффициент качества модели. Предложенная методика основывается на комбинировании двух групп показателей: относящихся к периоду построения— «ретро-оценки» (коэффициент детерминации, коэффициент автокорреляции остатков, среднее абсолютная ошибка, средняя квадратичная ошибка, средняя относительная ошибка), а также относящихся к последующему после периода построения интерталу времени. Вторая группа показателей определяет, насколько верно было спрогнозировано направление движения валютного курса по каждой из моделей.

В силу своей надежности, отсутствии необходимости сбора дополнительной информации по факторам, простоты вычислений модель, основанная на методе Хольта (метод технического анализа), может быть с успехом применена предприятиями и организациями при прогнозировании краткосрочной динамики валютного курса в целях обеспечения эффективности расчетов с покупателями и поставщиками.

При анализе долгосрочных тенденций выявлено, что фактор денежной массы является решающим в курсообразовании. Наличие тесной связи данного фактора с другими макроэкономическими показателями свидетельствует об отсутствии необходимости их вюпоченияв модель валютного курса. Выявлено, что в условиях смены основной тенденции фундаментальные методы, в частности регрессионные модели, не могут с приемлемой точностью прогнозировать динамику курса доллара, так как выражают заложенную в них тенденцию к росту, либо к падению курса. Выявлено, что отсутствует четкая зависимость между движением курса доллара к рублю в 2003 году и движением, а также темпами изменения макроэкономических показателей, связь с которыми была очевидна в предыдущих периода. Такая смена тенденции является проявлением общемирового экономического цикла, во время которого на курс влияет один долгосрочный фактор, а остальные вызывают лишь краткосрочные колебания, либо воздействуют на темпы изменения курса. В таких условиях для получения пропоза возможно использование методов технического анализа (экспоненциальное сглаживание, метод Хольта), эффективно используемых для краткосрочного периода. Прогноз на 01.07.04, полученный по данной модели, составляет 29,83 руб./$. Необходимо также опираться на экономический анализ ситуации, так как в конечном счете только практика является критерием истины.

Валютные курсы в долгосрочной перспективе стремятся к уровню, задаваемому паритетом покупательной способности валют, отражающим реальную силу валюты, измеряемую через соотношение товарной массы, соответствующей определенному количеству единиц валюты. Предложенная методика использования паритетов покупательной способности валют для прогнозирования валютных курсов нацелена на определение и продление тенденций в динамике соотношения ППС : валютный курс.

Полученные оценки паритетов покупательной способности свидетельствуют о недооцененности валют стран СНГ относительно российского рубля, а также о большом потенциале роста курса российского рубля в условиях существенного занижения его курса после финансового кризиса 1998 года.

При наличии развитой статистической базы теория ППС может быть успешно использована для прогнозирования курса и оценки степени его завышения или занижения. Прогноз, полученный для курса долтра США на конец 2003 г. (28,94 руб./$), оказался близок к фактическому значению и верно определил падающую динамику курса доллара США в 2003 г. Наиболее осуществимой задачей представляется совершенствование отношений статистических комитетов СНГ в части своевременного и достоверного обмена информацией, собранной и проанализированной с использованием единых методологических подходов. Россия в таком случае сможет выступать инициатором разнообразных статистических исследований, в том числе сопоставления паритетов покупательной способности валют с их официальным курсом.

Все результаты определения статистических закономерностей в развитии валютного курса, построения различных моделей, их оценки и прогнозирования по ним сводятся в конечном итоге к возможности их применения заинтересованными участниками валютных отношений: предприятиями — экспортерами, игроками валютного рынка, а также всеми лицами, выступающими инвесторами свободных денежных средств в доходные активы.

Управление валютными активами и обязательствам! хозяйствующих субъектов заключается в умелом регулировании зависящих от них условий и приспособлении к меняющимся независимым событиям внешней среды.

В условиях падающего курса доллара США и ослабления темпов роста курса евро можно порекомендовать продгвцу использование евро в качестве средства расчетов, покупателю же более выгодным будет использовать для платежа за поставленные ценности валюту с падающим курсом, т.е. доллары США. Кроме того, большие возможности для маневрирования содержит выбор формы оплаты по контрактам.

Сопоставление темпов инфляции с темпами изменения курсов валют в 2001 - 2003 гг. свидетельствует о том, что предпочтения в 2004 году будут отдаваться евро как валюте, способной привести к большей отдаче сбережений, чем рубли или доллары США.

Таким образом, возможности статистического анализа валютного курса огромны и обеспечивают самое разностороннее применение его результатов. В силу воздействия валютного курса на все сферы экономики результаты статистического анализа валютного курса б)дут востребованы и применены для принятия практических решений в вопросах управлений валютными рисками, активами и обязательствами.

Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Семенова, Елена Ивановна, Москва

1. Федеральный Закон № 173-ФЭ от 10 декабря 2003 г. "О валютном регулировании и валютном контроле".

2. Айвазян С. А. Енюков И. С. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.- 487 с.

3. Алексахин С.В. Прикладной статистический анализ.- М.: ПРИОР, 2001. -221 с.

4. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов.- М.1976. — 352 с.

5. Балабанов И.Г. Валютный рынок и валютные операции в России.— М.: Финансы и статистика, 1994.- 239 с.

6. Балдин А.В. Прикладной статистический анализ данных. В 2 т.- М.: ПРИОР, 1998.-232 с.

7. Баринов Э. А. Валютный рынок и валютные операцш. М.: Изд. центр «Анкил», 1996.-80 с.

8. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.-М.: Мир, 1974.- 153 с.

9. Валовая Т. Д. Валютный курс и его колебания. М.: Финстатинформ, 1995.-92 с.

10. Деньги. Кредит. Банки / Под. ред. Е.А.Ж>кова. М.: Банки и биржи: ЮНИТИ, 1999. - 623 с.

11. Долотенкова Л.П. Обменный курс валют и паритет покупательной способности валют: статистическое исследование. — Новосибирск.: Наука, 2001.-59 с.

12. Дружинин Н. К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях.-М.: Статистика, 1968.-248 с.

13. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебное пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1996.367 с.

14. Н.Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / Под. ред. И. И. Ешсеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001.-480 с.

15. Иберла К. Факторный анализ / Пер. с нем.- М.: Статистика, 1980.-398 с.

16. Ивченко Г.И. Математическая статистика/ Г.И. Ивченщ .Ю.И. Медведев. -М.: Высш. шк., 1984.-248 с.

17. Инвестиции, финансы и цены стран СНГ. Стат. сб. Межгосударств, стат. ком. СНГ. М., 2002. - 266 с.

18. Искаков Б.И. Общая теория статистики: учебное пособие.— М.: МБИ, 2002.- 170 с.

19. Искаков Б.И., Геронина HP., Легонькова Н.М. Прогнозирование и планирование в условиях рынка.— М.: МБИ, 2000.-220 с.

20. Искаков Б.И. Статистические методы прогнозирования.— М.: МИНХ, 1979.-77 с.

21. Казмер Л. Методы статистического анализа в экономике.- М.: Финансы и статистика, 1993. 543 с.

22. Кан М.Н. Технический анализ.- СПб.: Питер, 2003. 288 с.

23. Кендэл М. Временные ряды / Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1981.- 199 с.

24. Кильдишев Г.С. Шмойлова Р.А. Статистический анализ рядов динамики: учебное пособие.- М.: Изд-во МЭСИ, 1980. — 116 с.

25. Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики.-М.: Статистика, 1980.- 102 с.

26. Красавина В.В. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения.-М.: Финансы и статистика, 2003.- 606 с.

27. Кругман П., Обстфельд М. Международная экономика. Теория и политика.-М.: ЮНИТИ, 1997. 799 с.

28. Кугаенко А.А. Синтез динамических моделей народного хозяйства и методы прогнозирования социально-экономических процессов. — М.: Прометей, 1991.-294 с.

29. Куприенко Н.В. Методы статистического анализа динамики: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999.- 110 с.

30. Курьеров В.Р. Проблемы формирования валютного курса. — М.:Дело,1994.-56 с.

31. Лакалин Э.А. Анализ динамики фондовых индексов и валютных курсов отдельных групп стран.- М.: ЦЭМИ РАН, 1998. 52 с.

32. Линдерт П.Х. Экономика мирохозяйственных связей/ Пер. с англ.- М.: Прогресс, 1992.-520 с.

33. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.,2003.-413с.

34. Льюис Н. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. — М.: Финансы и статистика, 1986.- 130 с.

35. Макконнелл Кэмпбелл Р., Брю Стенли Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика / Пер. с англ. 11-го изд. В 2 т. — М.: Республика,1995.-Т.2, 347 с.

36. Маркс К. Капитал. Критика политической экономии / Под. ред. Ф.Энгельса.-М.: Политиздат, 1978.-Т. 1-3.

37. Минашкин В.Г. Статистический анализ структурных изменений на рынке ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 2001.- 90 с.

38. Мхитарян B.C. Математико-статистический анализ в социально-экономических исследованиях.-М.: Изд-во МЭСИ, 2001.- 143 с.

39. Мхитарян B.C. Эконометрический и статистический анализ финансовой и банковской деятельности: сб. науч. трудов.- М.: МГУЭСИ, 1998,- 147 с.

40. Наговицин А. Г. Валютный курс: факторы, динамика, прогнозфование. -М.: Инфра-М, 1995.-176 с.

41. Население и уровень жизни в странах СНГ: стат. сб. /Межгосударственный статистический комитет СНГ М. 2002. — 432 с.

42. Наумова Л.П. Валютный курс. Особенности его формирования в России. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2000. - 43 с.

43. Носова С.С. Экономическая теория. — М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС,2002. 520 с.47.0бщая экономическая теория (политэкономия) /Под ред.В.И.Видяпина,

44. Г.П.Журавлевой.-М.: ПРОМО-Медиа, 1995.-608с. 48.0кунь Я. Факторный анализ.—М.: Статистика, 1974.- 162 с.

45. Палий В.Ф. Международные стандарты финансовой отчетности.- М.: Инфра-М, 2002. 454 с.

46. Платонова И.Н. Валютный рынок и валютное регулирование.— М.: Бек, 1996.-457 с.

47. Практикум по теории статистики /Под. ред. Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2001. 416 с.

48. Практикум по эконометрике / Под. ред. И. И. Елисеевой.— М.: Финансы и статистика, 2001.— 192 с.

49. Российский статистический ежегодник: статистический сборник.— М.: Госкомстат России, 1998 2002.

50. Семенов В.П. Валютный курс и инфляция. М.: Изд-во Рос.экон.акад.,2003.-540 с.

51. Содружество независимых государств в 2002 году. Статистический ежегодник.-М.: Статкомитет СНГ, 2003.- 809 с.

52. Статистика финансов: Учебник/ Под ред. В.Н. Салина.- С.: Финансы и статистика, 2000.-816 с.

53. Статистические методы исследования корреляций в экономике / К. Ионеску, В. Иорданке, К. Мойнягу и др. М.: Статистика, 1972.-159с.

54. Суворов С. Г. Азбука валютного дилинга. — СПб.: Издательство СПбУ, 1998.-294 с.

55. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в упралении. — М.: Дело, 2002,-520 с.

56. Федоров М. В. Валюта, валютные системы и валютные курсы. — М.: ПАИМС, 1995.- 151 с.

57. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. М.: Финансы и статистика, 1983.- 302 с.

58. Хэррис Д.М. Международные финансы. М. Филин, 1996. — 293 с. бЗ.Четыркин Е.М. Теория и практика статистического моделированияэкономики.-М.: Финансы и статистика, 1986.- 271 с. 64.Шенаев В. Н. Деньги, валюта и платежный баланс России.- М.: 1996. — 117 с.

59. IMF Committee en balance of Payments Statistics: Annual Report. —

60. Washingnon: IMF statistics Dep., 1996. 66.IMF staff country report 02/75. Russian Federation. Selected Issues.

61. Washingnon: IMF statistics Dep., 2002. 67.IMF staff country report 02/63. Republic of Kazakhstan. Selected Issues.

62. Washingnon: IMF statistics Dep., 2002. 68.IMF staff country report 02/75.Ukraine. Selected Issues.- Washingnon: IMF statistics Dep., 2002.

63. Бочарова H. Моделирование оптимального валютного курса// Вопросы экономики. 2002. - №8 - С.27.

64. Бурлачков В. Современные проблемы теории валютного курса// Вопросы экономики. 2002. - №3. - С. 17.71.Ведомости, 1999-2004.

65. Ивантер А. Валюта любит расчетливых// Эксперт.- 2001. № 4. — С.24.

66. Илларионов А. Реальный валютный курс и экономический рост// Вопросы экономики. 2002. - №2. - С.19.

67. Минашкин В.Г. Особенности применения скользящих средних в анализе тенденций на рынке ценных бумаг// Вопросыстатистики. 2002. - №2. — С.78.0фманис Ян. Нижняя точка цикла// Эксперт.- 2004. № 12. С.48.

68. Плышевский Б.П. Валютный курс и его применение в анализе// Вопросы статистики. 2002. - №1. - С.43.

69. Плышевский Б.П. О содержании показателя валютного курса рубгя// Вопросы статистики. 2002. - №8. - С.26.

70. Федоров В. Фундаментальный анализ- в каждый фондовый дом// Рынок ценных бумаг. — 1997. №3. - с.

71. Федосеев А.А. Прогнозирование рыночного курса валюты// Финансы и кредит. 2002. - №12. - с.83.Эксперт, 1999-2004.

72. Юзбашев М.М. О правильном измерении тренда при наличии сезонных колебаний// Вопросы статистики.- 2003. №3. - С. 72.

73. Baxter М., Stockman A. Business Cycles and exchange rate system// Journal of Monetary Economics.- 1989. № 23. - C. 377-400.

74. Mark N.C. Exchange rates and Fundamentals. Evidence on LongHorizon Predictability// American Economic Review.- 1995. Вып.85, №1. - С. 24

75. Meeze R., Rogoff K. What is real? The exchange rate- Interest Differential Reletionships Over the Modern Floatingrate Period // Journal of Finance. -1988. Вып.43. № 4. - С. 933-948.

76. Мартиросян A.C. Основные методы определения равновесного валютного курса и возможность их применения к российскому рублю: Дис. .канд. экон. наук: 08.00.14.-М., 1999.- 147 с.

77. Мясоедов С.М. Взаимодействие инфляции и валютных курсов: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.10.-М., 2000. 138 с.

78. Сычев И.В. Развитие фундаментального анализа валютного рынка: Дис. . канд. экон. наук: 08.00.10.-Ростов-на-Дону, 2000.-244 с.