Исследование мирового валютного рынка

Исследование доходности валют

Белошицкий А.С. DMlabs

Задачи

• Найти валютные пары, с коррелирующими доходностями.

• Проверить значимость корреляции.• Исследовать методом главных компонент

доходности валют. Найти и объяснить значимые компоненты.

• Поискать валюты, который определяют доходность других валют.

https://github.com/antonbeloshitsky/data-mining-labs/blob/master/project%20DMLabs%20-%202

Данные

• Период: с 2009-01-05 по 2014-05-05. • Дневные котировки.• Все валюты взвешены к доллару. • Всего рассматривалось 127 валют, более

1300 наблюдений.• Валюты поделены по региональному

признаку.

Не вошли Аргентина и Япония, т.к. их корреляции не значимы (теперь их стало 22))))).

Корреляция валют 24 крупнейших экономик мира

Метод главных компонент для доходностей основных валют

График первых двух компонент с вкладом каждой переменной

Рост курса рубля объясняется только первой компонентой.

Исландская крона, Рупия и Юань обратно коррелированы большинству валют

Корреляция валют стран Восточной Европы

Все корреляции значимы

Метод главных компонент для валют Восточной Европы

Македонский динар отличается от всех валют Восточной Европы

Изменение доходностей валют Восточной Европы в основном объясняются одной первой компонентой.

Страны бывшего Советского союза

Корреляция по ряду валют не устойчива во времени - от этих стран мы избавились:Таджикистан, Грузия, Армения, Киргизия, Узбекистан и Туркменистан (фикс. курс)

Значимость ранговой корреляции

Обнаружено снижение значимости корреляции.

Метод главных компонент для бывшего Советского союза

Вероятно гривна и тенге подчиняются остальным компонентам.

Убрали валюты Монголии Мьянмы Вьетнама Афганистана, Шри-Ланки, Японии, Бангладеша, Камбоджи, Пакистана, и Мальдив.

Азия

Азия

Все корреляции значимы

Метод главных компонент для валют Азии

Индия, Китай и Гонконгский доллар сильно отличаются от остального региона.

Северная Африка и Ближний восток

Убрали валюты Саудовской Аравии, Иордании, Йемена, ОАЭ, Туниса, Ирана, Кувейта и даже Израиля!

Метод главных компонент для Северной Африки и Ближнего востока

Разнонаправленное влияние главных компонент может говорить о том, что нет такого единого экономического региона. Множество факторов по-разному влияют на валюты Низкая объясняющая способность компонент как таковых.

АФРИКА – это адЗначимости почти нет

Америка

Незначимую корреляцию показали валюты стран: Венесуэла, Бразилия, Ямайка, Мексика, Суринам .

Багамский доллар демонстрирует устойчивую, значимую обратную корреляцию

Метод главных компонент для Северной и Южной Америки

Чили, Колумбия и Канада объясняются только второй компонентой.

Океания

Убрали валюту Папуа-Новая Гвинея….и правда… чего смеяться-то…

Метод главных компонент для Океании

Ранговая корреляция Пирсона,

потому что это красивоВесь мир в одной картинке.Жаль, что половина связей не значима

Ранговая корреляция Пирсона,

применительно к отобранным валютным парам

Слабая корреляция может быть незначимой

Сильная корреляция почти вся значима

Метод главных компонент для отобранных валют дает шокирующие результаты

Первая компонента объясняет 35% изменений доходности валют

Все валюты можно объяснить двумя компонентами.

Исследование по региональному признаку не давало такой высокой объясняющей способности.

ЩИТО?!!

Больше шокаДве группы стран

Первая компонента может быть ставкой ФРС.

Экономический смысл третьей компоненты ускользает от понимания автора(((((

Вторая компонента совпадает со знаком

корреляции

Щербатый оскал глобализации

Валюты этих стран коррелированы между собой, на как-то по-особому

• Сократили кол-во наблюдаемых валют почти на 30%, поскольку нет данных по африканским валютам.

Метод главных компонент для всех наблюдаемых валют

Первые три компоненты демонстрируют еще большую объясняющую способность

Теперь у нас три группы стран, подчиненных двум первым компонентам

Что еще нужно сделать

• Построить Minim spunning tree и применть компоненты к группам валют.

• Сформировать оптимальный валютный портфель.• Перепроверить корреляции во времени – там тоже

есть много интересного. Бутсрап, ресемплинг. • Добавить в качестве объясняющей переменной цены

на нефть и процентные ставки. • Проверить значимость корреляций во времени.• Повторить эксперимент на разных размерностях

данных и на разных базисах.• Протестировать валюты на распределения и

автокорреляции.