1 ШИФР – ЕКБС001 ПРОГНОЗУВАННЯ ДОВГОСТРОКОВОЇ ДИНАМІКИ ВАЛЮТНОГО КУРСУ Конкурсна робота Всеукраїнського конкурсу студентських наукових робіт з природничих, технічних та гуманітарних наук у 2013/2014 навчальному році 2014
1
ШИФР ndash ЕКБС001
ПРОГНОЗУВАННЯ ДОВГОСТРОКОВОЇ ДИНАМІКИ ВАЛЮТНОГО КУРСУ
Конкурсна робота Всеукраїнського
конкурсу студентських наукових робіт з
природничих технічних та гуманітарних наук у 20132014 навчальному році
2014
2
ЗМІСТ
АНОТАЦІЯ 3
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ 4
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ
МОДЕЛІ 9
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження 9
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі 10
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості 18
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак 20
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ 25
31 Оцінка адекватності побудованої моделі 25
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу 28
ВИСНОВКИ 31
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ 32
ДОДАТКИ 35
3
АНОТАЦІЯ
Як відомо рівень валютного курсу з одного боку виступає одним із
найбільш важливих показників стану національної економіки а з іншого ndash є
однією із пріоритетних задач макроекономічного регулювання У той же час
лібералізація плаваючих валютних курсів інтенсифікація процесів
переміщення капіталу між країнами призвели до того що держава майже
повністю втратила контроль над процесами що відбуваються на валютних
ринках Як наслідок проблеми дослідження динаміки валютних курсів і їх
прогнозування для забезпечення ефективного здійснення державної політики
набувають особливої актуальності
Незважаючи на те що робіт у даному напрямку існує чимало вони не
позбавлені недоліків і підходу який би відзначався високими
прогностичними властивостями і одночасно був доступним широкому загалу
на сьогодні не існує У звrsquoязку з цим метою даної роботи є розробка
математичної моделі прогнозування довгострокової динаміки валютного
курсу
Обrsquoєктом дослідження виступає процес формування валютного курсу в
Україні
Предметом дослідження є методи та моделі аналізу та прогнозування
валютного курсу
Задачами роботи є аналіз теоретико-методологічних основ
дослідження динаміки валютного курсу аналіз та підготовка вхідних даних
до побудови математичної моделі розробка математичної моделі
довгострокової динаміки валютного курсу перевірка адекватності
розробленої моделі та проведення прогнозування за розробленою моделлю
Одержані результати можуть бути використані економістами ndash
вченими і практиками що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній
сферах а також інвесторами що здійснюють операції на фінансових ринках
4
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ
Розвиток зовнішньоекономічних відносин вимагає особливого
інструмента за допомогою якого субєкти що діють на міжнародному ринку
могли б підтримувати між собою тісні фінансові взаємозвязки Таким
інструментом виступають банківські операції по обміну іноземної валюти
Найважливішим елементом у системі банківських операцій з іноземною
валютою є обмінний валютний курс тому що розвиток міжнародних
економічних відносин вимагає виміру вартісного співвідношення валют
різних країн
Валютний курс як економічна категорія являє собою ціну грошової
одиниці однієї країни виражену в грошових одиницях інших країн Він є
обєктивним економічним показником який відображає тенденції
внутрішнього економічного розвитку даної країни та стан і перспективи
зовнішньоекономічних відносин Якщо основні характеристики кожної
валюти формуються у межах національних господарств то їхнє кількісне
співвідношення встановлюється у зовнішньоекономічній сфері [1]
Вартісною основою валютного курсу є купівельна спроможність валют
яка виражає середні національні рівні цін на товари послуги інвестиції [2]
Як будь-яка ціна валютний курс відхиляється від вартісної основи ndash
паритету купівельної спроможності валют ndash під впливом попиту та
пропозиції валюти Співвідношення такого попиту та пропозиції залежить
від багатьох чинників які відображають звязок валютного курсу з іншими
економічними категоріями ndash вартістю ціною грошима процентом
платіжним балансом та ін [4]
У реальній економіці існує велика кількість факторів економічного
політичного правового чи психологічного характеру які прямо або
5
опосередковано впливають на курс національної валюти Розглянемо
найбільш значимі і впливові з них (рис11) [3 4]
Валютний
курс
Платіжний
баланс країни
Пропозиція
грошей
Дефіцит державного
бюджету
Процентні
ставкиВаловий внутрішній
продукт
Темпи
інфляції
Розвиток
фондового ринку
Попит на
гроші
Рисунок 11 ndash Макроекономічні показники які впливають на валютний курс
Найважливішим фактором який впливає на валютний курс є
платіжний баланс країни У випадку коли торговельне сальдо країни є
активне тобто надходження з-за кордону перевищують її валютні витрати
курс національної валюти має тенденцію зростати Це повязано з тим що
збільшення частки експорту порівняно з імпортом по-перше призводить до
зростання попиту на національну валюту з боку виробників продукції по-
друге за рахунок пожвавлення експорту зростають надходження іноземної
валюти в країну що позитивно впливає на розвиток її економіки на
підвищення рівня валютних резервів центрального банку а це у свою чергу
дозволяє проводити монетарну політику спрямовану на стабілізацію курсу
національної валюти
Одним з вагомих макроекономічних чинників що впливають на
валютний курс є пропозиція грошей Як правило зростання у країні на 1
грошової маси призводить до миттєвого зростання на 1 внутрішніх цін при
цьому механізм паритету купівельної спроможності забезпечує відповідне
знецінення національної валюти на 1
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
2
ЗМІСТ
АНОТАЦІЯ 3
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ 4
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ
МОДЕЛІ 9
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження 9
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі 10
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості 18
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак 20
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ 25
31 Оцінка адекватності побудованої моделі 25
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу 28
ВИСНОВКИ 31
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ 32
ДОДАТКИ 35
3
АНОТАЦІЯ
Як відомо рівень валютного курсу з одного боку виступає одним із
найбільш важливих показників стану національної економіки а з іншого ndash є
однією із пріоритетних задач макроекономічного регулювання У той же час
лібералізація плаваючих валютних курсів інтенсифікація процесів
переміщення капіталу між країнами призвели до того що держава майже
повністю втратила контроль над процесами що відбуваються на валютних
ринках Як наслідок проблеми дослідження динаміки валютних курсів і їх
прогнозування для забезпечення ефективного здійснення державної політики
набувають особливої актуальності
Незважаючи на те що робіт у даному напрямку існує чимало вони не
позбавлені недоліків і підходу який би відзначався високими
прогностичними властивостями і одночасно був доступним широкому загалу
на сьогодні не існує У звrsquoязку з цим метою даної роботи є розробка
математичної моделі прогнозування довгострокової динаміки валютного
курсу
Обrsquoєктом дослідження виступає процес формування валютного курсу в
Україні
Предметом дослідження є методи та моделі аналізу та прогнозування
валютного курсу
Задачами роботи є аналіз теоретико-методологічних основ
дослідження динаміки валютного курсу аналіз та підготовка вхідних даних
до побудови математичної моделі розробка математичної моделі
довгострокової динаміки валютного курсу перевірка адекватності
розробленої моделі та проведення прогнозування за розробленою моделлю
Одержані результати можуть бути використані економістами ndash
вченими і практиками що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній
сферах а також інвесторами що здійснюють операції на фінансових ринках
4
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ
Розвиток зовнішньоекономічних відносин вимагає особливого
інструмента за допомогою якого субєкти що діють на міжнародному ринку
могли б підтримувати між собою тісні фінансові взаємозвязки Таким
інструментом виступають банківські операції по обміну іноземної валюти
Найважливішим елементом у системі банківських операцій з іноземною
валютою є обмінний валютний курс тому що розвиток міжнародних
економічних відносин вимагає виміру вартісного співвідношення валют
різних країн
Валютний курс як економічна категорія являє собою ціну грошової
одиниці однієї країни виражену в грошових одиницях інших країн Він є
обєктивним економічним показником який відображає тенденції
внутрішнього економічного розвитку даної країни та стан і перспективи
зовнішньоекономічних відносин Якщо основні характеристики кожної
валюти формуються у межах національних господарств то їхнє кількісне
співвідношення встановлюється у зовнішньоекономічній сфері [1]
Вартісною основою валютного курсу є купівельна спроможність валют
яка виражає середні національні рівні цін на товари послуги інвестиції [2]
Як будь-яка ціна валютний курс відхиляється від вартісної основи ndash
паритету купівельної спроможності валют ndash під впливом попиту та
пропозиції валюти Співвідношення такого попиту та пропозиції залежить
від багатьох чинників які відображають звязок валютного курсу з іншими
економічними категоріями ndash вартістю ціною грошима процентом
платіжним балансом та ін [4]
У реальній економіці існує велика кількість факторів економічного
політичного правового чи психологічного характеру які прямо або
5
опосередковано впливають на курс національної валюти Розглянемо
найбільш значимі і впливові з них (рис11) [3 4]
Валютний
курс
Платіжний
баланс країни
Пропозиція
грошей
Дефіцит державного
бюджету
Процентні
ставкиВаловий внутрішній
продукт
Темпи
інфляції
Розвиток
фондового ринку
Попит на
гроші
Рисунок 11 ndash Макроекономічні показники які впливають на валютний курс
Найважливішим фактором який впливає на валютний курс є
платіжний баланс країни У випадку коли торговельне сальдо країни є
активне тобто надходження з-за кордону перевищують її валютні витрати
курс національної валюти має тенденцію зростати Це повязано з тим що
збільшення частки експорту порівняно з імпортом по-перше призводить до
зростання попиту на національну валюту з боку виробників продукції по-
друге за рахунок пожвавлення експорту зростають надходження іноземної
валюти в країну що позитивно впливає на розвиток її економіки на
підвищення рівня валютних резервів центрального банку а це у свою чергу
дозволяє проводити монетарну політику спрямовану на стабілізацію курсу
національної валюти
Одним з вагомих макроекономічних чинників що впливають на
валютний курс є пропозиція грошей Як правило зростання у країні на 1
грошової маси призводить до миттєвого зростання на 1 внутрішніх цін при
цьому механізм паритету купівельної спроможності забезпечує відповідне
знецінення національної валюти на 1
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
3
АНОТАЦІЯ
Як відомо рівень валютного курсу з одного боку виступає одним із
найбільш важливих показників стану національної економіки а з іншого ndash є
однією із пріоритетних задач макроекономічного регулювання У той же час
лібералізація плаваючих валютних курсів інтенсифікація процесів
переміщення капіталу між країнами призвели до того що держава майже
повністю втратила контроль над процесами що відбуваються на валютних
ринках Як наслідок проблеми дослідження динаміки валютних курсів і їх
прогнозування для забезпечення ефективного здійснення державної політики
набувають особливої актуальності
Незважаючи на те що робіт у даному напрямку існує чимало вони не
позбавлені недоліків і підходу який би відзначався високими
прогностичними властивостями і одночасно був доступним широкому загалу
на сьогодні не існує У звrsquoязку з цим метою даної роботи є розробка
математичної моделі прогнозування довгострокової динаміки валютного
курсу
Обrsquoєктом дослідження виступає процес формування валютного курсу в
Україні
Предметом дослідження є методи та моделі аналізу та прогнозування
валютного курсу
Задачами роботи є аналіз теоретико-методологічних основ
дослідження динаміки валютного курсу аналіз та підготовка вхідних даних
до побудови математичної моделі розробка математичної моделі
довгострокової динаміки валютного курсу перевірка адекватності
розробленої моделі та проведення прогнозування за розробленою моделлю
Одержані результати можуть бути використані економістами ndash
вченими і практиками що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній
сферах а також інвесторами що здійснюють операції на фінансових ринках
4
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ
Розвиток зовнішньоекономічних відносин вимагає особливого
інструмента за допомогою якого субєкти що діють на міжнародному ринку
могли б підтримувати між собою тісні фінансові взаємозвязки Таким
інструментом виступають банківські операції по обміну іноземної валюти
Найважливішим елементом у системі банківських операцій з іноземною
валютою є обмінний валютний курс тому що розвиток міжнародних
економічних відносин вимагає виміру вартісного співвідношення валют
різних країн
Валютний курс як економічна категорія являє собою ціну грошової
одиниці однієї країни виражену в грошових одиницях інших країн Він є
обєктивним економічним показником який відображає тенденції
внутрішнього економічного розвитку даної країни та стан і перспективи
зовнішньоекономічних відносин Якщо основні характеристики кожної
валюти формуються у межах національних господарств то їхнє кількісне
співвідношення встановлюється у зовнішньоекономічній сфері [1]
Вартісною основою валютного курсу є купівельна спроможність валют
яка виражає середні національні рівні цін на товари послуги інвестиції [2]
Як будь-яка ціна валютний курс відхиляється від вартісної основи ndash
паритету купівельної спроможності валют ndash під впливом попиту та
пропозиції валюти Співвідношення такого попиту та пропозиції залежить
від багатьох чинників які відображають звязок валютного курсу з іншими
економічними категоріями ndash вартістю ціною грошима процентом
платіжним балансом та ін [4]
У реальній економіці існує велика кількість факторів економічного
політичного правового чи психологічного характеру які прямо або
5
опосередковано впливають на курс національної валюти Розглянемо
найбільш значимі і впливові з них (рис11) [3 4]
Валютний
курс
Платіжний
баланс країни
Пропозиція
грошей
Дефіцит державного
бюджету
Процентні
ставкиВаловий внутрішній
продукт
Темпи
інфляції
Розвиток
фондового ринку
Попит на
гроші
Рисунок 11 ndash Макроекономічні показники які впливають на валютний курс
Найважливішим фактором який впливає на валютний курс є
платіжний баланс країни У випадку коли торговельне сальдо країни є
активне тобто надходження з-за кордону перевищують її валютні витрати
курс національної валюти має тенденцію зростати Це повязано з тим що
збільшення частки експорту порівняно з імпортом по-перше призводить до
зростання попиту на національну валюту з боку виробників продукції по-
друге за рахунок пожвавлення експорту зростають надходження іноземної
валюти в країну що позитивно впливає на розвиток її економіки на
підвищення рівня валютних резервів центрального банку а це у свою чергу
дозволяє проводити монетарну політику спрямовану на стабілізацію курсу
національної валюти
Одним з вагомих макроекономічних чинників що впливають на
валютний курс є пропозиція грошей Як правило зростання у країні на 1
грошової маси призводить до миттєвого зростання на 1 внутрішніх цін при
цьому механізм паритету купівельної спроможності забезпечує відповідне
знецінення національної валюти на 1
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
4
1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ОСНОВИ МОДЕЛЮВАННЯ
ДИНАМІКИ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ТА ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
ДОСЛІДЖЕННЯ
Розвиток зовнішньоекономічних відносин вимагає особливого
інструмента за допомогою якого субєкти що діють на міжнародному ринку
могли б підтримувати між собою тісні фінансові взаємозвязки Таким
інструментом виступають банківські операції по обміну іноземної валюти
Найважливішим елементом у системі банківських операцій з іноземною
валютою є обмінний валютний курс тому що розвиток міжнародних
економічних відносин вимагає виміру вартісного співвідношення валют
різних країн
Валютний курс як економічна категорія являє собою ціну грошової
одиниці однієї країни виражену в грошових одиницях інших країн Він є
обєктивним економічним показником який відображає тенденції
внутрішнього економічного розвитку даної країни та стан і перспективи
зовнішньоекономічних відносин Якщо основні характеристики кожної
валюти формуються у межах національних господарств то їхнє кількісне
співвідношення встановлюється у зовнішньоекономічній сфері [1]
Вартісною основою валютного курсу є купівельна спроможність валют
яка виражає середні національні рівні цін на товари послуги інвестиції [2]
Як будь-яка ціна валютний курс відхиляється від вартісної основи ndash
паритету купівельної спроможності валют ndash під впливом попиту та
пропозиції валюти Співвідношення такого попиту та пропозиції залежить
від багатьох чинників які відображають звязок валютного курсу з іншими
економічними категоріями ndash вартістю ціною грошима процентом
платіжним балансом та ін [4]
У реальній економіці існує велика кількість факторів економічного
політичного правового чи психологічного характеру які прямо або
5
опосередковано впливають на курс національної валюти Розглянемо
найбільш значимі і впливові з них (рис11) [3 4]
Валютний
курс
Платіжний
баланс країни
Пропозиція
грошей
Дефіцит державного
бюджету
Процентні
ставкиВаловий внутрішній
продукт
Темпи
інфляції
Розвиток
фондового ринку
Попит на
гроші
Рисунок 11 ndash Макроекономічні показники які впливають на валютний курс
Найважливішим фактором який впливає на валютний курс є
платіжний баланс країни У випадку коли торговельне сальдо країни є
активне тобто надходження з-за кордону перевищують її валютні витрати
курс національної валюти має тенденцію зростати Це повязано з тим що
збільшення частки експорту порівняно з імпортом по-перше призводить до
зростання попиту на національну валюту з боку виробників продукції по-
друге за рахунок пожвавлення експорту зростають надходження іноземної
валюти в країну що позитивно впливає на розвиток її економіки на
підвищення рівня валютних резервів центрального банку а це у свою чергу
дозволяє проводити монетарну політику спрямовану на стабілізацію курсу
національної валюти
Одним з вагомих макроекономічних чинників що впливають на
валютний курс є пропозиція грошей Як правило зростання у країні на 1
грошової маси призводить до миттєвого зростання на 1 внутрішніх цін при
цьому механізм паритету купівельної спроможності забезпечує відповідне
знецінення національної валюти на 1
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
5
опосередковано впливають на курс національної валюти Розглянемо
найбільш значимі і впливові з них (рис11) [3 4]
Валютний
курс
Платіжний
баланс країни
Пропозиція
грошей
Дефіцит державного
бюджету
Процентні
ставкиВаловий внутрішній
продукт
Темпи
інфляції
Розвиток
фондового ринку
Попит на
гроші
Рисунок 11 ndash Макроекономічні показники які впливають на валютний курс
Найважливішим фактором який впливає на валютний курс є
платіжний баланс країни У випадку коли торговельне сальдо країни є
активне тобто надходження з-за кордону перевищують її валютні витрати
курс національної валюти має тенденцію зростати Це повязано з тим що
збільшення частки експорту порівняно з імпортом по-перше призводить до
зростання попиту на національну валюту з боку виробників продукції по-
друге за рахунок пожвавлення експорту зростають надходження іноземної
валюти в країну що позитивно впливає на розвиток її економіки на
підвищення рівня валютних резервів центрального банку а це у свою чергу
дозволяє проводити монетарну політику спрямовану на стабілізацію курсу
національної валюти
Одним з вагомих макроекономічних чинників що впливають на
валютний курс є пропозиція грошей Як правило зростання у країні на 1
грошової маси призводить до миттєвого зростання на 1 внутрішніх цін при
цьому механізм паритету купівельної спроможності забезпечує відповідне
знецінення національної валюти на 1
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
6
Дефіцит державного бюджету є безпосередньою причиною збільшення
грошової маси в обігу й призводить до зниження курсу національної валюти
у довгостроковому періоді
Не менш важливими факторами є ВВП ndash основний індикатор стану
національної економіки рівень реальних процентних ставок який визначає
загальну дохідність вкладень в економіку країни темп інфляції тощо [3]
Для подальшого вивчення чинників які впливають на валютний курс
їх було розподілено на групи у відповідності із загальноприйнятою
класифікацією (таблиця А1)
Варто зауважити що крім вищенаведених факторів виділяють
фінансові індикатори облікові ставки та політичні кризи які також
впливають на формування валютного курсу [5]
Однією із передумов визначення курсу будь-якої валюти є аналіз стану
валютного ринку країни В даний час застосовуються різні методи аналізу
стану валютних ринків основні з яких наведені на рисунку 12
Рисунок 12 ndash Основні методи аналізу стану валютного ринку
Фундаментальний метод аналізу базується на теорії ефективних
валютних ринків тобто на моделі рівноваги ринків в умовах досконалої
конкуренції з урахуванням теорії раціональних очікувань Він прогнозує
майбутні зміни у вигляді прогнозного (строкового) курсу і цей прогноз
базується на всій наявній інформації та віддзеркалює передбачення і
очікування найбільш інформованих учасників валютного ринку про можливі
зміни валютного курсу
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
7
Фундаментальний метод аналізу стану валютного ринку дає змогу
визначити головний ринковий тренд однак для визначення конкретного
значення валютного курсу в той чи інший період часу цього може бути
недостатньо
Технічний аналіз базується на припущенні що ринкові ціни є
відображенням бажань і дій всіх учасників валютного ринку В результаті і
ціни валют і обсяг їх купівлі-продажу віддзеркалюють реальні тенденції
зміни валютних курсів Технічний аналіз оперує дрібними коливаннями
тренда викликаними спекулятивними діями і настроями субrsquoєктів валютного
ринку [6]
І нарешті третій інтуїтивний (або субrsquoєктивний) метод аналізу
спирається на висновки спеціалістів та експертів зроблені ними на основі
власного досвіду та спостережень за поведінкою субrsquoєктів валютного ринку
Інтуїтивний метод аналізу валютного ринку має незначну кількість
прихильників оскільки ґрунтується переважно на інтуїції експертів а не на
ретельному спостереженні за станом ринку Як правило успіх якщо й
приходить не є стабільним та довговічним Даний метод аналізу є найбільш
придатним для короткострокового оперативного прогнозування валютних
курсів
Основними моделями прогнозування валютних курсів які широко
використовуються в світовій практиці є
модель прогнозування на основі показникових та степеневих
функцій
модель прогнозування на основі динамічних рядів
модель прогнозування на основі аналітичних залежностей
модель прогнозування на основі експертних висловлювань
модель прогнозування на основі паритету купівельної спроможності
національних валют тощо
Питанням що повrsquoязані із прогнозуванням валютного курсу приділена
увага у працях як зарубіжних так і вітчизняних вчених Серед них Кассель Г
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
8
[7] Моїсеев С [8] Требич К В [9] Панилов М [10] Журавка ФО
Русаненко ІС [11] та ін
У той же час незважаючи на велику популярність даної теми серед
науковців варто відзначити що робіт присвячених прикладним аспектам
дослідження довгострокової динаміки валютних курсів в Україні не так вже й
багато Крім того зважаючи на те що єдиного універсального методу
прогнозування який би відзначався високими прогностичними
властивостями і був доступним широкому загалу на сьогодні не існує а
існуючі підходи мають як переваги так і недоліки а отже можуть бути
покращені і удосконалені проблема моделювання валютних курсів все ж
залишається актуальною У звrsquoязку з цим основним завданням яке ставиться
в даній роботі є встановлення емпіричних залежностей між довгостроковою
динамікою валютного курсу та основними макроекономічними показниками
України за допомогою методів економіко-математичного моделювання
Теоретичною передумовою розробки такої математичної моделі є існування
взаємозвrsquoязку між валютним курсом та основними макроекономічними
індикаторами про який ішлося вище
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
9
2 АНАЛІЗ ВХІДНИХ ДАНИХ ТА ПОБУДОВА МАТЕМАТИЧНОЇ МОДЕЛІ
21 Вибір вхідних даних та розробка загального алгоритму дослідження
Для моделювання довгострокової динаміки валютного курсу було
обрано 16 вхідних змінних та одну вихідну опис і характеристика яких
наведені в таблиці А2 Основними джерелами статистичної інформації для
виконання роботи виступають інтернет-ресурс minfincomua [12] та сайт
Державного комітету статистики України [13]
Варто зауважити що для прогнозування довгострокової динаміки
валютного курсу у якості вихідного показника було обрано значення
валютного курсу на міжбанківському ринку а не офіційного оскільки
відповідно до положення НБУ laquoПро встановлення офіційного курсу гривні
до іноземних валют та курсу банківських металівraquo офіційний курс гривні до
долара США визначається на підставі котирування валюти на
міжбанківському валютному ринку та з урахуванням інформації про діючий
офіційний курс Національного банку і про проведені ним операції з купівлі-
продажу іноземних валют [14]
Отже в результаті моделювання на виході отримаємо значення
валютного курсу гривні до долара на міжбанківському ринку (рисунок 21)
Обсяг промислової продукції (х1)
Обсяг продукції будівництва (х2)
Оборот роздрібної торгівлі (х3)
Експорт (х4)
Імпорт (х5)
Кількість зареєстрованих безробітних (х6)
Рівень безробіття (х7)
Середньомісячна заробітна плата (х8)
Темп зростання ІСЦ (х9)
Темп зростання ІЦВ (х10)
Баланс державного бюджету (х11)
Процентна ставка за кредитами резидентам (х12)
Процентна ставка за строковими депозитами (х13)
Процента ставка міжбанківського кредиту (х14)
Процентна ставка міжбанківського депозиту (х15)
Індекс ПФТС (х16)
Значення валютного курсу на міжбанківському ринку (у1)
Значення валютного
курсу на
міжбанківському
ринку (у1)
Рисунок 21 ndash Загальна структура вхідних і вихідних даних моделі
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
10
Враховуючи те що основні чинники які впливають на зміну
валютного курсу представлені у вигляді часових рядів в рамках даної
роботи побудова математичної моделі довгострокової динаміки валютних
курсів буде передбачати наступні етапи
Етап 1 Збір необхідної статистичної інформації для побудови
математичної моделі
Етап 2 Апріорний аналіз даних Включає візуальний аналіз вхідних
даних статистичний аналіз перевірку нормальності закону розподілу
виявлення та усунення викидів каузальний та кореляційний аналіз
Етап 3 Розробка математичної моделі довгострокової динаміки
валютних курсів з урахуванням висновків зроблених на попередньому етапі
щодо залежності валютного курсу від обраних показників та їх лагових
значень
Етап 3 Вибір специфікації моделей для незалежних змінних
Передбачає виявлення тренду та аналіз рядів на стаціонарність підбір
специфікації моделей що найкращим чином описують незалежні змінні
Етап 5 Апостеріорний аналіз побудованої моделі довгострокової
динаміки валютних курсів Включає перевірку залишкової компоненти на
наявність автокореляції перевірку впорядкованості залишкової компоненти
перевірку якості та точності моделі перевірку моделі на наявність
гетероскедастичності залишків
Етап 6 Побудова довгострокового прогнозу валютного курсу на основі
розробленої моделі якісна і кількісна інтерпретація отриманих результатів
22 Апріорний аналіз вхідних даних та підготовка до побудови
математичної моделі
221 Графічний вхідних даних
Проведемо візуальний аналіз вхідних даних побудувавши наступні
графіки (рис Б1 ndash Б10)
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
11
На даних графіках (рис Б1 ndash Б2) спостерігається тенденція до
поступового зростання обсягів промислової продукції обсягів продукції
будівництва та обсягів роздрібної торгівлі на всьому проміжку часу окрім
кризового періоду 2008 ndash 2009 рр Як бачимо в обсягах продукції
будівництва також присутня сезонна компонента
При аналізі обсягів експорту та імпорту (рис Б3) видно що присутня
тенденція до поступового зростання величини експорту та імпорту
наприкінці кожного року що може бути проявом сезонності з періодом в 1
рік В кризовий період 2008 ndash 2009 рр спостерігалося зменшення росту даних
показників
Протягом досліджуваного періоду темп зростання індексу споживчих
цін та індексу цін виробника суттєво не коливався утримуючись на рівні 98 ndash
102 (рис Б4) Найбільші значення даних показників припадають на
кризовий період для якого характерним був прояв інфляції Наприкінці 2008
року спостерігається різке падіння темпу росту індексу цін виробників (до
935) що при подальших дослідженнях може бути розцінене як аномальне
значення
На рисунку Б5 представлена динаміка середньомісячної заробітної
плати Як видно з графіка спостерігається тенденція до зростання
відповідного показника протягом досліджуваного періоду Також можна
побачити певну сезонність у зростанні заробітної плати наприкінці кожного
року особливо різко це помітно після 2008 року
При аналізі рівня безробіття та чисельності зареєстрованих безробітних
(рис Б6) видно що на початку кожного року спостерігається найбільша
кількість безробітних що може бути проявом сезонності з періодом в 1 рік
Загальна тенденція характеризується зменшенням рівня безробіття
приблизно на 2 порівняно з початком досліджуваного періоду
Дослідивши процентні ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами міжбанківськими кредитами та міжбанківськими депозитами
можна зробити висновок що за період з 01012006 р по 01042013 р
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
12
(рис Б7) найбільш високі ставки спостерігалися наприкінці 2008 року та на
початку 2009 року що є причиною значного подорожчання фінансових
ресурсів у період кризи Крім того необхідно зазначити що найбільше криза
вплинула саме на банківську систему про що свідчить висока волатильність
цін на міжбанківські кредити та депозити порівняно зі ставками для
нефінансових корпорацій
Аналізуючи динаміку індексу ПФТС (рис Б8) можемо зробити
висновок про нелінійний характер зміни даного показника що говорить про
його складну структуру Характерним є падіння індексу ПФТС у кризовий
період в 2008 році і також починаючи з 2011 року
Дослідивши баланс державного бюджету за період з 01122006 р по
01042013 р (рис Б9) необхідно відмітити що на початку кожного року
спостерігається найбільший обсяг державного боргу що може бути проявом
сезонності з періодом в 1 рік
Аналіз динаміки валютного курсу (рис Б10) умовно можна розділити
на три частини докризовий період ndash до 2008 року кризовий період ndash 2008 ndash
2009 рр та посткризовий період ndash з початку 2010 року Для до кризового та
післякризового періодів характерною є відносна стабільність валютного
курсу із незначними спадами або зростаннями окрім періоду 2008 ndash 2009 рр
коли ми можемо спостерігати різке зростання курсу Саме для цього періоду
характерне найменше (455 грн) та найбільше (859 грн) значення валютного
курсу
Одержані на даному етапі висновки будуть використовуватися в
подальшому для вибору специфікації моделей для незалежних змінних
222 Перевірка нормальності закону розподілу вхідних даних
Перевірити відповідність розподілу часового ряду нормальному закону
можна зробити наближено за допомогою розрахунку асиметрії та ексцесу а
також візуально оцінивши гістограму розподілу значень
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
13
Використовуючи розрахунки статистичних характеристик змінних
наведені у таблиці В1 можна зробити висновок що значення асиметрії та
ексцесу близькі до 0 що говорить про нормальність розподілу вхідних даних
Перевірити ряд на відповідність нормальному закону розподілу також
можна за допомогою критерію Жарка-Бера Величина даного критерію
слугує для перевірки нульової гіпотези про нормальність досліджуваного
статистичного ряду Тестова статистика в даному випадку вимірює різницю
між нормальним розподілом і коефіцієнтом асиметрії і ексцесу обчисленими
для даного статистичного ряду [15] Критерій Жарка-Бера знаходиться за
наступною формулою
)4
)3((
6
22
KA
NJB
(21)
де N ndash кількість спостережень
A ndash коефіцієнт асиметрії
K ndash коефіцієнт ексцесу
Розрахунки даного критерію проводились із виростанням вбудованої
опції в програмі Eviews Результати представлені на рисунку 22
Розраховане значення критерію Жарке-Бера порівнюють із табличним
значенням χ2 з двома ступенями свободи що дорівнює 912 У випадку коли
табличне значення більше за розраховане часовий ряд має нормальний закон
розподілу
Рисунок 22 ndash Розрахунок критерію Жарке-Бера з використанням Eviews
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
14
Отже опираючись на розраховані показники асиметрії ексцесу та
критерію Жарке-Бера можна зробити висновок що вхідні дані наближено
відповідають нормальному закону розподілу
223 Перевірка та усунення викидів
Для перевірки та усунення викидів застосуємо модифікований метод
Ірвіна Модифікація цього методу повrsquoязана із послідовним розрахунком
не за всією сукупністю а за трьома спостереженнями Для всіх або лише для
підозрюваних в аномальності рівнів розраховують оцінки середнього і
середньоквадратичного відхилення для двох сусідніх із ними значень
Далі обчислюють величину t
1
tti
yy t = 2 3hellip n (22)
де 1ty ndash попередній рівень ряду
yt ndash поточне значення ряду
ndash середньоквадратичне відхилення ряду
n ndash кількість спостережень
Розраховані ковзні значення i порівнюють із табличним значенням
для 3n ( таб =23)
Після знаходження аномальних значень їх необхідно згладити Для
цього використаємо спосіб згладжування за сусідніми значеннями
3
11 ttt
згладж
yyyy (23)
де yt+1 ndash наступне значення ряду
При перевірці часових рядів на аномальність отримали наступні
результати (табл 21)
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
15
Таблиця 21 ndash Результати перевірки часових рядів на аномальність
Показник Кількість аномальних значень
Обсяг промислової продукції 43
Обсяг продукції будівництва 6
Оборот роздрібної торгівлі 43
Експорт 58
Імпорт 73
Кількість зареєстрованих безробітних 16
Індекс споживчих цін 47
Індекс цін виробника 30
Рівень безробіття 1
Середньомісячна заробітна плата 40
Баланс державного бюджету 33
Процента ставка за кредитами резидентам 20
Процента ставка за строковими депозитами 14
Процента ставка міжбанківських кредитів 20
Процента ставка міжбанківських депозитів 20
Індекс ПФТС 19
Курс на міжбанківському ринку гривні до долара 16
Аномальні значення були згладжені за формулою 23 Таким чином у
подальшому аналізі будуть застосовуватися уже згладжені часові ряди
224 Кореляційний аналіз
Для вимірювання кореляції або лінійної залежності між двома
змінними використовується кореляційний аналіз [16] Коефіцієнт кореляції
може набувати значень від ndash1 до 1 включно і показує силу та напрям звrsquoязку
між факторами
Відповідно до нашої мети дослідимо залежність валютного курсу на
міжбанківському ринку від інших показників Розрахунки проведемо із
використанням EViews Кореляційна матриця представлена на рис 23
Рисунок 23 ndash Кореляційна матриця для курсу на міжбанківському ринку
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
16
Виходячи із одержаних результатів на величину курсу валюти на
міжбанківському ринку впливають експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка по
депозитам по кредитам процентна ставка на міжбанківському ринку по
депозитам та кредитам середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Саме ці фактори доцільно залишити в моделі при подальшому прогнозуванні
показника валютного курсу на міжбанківському ринку Такі фактори як
кількість зареєстрованих безробітних обсяг продукції будівництва баланс
державного бюджету темп зростання ІСЦ та ІЦВ досить слабо корелюють із
валютним курсом тому в подальшому аналізі вони застосовуватися не
будуть
225 Каузальний аналіз
Каузальний аналіз можна виконати за тестом Грейнджера [17]
Сутність тесту Грейнджера на каузальність полягає в наступному змінна х є
каузальною по відношенню до змінної y (позначається х rarr у) якщо
при інших рівних умовах значення y можуть бути краще передбачені з
використанням минулих значень х ніж без них Інакше кажучи повинні
виконуватися одночасно дві умови
ndash змінна х повинна вносити значний внесок у прогноз y
ndash змінна у не повинна вносити значний внесок у прогноз х
Якщо ж кожна з цих двох змінних дає вагомий внесок у прогноз іншої
то швидше за все існує третя змінна z що впливає на обидві змінні
Для встановлення причинно-наслідкового звязку розглядаються
результати каузального аналізу ndash значення F-статистики і відповідна
ймовірність p Для відхилення нульової гіпотези на 5-му рівні значущості
необхідно щоб значення p для відповідної пари показників знаходилося в
межах до 005 Значенням F-статистики свідчать про характер впливу
(негативний позитивний)
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
17
Тест Грейнджера будемо проводити використовуючи вбудовану
функцію Eviews Granger Causality Test (додаток Г)
Результати обчислень для лагів 1 2 3 представимо у вигляді таблиці
Таблиця 22 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1 2 3
Показник Величина лагу
1 2 3
1 2 3 4
Експорт +
(00016)
+
(00274)
ndash
(00783)
Імпорт +
(00175)
ndash
(01787)
ndash
(03569)
Обсяг промислової продукції +
(0018)
ndash
(01173)
ndash
(02581)
Оборот роздрібної торгівлі +
(00013)
+
(00124)
+
(00131)
Індекс ПФТС +
(00138)
+
(00165)
+
(00152)
Процентна ставка за депозитами +
(00138)
ndash
(01716)
ndash
(04039)
Процентна ставка по кредитам ndash
(0609)
ndash
(00561)
ndash
(01023)
Процентна ставка по
міжбанківським кредитам
+
(00237)
ndash
(00559)
ndash
(01611)
Процентна ставка по
міжбанківським депозитам
+
(00425)
ndash
(02392)
ndash
(03988)
Середньомісячна заробітна плата +
(00022)
+
(00013)
+
(0001)
Рівень безробіття +
(00176)
ndash
(055709)
+
(00066)
У таблиці 22 знаком laquo+raquo позначаються ймовірності що менше 005
тобто можна прийняти гіпотезу про причинність даного фактора для
результативної ознаки знаком laquondashraquo позначаються ймовірності що
перевищують 005
При встановленні величини лагу 1 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними експорт імпорт обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна ставка за
депозитами процентна ставка по міжбанківським кредитам та депозитам та
рівень безробіття
При встановленні величини лагу 2 валютний курс пояснюється такими
факторами експорт оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС процентна
ставка по кредитам процентна ставка по міжбанківських кредитах та
середньомісячна заробітна плата
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
18
При встановленні величини лагу 3 валютний курс може бути
пояснений наступними змінними оборот роздрібної торгівлі індекс ПФТС
середньомісячна заробітна плата та рівень безробіття
Використовуючи результати каузального аналізу для прогнозування
величини валютного курсу доцільно залишити наступні фактори експорт
імпорт обсяг промислової продукції оборот роздрібної торгівлі процентну
ставку за депозитами проценту ставку по міжбанківських кредитах
проценту ставку по міжбанківських депозитах середньомісячну заробітну
плату та рівень безробіття з відповідними лагами
22 Вибір специфікації моделі валютного курсу та оцінка її якості
Враховуючи результати кореляційного та каузального аналізу нами
було виявлено що значення валютного курсу на міжбанківському ринку
залежить як від поточних значень показників так і від їх лагових значень
Тому для його прогнозування доцільно обрати модель розподіленого лагу
Дана модель враховує вплив деякого фактору на результативний показник із
запізненням на один період часу або кілька часових періодів В загальному
вигляді модель розподіленого лагу може мати вигляд
221110 tptpttt xbxbxbxbcy (24)
де b0 b1 hellip bp ndash параметри моделі розподіленого лагу
x ndash пояснювальна лагова змінна
p ndash період зрушення (часовий лаг)
ɛ ndash залишки які розподілені за нормальним законом
Використовуючи результати тесту Грейнджера та матрицю кореляцій
для прогнозування значення курсу на міжбанківському ринку були обрані
наступні фактори обсяг експорту імпорту оборот роздрібної торгівлі
процентна ставка по депозитах процента ставка по міжбанківських
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
19
депозитах процента ставка по міжбанківських кредитах індекс ПФТС рівень
безробіття та обсяг промислової продукції та середньомісячна заробітна
плата
Представимо концептуальну схему моделі (рис 24)
Математичні методи та моделі
y1 = f(x1 x2hellip x7)
x1 = f(x1t x1t-1hellipx1t-n)
hellip
x10 = f(x10t x10t-1hellipx10t-n)
Обсяг промислової продукції (х1)
Оборот роздрібної торгівлі (х2)
Експорт (х3)
Імпорт (х4)
Рівень безробіття (х5)
Середньомісячна заробітна плата
(х6)
Процентна ставка за строковими
депозитами (х7)
Значення валютного курсу на
міжбанківському ринку (у1)
Фактори ринкової конrsquoюнктури
(існуючі традиції інсайдерська
інформація ступінь довіри до
валюти і тд)
Політичні фактори
(передвиборчі обіцянки
політичне становище в країні
діяльність окремих партій і тд)
Курс на міжбанківському
ринку
Рівень значущості α Розмір масиву вхідних даних
Процентна по міжбанківських
кредитах (х8)
Процентна ставка по
міжбанківських депозитах (х9)
Індекс ПФТС (х10)
Рисунок 24 ndash Концептуальна схема моделі
За допомогою програми Eviews було перевірено ряд специфікацій
моделей вилучено незначимі чинники в результаті чого була побудована
модель розподіленого лагу яка включає в себе обсяг промислової продукції
оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку по депозитах
та рівень безробіття Результати моделювання одержані в Eviews гістограма
розподілу та корелограма залишків моделі представлені на рисунках Д1- Д3
Побудована модель має наступний вигляд
74183x00774
x00000013x00608x00232
x00000038x01304-x00845Y
t
tt
ttt
)6ln(
354
3)2ln()1ln(
1
21
11
(25)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
20
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для оцінки якості побудованої моделі дослідимо гістограму розподілу
залишкової компоненти (рис Д2) та корелограму залишків (рис Д3)
Відповідно до рисунку Д2 можна зробити висновок що розподіл
залишкової компоненти наближається до нормального що свідчить про
гарну якість побудованої моделі
Використовуючи статистики на рисунку Д1 а саме значення R2 яке
дорівнює 9712 та розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона (199)
ми можемо підтвердити високу якість отриманої моделі з відсутньою
автокореляцією залишків Це також підтверджує рисунок Д3 на якому
видно що жоден коефіцієнт автокореляції та часткової автокореляції не
перевищує граничних норм
23 Вибір специфікації моделей факторних ознак
231 Виявлення тренду
Процедуру виявлення тренду реалізуємо відповідно до методу
Форстера-Стьюарта Окрім тренду самого ряду (тренду в середньому) він дає
змогу встановити існування тренду дисперсії часового ряду якщо тренду
дисперсії немає то розкид рівнів ряду постійний якщо дисперсія
збільшується то ряд laquoрозхитуєтьсяraquo Реалізація методу передбачає чотири
кроки [18]
Крок перший Порівнюють кожен рівень вхідного часового ряду
починаючи з другого рівня з усіма попередніми при цьому визначають дві
числові послідовності
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
21
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх більше y кщо 1 tяkt
(26)
разііншому в 0
рівнів попередніхвсіх менше y кщо 1 tяlt
(27)
Крок другий Розраховують величини с і d
)(2
n
ttt lkc (28)
)(2
n
ttt lkd (29)
Величина c яка характеризує зміну рівнів часового ряду набуває
значення від 0 (усі рівні ряду однакові) до п ndash 1 (ряд монотонний) Величина
d характеризує зміну дисперсії часового ряду та змінюється від [ndash(п ndash 1)] mdash
ряд поступово згасає до (п ndash 1) mdash ряд поступово розхитується
Крок третій Перевіряється гіпотеза стосовно того чи можна вважати
випадковими 1) відхилення величини c від математичного сподівання ряду в
якому рівні розташовані випадково 2) відхилення величини d від нуля Цю
перевірку здійснюють на підставі обчислення t-відношення відповідно для
середньої та для дисперсії
ˆ
ˆ
1
22
ctc
(210)
42533ln2ˆ1 n (211)
ˆ
0
2
dtd
(212)
84560ln2ˆ2 n (213)
де 1 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
2 ndash оцінка середньоквадратичного відхилення випадкової величини
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
22
Крок четвертий Розрахункові значення tс i td порівнюють із табличним
значенням t-критерію із заданим рівнем значущості tα Можливі два випадки
а) розрахункове значення t менше за табличне tα ndash гіпотезу про
відсутність тренду приймають
б) розрахункове значення t більше або рівне табличному ndash тренд існує
Результати розрахунків представимо у таблиці 23
Таблиця 23 ndash Розраховані значення t-відношення для вхідних даних
Показник Табличне
значення t
Розраховане значення
tc td
Обсяг промислової продукції 19761 163288 155387
Експорт 19761 30632 56204
Імпорт 19761 46239 69428
Оборот роздрібної торгівлі 19761 147681 155387
Процентна ставка за строковими депозитами 19873 50141 72734
Рівень безробіття 19761 65747 85959
Для даних часових рядів характерним є існування тренду так як
розраховані значення t-статистики перевищують табличне значення Дана
інформація буде використовуватись при подальшій перевірці рядів на
стаціонарність
222 Аналіз рядів на стаціонарність
Для аналізу часового ряду на стаціонарність використаємо тест Дікі-
Фулера на одиничний корінь Даний тест заснований на оцінці параметра λ =
α1 - 1 рівняння ΔYt = λ Yt-1 + εt еквівалентного рівняння авторегресії
Нульова гіпотеза H0 і її альтернатива H1 визначається
співвідношеннями H0 λ = 0 H1 λ lt 0
Якщо значення t-статистики Стьюдента для параметра λ менше
нижнього порогового значення DF-статистики то нульову гіпотезу λ = 0 (про
наявність одиничного кореня α1=1) потрібно відкинути і прийняти
альтернативну про стаціонарність процесу [19]
Перевірку на стаціонарність часових рядів проведемо використовуючи
функцію Unit Root Test в Eviews Оскільки як було виявлено в попередньому
розділі обрані ряди мають тренд то у даному випадку тестування будемо
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
23
проводити на відповідність рядів типу TS (стаціонарність відносно
детермінованого тренду) Результати перевірки стаціонарності наведено в
додатку Е
Представимо одержані результати у вигляді таблиці (табл 24)
Таблиця 24 ndash Результати тесту Дікі-Фулера
Фактор Розраховане
значення
Табличне
значення 5
Обсяг промислової продукції -3225 -3146
Експорт -4699 -3443
Імпорт -3648 -3443
Оборот роздрібної торгівлі -3424 -3441
Процентна ставка за строковими депозитами -4286 -3471
Рівень безробіття -5970 -3441 вказує що відповідні значення t-статистики відповідають 10-відсотковому рівню значущості
За результатами наведеними в таблиці 24 можна зробити висновок
що дані часові ряди є стаціонарними відносно детермінованого тренду так як
розраховані значення t-статистики не перевищують табличне значення для 5-
відсоткового рівня довірчої імовірності (для рядів обсягу промислової
продукції та обороту роздрібної торгівлі було обрано 10-відсотковий рівень
значущості) Дані висновки будуть використовуватися при підборі моделей
відповідних факторних ознак
223 Побудова математичних моделей для факторних ознак
Виходячи із того що факторні ознаки є стаціонарними часовими
рядами для їх прогнозування доцільно використати наступні типи моделей
1 Модель авторегресії (AR)
2 Модель ковзного середнього (MA(q))
3 Модель авторегресії ковзного середнього (ARMA(pq))
4 Модель сезонної авторегресії першого порядку (SAR(1))
Використовуючи вищенаведені типи стаціонарних моделей в
середовищі програми EViews для кожного фактора було розроблено
математичну модель яка досить точно описує його поведінку
Загальний алгоритм побудови моделей передбачає наступні кроки
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
24
1 Перевірено ряд специфікацій моделей окремих показників із яких
було обрано найкращу (результати моделювання засобами Eviews
представлені на рисунках Є1 Є5 Є9 Є13 Є17 Є21 Основними
критеріями відбору моделей були високе значення коефіцієнта детермінації
та значення критерію Дарбіна-Уотсона близькі до 2 (що свідчить про
відсутність автокореляції першого порядку у залишках)
2 Досліджено відповідність залишків моделей нормальному закону
розподілу графічно та за допомогою критерію Жарке-Бера (рис Є2 Є7
Є10 Є14 Є18 Є22)
3 Для більш повної оцінки якості моделей побудовано
автокореляційну та часткову автокреляційну функції залишків (рис Є3 Є7
Є11 Є15 Є19 Є23)
4 Проведено візуальний аналіз фактичних і спрогнозованих значень
(рис Є4 Є8 Є12 Є16 Є20 Є24)
Результати побудови всіх моделей представлено в таблиці 25
Таблиця 25 ndash Результати побудованих факторних моделей
Фактор Загальний вигляд моделі Тип
моделі
Статистики
R2 DW
Експорт x1t=10591x1t-1ndash01595x1t-2+0115x1t-12
12417 -19087 33675
AR 093 189
Обсяг пром
продукції
x2t=10273x2t-1ndash01737x2t-10+01576x2t-12
463989 -27844 27023
AR 099 166
Оборот
роздрібної
торгівлі
x3t=3160479ndash00531x3t-1+05998x3t-2+05579x3t-12+10891εt-1 22241 -07662 91892 62565 304959
ARMA 098 196
Процентна
ставка по
депозитам
x4t=123632+13978x4t-1ndash04161x4t-2ndash00615x4t-12 264059 134409 -38815 -26429
AR 097 194
Рівень
безробіття x5t=16764+15217x5t-1ndash0614x5t-2+00728x5t-12 20437 216715 -93855 30109
AR 098 182
Імпорт x6t=5849139+04698x6t-1+0492x6t-2+07099εt-1
30665 20686 21965 38198
ARMA 096 206
На основі результатів моделювання представлених у додатку Є можна
стверджувати що отримані прогнозні моделі (табл 25) для факторів
характеризуються високою якістю та відсутністю автокореляції залишків що
дає можливість застосовувати їх для подальшого прогнозу
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
25
3 ПЕРЕВІРКА АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛІ ТА ПРОВЕДЕННЯ
ПРОГНОЗУВАННЯ ЗА РОЗРОБЛЕНОЮ МОДЕЛЛЮ
31 Оцінка адекватності побудованої моделі
Як було встановлено у попередньому розділі математична модель
довгострокової динаміки валютного курсу описується наступними
залежностями
121
1221
1221
11221
12101
1221
1
21
11
709906492064698013958496
50728056140552171676415
4061504416104397813632124
0891135579035998030531047931603
2157602173702027312
111501159501059111
74183)6ln(00774
300000013500608400232
300000038)2ln(01304-)1ln(00845
tttt
tttt
tttt
ttttt
tttt
tttt
t
tt
ttt
xxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
xxxx
x
xxx
xxxY
(31)
де x1 ndash обсяг експорту
x2 ndash обсяг промислової продукції
x3 ndash обсяг роздрібної торгівлі
x4 ndash процентна ставка по депозитам
x5 ndash рівень безробіття
x6 ndash обсяг імпорту
Yt ndash валютний курс на міжбанківському ринку
Для перевірки незалежності випадкової компоненти було використано
тест Дарбіна-Уотсона [20]
Як уже зазначалося розраховане значення критерію Дарбіна-Уотсона
дорівнює 199 що говорить про відсутність автокореляції першого порядку у
залишках моделі
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
26
Для перевірки впорядкованості залишкової компоненти доцільно
використати критерій піків [18] відповідно до якого наявність піку
характеризується умовами
11
ttt або
11
ttt (32)
де 1t
ndash похибка попереднього рівня
t ndash похибка даного рівня
1t
ndash похибка наступного рівня
Алгоритм методу наступний
1 Кожне значення ряду залишків починаючи з другого порівнюється з
попереднім і наступним і визначається наявність піку Якщо пік є ndash навпроти
рівня ряду залишків ставимо 1 якщо пік відсутній ndash 0
2 Підраховують кількість піків ndash величину Р
3 Розраховують математичне сподівання точок повороту (піків) для
випадкової вибірки за формулою
)2(3
2 np
(33)
де n ndash кількість членів ряду залишків
4 Розраховують дисперсію випадкової вибірки за формулою
90
29162
np
(35)
5 Порівнюють кількість піків Р з величиною 2961 pp Якщо
2961 ppP то модель вважається адекватною інакше ndash неадекватною
Представимо результати розрахунків на наступному рисунку
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
27
Рисунок 31 ndash Розрахунки за критерієм піків
Відповідно до рисунку 31 розраховане значення кількості піків (22)
перевищує величину 918961 2 pp що підтверджує адекватність
прогнозної моделі
Для оцінки адекватності побудованої моделі можливе застосування
середньої помилки апроксимації (ε) Якщо розраховане значення не
перевищує 8ndash10 якість побудованої моделі вважається високою [21]
Додатково розраховують такі показники точності прогнозів
ndash корінь із середньоквадратичної похибки
ndash середня абсолютна похибка
Чим менше значення цих величин тим вища якість моделі
Представимо результати розрахунків у вигляді наступної таблиці
Таблиця 31 ndash Показники точності моделі
Показник Розраховане значення
Середня похибка апроксимації 019
Корінь із середньоквадратичної похибки 157
Середня абсолютна похибка 242
Отже можна зробити висновок про досить високу якість побудованої
моделі так як розраховані показники точності моделі приймають значення
менше 8
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
28
Аналіз залишкової компоненти на гетероскедастичність можливо
зробити за допомогою вбудованої функції EViews Heteroskedasticity Test
White Результати розрахованих статистик представлені на рисунку32
Рисунок 32 ndash Результат перевірки гетероскедастичності засобами EViews
Як видно з рисунку 32 розраховані значення статистик перевищують
005 що є підставою відкинути гіпотезу про гетероскедастичність залишкової
компоненти
32 Прогнозування довгострокової динаміки валютного курсу та оцінка
адекватності прогнозу
Відповідно до розробленої моделі (31) було отримано наступні дані
валютного курсу на міжбанківському ринку за період з травня 2013 року по
грудень 2013 року (табл 32)
Таблиця 32 ndash Прогнозні значення валютного курсу на міжбанківському
ринку за період з травня 2013 року по грудень 2013 року
Період Прогнозні значення грн
Травень 2013 8145221
Червень 2013 р 8146369
Липень 2013 р 8167377
Серпень 2013 р 8168595
Вересень 2013 р 8180677
Жовтень 2013 р 8177863
Листопад 2013 р 8186012
Грудень 2013 р 8199108
Зобразимо результати прогнозування на наступному рисунку
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
29
Рисунок 33 ndash Порівняння фактичних і прогнозних значень валютного курсу
на міжбанківському ринку
Отже спираючись на результати моделювання можна зробити
висновок що до кінця року спостерігатиметься поступове зростання курсу
гривні до долара на міжбанківському ринку і на кінець року становитиме 82
грн
Для оцінки адекватності зробленого прогнозу використаємо офіційні
дані щодо валютного курсу на міжбанківському ринку [12] (табл 33) а
також прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters станом на
червень 2013 року (рис 34)
Таблиця 33 ndash Порівняння фактичних значень курсу міжбанківського
ринку і спрогнозованих протягом періоду прогнозування
Місяць Спрогнозоване
значення
Фактичне
значення
Відхилення (абсолютне
значення)
Відхилення (у
)
Травень 2013 8145221 81500 -0005 -006
Червень 2013 8146369 81510 -0005 -006
Липень 2013 8167377 81100 0057 071
Серпень 2013 8168595 81235 0045 056
Вересень 2013 8180677 819 -0009 -011
Жовтень 2013 8177863 81856 -0008 -009
Листопад 2013 8186012 8226 -0040 -049
Грудень 2013 8199108 8287 -0088 -106
785
790
795
800
805
810
815
820
825
I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV
2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні дані
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
30
Рисунок 34 ndash Прогнозні дані інформаційного агентства Thomson Reuters
(станом на 3 червня 2013 року)
Порівнюючи дані отримані за розробленою моделлю та офіційні дані
курсу гривні до долара на міжбанківському ринку можна зробити висновок
щодо точності прогнозів оскільки відхилення у більшості випадків не
перевищують 1
При порівнянні прогнозних даних за нашою моделлю та прогнозних
даних агентства Thomson Reuters станом на 3 червня 2013 року (рис 34)
також не спостерігається значного відхилення від прогнозних значень Так
наприклад прогнозне значення на кінець червня складало 810 ndash 820 грн за
даними Thomson Reuters а відповідно до нашої моделі величина курсу
прогнозувалася на рівні 815 грн що підтверджує високу якість побудованої
моделі При порівнянні прогнозу на кінець року спостерігається дещо більше
відхилення від прогнозів агентства які були опубліковані на період побудови
моделі але в той же час варто відзначити що на даний момент можна
зробити висновок що наша модель все ж виявилася більш точною у
порівнянні з прогнозами аналітиків
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
31
ВИСНОВКИ
В результаті розвитку міжнародного ринку капіталу і ліберальної
системи плаваючих валютних курсів значного розвитку набули проблеми
прогнозування та дослідження динаміки валютного курсу Як було
встановлено існує дуже велика кількість підходів до прогнозування
валютних курсів у той же час вони всі не позбавлені недоліків і можуть бути
удосконалені У дані роботі нами була зроблена спроба розробити власну
модель для прогнозування довгострокової динаміки валютних курсів
За результатами дослідження було проведено збір та аналіз вхідних
даних для математичної моделі Для прогнозування валютного курсу була
розроблена модель розподіленого лагу що включає в себе обсяг промислової
продукції оборот роздрібної торгівлі експорт імпорт процентну ставку за
депозитами та рівень безробіття Для здійснення прогнозу також було
побудовано математичні моделі для прогнозування незалежних змінних
виходячи із специфіки відповідних часових рядів
Розроблена модель виявилася якісною та адекватною що було
підтверджено за допомогою критерію піків критерію Дарбіна-Уотсона
аналізу авкореляційної функції залишків тощо У звrsquoязку з цим ми
використали розроблену модель для прогнозування валютного курсу гривні
до долара США до кінця 2013 року При співставленні прогнозу із
офіційними даними було виявлено що у більшості випадків відхилення не
перевищує 1 а при порівнянні із прогнозами агентства Thomson Reuters
розроблена модель виявилася навіть більш точною ніж прогнози аналітиків
Враховуючи досить високу точність отриманих результатів на нашу
думку розроблена модель може зацікавити економістів ndash вчених і практиків
що працюють у фінансовій та зовнішньоекономічній сферах інвесторів
аналітиків та трейдерів що здійснюють операції на валютному ринку
України
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
32
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
1 Боринець СЯ Міжнародні валютно-фінансові відносини [Текст]
Підручник СЯ Боринець ndash 3-є вид стереот ndash К Т-во laquoЗнанняraquo КОО
2001 ndash 305 с
2 Талейко АМ Навчально-методичний комплекс з дисципліни
ldquoміжнародні кредитно-розрахункові та валютні операціїrdquo [Текст] АМ
Талейко ndash Тернопіль Економічна думка 2004 ndash 184с
3 Михайловська ІМ Гроші та кредит [Текст] Навчальний посібник
ІМ Михайловська КЛ Ларіонова ndash Львів Новий Світ-2000 2006 ndash 431 с
4 Савлук МІ Гроші та кредит [Текст] Підручник МІ Савлук ndash М-
во освіти України Київський нац економ ун-т ndash К КНЕУ 2001 ndash 602 с
5 Royal Forex Учебник по валютному дилингу FOREX [Текст] ndash
ROYALFOREX Los Angeles California 2001 ndash 71 с
6 Глівенко СВ Економічне прогнозування [Текст] Навч посіб для
студентів вузів СВ Глівенко МО Соколов ОМ Тележко ndash Суми ВПП
laquoМріяndash1raquo ЛТД 2000 ndash 120 с
7 Кассель ГП Инфляция и валютный курс [Текст] ГП Кассель ndash
М Эльф пресс 1995 ndash 104 с
8 Моисеев С Макроанализ валютного курса от Касселя до
Обстфельда и Рогоффа Ч 1 [Текст] С Моисеев Валютный спекулянт ndash
2003 ndash 5 ndash С 36-39
9 Требич К В Развитие теории валютного курса и возможности её
эмпирической проверки [Текст] К В Требич Вестник СпбГУ Сер 5 ndash
2006 ndash Вып 4 ndash С 175-80
10 Панилов М Развитие теорий валютного курса и эволюция
принципов его моделирования [Текст] М Панилов Аудит и финансовый
анализ 2009 minus 4 minus С 261-284
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
33
11 Журавка ФО Прогнозування валютного курсу як один з
інструментів хеджування валютного ринку [Текст] ФО Журавка ІС
Русаненко Фінанси України ndash 2000 ndash 9 ndash С 49-58
12 Минфин (Межбанк) [Електронний ресурс] ndash Режим доступа
httpminfincomuacurrencymb
13 Державний комітет статистики [Електронний ресурс] ndash Режим
доступу httpwwwukrstatgovua
14 Про затвердження Положення про встановлення офіційного курсу
гривні до іноземних валют та курсу банківських металів [Текст] постанова
НБУ від 12112003 496 Информационный портал Украины
15 Брюкв ВГ Как предсказать курс доллара Эфективные методы
прогнозирования с использованием Excel и EViews [Текст] В Г Брюковndash
Мndash КНОРУСЦИПСиР 2011 ndash 272 с
16 Павлов АН Методы анализа сложных сигналов Учеб Пособие
для студ физ фак [Текст] АНПавлов ndash Саратов Научная книга 2008 ndash
120 с
17 Федорова ЕА Анализ влияния финансовой интеграции [Текст]
Е А Федорова ЮА Сафина СВ Литовка Аудит и финансовый анализ ndash
2010 ndash 2
18 Татаренко СИ Методы и модели анализа временных рядов [Текст]
метод указания к лаб работам СИ Татаренко ndash Тамбов Изд-во Тамб гос
техн ун-та 2008 ndash 32 с
19 Шанченко НИ Лекции по эконометрике учебное пособие для
студентов высших учебных заведений обучающихся по специальности
laquoПрикладная информатика (в экономике)raquo [Текст] Н И Шанченко ndash
Ульяновск УлГТУ 2008 ndash139 с
20 Величко АС Изучаем эконометрику Начальный курс [Текст]
учебное пособие А СВеличко ndash Владивосток Изд-во Дальневост ун-та
2007 ndash 72 с
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
34
21 Сенишин ОВ Прогнозування обсягів виробництва продукції
корпоративних кондитерських підприємств із використанням методики
трендового аналізу [Текст] ОВ Сенишин Формування ринкової
економіки в Україні ndash 2009 ndash 19 ndash с 425-429
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
35
ДОДАТКИ
Додаток А
Таблиця А1 ndash Основні індикатори що впливають на валютний курс
Група індикаторів Основні чинники
Економічні індикатори ndash валовий національний продукт
ndash валовий внутрішній продукт
ndash споживчий індекс
ndash індекс обсягу інвестицій
ndash індекс урядових витрат
ndash індекс чистого торговельного обrsquoєму
Індикатори промислового
сектору ndash індекс промислового виробництва
ndash індекс використання виробничих потужностей
ndash індекс промислових замовлень
ndash індекс замовлень на товари довготривалого використання
ndash індекс складських запасів
Показники будівництва ndash кількість виданих дозволів на нове будівництво
ndash кількість продажів нових і існуючих односімейних
будинків
ndash витрати на будівництво
Показники інфляції ndash індекс виробничих цін
ndash індекс споживчих цін
ndash дефлятор ВВП
ndash дефлятор ВНП
ndash індекс Американського дослідного бюро товарних
фrsquoючерсів
ndash індекс виробничих цін журналу ldquoThe Journal of
Сommercerdquo
Показники платіжного
балансу ndash зовнішньоторгівельний баланс
ndash баланс америко-японської торгівлі
Показники зайнятості та
споживчого сектору ndash індекс безробіття
ndash індекс витрат на оплату праці
ndash індекс споживчих витрат
ndash обrsquoєм роздрібної торгівлі
ndash індекс впевненості споживачів
ndash індекс продажів автомобілів
Випереджаючі індикатори ndash середня за тиждень кількість звернень за допомогою з
безробіття
ndash обсяг нових замовлень на споживчі товари та матеріали
ndash торгові претензії
ndash обсяг контрактів і замовлень на стаціонарне заводське
обладнання
ndash кількість виданих дозволів на будівництво
ndash зміни в чисельності невиконаних замовлень виробників
товарів довгострокового використання
ndash зміна цін на швидкопсувні товари
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
36
Таблиця А2 ndash Опис вхідних і вихідних даних для побудови
математичної моделі
Назва змінної Період
дослідження
Кількість
спостереже
нь
Одиниці
вимірюванн
я
Можливі
значення
Очікуваний
вплив на
курс
1 2 3 4 5 6
Обсяг
промислової
продукції (х1)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Обсяг
продукції
будівництва
(х2)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Оборот
роздрібної
торгівлі (х3)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн грн [0infin] uarr ndash uarr
Експорт (х4) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash darr
Імпорт (х5) Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 млн дол
США
[0infin] uarr ndash uarr
Кількість
зареєстрованих
безробітних
(х6)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 тис осіб [0infin] darr ndash uarr
Індекс
споживчих цін
(х7)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Індекс цін
виробника (х8)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0infin] uarr ndash darr
Рівень
безробіття (х9)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 [0100] darr ndash uarr
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
37
Продовження таблиці А2
1 2 3 4 5 6
Середньомісяч
на заробітна
плата (х10)
Щомісячні дані з
січня 2001 року
по квітень 2013
року
148 грн [0infin] uarr ndash darr
Баланс
державного
бюджету (х11)
Щомісячні дані з
січня 2004 року
по квітень 2013
року
112 млрд грн [ndashinfininfin] uarr дефіцит ndash
darr
Процента
ставка за
кредитами
резидентам
(х12)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка за
строковими
депозитами
замученими
банками (х13)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х кредитів (х14)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Процента
ставка
міжбанківськи
х депозитів
(х15)
Щомісячні дані з
січня 2006 року
по квітень 2013
року
88 [0infin] uarr ndash uarr
Індекс ПФТС
(х16)
Щомісячні дані з
грудня 2006
року по квітень
2013 року
77 грн [0infin] uarr ndash uarr
Курс на
міжбанківсько
му ринку
гривні до
долара (у1)
Щомісячні дані з
червня 2007
року по квітень
2013 року
71 грн [0infin]
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
38
Додаток Б
Рисунок Б1 ndash Обсяги промислової продукції та оборот роздрібної торгівлі за
період з 01012001 по 01042013
Рисунок Б2 ndash Обсяг продукції будівництва за період з 01012001 по
01042013
00
20 000
40 000
60 000
80 000
100 000
120 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
Обсяг промислової продукції Оборот роздрібної торгівлі
001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 0008 0009 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
гр
н
Рік
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
39
Рисунок Б3 ndash Обсяги експорту та імпорту за період з 01012001р по
01042013 р
Рисунок Б4 ndash Значення темпів росту індексу споживчих цін та індексу цін
виробника за період з 01012001 по 01042013
00
5 000
10 000
15 000
20 000
25 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
млн
д
ол
СШ
А
Рік Імпорт Експорт
9092949698
100102104106108
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Рік
ІСЦ ІЦВ
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
40
Рисунок Б5 ndash Розмір середньомісячної заробітної плати за період з
01012001 по 01042013
Рисунок Б6 ndash Кількість зареєстрованих безробітних та показник рівня
безробіття за період з 01012001 по 01042013
00500
1 0001 5002 0002 5003 0003 5004 000
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
00
01
01
02
02
03
03
04
04
05
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
Ли
пен
ь
Гр
уд
ень
Тр
авен
ь
Жо
вте
нь
Бер
езен
ь
Сер
пен
ь
Січ
ень
Чер
вен
ь
Лст
оп
ад
Квіт
ень
Вер
есен
ь
Лю
тий
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 20122013
тис
чо
л
Рік
Кількість зарестрованих безробітних Рівень безробіття
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
41
Рисунок Б7 ndash Величина ставки за кредитами резидентам строковими
депозитами МБК та МБД за період з 01012006 по 01042013
Рисунок Б8 ndash Величина індексу ПФТС за період з 01122006 по 01042013
00
05
10
15
20
25
30
35
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
ли
пен
ь
жо
вте
нь
січ
ень
квіт
ень
2006 2007 2008 2009 2010 4 2011 2012 2013
Рік
Ставка за кредитами резидентам Ставка за строковими депозитами
Ставка МБК Ставка МБД
00
200
400
600
800
1 000
1 200
1 400
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
Чер
вен
ь
Вер
есен
ь
Гр
уд
ень
Бер
езен
ь
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
грн
Рік
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
42
Рисунок Б9 ndash Баланс державного бюджету за період з 01122004 по
01042013
Рисунок Б10 ndash Значення валютного курсу гривні на міжбанківському ринку
за період з 01062007 по 01042013
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
43
Додаток В
Таблиця В1 ndash Статистичні показники часових рядів
Назва показника Середнє Мінімум Максимум Дисперсія
Середній
темп
росту
Середній
темп
приросту
Асиметрія Ексцесс
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Обсяг промислової
продукції 7483929 4624450 11042510 31045602533 10145 145 -001 -132
Обсяг продукції
будівництва 450753 147800 844050 256734483 10515 515 012 -076
Експорт 696641 42450 2015720 1910533698 15231 5231 123 102
Імпорт 636607 50860 1450370 961596565 14299 4299 060 014
Оборот роздрібної
торгівлі 4710821 2447950 8158520 20817748988 10243 243 056 -078
Кількість
зареєсрованих
безробітних 54891 37890 90610 1420001 10005 005 118 168
Темп зростання ІЦВ 10115 9350 10660 431 10004 004 -025 221
Темп зростання ІСЦ 10083 9870 10380 113 9997 -003 071 -006
Процентна ставка за
кредитами
резидентам 1547 1310 2330 463 10027 027 162 304
Процентна ставка за
строковоими
депозитами 1259 910 1550 338 10043 043 -011 -115
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
44
Продовження таблиці Б1
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Процентна ставка по
міжбанківському
кредиту 654 150 3280 3219 10680 680 224 611
Процентна ставка по
міжбанківському
депозиту 626 150 2130 1755 10614 614 152 233
Індекс ПФТС 65148 21147 117700 8270643 9909 -091 028 -125
Баланс державного
бюджету -909096821 -6468490000 1441533590 28921365734079400 9138 -862 -127 120
Рівень безробіття 196 140 320 018 10007 007 113 148
Середньомісячна
заробітна плата 228695 136830 337700 30871152 10141 141 021 -117
Курс міжбанківського
ринку 729 455 850 170 10076 076 -124 -035
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
45
Додаток Г
Таблиця Г1 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 1
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 1
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 116628 00016
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 013381 07167
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 39 620119 00175
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 045077 05063
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 39 614876 00180
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 004470 08337
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 39 121737 00013
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 082397 03701
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 39 670873 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 174356 01950
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 39 669849 00138
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 201277 7E-05
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 39 026628 06090
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 140618 02435
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 39 442153 00425
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 034222 05622
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 39 557826 00237
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 000044 09833
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 39 108283 00022
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 019553 06610
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 39 680452 00176
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 013800 02932
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
46
Таблиця Г2 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 2
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 2
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 402071 00274
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 094254 03999
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 38 181529 01787
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 035902 07011
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 38 228851 01173
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 014645 08643
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 38 502860 00124
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 099899 03791
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 38 465950 00165
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 232095 01140
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 38 185995 01716
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 514065 00114
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 38 314639 00561
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 126335 02960
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 38 149442 02392
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 062366 05422
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 38 315071 00559
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 063648 05355
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 38 820071 00013
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 071647 04959
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 38 055709 05782
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 072522 04918
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
47
Таблиця Г3 ndash Результати тесту Грейнджера для величини лагу 3
Pairwise Granger Causality Tests
Lags 3
Null Hypothesis Obs F-Statistic Prob
EXPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 250228 00783
KURS_MBR does not Granger Cause EXPORT 148189 02394
IMPORT does not Granger Cause KURS_MBR 37 111899 03569
KURS_MBR does not Granger Cause IMPORT 169074 01900
O_PROM_PROD does not Granger Cause KURS_MBR 37 141365 02581
KURS_MBR does not Granger Cause O_PROM_PROD 007088 09751
OB_TORG does not Granger Cause KURS_MBR 37 423728 00131
KURS_MBR does not Granger Cause OB_TORG 024376 08651
PFTS does not Granger Cause KURS_MBR 37 408569 00152
KURS_MBR does not Granger Cause PFTS 155401 02210
PROC_DEPOZ does not Granger Cause KURS_MBR 37 100556 04039
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_DEPOZ 390853 00181
PROC_KRED does not Granger Cause KURS_MBR 37 225530 01023
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_KRED 117864 03344
PROC_MBD does not Granger Cause KURS_MBR 37 101720 03988
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBD 059805 06213
PROC_MBK does not Granger Cause KURS_MBR 37 184059 01611
KURS_MBR does not Granger Cause PROC_MBK 087079 04671
SER_MIS_ZP does not Granger Cause KURS_MBR 37 705046 00010
KURS_MBR does not Granger Cause SER_MIS_ZP 280922 00564
RIV_BEZR does not Granger Cause KURS_MBR 37 425745 00066
KURS_MBR does not Granger Cause RIV_BEZR 108577 03701
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
48
Додаток Д
Рисунок Д1 ndash Результат побудови прогнозної моделі для валютного курсу
засобами Eviews
Рисунок Д2 ndash Гістограма розподілу залишкової компоненти прогнозної моделі
валютного курсу
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
-003 -002 -001 000 001 002
Series Residuals
Sample 2010M03 2013M04
Observations 38
Mean 491e-16
Median 0000758
Maximum 0022426
Minimum -0025644
Std Dev 0014254
Skewness -0208663
Kurtosis 1909211
Jarque-Bera 2159639
Probability 0339657
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
49
Рисунок Д3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі валютного курсу
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
50
Додаток Е
Рисунок Е1 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу промислової продукції
Рисунок Е2 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для експорту
Рисунок Е3 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для імпорту
Рисунок Е4 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для обсягу роздрібної торгівлі
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
51
Рисунок Е5 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для процентної ставки за
депозитами
Рисунок Е6 ndash Результат тесту Дікі-Фулера для рівня безробіття
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
52
Додаток Є
Рисунок Є1 ndash Результат побудови моделі для експорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є2 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі експорту
0
5
10
15
20
25
30
35
-1600 -1200 -800 -400 0 400 800 1200 1600 2000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1892845
Median 2093769
Maximum 2016196
Minimum -1842570
Std Dev 4451462
Skewness 0184098
Kurtosis 8663832
Jarque-Bera 1825492
Probability 0000000
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
53
Рисунок Є3 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі експорту
Рисунок Є4 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю експорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
54
Рисунок Є5 ndash Результат побудови моделі для обсягу промислової
продукції в середовищі Eviews
Рисунок Є6 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обсягу
промислової продукції
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 1534476
Median 1408983
Maximum 8259388
Minimum -1164361
Std Dev 2382611
Skewness -0451677
Kurtosis 8601057
Jarque-Bera 1823980
Probability 0000000
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
55
Рисунок Є7 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обсягу
промислової продукції
Рисунок Є8 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обсягу промислової продукції
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
56
Рисунок Є9 ndash Результат побудови моделі для процентної ставки по
депозитам в середовищі Eviews
Рисунок Є10 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі процентної
ставки по депозитам
0
4
8
12
16
20
-08 -06 -04 -02 00 02 04 06 08 10
Series Residuals
Sample 2007M01 2013M04
Observations 76
Mean -257e-12
Median -0051248
Maximum 0924013
Minimum -0836955
Std Dev 0311114
Skewness 0221023
Kurtosis 3478083
Jarque-Bera 1342566
Probability 0511052
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
57
Рисунок Є11 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі процентної
ставки по депозитам
Рисунок Є12 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю процентної ставки по депозитам
9
10
11
12
13
14
15
16
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактичні дані Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
58
Рисунок Є13 ndash Результат побудови моделі для рівня безробіття в
середовищі Eviews
Рисунок Є14 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі рівня
безробіття
0
4
8
12
16
20
-02 -01 00 01 02 03 04
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 134e-13
Median -0013590
Maximum 0466576
Minimum -0216233
Std Dev 0109258
Skewness 0970847
Kurtosis 5043333
Jarque-Bera 4502384
Probability 0000000
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
59
Рисунок Є15 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі рівня безробіття
Рисунок Є16 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю рівня безробіття
12
16
20
24
28
32
36
40
44
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
60
Рисунок Є17 ndash Результат побудови моделі для імпорту в середовищі
Eviews
Рисунок Є18 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі імпорту
0
10
20
30
40
50
60
70
80
-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500
Series Residuals
Sample 2001M03 2013M04
Observations 146
Mean 0070072
Median -3354422
Maximum 2277335
Minimum -1864222
Std Dev 4187942
Skewness 0132916
Kurtosis 1431445
Jarque-Bera 7791991
Probability 0000000
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
61
Рисунок Є19 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі імпорту
Рисунок Є20 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю імпорту
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні дані Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
62
Рисунок Є21 ndash Результат побудови моделі для обороту роздрібної
торгівлі в середовищі Eviews
Рисунок Є22 ndash Гістограма розподілу залишків у прогнозній моделі обороту
роздрібної торгівлі
0
10
20
30
40
50
-12000 -8000 -4000 0 4000 8000
Series Residuals
Sample 2002M01 2013M04
Observations 136
Mean 4555039
Median 5672710
Maximum 8126590
Minimum -1456636
Std Dev 2738798
Skewness -1095978
Kurtosis 9746804
Jarque-Bera 2851695
Probability 0000000
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення
63
Рисунок Є23 ndash Корелограма залишків прогнозної моделі обороту
роздрібної торгівлі
Рисунок Є24 ndash Порівняння фактичних і прогнозованих значень за
прогнозною моделлю обороту роздрібної торгівлі
0
20000
40000
60000
80000
100000
2002 2004 2006 2008 2010 2012
Фактичні значення
Прогнозні значення