ANALITIESE METODES VIR WISKUNDIGE MODELLERING VAN BUITELANDSE Wisselkoers

Wiskundige voorspellingsmetodes kan ontwikkel word aan die hand van: eksponensiële funksies, drywingsfunksies, tydreekse en analitiese afhanklikhede [1]. Oorweeg die kenmerke van die voorspellingsmodel van die wisselkoers gebaseer op analitiese afhanklikhede. Hierdie model is gebaseer op ‘n ontleding van die meganisme vir die vorming van die wisselkoers.

Die tipe formule in hierdie geval sal afhang van die aard en tipe interaktiewe faktore wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed. Die model is gebaseer op die hipotese van die koopkragpariteit. In die ideale geval definieer die model die funksie van die “wisselkoers” deur – geldvoorraad in die land en in die buiteland en regte nasionale produkte teen konstante pryse. In die proses om die werklike ekonomiese stelsels te oorweeg, word nuwe faktore bygevoeg en die faktore wat hierbo gegee is, sal aangepas word. En die algemene model sal die belangrikste faktore kies wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed.

INVLOEDFAKTORE
Om ‘n effektiewe voorspellingsmodel te verkry, is ‘n deeglike ontleding van die aard van die impak van faktore wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed, nodig. Hier is ‘n belangrike rol gespeel deur die beskikbaarheid van statistiese gegewens rakende die faktore wat oorweeg word en wisselkoersdinamika. In hierdie geval is ‘n bekende probleem die ontleding van die invloed van sommige faktore op die wisselkoers. Teoreties kan voorspelling gebaseer op hierdie model die akkuraatste wees. Maar IT verg geweldige analitiese werk om faktore te vind, om patrone in hul dinamika te identifiseer, die aard van die impak wat op verskillende wisselkoerse op die wisselkoers uitgeoefen word. Met inagneming van die tydsverloop tussen die begin van veranderinge in faktore wat die dinamika van die wisselkoers bepaal, met inagneming van die gelyktydige impak op die verandering in die wisselkoers van moontlike verskillende veranderings van verskillende faktore. Slegs groot staatstrukture (organisasies) of finansiële probleme kan sulke werk verrig. Die ontleding van bekende ontwikkelings op die gebied van die voorspelling van ekonomiese prosesse op makro-vlak het getoon dat dit in die meeste gevalle beperk is tot die opstel van lineêre ekonometriese makro-ekonomiese modelle gebaseer op die hipoteses van ‘n ‘effektiewe mark’ en ‘rasionele verwagtinge’. Die bestaande teenstrydighede en onvolmaakthede in hierdie hipoteses is egter dikwels die oorsaak van verkeerde resultate. Daarbenewens maak hierdie modelle nie voorsiening vir die inagneming van veranderinge in die struktuur van die invloed van fundamentele aanwysers nie, en ook om die houding van die markdeelnemers tot onsekerhede en teenstrydighede in die ontwikkeling van marksituasies in ag te neem. Dit maak dit wenslik om ander benaderings en metodes te ontwikkel vir die take van mediumtermynvoorspelling van wisselkoerse en ‘n fundamentele ontleding van makro-ekonomiese dinamika. Hulle moet ‘n oplossing bied vir hierdie probleme, met inagneming van die onsekerheid in hul ontwikkeling, wat verband hou met die kompleksiteit van die struktuur van die verhouding van fundamentele makro-ekonomiese aanwysers, die onbestendige aard van die invloed van sommige fundamentele aanwysers op ander, en die subjektiewe persepsie en beoordelings van deelnemers aan die makro-ekonomiese dinamika.

KUNSTLIKE INTELLIGENSIE EN NEURALE NETWERKE

 Breër moontlikhede om tydreekse te voorspel word aangebied deur modelle vir kunsmatige intelligensie en neurale netwerke, waarvan die ontwikkeling die afgelope paar jaar baie aandag geniet het [2, 3]. Daar word geglo dat dit met behulp van neurale netwerke met ‘n hoë akkuraatheid ‘n arbitrêre kontinue funksie f (x1, x2, …, xn) kan benader. Maar hier is nog ‘n vraag oop, wat is die meganisme vir die vorming (opleiding) van die struktuur en geheue van kunsmatige intelligensie en neurale netwerke, wat aanvaarbare akkuraatheid, netwerk-aanpassingsnelheid en berekeningskoste bied. Die ingewikkeldheid van die oplossing van hierdie probleem beperk dikwels die toepassingsomvang van hierdie modelle. Dit maak dit redelik om statistiese aanpassingsmodelle van herhalende voorspelling te gebruik in terme van die verkryging van korttermynvoorspellings, mits dit aangevul word met modelleringsprosedures wat dit moontlik maak om sodanige aspekte van besluitneming in ekonomiese stelsels te weerspieël, met inagneming van veranderinge in die struktuur van verhoudings in gesimuleerde prosesse van makro-ekonomiese dinamika, veranderinge in subjektiewe verwagtinge van deelnemers aan die mark. rakende die dinamika van ontwikkeling van die geanaliseerde makro-ekonomiese situasies. Met inagneming van die feit dat wisselkoerse nie as willekeurige veranderlikes beskou moet word nie, maar as onstabiele ewekansige prosesse met ‘n taamlik ingewikkelde ontwikkelingsdinamika, moet komplekse metodes wat statistiese risikometing met scenario-kombinasies gekombineer word, uitgesonder word uit die hele stel bekende benaderings om die ontluikende valutarisiko’s te beoordeel. metodes vir die ontleding van krisisweerstand in die internasionale valutamark FOREX. Hierdie metodes is egter tans nog onderontwikkeld en benodig ontwikkeling. Hulle los hierdie probleem op deur intelligente besluitsteunstelsels (DSS) te gebruik waarin inligtingverwerking verwerk wordgebaseer op metodes van stelselontleding van heterogene, uiteenlopende gegewens van ‘n beduidende hoeveelheid, wat dit onmoontlik maak om bekende metodes en metodes direk toe te pas.

TEGNIESE EN FUNDAMENTELE ANALISE

 Om tradisionele veranderinge in wisselkoerse, waarvan die oorsaak skommelinge in die vraag en aanbod van buitelandse valuta-bates is wat verband hou met kapitaalvloei in buitelandse handel en beleggingstransaksies te voorspel, word tradisioneel twee soorte ontleding van finansiële markte gebruik: tegnies en fundamenteel [1]. Die basis van die meeste metodes van tegniese ontleding is die korttermyn statistiese beraming van tydreekse, wat die dinamika is van veranderinge in wisselkoerse in die vorige ontledingsperiodes. Daarbenewens neem hierdie metodes in die reël nie die invloed van faktore wat wisselkoerse beïnvloed in ag nie, wat die vermoë van hierdie metodes om effektiewe voorspellingsramings te verkry, aansienlik beperk. Terselfdertyd word gereelde publikasies deur die wêreldnuusagentskappe Reuters, Dow Jones en Bloomberg verslae gelewer oor die aard van veranderinge in wisselkoerse, veral EUR / USD, van verslae oor sekere makro-ekonomiese fundamentele aanwysers wat die stand van die ontwikkeling van ekonomieë en finansiële stelsels kenmerk. Eurozone en die VSA.

Hierdie boodskappe dien as gebeure wat die persepsie van deelnemers aan die internasionale valutamark oor die huidige dinamika van die ontwikkeling van nasionale ekonomieë, finansiële markte en die impak van monetêre reguleringsmeganismes op hulle kan korrigeer, en daarom ook oor die huidige waarde van sekere geldeenheidbates, wat lei tot tot ‘n verandering in die balans tussen vraag en aanbod daarvoor, en dienooreenkomstig tot verandering in die wisselkoers. Uiteraard dui hierdie omstandighede aan dat ‘n fundamentele rol in die ontleding en voorspelling van die internasionale valutamark tot ‘n fundamentele ontleding behoort.

Daar word geglo dat die wisselkoers, waarvoor ons die dollar kies, en kommoditeitsmarkte in teenoorgestelde rigtings beweeg. Die groei van die dollar is teen inflasie teengewerk, wat uiteindelik ‘n daling in kommoditeitspryse veroorsaak. Op sy beurt lei dalende kommoditeitspryse tot laer rentekoerse en hoër effektepryse. ‘N Styging in effektepryse dra by tot die groei van die aandelemark. ‘N Daling in die dollar het presies die teenoorgestelde uitwerking, naamlik stygende inflasie (hoër kommoditeitspryse), laer pryse vir effekte en aandele. Die piek van die effektemark te midde van ‘n oplewing in die ekonomie is ‘n teken van die oorgang van die ekonomie van ‘n toestand van normale inflasievrye groei na die fase van ‘ongesonde’ groei. Beleggers verkoop effekte weens verhoogde inflasiedruk en vrees vir ‘n daaropvolgende rentekoersverhoging. Na ‘n geruime tyd begin die styging in rentekoerse die druk op die aandelemark plaas, en dit daal ook. Wanneer stygende inflasiedruk lei tot ‘n hoogtepunt in rentekoerse, begin beleggers se begeerte om dollars te koop, terugkeer. Kommoditeitsmarkte begin ook daal as gevolg van ‘n moontlike gevolglike verlangsaming in produksie. As gevolg van die verlangsaming in ekonomiese groei, word die behoefte aan goedere en geld verminder, die inflasiedruk verswak, die kommoditeitspryse begin daal. Namate kommoditeitspryse en rentekoerse daal, begin die effektemark. Geleidelik draai die aandelemark agter hom aan. Daarna gaan die kommoditeitsmark ook in die groeifase, en inflasiedruk begin vorm. Beleggers wil weer ‘n dollar koop. Hierdie voorbeeld wys die noue verband tussen wisselkoerse en die prosesse van makro-ekonomiese dinamika, wat hul gesamentlike oorweging noodsaak om probleme op te los om die ontwikkeling van valutamarkte te voorspel.

‘EFFEKTIEWE MARK’ EN ‘RASIONALE VERWAGTINGE’
Gemeenskaplik aan bogenoemde modelle is dat dit gebaseer is op die hipoteses van ‘n ‘effektiewe mark’, ‘rasionele verwagtinge’ en ‘n lineêre paradigma. Die ‘effektiewe mark’-hipotese is in die vroeë 70’s gewortel en vervul so ‘n belangrike funksie as die beredenering van die gebruik van lineêre regressievergelykings in die ontleding van kapitaalmarkte. Hierdie hipotese beweer dat die kapitaalmark geskep word deur die foute van baie mense. Beleggers is veronderstel om rasioneel te wees: in die geheel weet hulle watter inligting belangrik is en wat nie. Dan, na die sistematisering van hierdie inligting en die beoordeling van risiko’s, vind die kollektiewe markbewussyn byvoorbeeld ‘n ewewigsprys. Die konsep van ewewig is wydverspreid. Daar word byvoorbeeld geglo dat die aanbod altyd gelyk is aan die vraag. Eksogene faktore wat die stelsel versteur, kan dit uit balans bring, maar die stelsel reageer op hierdie versteurings en keer op ‘n lineêre manier terug na die ewewigsposisie. Terselfdertyd reageer die stelsel onmiddellik, aangesien beleggers glo dat die prysverandering van vandag slegs afhang van die onverwagte nuus van vandag. Die nuus van gister is nie baie belangrik nie,winste hou nie verband met gister nie, d.w.s. is onafhanklike hoeveelhede. As ‘n voldoende groot aantal prysveranderings dan opgehoop is, word die waarskynlikheidsverspreiding in die limiet normaal, wat ons in staat stel om regressievergelykings vir modellering te gebruik.

Die markte is egter selde so duidelik georganiseerd. As beleggers dit die minste verwag, vind daar dikwels ‘n eksponensiële reaksie op ‘n bepaalde effek op die mark. Dit dui op die nie-lineariteit van markprosesse, en ‘n groot aantal spesialiste is bewus van die verhouding van so ‘n superreaksie met die werklikheid? 4, 5?. Maar as markte nie-lineêre dinamiese stelsels is, kan die gebruik van lineêre regressie-analise tot verkeerde resultate lei, wat ‘n hersiening van die perseel noodsaak wat onderliggend is aan die huidige teorie van kapitaalmarkte. U moet ook let op die volgende teenstrydighede in die hipotese van ‘n ‘effektiewe mark’ en ‘rasionele verwagtinge’, wat beweer dat beleggers se markverwagtinge akkuraat en onbedoeld is.

Beleggers is egter dikwels geneig tot voorspellings wat selfversekerd is, wat kan lei tot die ignorering van ‘n sekere deel van die markinligting. In die besonder sal beleggers moontlik nie op opkomende neigings reageer voordat hierdie neigings goed gevestig is nie. Dan neem hulle ‘n besluit, wat te wyte is aan die opgehoopte, maar voorheen geïgnoreerde inligting, en sodoende die doeltreffendheid daarvan verminder. Andersins is beleggers nie altyd rasioneel nie, hulle is vol van vooroordele in hul subjektiewe beoordelings en kan hulle vertroue hê in hul voorspellings veel meer as wat geregverdig is deur die beskikbare inligting? 6?. ‘N Soortgelyke gevolgtrekking word gemaak deur J. Soros? 7?, Hy spreek ‘n mening uit oor die meer ingewikkelde aard van markprosesse, die konsep van ewewig op die mark en formuleer die bepalings van die refleksieteorie wat deur hom ontwikkel is. J. Soros beweer dat markontwikkeling natuurlik deur fundamentele faktore bepaal word, maar die teendeel is ook waar: fundamentele faktore word deur die mark bepaal, d.w.s. die gedrag van deelnemers aan die mark, hul beoordelings en verwagtinge. Die vermoë om die ontwikkeling van marksituasies korrek te beoordeel, hang af van die vermoë om die heersende verwagtinge van die markdeelnemers te voorspel, en nie van die vermoë om veranderinge in die regte wêreld te voorspel nie.

Laasgenoemde kan bereik word deur die probleme van fundamentele analise en die voorspelling van makro-ekonomiese dinamika en wisselkoerse op te los as deel van die daarstelling van ‘n toepaslike besluitsteunstelsel (DSS).

Die oplossing van die probleem van die erkenning van die onsekerheid by markdeelnemers, hul houding teenoor die ontwikkeling van die interaksie van ekonomiese prosesse en die aanpassing van voorspelde modelle, is nog steeds baie ingewikkelde en weinig bestudeerde elemente in die organisering van voorspelde modellering van makro-ekonomiese prosesse. Hierdie omstandigheid is te wyte aan die feit dat een van die faktore wat die funksies van die konstruksie van prosedures beïnvloed vir die verkryging van voorspellende ramings vir die ontwikkeling van komplekse stelsels, die tipe gestruktureerde probleemareas is waarvoor hierdie prosedures ontwikkel word. Die nie-trivialiteit van die voorspelling van diskrete volgordes is te wyte aan die feit dat, in teenstelling met die goed-algoritmiseerde interpolasieprosedures, voorspelling ekstrapolasie van vorige data vir die toekoms vereis. Dit is nodig om ‘n onbekende reëlmaat in ag te neem in die verskynsel onderliggend aan die proses wat diskrete sekwense genereer. ‘N Groot aantal studies is gewy aan die ontwikkeling van wiskundige voorspellingsmodelle, maar die mees algemene is metodes wat gebaseer is op ‘n waarskynlikheids-statistiese apparaat. Die gebruik daarvan benodig ‘n beduidende hoeveelheid eksperimentele data, wat nie altyd moontlik is om te versamel in die omstandighede van gebeure wat relatief onlangs plaasgevind het nie.

NEURO-FUZZY BENADERING
In die voorspelling van probleme het die belangstelling in die gebruik van kunsmatige neurale netwerke onlangs weer ontstaan. Dit word beskou as universele modelle naby die menslike brein, wat opgelei is om onbekende patrone te herken. Maar soos in die geval van waarskynlikheidsstatistieke metodes, is die opleiding van ‘n neurale netwerk ‘n groot hoeveelheid eksperimentele data nodig. Boonop laat ‘n opgeleide neurale netwerk geen duidelike interpretasie toe nie.

‘N Ander benadering tot voorspelling kombineer eksperimentele prosesdata met kundige taalkundige inligting oor die patrone wat in bestaande data gesien kan word, naamlik data-ontginning. Deur die gebruik van kundige-taalkundige patrone, wat geformaliseer word met behulp van fuzzy logika, kan u ‘n voorspellingsmodel in klein eksperimentele monsters bou. Hierdie benadering is ideologies naby genoeg aan die sogenaamde neuro-fuzzy benadering, en kombineer die leervermoë van neurale netwerke en die maklike interpreteerbaarheid van fuzzy reëls. Dit gebruik egter nie ‘n neurale netwerk om die voorspellingsmodel op te lei nie, maarpas fuzzy reëls direk aan met behulp van bestaande eksperimentele data.

Met inagneming van bogenoemde kenmerke, word voorgestel om die probleem van fundamentele analise en voorspelling van makro-ekonomiese dinamikaprosesse en wisselkoerse op te los in die rigting van die opstel van multivlak-modelleringstelsels. Dit moet die kombinasie van die funksionaliteit van adaptiewe statistiese voorspelling van wisselkoerse en prosesse van makro-ekonomiese dinamika op kort termyn op die laer vlak en simulasie en strukturele analise op die tweede vlak verseker. Dus, waar ‘n situasionele beoordeling van die invloed van sommige fundamentele aanwysers op ander gedoen word in die kettings van hul oorsaak-gevolg-verwantskappe, sowel as die erkenning van die voorkoms van strukturele onstabiliteit daarin, met ‘n beraming van die verspreiding van golfpulse en die ooreenstemmende aanpassing van statistiese voorspellingsmodelle. Hierdie modelle moet ook rekenskap gee van veranderende subjektiewe assessering van deelnemers aan die mark rakende die dinamika van die geanaliseerde makro-ekonomiese situasies.

DSS
Die skepping van DSS vir die take van fundamentele analise en voorspelling van makro-ekonomiese dinamika en wisselkoerse hou verband met die ontwikkeling van komponente soos:

  • die strukturering van die prosesse van internasionale kapitaalvloei, die ontwikkeling van nasionale ekonomieë en finansiële markte met die vorming van baie fundamentele makro-ekonomiese aanwysers wat die bogenoemde prosesse kenmerk, sowel as skemas vir die oorsaak en gevolgverhoudinge daarvan;
  • Aanbieding van prosesse geassosieer met ‘n verandering in ‘n fundamentele aanwyser in die vorm van tydreekse deur gebruik te maak van numeriese sowel as kwalitatiewe vorms om die lede van die tydreekse te spesifiseer in die vorm van simboliese kettings van vaag veranderlikes wat ons in staat stel om die daaropvolgende probleme op te los met die verkryging van vooruitskatting van tendense met inagneming van subjektiewe verwagtinge deelnemers aan die mark, wat gewoonlik geassosieer word met die kwalitatiewe eienskappe van die geëvalueerde dinamiese prosesse;
  • evaluering van die interaksie van prosesse wat met ‘n verskeidenheid fundamentele aanwysers geassosieer word, met die doel om vir latere ontleding in die bestudeerde stel oorsaak-gevolg-verwantskappe slegs die verwantskappe van fundamentele aanwysers uit te lig waar die werklike invloed van een fundamentele aanwyser op die neiging van ‘n ander is, wat die samestelling van die konseptuele skema van die makrosisteem wat oorweeg word, bied;
  • ‘n strukturele analise van die interaksies van prosesse van makro-ekonomiese dinamika, waardeur ‘n mens die bestaande kettings van invloede van fundamentele aanwysers in die stelsel van verhoudings van makro-ekonomiese prosesse van internasionale kapitaalvloei, die ontwikkeling van nasionale ekonomieë en finansiële markte kan herken, en gevolglik ‘n struktuur kan vorm van verhoudings van parameters in modelle vir die voorspelling van tendense van fundamentele aanwysers. ‘N Strukturele analise van die interaksies van makro-ekonomiese dinamika-prosesse skep ook die basis vir die herkenning van die voorkoms en opsporing van die verspreiding van krisissituasies wat mag ontstaan ​​as gevolg van die irrasionele gedrag van die aktiewe elemente van die makrosisteem wat oorweeg word, en dit maak dit moontlik om basiese aanwysers te identifiseer, waarvan die neiging in die toekoms van aard kan verander as gevolg van die vorming van ‘n golf impulsversteurings in die kettings van invloede van fundamentele aanwysers;
  • assessering van die subjektiewe verwagtinge van markdeelnemers rakende die dinamika van ontwikkeling van die geanaliseerde makro-ekonomiese situasies in die stelsel van verwantskappe van fundamentele aanwysers, wat voorsiening maak vir ingewikkelde voorspellingsberamings van die neigings van fundamentele aanwysers, met inagneming van die inleiding tot formaliteite in die ontleding en voorspellingsmodelle wat die een of ander mate van onsekerheid van die deelnemers aan die mark weerspieël rakende die ontwikkeling van die geanaliseerde situasies. .

Voorspelling van wisselkoerse en makro-ekonomiese dinamika, gebaseer op aanpasbare statistiese modelle van herhalingsvoorspelling met die toevoeging van die nuutste modelleringsprosedures, maak dit moontlik om die aspekte wat kenmerkend is van besluitneming in ekonomiese stelsels te weerspieël, met inagneming van veranderinge in die struktuur van verhoudings in die gesimuleerde prosesse van makro-ekonomiese dinamika, subjektiewe verwagtinge van deelnemers aan die mark rakende dinamika. ontwikkeling van die geanaliseerde makro-ekonomiese situasies. Wat nodig is in die stelsel van fundamentele ontleding en voorspelling van wisselkoerse, aangesien dit rekening hou met die ontwikkeling en interaksie van faktore wat die wisselkoers beïnvloed en op sy beurt die vermoë van die voorspellingsstelsel aansienlik verbeter. Daarom is analitiese metodes van wiskundige modellering van die wisselkoers so ‘n stelsel van diep dataverwerking (data-ontginning), wat die proses van navorsing en besluitneming vergemaklik. Dit stel die ontleder in staat om interaktiewe data-analise uit te voer om verborge, voorheen onbekende reëls en patrone van baie praktiese belang daarin op te spoor.