ELEKTRONIESE GELD – REGTE EN VERPLIGTINGE

Na ons mening is die kwessie van optimale uitbetaling en daaropvolgende belasting op sogenaamde “elektroniese geld” baie relevant. As gevolg van hul bestaan, bied aanlynmakelaars kliënte die geleentheid om fondse aan te vul / te onttrek deur ‘n elektroniese betaalstelsel (EPS). Elektroniese geld word ook ‘titel-eenhede’ of ‘eiendomsreg’ genoem. Laat ons die betekenis van bogenoemde terme in meer besonderhede oorweeg.

TERMINOLOGIE “WALLET”
Elektroniese betaalstelsel (EPS) word gedefinieer as ‘n stelsel van verspreiding van boodskappe (titel-eenhede) tussen geregistreerde gebruikers. ‘N Ander definisie van die term EPS is ‘n stelsel van betalings en geldoordrag met behulp van rekenaarnetwerke.

Eiendomsreg – subjektiewe regte van deelnemers aan regsverhoudinge wat verband hou met die besit, gebruik en verkoop van eiendom, sowel as daardie wesenlike (eiendoms) vereistes wat ontstaan ​​tussen deelnemers aan die ekonomiese omset rakende die uitruil van goedere, dienste, werk verrig, ens.

Ons weet dat daar tans geen praktyk bestaan ​​in die kwessie van belasting op elektroniese geld nie, en daarom sal ons ons gevolgtrekkings baseer op die inligting wat op die internet versamel is. Laat ons as voorbeeld interaksie hê met een van die gewildste elektroniese betaalstelsels in die Russiessprekende ruimte – WebMoney. Die eiendomsreg van hierdie stelsel kan in kontant in een van die gesertifiseerde ruilkantore verruil word, deur geldoordragstelsels in Rusland en die Oekraïne, verruil vir elektroniese geldeenhede van ander betaalstelsels, en oorgedra word na u bankrekening of bankkaart.

Die makelaar het dus die titelmerke na u elektroniese beursie oorgedra.

Van die vele aanbiedinge om geld uit WebMoney te onttrek, is ‘n bankoorplasing die winsgewendste. Nietemin, deur hierdie metode te gebruik, en nie byvoorbeeld kontant by ‘n uitruilkantoor te ontvang nie, kan u ‘n voorwerp van belang van die belastingowerhede word. Dit is opmerklik dat banke verplig is om verslag te doen aan die staat se finansiële monitering van hul land oor transaksies in rekeninge ter waarde van meer as 600,000 roebels. in Rusland of 80 000 UAH. in die Oekraïne (of die ekwivalent in ander geldeenhede) (sien die wet van Oekraïne “Op die bewys van wettiging van wettige inkomste (gebruik van geld) verkry deur kwaadwillige middele”); Federale wet op die bekamping van die wettiging (witwassen) van opbrengste van misdaad en die finansiering van terrorisme).

Volgens sommige berigte beskou baie banke die onttrekking van WebMoney aan die bank na die rekeninge van individue as twyfelagtig. En wanneer die frekwensie van die bedrywighede bepaal word, word die finansiële moniteringskomitee weer hieroor in kennis gestel. Gereelde (d.w.s meer gereeld as een keer per jaar) aksies van dieselfde soort wat daarop gemik is om wins te maak, kan deur die belastingowerheid as ‘n kommersiële aktiwiteit beskou word.

U moet ook bewus wees daarvan dat hierdie elektroniese betaalstelsel deur sy verteenwoordigers, die sogenaamde “borg”, werk. Die belangrikste funksie daarvan is om titeleenhede van ‘n spesifieke soort te voorsien wat ooreenstem met die nasionale geldeenheid van ‘n gegewe streek. In Oekraïne verteenwoordig WebMoney byvoorbeeld die Oekraïense waarborgagentskap en die Oekraïense Professionele Bank OJSC, wat die grivnaekwivalent van WebMoney – WMU bied. In ooreenstemming met die besluit van die NBU (Oor die goedgekeurde verordening oor elektroniese pennies in die Oekraïne), is slegs banke die reg om elektroniese geld in die Oekraïne uit te reik. Laat ons in meer besonderhede kyk wat die bogenoemde titelpunte in wese is en wat ‘n wettige basis het.

BELASTING VAN ELEKTRONIESE WALLETTE
Die onttrekking behels die verkoop van elektroniese tjeks WMR, WMU, ens. aan die borg self. Byvoorbeeld, in Rusland is u die eienaar en verkoper van WMR, wat in u beursie is, en die koper is LLC Garantieagentskap, wat die verteenwoordiger is van die borg WebMoney vir betalingsverpligtinge in die Russiese Federasie. In die Oekraïne is die waarborg LLC Oekraïens waarborgagentskap.

Volgens die inligting op die webwerf van die “Garantieagentskap”:

‘N Tjek kan in elektroniese vorm bestaan:

In die afwesigheid van ‘n spesiale wet wat skikkings per tjek reguleer, moet die norme van Bank of Russia-regulasie nr. 222-P “Oor die prosedure vir nie-kontantbetalings deur individue in die Russiese Federasie” in ag geneem word. Hierdie wet maak voorsiening vir die toepassing van tjeks wat deur kredietorganisasies uitgereik is, en omskryf die reëls vir die reël van tjekversending.

Die tjek voldoen nie aan die vereistes van art. 2 van die Federale wet “Op die Effektemark” van 04.22.1996 No. 39, en in ooreenstemming met die wetgewing van die Russiese Federasie, is dit nie ‘n sekuriteitsgehalte nie.

Die sirkulasie van tjeks word deur stoom gereguleer. 5 hfst. 46 deel 2 van die burgerlike wetboek van die Russiese Federasie, met betrekking tot nie-kontantbetalings met regspersone – Regulering van die Sentrale Bank van Rusland “Oor nie-kontantbetalings in die Russiese Federasie” gedateer 03.10.2002 No.deelname van individue – die verordening van die Sentrale Bank van Rusland “Oor die prosedure vir nie-kontantbetalings deur individue in die Russiese Federasie” van 04/01/2003 No. 222 – P.

Die federale wet maak nie voorsiening vir gevalle waarin verhoudings wat voortspruit uit die verspreiding van tjeks, gereguleer word deur die federale wet “Op die Securities Market” van 04.22.1996 No. 39-FZ. Die uitvoering van bedrywighede met tjeks hoef dus nie ‘n lisensie van ‘n professionele deelnemer aan die effektemark te verkry nie. ”

Uit bogenoemde volg dit dat WebMoney in roebels nie sekuriteite is waarop die norme van die belastingkode van die Russiese Federasie van toepassing is op effekte nie. Dit kan slegs beskou word as ‘eenhede om eiendomsreg te verantwoord’, soos aangedui op die WebMoney Transfer-webwerf.

Eiendomsreg hou verband met ander eiendom ooreenkomstig artikel 128 van die Civil Code of the Russian Federation. En ons weet dat art. 210 van die Belastingkode van die Russiese Federasie klassifiseer ander eiendom as ‘n natuurlike vorm van inkomste. Daarom ontvang die ontvangs van eiendomsreg in roebels (of in die Oekraïne in hryvnias) ‘n inkomste waaruit belasting betaal moet word.
Aangesien WMR ‘n sekuriteit is (bestaan ​​in die vorm van ‘n elektroniese tjek), dui die waarborgagentskap LLC by die aantekening van die volgende bewoording aan: by die oordrag van geld: “Vir betaling van sekuriteite wat by R … onder ooreenkoms nr. … van DDMMYYY gekoop is.” Die “Garantieagentskap” spesifiseer dus spesifiek dat skikkings in WMR op dieselfde manier verantwoord word as skikkings met effekte: belasting op transaksies waarvoor sekuriteite betaal word, word betaal volgens die prosedure wat deur die Belastingkode van die Russiese Federasie en die Ministerie van Belasting en Fooie bepaal is.

Aangesien WMR die eiendom van ‘n individu (sy eiendom) is, is die transaksie van die verkoop daarvan gelykstaande aan die verkoop van die eiendom van ‘n individu, en word dit ingevolge artikel 214 van die NKRF (Belastingkode van die Russiese Federasie) op persoonlike inkomste belas.

Aangesien nóg die waarborgagentskap nóg die bank die belastingagent van die individu is en geen belasting vir hom betaal nie, moet die kliënt dit op sy eie doen. Tot op hede beloop inkomstebelasting 13% van die bedrag ontvang (in die Oekraïne 15%). Op grond van die belastingkode van die Russiese Federasie, as iemand WebMoney aan ‘n bank onttrek, moet hy ‘n inkomstebelastingopgawe indien vir individue in die vorm van 3-persoonlike inkomstebelasting.

As die uitgawes van die belastingpligtige gedokumenteer kan word, kan die Russiese Federasie ‘n individu die belastingaftrekkings gebruik, wat dit moontlik maak om nie persoonlike inkomstebelasting te betaal nie. Daar moet kennis geneem word dat die totale bedrag aan inkomste uit die verkoop van WebMoney aan die Garantieagentskap en die daaropvolgende onttrekking van geld aan die bank nie meer as 125 000 roebels moet wees nie.

Die inkomste (verlies) met die aankoop en verkoop van sekuriteite, insluitend beleggingseenhede van onderlinge beleggingsfondse, word bepaal as die verskil tussen die bedrae inkomste ontvang uit die verkoop van effekte en die gedokumenteerde uitgawes vir die verkryging, verkoop en berging van effekte wat eintlik deur die belastingpligtige gemaak is. (insluitende uitgawes vergoed aan ‘n professionele deelnemer aan die effektemark, ‘n bestuursonderneming wat betrokke is by trustbestuur van eiendom wat ‘n onderlinge beleggingsfonds vorm ens), of die eiendom aftrekkings te verminder inkomste uit die koop en verkoop transaksies in die deur hierdie paragraaf voorgeskrewe wyse.

As u WMZ ontvang, kom geld uit die buiteland na die bank, daarom sal hierdie soort inkomste geïnterpreteer word as ‘buitelandse inkomste’ met ‘n standaardkoers.

VIR ENTREPRENEURS
Die eenvoudigste en gemaklikste skema vir ons blyk ‘n belastingbetalingsskema vir ‘n individuele entrepreneur (SPD in die Oekraïne) te wees.

Vir die ondernemers wat aan ‘n vereenvoudigde belastingstelsel werk, is die deursigtigste regsgrondslag om elektroniese geld op hul rekeninge te krediteer. Neem byvoorbeeld ‘n entrepreneur met ‘n toegelate soort aktiwiteit wat op die internet geld verdien. Geld wat deur WebMoney aan hom gekrediteer word, is amptelik inkomste uit ondernemingsaktiwiteite en word teen die vasgestelde koers belas.

WISKUNDIGE MODELLERING VAN ‘N INLIGTING-ANALITIESE ONDERSTEUNING VIR DIE VOORSIENING VAN BUITELANDSE WISSELELEMENT
Die wiskundige model is ‘n tekenkonstruksie, waarvan die eienskappe moet saamval met die eienskappe van die voorwerp van belang vir ons. Vanuit die toegepaste oogpunt is die belangrikste ding om so ‘n ontwerp te skep wat die doel van modellering sou bereik. Terselfdertyd kan dit blyk dat die model self of die metode om dit te bekom nie perfek genoeg is in die sin van wetenskaplike estetika nie: die probleemstelling is nie heeltemal korrek nie en die oplossing is nie die enigste regte nie. Daar is twee hoofbenaderings tot modellering, wat in ‘n sekere mate alternatief is en verskil in optimistiese vlak in die beoordeling van die fundamentele voorspelbaarheid van verskynsels en prosesse. Die eerste, baie optimistiese, deterministiese (dinamiese) benadering wat voorheen die praktiese moontlikheid van ‘n akkurate toekomsvoorspelling op ‘n goed gedefinieerde hede ‘bevestig’. Na die ontdekking van die verskynsel van dinamiese chaos, toe die term ‘nie-lineêre dinamika’ baie gewild geraak het, het die eise vir prakties haalbare voorspellings akkuraatheid matiger geword. Die tweede benadering – waarskynlikheid (stogasties) – is minder optimisties: hier verwerp hulle aansprake op ‘n akkurate voorspelling [1].

Wiskundige voorspellingsmetodes word ontwikkel op grond van: eksponensiële funksies; kragfunksies; tydreekse en analitiese afhanklikheid [2]. Oorweeg die funksies van hierdie modelle.

VOORUITSIGTE VOORUITSIGTE VAN VALUTAATSKATTING OP DIE GRONDSLAG VAN INDIKATIEWE FUNKSIES

 Voorbeelde van funksies is faktore wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed en koëffisiënte wat die verband tussen faktore en die wisselkoers kenmerk. Die voorspellingsproses is soos volg. Die faktore wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed, word bepaal. Vir elk van hierdie faktore word die ooreenstemmende statistiese gegewens vir die oorweegse periode gekies. Met behulp van numeriese metodes word koëffisiënte gevind. Hierdie stadium is moeisaam en tydrowend wanneer u die mees gevorderde moderne rekenaars gebruik. Om die betroubaarheid van die voorspelling van die wisselkoers te verhoog, is dit nodig om soveel moontlik faktore te ontleed. Dit bring weer die probleem op om statistieke te versamel. Op grond van die model hierbo beskryf, is dit prakties onmoontlik om die tipe afhanklikheid tussen die wisselkoers en die faktore wat dit beïnvloed, en die onderlinge invloed van faktore te bepaal. Daarom is dit onmoontlik om die invloed van veranderinge in faktore betroubaar op te spoor, sowel op die toestand van die wisselkoers as op ander faktore wat by hierdie model ingesluit is. Daarom kan die metode hierbo beskryf slegs as hulpmiddel gebruik word in ‘n uitgebreide studie van die probleme wat verband hou met voorspellingswisselkoerse.

VOORUITSIGTE VOORUITSIGTE VAN VALUTAATSKATTING OP DIE GRONDSLAG VAN GRAADFUNKSIES

Kragfunksies sluit faktore in wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed en koëffisiënte in die mate wat die verband tussen faktore en die wisselkoers kenmerk. Die voorspellingsproses lyk baie soos voorspelling gebaseer op ‘n eksponensiële funksie. Daarom is al die opmerkings rakende die vorige metode ook geldig vir voorspelling gebaseer op ‘n kragfunksie. Die wisselkoersvoorspellingsmodel gebaseer op kragfunksies is moeisame, maar dit lewer ook meer akkurate resultate.

VOORUITSIGTE VOORUITSIGTE VAN VALUTAATSKATTING OP DIE GRONDSLAG VAN DINAMIESE REEKS
Dinamiese reekse (of reekse dinamika) is statistiese gegewens wat die ontwikkeling van die verskynsel mettertyd weerspieël. Elke reeks dinamika wat oorweeg word, het twee hoofelemente: ‘n aanduiding van tyd en die vlak van ontwikkeling van ‘n verskynsel wat ooreenstem met die vorige element. Individuele tydperke (byvoorbeeld een jaar, een kwartaal, een maand of sekere tydpunte (sekere datums)) word gebruik as ‘n aanduiding van tyd. Vlakvlakke beteken gewoonlik kwantitatiewe beramings van die ontwikkeling van die verskynsel wat oor tyd bestudeer is. Vir die wisselkoers kan dit byvoorbeeld wees , die dinamika van veranderinge in die wisselkoers vir verhandeling op die wisselkoers in die oggend- of saansessie Die gevolglike afhanklikheid sal die verandering in die wisselkoers mettertyd kenmerk, daarom, in die vergelyking koers – die gewenste waarde en tyd, as ‘n abstrakte kategorie met ‘n spesifieke inhoud vir ‘n bepaalde datum, verteenwoordig ‘n veranderlike, die verandering waarin die wisselkoers sal afhang, sal die vergelyking van die elemente wees. Vir die wisselkoers beteken hierdie omstandigheid: as die aard van die verandering daarvan mettertyd die invloed van eenmalige faktore arbitrêr sal manifesteer, wat lei tot ‘n toevallige verandering in die wisselkoers, dan op die basis van Met slegs die tydreekse is dit onmoontlik om ‘n akkurate voorspelling op te stel.

FAKTORE WAT ANALISE VAN DINAMIESE REEKS BEÏNVLOED
Faktore wat die vorming van die wisselkoers met behulp van hierdie metode beïnvloed, kan verdeel word in voortdurende optrede en ‘n deurslaggewende invloed op die wisselkoers. Hierdie faktore vorm die belangrikste ontwikkelingstendens – die neiging. Die impak van ander faktore manifesteer periodiek,wat natuurlik herhaaldelike fluktuasies in waardes in ‘n sekere tydreeks veroorsaak. Die werking van willekeurige faktore word meestal gemanifesteer in die vorm van willekeurige willekeurige veranderinge in die waardes van die reeks dinamika wat daarmee ooreenstem. Vir die kwantitatiewe assessering in hierdie metode word die volgende statistiese aanwysers gebruik: absolute groei (byvoorbeeld wisselkoers); groeikoers en groeikoers. Elkeen van hierdie aanwysers kan op hul beurt ‘n basiswaarde hê. Die voordele van die voorspellingsmodel van die wisselkoers gebaseer op tydreekse is dat wanneer ‘n grafiese beeld van die tydreeks heel moontlik is, ‘n definitiewe visuele analise van die verskynsel wat bestudeer word dikwels moontlik is. Byvoorbeeld, as u die dinamika van veranderinge in die euro-wisselkoers op Forex vir etlike jare oorweeg, kan u periodieke herhalings onderskei wat veroorsaak word deur seisoensfluktuasies (in die besonder), sowel as ‘n aantal willekeurige veranderinge wat veroorsaak is deur eenmalige, maar redelik uitgesproke verskynsels waarop die valutamark gereageer het.

Die voorspellingsmetode gebaseer op tydreekse is die geskikste om as hulpmiddel te gebruik in die bestudering van die dinamika van die wisselkoers:

U kan die proses van voorspelling van ‘n dinamiese parameter beskryf as ‘n voorwerp wat bestaan ​​uit elementêre komponente wat ooreenstem met verskillende bronne. Dit word gekenmerk deur groepe bewegings wat bepaal word deur neiging, harmoniese en ewekansige komponente. Hierdie beskrywing van die struktuur van die proses fokus die studie op die onthulling van die integriteit van die interne meganismes van funksionering, met die identifisering van die verskillende soorte verhoudings van ‘n komplekse objek. Hierdie omstandigheid maak dit moontlik om die doeltreffendheid van voorspelling te verhoog, aangesien die onderskeie komponente van die beweging ‘n voorspelbare karakter en ‘n eenvoudiger wiskundige beskrywing het, wat skematies aangebied kan word in die vorm van: die som van die eenvoudigste neigingskomponente wat ooreenstem met die belangrikste faktore van die beweging van ‘n komplekse stelsel; die som van die elementêre harmoniese bewegingskomponente, wat die totaliteit van verskillende periodieke faktore bepaal, en die ewekansige komponent.

KURSUSVoorspellingsmodelle 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 reële nasionale produkte teen konstante pryse. In die proses om werklike ekonomiese stelsels te oorweeg, sal nuwe faktore bygevoeg word en die faktore wat hierbo gegee word, aangepas word. En die algemene model sal die belangrikste faktore kies wat die vorming van die wisselkoers beïnvloed.

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. Soos in die modelle wat voorheen oorweeg is, speel die belangrike rol hier deur die beskikbaarheid van statistiese gegewens wat verband hou met die faktore wat oorweeg word en die dinamika van die wisselkoers. 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. Sowel as die 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 verskillende moontlike veranderings in verskillende faktore. Slegs groot staatstrukture (organisasies) of finansiële probleme kan sulke werk verrig.

KUNDIGE EVALUERINGSMETODES
Metodes van kundige assesserings maak dit moontlik om die ondersoekte verskynsel kwalitatief te evalueer en die algemene ontwikkelingstendense van die proses wat gevorm word, te openbaar. Die gebruik van hierdie metode in ‘n uitgebreide studie van die probleem kan die voorspelde fout verminder, selfs met ‘n gebrek aan statistiese gegewens. Die volgende beoordelingsmetodes word veral gebruik:
a) ‘n skripmetode;
b) ramings vir individuele aanwysers.

Die skripmetode word soos volg geïmplementeer. Verskeie opsies vir die ontwikkeling van gebeure word oorweeg, wat op hul beurt verskillende opsies kan hê vir die ontwikkeling van die situasie, wat nuwe gebeure kan genereer. Deur gebruik te maak van die terminologie van die kontroleteorie, word ‘n ‘boom van scenario’s’ met ‘n integrale verspreidingsreeks van elkeen saamgestel. Nadat u die waarskynlikheid van elke gebeurtenis (scenario) beoordeel het, kies u uit die verkrygde opsies die een wat waarskynlik is vir ‘n gegewe ontwikkeling van die situasie. Dit is die mees rasionele om die oorweegse metode te gebruik om ‘n algemene idee te kry van die toestand van sowel die valutamark as die eksterne ekonomiese omgewing as geheel.

Te evalueervir individuele aanwysers word korrelasieafhanklikhede tussen die dinamika van veranderinge in individuele faktore en die dinamika van die wisselkoers vasgestel, en word die mate van korrelasie bepaal. Die voorspelling van die wisselkoers is gebaseer op die verkrygbare afhanklikheid tussen die wisselkoers en inflasie.

Byvoorbeeld, met behulp van maandelikse data vir ‘n jaar, wat die mate van verandering in inflasie en die wisselkoers kenmerk, kan u die mate van korrelasie bepaal, gebaseer op die gevolgtrekking oor die mate van afhanklikheid tussen die oorweegse waardes. Hierdie metode is maklik om te gebruik, vereis nie die konstruksie van komplekse afhanklikhede en ‘n groot hoeveelheid berekening nie. Die vind van ‘n aantal afhanklikheid tussen die wisselkoers en die belangrikste faktore, veral tussen die wisselkoers en inflasie, die rentekoers, die betalingsbalans, die bruto nasionale produk en ‘n verdere vergelyking van die resultate, kan die voorspelbaarheid van die voorspelling verhoog. Die akkuraatheid van hierdie metode neem skerp af in ‘n onstabiele ekonomiese situasie, byvoorbeeld in ‘n krisis. In hierdie opsig is die beoordelingsmetode vir individuele aanwysers die mees logiese om te gebruik as hulpmiddel vir die voorspelling van die koers self en die bepaling van die faktore wat dit beïnvloed, asook om ‘n algemene idee te kry van die staat en die moontlike ontwikkeling van die situasie in die valutamark.

  1. Die doel van die studie waarvoor ‘n model geskep word, naamlik die bestudering van die wese van die proses, die identifisering van die interne wette: die moontlikhede en gevolge van invloed op die proses, voorspelling van die wisselkoers sonder ‘n gedetailleerde beoordeling van die faktore wat dit bepaal;
  2. beskikbaarheid van die databasis: die volume en struktuur daarvan;
  3. die teenwoordigheid van faktoranalise: die aard van die impak van individuele faktore op die voorspellingsmodel van die wisselkoers;
  4. die beskikbaarheid van kwalitatiewe en kwantitatiewe assessering: boekhou van tydsvertragings.

VERWAGTINGE VAN BELEGGERS – AS ‘N FAKTOR VAN INVLOED
Die voorspelprobleem het ook aspekte wat verband hou met die transformasie van eiendom, met die uitdrukking van die belange van verskillende openbare groepe, individuele ondernemers en nasionale belange, wat slegs staatstrukture is. In hierdie sin verkry probleme wat verband hou met die deelnemers aan die valutamark ‘n sekere waarde in die voorspelling van die wisselkoers. Naamlik, die verwagte veranderinge in die wisselkoers. Wat die wisselkoers betref, is die vraag na sekuriteite in enige geldeenheid die belangrikste probleem, wat verband hou met verwagtinge in die beweging van wisselkoerse. Daar is ‘n bekende analogie tussen die valutamark en die aandelemark, want in albei markte is die hoeveelheid toekomstige verdienste baie onseker, en pryse of wisselkoerse daal of spring oor ‘n kort tydjie, en reageer onmiddellik op enige nuus, aangesien beleggers in albei markte die toekoms wil voorspel Onseker pryse en wisselkoerse.

DIE BEHOEFTE OM DIE ONTWIKKELING VAN MARKTE EN FAKTORE VAN INVLOED OP HIERDIE TE REKENING. IAP
Die ontleding van bekende ontwikkelings op die gebied van die voorspelling van ekonomiese prosesse op makrovlak het getoon dat navorsers in die meeste gevalle beperk is tot die bou 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 sou ‘n oplossing bied vir hierdie probleme, met inagneming van die onsekerheid in hul ontwikkeling, sowel as 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, sowel as die subjektiewe persepsie en beoordelings van deelnemers aan die makro-ekonomiese dinamiek.

Om hierdie probleem op te los, is dit raadsaam om ‘n nuwe rigting van kunsmatige intelligensie te gebruik – die inligting-analitiese substelsel (IAP) – Data mining, wat verskillende tegnologieë dek wat daarop gemik is om kennis outomaties uit databasisse te onttrek. Oor die jare word geglo dat groot hoeveelhede data nodig is om die regte besluite in kundige stelsels te neem. Dit is egter nie heeltemal waar nie. Hierdie inligting bevat inderdaad die nodige inligting, maar hul oneindige rye en kolomme alleen gee geen begrip van die situasie nie. In werklikheid is kennis en wette nodig as ‘n sleutel om die probleem op te los. ‘N Ware deurbraak in data-analise het gekom met die uitvinding van outomatiese kennisverwerwingstelsels. Op die oomblik het Data mining die reg bewys om ‘n leier te wees onder sulke stelsels. Dit doen diep data-ontleding, haal kennis uituit die geanaliseerde databasis en bied dit aan in ‘n vorm wat maklik deur ‘n persoon verstaan ​​kan word, d.w.s. U kan nuttige wette en afhanklikhede vind wat in die data versteek is. U kan die ongewoonste en onverwagse resultate kry, wat egter objektief sal wees. Die kragtige Data-ontginningstelsel gebruik die mees gevorderde tegnologie vir die verkryging van simboliese kennis (Symbolic Knowledge Acquisition Technology ™, SKAT). Dit vind outomaties die afhanklikheid en wette wat in die data versteek is, en stel dit voor in die vorm van reëls en algoritmes, en bou empiriese modelle van die bestudeerde objek of verskynsel wat deur rou data voorgestel word. Daarbenewens word aan die stelsel geen aannames oor die vorm van afhanklikheid voorsien nie, en Data-ontginning vind outomaties verborge wette, ongeag hoe ingewikkeld dit is. Inligting versamel voortdurend in verskillende databasisse wat ons maklike en vinnige toegang daartoe bied, en Data mining ontleed hierdie databasisse outomaties deur verskillende interne verhoudings en afhanklikhede in die data te versteek. Dus word die kennis wat in die inligting begrawe word, onttrek. Hierdie kennis word dan ingebed in besluitnemingstelsels en kundigesisteme wat besluitneming vergemaklik.

VERSKILLENDE DATA-MYNBOU VAN NEURALE NETWERKE
Die meeste tradisionele data-ontginningstelsels is gebaseer op neurale netwerke. Die enigste resultaat van hul werk is ‘n opgeleide netwerk, wat ‘n ‘slim’ is, maar terselfdertyd ‘n ‘swart’ vak. In die meeste gevalle kan die resultate wat deur neurale netwerkstelsels verkry word, nie geïnterpreteer en beheer word nie. Anders as sulke stelsels, bied die analitiese metode die gevonde kennis in simboliese vorm, soos wiskundige formules, voorspellingstabelle, strukturele reëls en algoritmes, met ander woorde, in ‘n vorm wat maklik deur ‘n persoon verstaan ​​kan word. Hierdie kenmerk van Data-ontginning, nie net om kennis te vind nie, maar ook om dit te verklaar, lê dit ver voor soortgelyke stelsels. Die basiese konsep is om die gebruiker ‘n maklik-te-gebruik geïntegreerde omgewing te gee om kennis in data outomaties op te spoor. Sodra die berekeningsprosesse van stapel gestuur is, word die ontleding outomaties uitgevoer, en verslae uitgereik slegs met die bereiking van belangrike resultate, en is ‘n objekgeoriënteerde stelsel. Alle inligting word daarin aangebied in die vorm van voorwerpe van verskillende klasse. Voorwerpe is in houers en word in die vorm van ikone aangebied. Voorwerpe kan in die vorm van tabelle en grafieke geskep word, uitgevee of besigtig word. Sommige voorwerpe kan op ander voorwerpe toegepas word en dit daarna verander. Daar is diep dinamiese verbindings tussen voorwerpe, en wanneer inligting in een verander, word die voorwerpe wat daarmee gepaard gaan outomaties opgedateer.

Wiskundige modelle wat deel uitmaak van die klas adaptiewe-rasionele modelle vir die voorspelling van ekonomiese prosesse, is die beste geskik vir voorspellingsprosesse van makro-ekonomiese dinamika en wisselkoerse, waar die benadering tot die deel van aanpassingsbeginsels en ander voorspellingsmetodes toegepas word. Hierdie modelle vereis egter dat hulle ontwikkel in die rigting van die skepping van ‘n meervlakkige stelsel van ekonomiese en wiskundige modellering, wat die kombinasie van die funksionele vermoëns van aanpasbare statistiese voorspelling van wisselkoerse en makro-ekonomiese dinamika prosesse op kort termyn op die laer vlak en simulasie en strukturele analise op die tweede vlak verseker met toepaslike aanpassing van die struktuur van modelle statistiese voorspelling. Daarbenewens erken hierdie stelsel die voorkoms van strukturele onstabiliteit in terugvoerkringe in hierdie verhoudings en plaas subjektiwiteitsformalismes in voorspellingsmodelle wat ‘n mate van onsekerheid van die deelnemers aan die mark weerspieël rakende die dinamika van die geanaliseerde makrosituasies.

Hier moet ook op gelet word dat die toepassing van ‘n simulasiebenadering vir die oplos van probleme op die tweede vlak van die stelsel vir die voorspelling van wisselkoerse en die ontleding van makro-ekonomiese dinamika, enersyds sekere funksies van die besluitnemingsproses deur markdeelnemers in verskillende marksituasies weerspieël, en andersyds die nodige aanpassing te gee van die struktuur van statistiese modelle vir die voorspelling van fundamentele aanwysers in verskillende situasies van voorkoms en verspreiding van steurings in kontoer van oorsaaklike verhoudings. Dit lei natuurlik tot verhoogde geleenthede vir scenario-modellering en voorspelling van wisselkoerse. Hier is ook ‘n beduidende nuanse die voorspelling van tydpunte waarteen ‘n tendensomkeer of beduidende verandering plaasvind. Sulke dinamika van die gesimuleerde prosesse word andersins bipolêr genoem en word gekenmerk deur die feit dat die tendensomkeer daarin ingewikkelder is as met seisoenale skommelinge. Dit word veral bepaal deur die ontwikkeling van golfbewegings wat geïnialiseer is deur die opkomende invloede in die stroombane met positiewe terugvoer.

Gebaseer op allesuit die voorafgaande kan die belangrikste gevolgtrekking gemaak word: enige voorspellingsmodel vir die beweging van wisselkoerse moet ‘n groot aantal veranderlikes bevat. In alle gevalle is ‘n betroubare statistiese ondersoek egter nodig, met inagneming van die beweging van faktore en willekeur.