Ekonominis procesas: Švedijos kronos kurso prognozavimas pasirinktu periodu

Įvadas Gyvenime dažnai tenka priimti svarbius sprendimus, kurie stipriai įtakoja mūsų gerovę ateityje. Savo pačių labui privalome apgalvotai vertinti esamą ir buvusią situaciją ir siekti, kad šis įvertinimas būtų teisingas. Todėl prieš darant svarbų žingsnį, siekiant sprendimo efektyvumo, reikia suformuluoti uždavinį (sudaryti tam tikrą modelį), adekvatų probleminei situacijai, jį išspręsti ir toliau elgtis atitinkamai pagal gautus rezultatus. Mūsų individualaus ekonometrikos modulio namų darbo tikslas yra ištirti ekonominį procesą – Švedijos kronos kurso prognozavimą analizuojant pasirinktą periodą. Kadangi duomenys pateikiami reguliariais laiko intervalais, t.y. kas mėnesį, tam naudosime laiko eilutės regresijos modelį. Sudarytas ekonometrinis modelis skirtas išnagrinėti situacijai remiantis pateiktais duomenimis, bei prognozuoti rodiklio kitimą ateinantiems laikotarpiams. Pateikti duomenys – Švedijos kronos kurso kitimas nuo 2003 metų sausio mėnesio iki 2006 metų sausio mėnesio (duomenys pateikiami kas mėnesį šiuo laikotarpiu, n=48). Todėl sudaromi atitinkami laiko eilutės regresijos modeliai, kuriais remiantis išskiriamos galimos tendencijos, priklausomybės, interpretuojami duomenys ir prognozuojamas Švedijos kronos kurso kitimas ateinantiems mėnesiams. 1. Probleminės srities aprašymas Šiais laikais valstybės stengiasi reguliuoti savo valiutos kursus. Valstybė siekdama išlaikyti savo valiutą stabilią, siekia išlaikyti savo gyventojų perkamumo pajėgumą, siekdama sumažintų savo valiutos kursą siekia sumažinti valstybėje gaminamų prekių kainas ir taip pakelti savo ūkio konkurencingumą. Valiutų kursai klasifikuojami pagal įvairius kriterijus, kurių svarbiausias – kurso pastovumas. Kursai skirstomi į pastovius ir svyruojančius. Praktikoje labai sunku nustatyti, ar tai pastovus, ar svyruojantis kursas (1 paveikslas). Galima išskirti keturias pastovaus kurso formas: 1. Pastovus valiutos kursas, išlaikomas nepriklausomais nuo ūkio stovio, infliacijos ar bedarbystės. Dar sakoma, kad valiuta pririšta prie kitos valiutos. Lietuvos litas 1994-2002 m. buvo pririštas prie JAV dolerio, nuo 2002 m. – prie euro. 2. Pastovių valiutų kursų sistema, įvesta po Antrojo pasaulinio karo Bretton Woods sistemos rėmuose, atmetė tvirtų kursų idėją ir suteikė galimybę pakeisti pinigus nesant mokėjimo balanso pusiausvyros. 3. Pastovių kursų sistema su toleruojama pokyčių marža, kuri leidžia eliminuoti trumpalaikes problemas mokėjimų balanse. Tokią sistemą įpareigoja Tarptautinis valiutos fondas, tada svyravimo marža buvo nustatyta 1% į abi puses nustatyto pariteto, o paskui padidinta iki 4,5%. 4. Pastovūs kursai su leidžiamų nedidelių paritėtų pasikeitimu sistema, pvz., 1% kas mėnesį ar 5% per ketvirtį. Tokia sistema yra labiausiai artima svyruojantiems kursams. Jinai dar vadinama šliaužiojančiu kursu. Tokia sistema naudojama didesnės infliacijos laiku ir duoda didesnę laisvę ūkio politikoje. 2. Modelio sudarymas 1 pav. Laiko eilutės xt sklaidos diagrama Laiko eilutės sklaidos diagrama parodo Švedijos kronos kurso kitimą nuo 2003 metų sausio mėn. 1d. iki 2006 metų sausio mėn 1d. Duomenys buvo fiksuojami kiekvieno mėnesio pradžioje. Pilna autokoreliacija ACF. 2 pav. Laiko eilutės ACF Pagal laiko eilutės ACF parenkamas lagas. Lago reikšmė L = 4. Dalinė autokoreliacija PACF. 3 pav. Laiko eilutės PACF Adityvusis regresijos modelis 1 lentelė Adityviojo laiko eilutės regresijos modelio apskaičiavimo rezultatų langas 2 lentelė Adityvinio regresijos modelio sezoniškumo indeksų skaičiavimo rezultatai Sezoniškumo indeksų charakteristikų apskaičiavimas: Multiplikatyvusis regresijos modelis 3 lentelė Multiplikatyvinio regresijos modelio sezoniškumo indeksų skaičiavimo rezultatai 4 lentelė Multiplikatyvinio modelio sezoniškumo indekso reikšmių įvertinimo rezultatai k nk 1 2 3 4 1     100,886 99,380 2 100,122 100,091 99,998 99,962 3 99,031 101,791 100,292 99,959 4 99,634 99,783 99,540 99,077 5 100,691 100,619 100,136 99,058 6 100,087 100,480 100,193 100,944 7 99,891 99,149 100,332 99,743 8 99,729 100,614 98,311 99,352 9 100,390 100,391 99,233 99,264 10 100,090 101,847 99,228 99,341 11 100,456 100,436 100,385 100,145 12 100,068 99,546 99,848   suma 1100,189 1104,746 1198,382 1096,224 Sk (m) 91,682 92,062 99,865 91,352 Sk(m) 0,978 0,982 1,065 0,975 Apskaičiuojamos sezoniškumo charakteristikos: Kontrolinis skaičiavimas rodo, kad sezoniškumo indekso reikšmės įvertintos teisingai. Trendo modelio parinkimas Norėdami parinkti tinkamiausią trendo modelį, nubraižėme multiplikatyviuosius ir adityviuosius modelius be trendo, su linijiniu, eksponentiniu ir riboto augimo trendais . Gautas trendo modelių liekamųjų paklaidų kvadratų sumų vidurkius surašėme į 5 lentelę. 5 lentelė Trendo modelių liekamųjų paklaidų kvadratų sumų vidurkių nustatymas (4) Trendas Modelis Adityvinis Multiplikatyvinis Be trendo 0,27899 0,27958 Tiesinis 0,32799 0,32860 Eksponentinis 0,32840 0,32900 Riboto augimo 0,22549 0,22629 Pagal mažiausią trendo modelių liekamųjų paklaidų kvadratų sumų vidurkį nustatėme, kad tinkamiausias modelis yra adityvinis su riboto augimo trendu. 6 lentelė. adityvinis modelis su riboto augimo trendu. 4 pav. Adityvinis regresijos modelis su riboto augimo trendu Priklausomojo kintamojo prognozavimas Toliau remiantis šiuo modeliu, atliekamas prognozavimas ( žr. 7 lentelė). 7 lentelė Trendo modelių liekamųjų paklaidų kvadratų sumų vidurkių reikšmės  t xt (xt-x)2 st(a) mt(a) wt(a) et(a) (et(a))2 Sau-2003 37,676 1419,481 0,011 37,726 0,415 37,3 1388,4 Vas-2003 37,516 1407,450 0,154 37,871 5,832 31,7 1003,9 Kov-2003 37,991 1443,316 -0,042 37,591 -1,579 39,6 1565,8 Bal-2003 37,446 1402,203 -0,110 37,592 -4,135 41,6 1729,0 Geg-2003 37,766 1426,271 0,011 37,692 0,415 37,4 1395,1 Bir-2003 37,677 1419,556 0,154 37,837 5,827 31,9 1014,4 Lie-2003 37,682 1419,933 -0,042 37,657 -1,582 39,3 1541,6 Rgp-2003 37,606 1414,211 -0,110 37,539 -4,129 41,7 1741,8 Rgs-2003 37,516 1407,450 0,011 37,699 0,415 37,1 1376,5 Spl-2003 38,729 1499,935 0,154 37,774 5,817 32,9 1083,2 Lap-2003 38,339 1469,879 -0,042 37,832 -1,589 39,9 1594,2 Grd-2003 38,325 1468,806 -0,110 37,815 -4,160 42,5 1804,9 Jan-2004 37,970 1441,721 0,011 38,043 0,418 37,6 1410,1 Vas-2004 37,804 1429,142 0,154 38,233 5,888 31,9 1018,6 Kov-2004 37,446 1402,203 -0,042 37,978 -1,595 39,0 1524,2 Bal-2004 37,256 1388,010 -0,110 37,752 -4,153 41,4 1714,7 Geg-2004 37,906 1436,865 0,011 37,731 0,415 37,5 1405,6 Bir-2004 37,975 1442,101 0,154 37,940 5,843 32,1 1032,5 Lie-2004 37,828 1430,958 -0,042 37,770 -1,586 39,4 1553,5 Rgp-2004 37,397 1398,536 -0,110 37,665 -4,143 41,5 1725,6 Rgs-2004 37,810 1429,596 0,011 37,745 0,415 37,4 1398,4 Spl-2004 38,074 1449,629 0,154 37,921 5,840 32,2 1039,0 Lap-2004 38,288 1465,971 -0,042 37,776 -1,587 39,9 1590,0 Grd-2004 38,685 1496,529 -0,110 37,736 -4,151 42,8 1834,9 Jan-2005 38,246 1462,757 0,011 38,086 0,419 37,8 1430,9 Vas-2005 37,932 1438,837 0,154 38,290 5,897 32,0 1026,3 Kov-2005 38,168 1456,796 -0,042 38,072 -1,599 39,8 1581,4 Bal-2005 37,821 1430,428 -0,110 37,984 -4,178 42,0 1763,9 Geg-2005 37,753 1425,289 0,011 38,047 0,419 37,3 1393,9 Bir-2005 37,680 1419,782 0,154 38,117 5,870 31,8 1011,9 Lie-2005 36,546 1335,610 -0,042 37,919 -1,593 38,1 1454,6 Rgp-2005 36,717 1348,138 -0,110 37,516 -4,127 40,8 1668,2 Rgs-2005 36,883 1360,356 0,011 37,440 0,412 36,5 1330,1 Spl-2005 36,813 1355,197 0,154 37,445 5,767 31,0 963,9 Lap-2005 36,266 1315,223 -0,042 37,132 -1,560 37,8 1430,8 Grd-2005 36,223 1312,106 -0,110 36,877 -4,056 40,3 1622,4 Sau-2006 36,664 1344,249 0,011 36,850 0,405 36,3 1314,7 Vas-2006 37,371 1396,592 0,154 36,923 5,686 31,7 1003,9 Kov-2006 36,515 1333,345 -0,042 36,808 -1,546 38,1 1448,6 Bal-2006 36,647 1343,003 -0,110 36,685 -4,035 40,7 1655,1 Geg-2006 37,028 1371,073 0,011 36,820 0,405 36,6 1341,2 Bir-2006 37,249 1387,488 0,154 37,024 5,702 31,5 995,2 Lie-2006 37,425 1400,631 -0,042 36,805 -1,546 39,0 1518,7 Rgp-2006 37,424 1400,556 -0,110 36,885 -4,057 41,5 1720,7 Rgs-2006 37,382 1397,414 0,011 37,156 0,409 37,0 1367,0 Spl-2006 37,195 1383,468 0,154 37,366 5,754 31,4 988,5 Lap-2006 37,458 1403,102 -0,042 37,099 -1,558 39,0 1522,3 Grd-2006 38,025 1445,901 -0,110 37,121 -4,083 42,1 1773,1 Sau-2007     0,011 37,439 0,412     Vas-2007     0,154 37,572 5,786     Kov-2007     -0,042 37,382 -1,570     Bal-2007     -0,110 37,376 -4,111     Geg-2007     0,011 37,440 0,412     Bir-2007     0,154 37,572 5,786     Lie-2007     -0,042 37,382 -1,570     Rgp-2007     -0,110 37,376 -4,111     Rgs-2007     0,011 37,440 0,412     Spl-2007     0,154 37,572 5,786     Suma 1802,139 67677,090       1795,782 67813,3 Vidurkis 37,545             Atlikę prognozavimą, galime pastebėti, kad prognozuojant Švedijos kronos kurso kitimą per ateinančius 10 mėnesius nežymiai paaugs. Prognozuojama, kad po 10 mėnesių jis bus 37,572. Regresijos išskirčių diagnostika Išskirtinių stebinių nustatymas 8 lentelė Regresijos liekanų analizės rezultatai Žemiau reikiamų charakteristikų maksimalias reikšmes palyginsime su kritinėmis. Jei maksimalios reikšmės neviršys kritinių, vadinasi, ir visos kitos bus mažesnės už jas. ei* max=2,05906 hi max=0,15716 Di max=0,124097 ei* max; 5. Prieiga per Internetą: http://db1.stat.gov.lt; 6. Vikipedija, Laisvoji enciklopedija, prieiga per internetą: http://lt.wikipedia.org/wiki/Valiutos_kursas; 7. SEB „Vilniaus bankas“ svetainė, prieiga per internetą: http://www.seb.lt/lt/wcp/; 8. Informacinė svetainė „DELFI“, prieiga per internetą: http://www.delfi.lt/currency/; 1 PRIEDAS Švedijos kronos kursas Metai n kursas 2003 1 37,676 2 37,516 3 37,991 4 37,446 5 37,766 6 37,677 7 37,682 8 37,606 9 37,516 10 38,729 11 38,339 12 38,325 2004 13 37,970 14 37,804 15 37,446 16 37,256 17 37,906 18 37,975 19 37,828 20 37,397 21 37,810 22 38,074 23 38,288 24 38,685 2005 25 38,246 26 37,932 27 38,168 28 37,821 29 37,753 30 37,680 31 36,546 32 36,717 33 36,883 34 36,813 35 36,266 36 36,223 2006 37 36,664 38 37,371 39 36,515 40 36,647 41 37,028 42 37,249 43 37,425 44 37,424 45 37,382 46 37,195 47 37,458 48 38,025 2 PRIEDAS 3 PRIEDAS 1. Adityvusis regresijos modelis be trendo 2. Adityvusis regresijos modelis su linijiniu trendu 3. Adityvusis regresijos modelis su eksponentiniu trendu 4. Adityvusis regresijos modelis su riboto augimo trendu

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!