ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Использование моделей arima для прогнозирования валютного курса

Читать Пилюгина А.В., Бойко А.А. Использование моделей arima для прогнозирования валютного курса // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2015. — №4. — Стр. 249-267.

Пилюгина А.В. - кандидат экономических наук, доцент, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, 105005, Российская Федерация, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, 5, стр. 1, pilyuginaanna@mail.ru

Бойко А.А. - аспирант, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, 105005, Российская Федерация, г. Москва, ул. 2-ая Бауманская, 5, стр. 1, boiko_andrew@mail.ru

Описаны модель ARIMA и методика ее применения для краткосрочного прогнозирования среднемесячного курса доллара США к российскому рублю. Приведена классификация временных рядов (ВР) с точки зрения их стационарности. Описана процедура проверки ВР на стационарность с помощью критерия Дики-Фуллера. Показано, что рассматриваемый ВР среднемесячного валютного курса USD / RUB с января 2009 г. по август 2015 г. является «интегрированным первого порядка». Операция дифференцирования обращает среднемесячный курс в стационарный в широком смысле ВР. Для определения порядка авторегрессии QUOTE и скользящего среднего QUOTE использован оптимизационный поиск на сетке . В качестве критерия оптимизации использованы байесовский информационный критерий QUOTE и информационный критерий Акаике . По данным критериям оптимальной признана модель QUOTE . Кроме того, предложен алгоритм адаптивной идентификации модели с уточнением порядка QUOTE и величины , QUOTE а также соответствующих коэффициентов при поступлении каждого следующего отсчета. Однако оценка точности прогноза показала, что для минимизации средней относительной ошибки прогноза QUOTE следует использовать самые простые модели - а именно и .

Ключевые слова: валютный курс, прогнозирование, временной ряд, стационарный относительно детерминированного тренда ряд, стационарный относительно взятия разностей ряд, модель QUOTE , байесовский информационный критерий QUOTE