Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews [заметки]

1

Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003. С. А—9.

2

См., например: Эконометрика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., испр. и доп. М.: Финансы и статистика, 2006. С. 43—132.

3

Последние данные, имевшиеся у автора на тот момент, когда писались эти строки.

4

Здесь и далее необходимо учитывать, что при вычислении Р-значения коэффициента регрессии компьютерная программа может использовать число в экспоненциальном формате, который обычно применяется для обозначения очень больших или очень малых чисел. Часть числа заменяется символами Е + n (для очень больших чисел) и Е — n (для очень маленьких чисел), где Е (экспонента) означает умножение предшествующего числа на 10 в степени n. Если, например, число 5,4Е -60 перевести в числовой формат, то оно будет равно 0,00…

5

См. Эконометрика. С. 107.

6

Знак ^ используется в качестве обозначения степени числа, т. е. R^2 равно R².

7

В книге все стоимостные выражения указываются в деноминированных единицах. В январе 1998 г. в России была проведена деноминация (уменьшение номинала) рубля, в результате которой его стоимость уменьшилась в 1000 раз. В июне 1992 г. доллар стоил 44,4 руб. и в дальнейшем продолжал быстрый рост. Однако для осуществления математических расчетов необходимо пользоваться едиными масштабами измерения стоимости, поэтому можно сказать, что в этот момент доллар стоил 4,44 коп. в копейках 1998 г., а к апрелю 2010 г. его цена превышала 30 руб.

8

Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982. С. 255.

9

Гомоскедастичность, или гомогенность, дисперсии — состояние, при котором измерения вариативности колеблются внутри диапазона, ожидаемого при случайной вариативности; гетероскедастичностъ — состояние, при котором измерения вариативности являются большими, чем ожидаемые случайно.

10

Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / пер. под ред. Ю.К. Беляева. М. Мир, 1976. С. 276.

11

Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. С. 35, 39.

12

В этом и следующем абзацах стоимость доллара в рублях приводится с учетом деноминации в 1998 г.

13

Дрейпер И., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: пер. с англ. Кн. 1. М.: Финансы и статистика, 1986. С. 199.

14

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. С. 190.

15

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. С. 190.

16

GujaratiD.N. Basic Econometrics. Third Ed. Me. Graw-Hill. Inc., 1995. P. 509–513.

17

См., например: Эконометрика. С. 327–334.

18

Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. С. 43.

19

Свешников АЛ. Прикладные методы теории случайных функций. М.: Наука, 1968. С. 33.