Курсовая работа (стр. 4 )

Как видно из коррелограммы (Q-теста) все значения функции имеют значения, колеблющиеся около нуля, независимо от номера лага, что чётко указывает на отсутствие автокорреляции в новой модели.

Таким образом, при построении регрессионной модели была доказана зависимость валютной пары евро-франк от основных европейских индексов и цены на золото. Экономически это можно интерпретировать следующим образом: индексы считаются одними из наиболее влиятельных биржевых индикаторов в Европе, они показывают состояние экономики в целом, что ни может не отразиться на курсах основных валютных пар. 

Исторически сложившаяся ситуация такова, что золото считается альтернативой американскому доллару, и наоборот. Зная эту взаимосвязь, можно извлечь собственную выгоду из повышения "золотых" цен. К примеру, если цена на золото пробивает важный уровень цен, то появляются основания полагать, что цена будет расти и в будущем.  Учитывая это,  выгодно будет продавать американские доллары и покупать евро, рассчитывая на продолжение повышения цен на золото. Кроме всего вышеперечисленного, высокие цены на золото обычно положительно влияют на валюты стран-основных добытчиков и производителей золота. К примеру, Канада – третий в мире производитель золота, а Австралия – третий в мире его экспортер. Поэтому если у вас есть все основания полагать, что "золотые цены" будут расти и дальше, вы можете купить Австралийский или Канадский Доллар. Либо вы можете быть в покупке, например, Канадского Доллара, относительно других основных валют, к примеру, валют Японии, Великобритании или Швейцарии.

Заключение

Таким образом, после проделанной работы можно сделать следующие выводы:

- используя реальные ежемесячные статистические данные с октября 2007 года по ноябрь 2011 года была доказана справедливость существования зависимости между ценой закрытия валютной пары EUR/CHF и индексами FTSE 100, DAX и ценой на золото;

- были построены две регрессионные модели для более детального анализа проблемы автокорреляции;

- в первой из построенных моделей наблюдалась проблема положительной автокорреляции седьмого порядка, которая была первоначально обнаружена при помощи статистики Дарбина-Уотсона, и более тщательно исследована на примере теста Бреуша-Годфри;

- для устранения автокорреляции и усовершенствования модели была построена авторегрессионная модель;

- вторая модель была проверена рядом тестов, после чего можно было заключить, что она качественна и не обладает проблемой автокорреляции, то есть данная проблема была устранена путём введения лаговой переменной в модель;

- в работе удалось проанализировать модели, обосновать их экономический смысл, а также улучшить одну из них.

Список использованных источников

1. Бородич курс эконометрики – Мн., 2000.

2. Eviews users guide 5

3. finance.

Приложение 1

Приложение 2

График 1. Реальные и прогнозные значения, величина отклонения.

Приложение 3 Исходные данные

date	EURCHF	DAX	FTSE	GOLD
2007M10	1.6769	8014.3	6721.6	796.3
2007M11	1.6562	7870.1	6432.5	782.7
2007M12	1.6539	8067.3	6476.9	831.5
2008M01	1.6067	6865	5879.8	925
2008M02	1.5802	6728.4	5884.3	973.5
2008M03	1.568	6525.6	5702.1	915.8
2008M04	1.6166	6946.5	6087.3	876.7
2008M05	1.621	7086.8	6053.5	886.3
2008M06	1.6083	6419.2	5625.9	924.6
2008M07	1.634	6484.5	5411.9	913.3
2008M08	1.6161	6426.7	5636.6	830.7
2008M09	1.5819	5830.8	4902.5	870.9
2008M10	1.4767	5047.3	4377.3	723.7
2008M11	1.5407	4667.1	4288	817.5
2008M12	1.4857	4810.2	4392.7	865.9
2009M01	1.4853	4333.3	4149.6	926.5
2009M02	1.482	3848.1	3830.1	941.6
2009M03	1.50804	4090.5	3926.1	917.4
2009M04	1.50898	4790.2	4243.7	885.5
2009M05	1.51044	4930	4417.9	978.57
2009M06	1.52413	4818.7	4249.2	926.35
2009M07	1.52311	5336.9	4608.4	953.5
2009M08	1.51795	5465	4918.5	950.65
2009M09	1.51611	5670.8	5087.3	1007.3
2009M10	1.51034	5388.8	4997.3	1044.96
2009M11	1.5084	5632.8	5212.6	1179.3
2009M12	1.4828	5955.8	5357.8	1098.3
2010M01	1.47027	5556.6	5144.8	1080.67
2010M02	1.46285	5590.8	5332.8	1117.3
2010M03	1.42359	6156.5	5622.3	1112.89
2010M04	1.43243	6093	5453	1178.72
2010M05	1.42177	5965	5166	1216
2010M06	1.31832	5905	4812.5	1242.13
2010M07	1.35856	6164	5249	1180.55
2010M08	1.287	5895	5206.5	1247.2
2010M09	1.34021	6234.5	5524.5	1307.94
2010M10	1.36986	6619.5	5658	1358.95
2010M11	1.30284	6706	5540	1385.96
2010M12	1.2481	6925.5	5889.5	1418.19
2011M01	1.29273	7101.5	5837.5	1332.43
2011M02	1.28226	7289	5983	1410.96
2011M03	1.30121	7081.5	5877.5	1431.83
2011M04	1.28105	7541.5	6054	1563.3
2011M05	1.22929	7332.5	5991.5	1535.37
2011M06	1.2186	7408.5	5916	1499.67
2011M07	1.13103	7149.5	5748.5	1626.78
2011M08	1.15799	5759	5371.5	1825.18
2011M09	1.21529	5427	5012.5	1623.57
2011M10	1.21463	6107.5	5487.5	1714.25
2011M11	1.22764	6122	5532.5	1746.07