На нашем сайте вы можете читать онлайн «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, Финансы, Forex. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews

Жанр
Дата выхода
26 сентября 2017
Краткое содержание книги Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Владимир Георгиевич Брюков) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Каким будет курс американского доллара завтра, послезавтра, через неделю или через месяц? Сколько будут стоить в ближайшем будущем евро, британский фунт, швейцарский франк и другие валюты? Каких рекомендуемых курсов покупки или продажи при этом следует придерживаться? Это второе дополненное издание книги для тех, кто не только хочет зарабатывать на валютном рынке, но и свести к минимуму свои потери от торговли на валютном рынке. А для этого трейдер должен научиться прогнозировать.
Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
В качестве метода аппроксимации (приближения) в уравнении регрессии используется метод наименьших квадратов (МНК), который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических значений Y от его предсказываемых значений, рассчитанных по определенной математической формуле. Причем, решение уравнения регрессии относительно интересующих нас переменных у (курс доллара) и х (время или порядковый номер месяца), по сути, заключается в подборе прямой линии к совокупности данных, состоящих из пар данных, характеризующих динамику курса доллара и соответствующие порядковые номера месяцев.
Математические подробности оценки параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов
В самом общем виде формулу МНК можно представить следующим образом (2.
где Yt и Yрасч. – фактические и расчетные значения зависимой (результативной) переменной для различных моментов времени;
– минимальная сумма квадратов отклонений (остатков) фактических значений Y от его расчетных (предсказываемых) значений.
Поскольку Yрасч. =a +bX (где а – свободный член уравнения регрессии, а b – коэффициент регрессии), то уравнение (2.1) примет следующий вид (2.1.1):
Для отыскания параметров a и b, при которых функция f(a,b) принимает минимальное значение, необходимо найти частные производные по каждому из параметров этой функции a и b и приравнять их нулю.
Преобразовав систему уравнений (2.1.2) получим (2.1.3):
Решив систему уравнений (2.
С помощью оцененного таким образом уравнения регрессии можно предсказать, как в среднем изменится признак Y в результате роста факторов X1, X2…Xt (или одного фактора X). В зависимости от того, какая математическая функция используется для прогнозирования результирующей переменной Y, различают линейную и нелинейную регрессию.










