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
Так, если в качестве зависимой переменной Y мы возьмем ежемесячный курс доллара, а в качестве независимой переменной T – время (в данном случае порядковые номера месяцев, начиная с июня 1992 г.=1), то у нас получится следующее уравнение парной линейной регрессии:
Y расч. =a + bT (2.2);
где a – свободный член уравнения регрессии; b – линейной коэффициент регрессии, показывающий, как изменение величины независимой переменной (фактора) T в среднем способствует изменению зависимой переменной (результативного признака) Y; Y расч.
Минимизируем сумму квадратов отклонений (остатков) Y факт. от Y расч.,то есть от фактических значений курса доллара от его расчетных значений. В результате формулу МНК (2.1.1) для линейной регрессии можно в данном случае представить в виде формулы (2.3):
Уравнение (2.3) в принципе можно решить самостоятельно, если найти его параметры согласно формулам (2.1.4) и (2.1.5), но в целях ускорения этого процесса мы будем его решать с помощью Пакета анализа Excel.
Для того чтобы подготовить исходные данные к решению данного уравнения регрессии разместим в Excel два столбца исходных данных. В первом столбце, который озаглавим Time, поместим порядковые номера месяцев, начиная с июня 1992 г.
Алгоритм действий № 3 «Как решить уравнение регрессии в Excel»
Шаг 1. Ввод в уравнение исходных данных
Делается это следующим образом: сначала в Microsoft Excel 2007 г. в верхней панели инструментов выбирается опция Данные (в Microsoft Excel 1997-2003 гг. нужно выбрать опцию Сервис), потом в появившемся окне Анализ данных – опция Регрессия.










