Про те, як спрогнозувати рубль, Сучасне прогнозування
Про те, як спрогнозувати рубль
Ось ви кажете: «Ну що нам твоє прогнозування?!». Ну, може, й не кажіть, але точно подумали! Усі ці дивні формули, загальні слова про інерційність, якісь квантильні регресії, експоненційне згладжування та інше. Це все так далеко і відірвано від реальності, чи не так?
А ось і не так. І щоб показати це, давайте обговоримо таку актуальну тему, як курс долара. Правильніше було б сказати «курс рубля», але нехай буде таки долар. Він, начебто, безпосередньо нас не стосується, але моторошно псує життя тим, що лізе вгору (точніше рубль падає, але ми знаємо, хто у всьому винен). Звичайно, ми могли б просто почитати якісь аналітичні статті, але ж ми не шукаємо легких шляхів, чи не так? До того ж набагато цікавіше все зробити самим, своїми руками!
По-хорошому, для того, щоб побудувати точну та адекватну прогнозну модель, нам треба було б врахувати всі фактори, що впливають на курс рубля: обсяг операцій у валюті, обсяг іноземних інвестицій, втеча капіталу, міжнародні санкції, навіть запроваджене Україною ембарго на європейські продукти … — усе, що може виявитися важливим пояснення динаміки курсу долара. У цьому випадку ми могли б побудувати прекрасну регресійну модель з високою здатністю пояснити. Однак нам потрібно прогнозувати, а не пояснювати, а для задоволення нашої цікавості достатньо і простої моделі парної регресії. До того ж, як це нам пояснив Спірос Макрідакіс, складні моделі не обов'язково виявляються точнішими за прості. Тобто ми можемо додати собі проблем, але це не гарантуватиме нам підвищення точності.
Отже, збудуємо щось типу:
де \(y_t\) - це курсдолара, (x_t) — ціна бареля нафти, (f) — якась функція, вид якої нам ще належить визначити.
Для подальшої роботи в R нам знадобляться пакети xts і quantreg: