Анализ финансовых рисков

Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Февраля 2013 в 21:31, курсовая работа

Описание работы

Цель данной дипломной работы заключается в прогнозировании переломов тенденций валютных курсов на примере трех валютных пар при помощи методов технического анализа.
Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:
определить понятие международного валютного рынка;
выявить особенности динамики валютного рынка в условиях кризиса;
определить роль прогнозирования валютных курсов при работе на FOREX;
охарактеризовать основные методы технического анализа;
определить и охарактеризовать методы технического анализа, позволяющие прогнозировать перелом тренда;
провести статистический анализ фигур перелома тренда;
построить модель и прогноз динамики валютных пар EUR/DOL, GBP/DOL, DOL

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 2
ГЛАВА 1. СУЩНОСТЬ РЫНКА FOREX И ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ НА НЕМ В УСЛОВИЯХ ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА 5
1.1. Характеристика рынка FOREX 5
1.2. Особенности работы на FOREX в условиях мирового финансового кризиса 12
1.3. Роль прогнозирования валютных курсов при работе на FOREX 19
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КУРСОВ ВАЛЮТ: КЛАССИФИКАЦИЯ, ОСОБЕННОСТИ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ 23
2.1. Понятие технического анализа курсов валют и классификация методов 23
2.2. Необходимость и роль методов прогнозирования перелома тренда 30
2.3. Характеристика методов прогнозирования перелома тренда 36
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ДИНАМИКИ КУРСОВ ВАЛЮТ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПЕРЕЛОМОВ ТРЕНДА НА FOREX В ДОКРИЗИСНЫЙ И КРИЗИСНЫЙ ПЕРИОД 48
3.1. Статистический анализ фигур перелома тренда 48
3.2. Прогнозирование переломов трендов на FOREX. Особенности в докризисный и кризисный период 57
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 71
БИБЛИОГРАФИЯ 75

Работа содержит 1 файл

Диплом.docx

— 1.37 Мб (Скачать)

Рис. 3.2. Схематичное изображение ценовой фигуры «голова и плечи»

 

Выбор именно фигуры «голова  и плечи» объясняется тем, что  по своей структуре остальные  разворотные фигуры представляют собой  либо отдельные части данной формации, либо вариации размаха отдельных  ее частей («головы» или «плечей»), что  отчетливо видно на рисунке 3.3. 

Рис. 3.3. Схематичное изображение присутствия формации «голова и плечи» в очертаниях разворотных фигур 

Так, в частности, фигура «неудавшийся размах» является формацией «голова и плечи» со слабо выраженным или отсутствующим «левым плечом». Фигура «двойная вершина» является формацией «голова и плечи» с сильным размахом «правого плеча», достигающим уровня головы или отсутствующим «левым плечом». Фигура «v-образный разворот» является формацией «голова и плечи» со слабо выраженными или отсутствующими «плечами».

Очертания фигуры «голова  и плечи» могут принимать разнообразные  значения, что осложняет идентификацию  данной фигуры на графике. На рисунке 3.4 представлены различные виды формации «голова и плечи» на свечных графиках котировок валют.

Для того, чтобы узнать, какую долю занимает каждая составляющая фигуры, необходимо найти средние перцентили локальных минимумов. Для этих целей были произведены сто выборок, каждая из которых содержит временной ряд, графически представляющий сформированную сработавшею формацию «голова и плечи». Выборка производилась за период с 01.01.2001 по 01.01.2008 из данных часовых котировок трех валютных пар: EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF.

В результате анализа отобранных выборок были получены следующие  результаты:

    1. минимальный коэффициент вариации – 0,03%
    2. максимальный коэффициент вариации – 0,49%;
    3. мода коэффициентов вариации – 0,15%;
    4. средний коэффициент вариации – 0,21%;
    5. средняя доля левого плеча в общем объеме фигуры – 31,63%;
    6. средняя доля головы в общем объеме фигуры – 37,15%;
    7. средняя доля правого плеча в общем объеме фигуры – 31,22%.

Как видно из полученных результатов, наибольшую долю величины фигуры «голова и плечи» занимает «голова».

 

Рис.3.4. Различные виды ценовой фигуры «голова и плечи» на свечных графиках котировок валют

 

Следует отметить, что наибольший коэффициент вариации имела фигура, сформированная на основе данных котировок  валютной пары DOL/CHF, а наименьший коэффициент вариации имела фигура, сформированная на основе данных котировок валютной пары EUR/DOL. Следовательно наибольшая волатильность внутри фигур встречается среди котировок валютной пары DOL/CHF, а наименьшая – среди котировок валютной пары EUR/DOL.

Чтобы сравнить данную тенденцию  волатильности внутри фигуры с тенденцией общей волатильности внутри тренда, были рассчитаны коэффициенты вариации по выборкам диапазона 01.01.2007 – 01.01.2008 (диапазон, предшествующий проявлению влияния кризиса на волатильность валютных рынков) по валютным парам EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF на основе данных часовых котировок.

Были получены следующие  результаты:

    1. средний коэффициент вариации котировок валютной пары GBP/DOL – 2,00%;
    2. средний коэффициент вариации котировок валютной пары EUR/DOL – 3,95%;
    3. средний коэффициент вариации котировок валютной пары DOL/CHF – 3,22%.

Наибольшая волатильность  наблюдалась по валютной паре EUR/DOL, о чем свидетельствуют полученные результаты: GBP/DOL – 2,00%, DOL/CHF – 3,22%, EUR/DOL – 3,95%.

При этом коэффициенты вариации, рассчитанные для данных, содержащих фигуру «голова и плечи», свидетельствуют  о том, что наибольшая волатильность  наблюдается в фигурах, формирующихся  на рынке валютной пары DOL/CHF.

Для сравнения волатильности  во время кризиса и до его начала были рассчитаны коэффициенты вариации по выборкам диапазона 01.01.2008 – 01.01.2009 (период проявления влияния кризиса на волатильность) по валютным парам EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF на основе данных часовых котировок.

Были получены следующие  результаты:

    1. средний коэффициент вариации котировок валютной пары GBP/DOL – 9,85%;
    2. средний коэффициент вариации котировок валютной пары EUR/DOL – 7,02%;
    3. средний коэффициент вариации котировок валютной пары DOL/CHF – 5,48%.

Динамика волатильности  за 2007 и 2008 года представлена в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Динамика волатильности курсов валют за 2007 и 2008 года

Показатели

Коэффициент вариации 2007 года, %

Коэффициент вариации 2008 года, %

Темп роста, %

1

2

3

4

DOL/CHF

3,22

5,48

170,39

EUR/DOL

3,95

7,02

177,73

GBP/DOL

2,00

9,85

492,47


 

Как видно из полученных результатов, кризис оказал наибольшее влияние на волатильность котировок  валютной пары GBP/DOL. Волатильность данной валютной пары с приходом кризиса увеличилась почти в 5 раз.

Увеличение волатильности  на валютном рынке во время кризиса  приводит как к увеличению величины возможной прибыли, так и к  увеличению риском понести потери. Поэтому для успешного совершения сделок на FOREX в настоящее время необходимо применение различных методов прогнозирования дальнейшей динамики цен валют.

 

3.2. Прогнозирование  переломов трендов на FOREX. Особенности  в докризисный и кризисный  период

 

В связи со сложившейся  ситуацией нестабильности на мировом  валютном рынке, вызванной международным  финансовым кризисом, для трейдеров  особую актуальность приобретает прогнозирование  динамики валютных курсов. Возросшая  волатильность требует от участников валютного рынка принятия обоснованных решений при заключении сделок по купле-продаже валюты. Начало кризиса  было ознаменовано резким падением большинства  мировых валют и столь же стремительным  удорожанием американского доллара. В настоящее время главы всех государств пытаются стабилизировать  состояние своих национальных экономик, что находит свое отражение и в снижении волатильности валютных курсов и возможному их возврату к докризисным трендам.

Рис. 3.7. Динамика котировок валютной пары DOL/CHF за период 01.01.2007 – 24.05.2009

 

Поскольку построение долгосрочных прогнозов во время кризиса представляется малоэффективным, то в данной работе была проанализирована динамика котировок валютных пар под влиянием кризиса и составлен краткосрочный прогноз на конец 2009 года.

Рис. 3.5. Динамика котировок валютной пары GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009

 

Для решения данной задачи была произведена выборка дневных  котировок трех основных валютных пар: EUR/DOL, GBP/DOL, DOL/CHF – в диапазоне с 1.01.2007 по 24.05.2009. Графики данных временных рядов представлены на рисунках 3.5 – 3.7.

Графики котировок рассматриваемых  валютных пар отчетливо свидетельствуют  о произошедшей в связи с приходом кризиса смене предшествующего  тренда. На основе данных графического анализа уже в сентябре 2008 года можно было говорить о переломе тенденции.

Была произведена выборка  котировок валютной пары DOL/CHF, EUR/DOL и GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009.

Проверка на стационарность, в ходе которой был использован  тест Дики-Фуллера, показала, что временные  ряды является нестационарными. При этом анализ модели авторегрессии для первых разностей ряда показал незначимость переменных.

 

Рис. 3.6. Динамика котировок валютной пары EUR/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009

 

Для построения прогнозов  были выбраны следующие модели:

  1. модель авторегрессии первого порядка с детерминированным параболическим трендом для временного ряда котировок DOL/CHF;
  2. модель с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок GBP/DOL;
  3. модель авторегрессии первого порядка с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок EUR/DOL.

Результаты оценивания моделей представлены в таблицах 3.2 – 3.4.

Как видно из данных, представленных в таблицах 3.2 – 3.4, уравнения регрессии  в целом значимы. Также значимы  все коэффициенты моделей. Статистика Дарбина-Уотсона в моделях для  котировок EUR/DOL и DOL/CHF показывает отсутствие автокорреляции. Так как тест Уайта для моделей показал наличие гетероскедастичности, были использованы поправки в форме Уайта.

На основе моделей были построены прогнозы динамики валютных пар на 01.01.2010. Результаты прогноза представлены на рисунках 3.8 – 3.10.

Таблица 3.2

Результаты оценивания модели авторегрессии первого порядка с параболическим трендом для валютной пары DOL/CHF за период 01.01.2007 – 24.05.2009

показатели

коэффициент

стандартная ошибка

t-статистика

доверительная вероятность

1

2

3

4

5

время

-0,0009

0,00032

-2,7427

0,0062

время в квадрате

7,91E-07

3,48E-07

2,2752

0,0231

AR(1)

0,9863

0,0065

152,3506

0,0000

константа

1,3277

0,0627

21,1884

0,0000

R2

0,9886

скорректированный R2

0,9885

F-статистика

23807,7400

доверительная вероятность для F-статистики

0,0000

статистика Дарбина-Уотсона

1,9773


 

Таблица 3.3

Результаты оценивания модели с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок GBP/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009

показатели

коэффициент

стандартная ошибка

t-статистика

доверительная вероятность

1

2

3

4

5

время

-0,001772

0,00013

-13,3143

0,0000

время в квадрате

1,47E-05

7,08E-07

20,7628

0,0000

время в кубе

-3,43E-08

1,35E-09

-25,3152

0,0000

время в четвертой степени

2,20E-11

8,42E-13

26,1311

0,0000

константа

2,0154

0,0071

282,3482

0,0000

R2

0,9374

скорректированный R2

0,9371

F-статистика

3082,4870

доверительная вероятность для F-статистики

0,0000


 

Таблица 3.4

Результаты оценивания модели авторегрессии первого порядка с детерминированным трендом в виде полинома четвертого порядка для временного ряда котировок EUR/DOL за период 01.01.2007 – 24.05.2009

показатели

коэффициент

ст, ошибка

t-статистика

доверительная вероятность

1

2

3

4

5

время

-0,003653

0,00204

-1,7890

0,0740

время в квадрате

2,22E-05

8,16E-06

2,7197

0,0067

время в кубе

-4,23E-08

1,32E-08

-3,2103

0,0014

время в четвертой степени

2,49E-11

7,29E-12

3,4201

0,0007

AR(1)

0,9795

0,0086

114,3250

0,0000

константа

1,5277

0,1789

8,5419

0,0000

R2

0,7968

скорректированный R2

0,7958

F-статистика

809,6421

доверительная вероятность для F-статистики

0,0000

статистика Дарбина-Уотсона

1,8598

Информация о работе Анализ финансовых рисков