Введение
Глава 1: Теоретические аспекты методов прогнозирования временного ряда
1.1 Временные ряды как объект статистического прогнозирования
1.2 Виды временных рядов
1.3 Методы анализа временных рядов
Глава 2: Анализ прогнозирования временного ряда на примере анализа динамики цен на золото
2.1 Прогнозирование динамики цены и оценка риска инвестиций в золото
2.2 Расчет прогноза экономического временного ряда анализа динамики цен на золото
Заключение
Список использованной литературы
Структура изложения соответствует логической последовательности основных этапов анализа и прогнозирования временных рядов. Последний раздел посвящен развивающемуся направлению статистических исследований - прогнозированию временных рядов с помощью адаптивных моделей.
Цель – получение прогнозных оценок цены золота, риска инвестиций в золото, а также эконометрическое выявление факторов, влияющих на цену золота. Информационную базу исследования составили помесячные данные о цене за грамм золота и по ряду макроэкономических показателей: индексу Доу-Джонса, резервам монетарного золота России, курсу доллара, ставке рефинансирования Федеральной резервной системы, инфляции в США.
Методология. Использованы методы анализа тенденции, сезонности, а также выявления авторегрессионных закономерностей изолированного временного ряда. Для изучения многомерных временных рядов применялись эконометрические методы коинтеграции и векторное авторегрессионное моделирование.
Результаты. Построена тренд-сезонная автокорреляционная модель для прогнозирования динамики цены на золото с учетом кризиса 2015 г. и векторная авторегрессионная модель с механизмом коррекции ошибок для многомерного временного ряда.
Обсуждение/применение. Результаты могут быть использованы при принятии решения о включении золота в портфель активов. Индикаторы цены золота могут использоваться при выявлении тенденции изменения цены на металл.
1. Александровская Ю.П. Использование фрактальных методов для анализа финансовых рядов // Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 18. С. 257–261.
2. Александрова Р.Н. Экономический анализ деятельности перерабатывающих предприятий АПК. Справочное пособие. – М.: Агропромиздат, 2014.
3. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2014. 616 с.
4. Волков Р.Г. Золото в золотовалютных резервах России: сколько его нужно? // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 28. С. 15–20.
5. Гаухман О.Л. Центральные банки на мировом рынке золота // Банковское дело. 2009. № 3. С. 60–64.
6. Голикова Л.А., Козина В.В. Возможности использования статистических методов для анализа и прогнозирования мировой цены золота // СевероВосточный научный журнал. 2012. № 2. С. 22–24.
7. Гусев К.Н. Золото возвращает утраченные позиции // Банковское дело. 2015. № 6. С. 44–46.
8. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник, – М.: Финансы и статистика, 2012. - 480 с
9. Личко Н.М. Планирование на предприятиях АПК. – М., 2016.
10. Линкова М.А. Прогнозирование динамики индекса цены драгметаллов на примере золота // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2012. № 4. С. 197–204.
11. Миронов Д.И. Факторы, влияющие на цену золота // Бизнес в законе. 2011. № 2. С. 248–251.
12. Минзов А.С. Эконометрика.- М.: Издательство , 2015.–51 с.
13. Петросов А.А., Потемкина А.А. Долгосрочное прогнозирование цены золота // Горный журнал. 2013. № 12. С. 25–28.
14. Рудницкий А.Г., Рудницкая А.А. Детерминированный хаос и нелинейный прогноз динамики цен золота на рынках Польши, России и Украины // Экономика и предпринимательство. 2012. № 1. С. 17–25.
15. Фантаццини Д. Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском // Прикладная эконометрика. 2008. № 2. С. 91–137.
16. Федорова Е.А., Черепенникова Ю.Г. Анализ зависимости цены на золото и индекса РТС для российского рынка с выявлением кризисных периодов // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 44. С. 63–68.
17. Щеголева Н.Г., Хабаров В.И. Трансформация рынка золота и его перспективы // Финансы и кредит. 2012. № 25. С. 31–39.
