Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Динамика курсов доллара США, японской иены и китайского юаня
- 40 страниц
- 2013 год
- 201 просмотр
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Заключение
В ходе написания первой части работы были изучены и применены на практике знания о проведении статистического экспресс-анализа эконометрических данных. Результатом этой части стало получение оценок начальных и центральных моментов, построение гистограмм и графиков спектрального анализа, а также корреляционной матрицы.
Первая часть показала наличие статистической зависимости между долларом США и китайским юанем. Между долларом США и японской иеной зависимость несколько меньше, но также довольно значима (75%). В экономическом плане такая сильная связь между долларом и юанем может быть связана с тем, что Китай является крупнейшим кредитором американского долга. К тому же китайская экономика набирает обороты, и национальная валюта этого азиатского государства становится все крепче. Многие экономисты уже сейчас говорят о том, что юань в скором времени вытеснит доллар с мирового пьедестала.
Результатом второй части курсовой работы явилась программа моделирования коррелированных случайных величин. Анализ результатов моделирования возможность использования программы ввиду близости значений оценок исходных и смоделированных данных. Практическая польза данной программы заключается в том, что она позволяет в любой момент времени получить случайные величины с заданными параметрами в любом количестве.
Третья часть работы состояла из исследования влияния весовых коэффициентов, используемых в созданной программе, на элементы корреляционной матрицы модельных случайных величин. Результатом проведенного исследования явилось выявление наиболее значимого весового коэффициента. Таким коэффициентом был признан k1, связывающий доллар и иену напрямую, и доллар и юань косвенно через иену.
1.1 Моментный анализ
Моментный анализ включает в себя оценивание начальных и центральных моментов, а также таких характеристик случайных процессов, как коэффициенты асимметрии и эксцесса.
Проведем анализ, воспользовавшись пакетом прикладных программ Excel 2007.
Оценка первого начального момента осуществляется по формуле:
Расчет в пакете Excel 2007:
Для доллара
Для иены
Для юаня
В итоге получаем такие результаты:
Доллар США
Японская иена
Китайский юань
32,6918
33,1326
53,3810
Оценка 1го начального момента также носит название «оценка среднего» или «оценка математического ожидания». Данная оценка является одной из основных в моментном анализе и показывает то значение случайной величины, около которых колеблются значения случайных величин.
...
1.2. Построение и анализ гистограмм
Представим исходные данные графически с помощью гистограмм. Для построения гистограмм необходимо определиться с количеством интервалов, на которую следует разбить выборочную совокупность с целью обеспечения высокой точности построения. Достаточную точность обеспечивает число интервалов, взятое из промежутка , где N – число элементов выборки. Значит, для рассматриваемой совокупности исходных данных из 87 наблюдений количество интервалов гистограммы должно принадлежать [3;9]. Построим гистограмму на 9 интервалов.
...
1.3. Корреляционный анализ
Корреляционный анализ – метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя и более переменными.
Для начала построим ковариационную матрицу – матрицу, составленную из попарных ковариаций элементов случайных векторов. Ковариационные моменты (коэффициенты ковариации) являются показателями меры линейной зависимости двух случайных величин.
Ковариационная матрица для имеющихся данных
( результат в пакете Statistica 6.1.):
Приведем к более удобному виду:
0,20 0,18 0,32
с = 0,18 0,29 0,30
0,32 0,30 0,51
Теперь рассчитаем корреляционную матрицу. Элементы этой матрицы – коэффициенты корреляции – также характеризуют тесноту связи между случайными величинами. Коэффициент корреляции принимает значения в диапазоне от -1 до 1. Если он равен 1, то между переменными имеется функциональная положительная линейная связь.
...
1.4. Спектральный анализ
Спектральный анализ – это метод обработки сигнала, позволяющий извлекать частотный состав сигнала. При исследовании временных рядов спектральный анализ также позволяет извлекать периодическую составляющую анализируемого ряда.
Представлены результаты спектрального анализа в виде двух графиков зависимости спектральной плотности от частоты и от периода.
...
2. Моделирование случайных величин
Целью данной части курсовой работы является разработка программы, позволяющей осуществить моделирование нормально распределенных случайных величин с характеристиками, соответствующими найденным в первой части оценкам, с учетом корреляции между этими величинами.
Основные этапы генерации трех попарно связанных случайных величин:
1. Генерация трех нормально распределенных величин (X,Y,Z) с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией при помощи встроенного в прикладной пакет датчика псевдослучайных чисел в необходимом количестве. Первой искомой переменной присваиваются значения сгенерированной переменной X: SV1=X.
2.
...
3. Исследование зависимости коэффициентов корреляции от весовых коэффициентов, используемых в моделировании
В рамках данного исследования проведем построение графиков зависимости каждого коэффициента парной корреляции от весовых коэффициентов, влияющих на этот коэффициент. В качестве входных аргументов для функций построения графиков будут использованы переменные X,Y,Z – стандартные нормально распределенные величины с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией, количество каждой из случайных величин равно N.
На значение коэффициента корреляции между долларом и иеной влияет один весовой коэффициент k1.
Процедура построения графика данной зависимости:
function f=for_grafic_r12(X,Y,Z,N,matr)
for i=1:N
dollar_model(i)=X(i);
yena_model1(i)=Y(i);
uan_model1(i)=Z(i);
end
dollar_model;
j=0;
for k1=0:0.5:10
j=j+1;
for i=1:N
yena_model(i)=matr(1,2)*dollar_model(i)*k1+((1-matr(1,2)^2)^0.
...
Заключение
В ходе написания первой части работы были изучены и применены на практике знания о проведении статистического экспресс-анализа эконометрических данных. Результатом этой части стало получение оценок начальных и центральных моментов, построение гистограмм и графиков спектрального анализа, а также корреляционной матрицы.
Первая часть показала наличие статистической зависимости между долларом США и китайским юанем. Между долларом США и японской иеной зависимость несколько меньше, но также довольно значима (75%). В экономическом плане такая сильная связь между долларом и юанем может быть связана с тем, что Китай является крупнейшим кредитором американского долга. К тому же китайская экономика набирает обороты, и национальная валюта этого азиатского государства становится все крепче. Многие экономисты уже сейчас говорят о том, что юань в скором времени вытеснит доллар с мирового пьедестала.
...
Список литературы
1. www.cbr.ru
2. Вентцель Е.С. Теория вероятностей, 1969.
3. Колмыкова Л.И. Фундаментальный анализ финансовых рынков,2007.
4. ru.wikipedia.org
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
