Стаття

Отримано 07.06.2022

Доопрацьовано 17.10.2022

Прийнято 28.11.2022

Взято з Том 26, № 4, 2022

Сторінки 26 -35

Gavrylenko, О., Novakivska, К., & Shumeiko, O. (2022). Selection of the most influential economic factors for forecasting the us dollar exchange rate. The National Transport University Bulletin, 26(4), 26-35. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2022-4-54-026-035

Вибір найбільш впливових економічних факторів для прогнозування курсу долару США

О. Гавриленко К. Новаківська Олексій Шумейко

З лютого 2014 року було прийняте рішення про перехід до ринкової моделі формування курсу. Таке рішення допомогло посилити контроль над банками і значно зменшити рівень спекуляції валютними курсами. Разом із нововведеннями з’явилася потреба у визначенні курсу на майбутній період для правильного формування бюджету, укладення договорів в іноземній валюті та проведення валютних операцій з Казначейством України. Прогнозування курсу НБУ є досить важливою темою для економічного стану України. В даній статті проведено дослідження основних макроекономічних показників впливу на курс долару США в Україні: купівля/продаж готівкової валюти, купівля/продаж безготівкової валюти, сальдо купівлі/продажу готівкової та безготівкової валюти, інфляція поточного року, номінальний та реальний ВВП, купівля/продаж клієнтами банків, операції між банками, валові та чисті міжнародні резерви, рівень безробіття, облікова (процентна) ставка, сальдо валютних інтервенцій, обсяг угод номінальної вартості. За допомогою методу головних компонент визначено основні економічні складові формування курсу. За допомогою статистичних моделей ARIMA, Exponential Smoothing та SSA спрогнозовано значення обраних факторів впливу. Спрогнозовано значення курсів валют за допомогою регресійних моделей побудованих алгоритмами Fast Tree, Fast Forest, Fast Tree Tweedie та Gam, а також проведено дослідження отриманих значень на точність.

 

курс валют; економічні фактори впливу; метод головних компонент; прогнозування; регресія; ARIMA; Exponential Smoothing; SSA; Fast Tree; Fast Tree Tweedie; Fast Forest; Gam
  1. Zdanovskyi, Y. V., Goncharova, V. A., Forecasting the exchange rate of the US dollar based on the theory of fuzzy logic as the main stage of currency risk management // BIZNESINFORM, 2011. – 7. – p. 16 [in Ukrainian].
  2. M. I. Zelenska, S. O. Barabash, APPLIED ASPECTS OF MODELING FOREIGN EXCHANGE RATES IN UKRAINE // Effective Economics, 2014. – 2. [in Ukrainian].
  3. H. M. Kolomiets, A. G. Ishchenko, FINANCIAL COMPONENTS OF THE EXCHANGE RATE OF UKRAINE // Investments: practice and experience, 2017. – 4. – p. 9-12 [in Ukrainian].
  4. O. I. Farina, Evaluation of factors of exchange rate formation in Ukraine // SCIENTIFIC NOTES, Economic Sciences, 2015. – v. 172 – p. 85-86 [in Ukrainian].
  5. Robert Nau, Fuqua School of Business, Duke University // The mathematical structure of ARIMA models, 2014, – p. 3 – 4 [in English].
  6. Eva Ostertagova, Oskar Ostertag, Faculty of Mechanical engineering, Technical university of Košice, THE SIMPLE EXPONENTIAL SMOOTHING MODEL // MODELLING OF MECHANICAL AND MECHATRONIC SYSTEMS 2011, The 4th International conference, 2011, – p. 3 – 4 [in English].
  7. Gumgum Darmawan, Dedi Rosadi, Budi Nurani Ruchjana and Hermansah, Department of Mathematics, Universitas Gadjahmada,Yogyakarta, Indonesia, Universitas Padjadjaran,West Java,Indonesia, Departement of Mathematics Education, Universitas Riau Kepulauan,Batam,Indonesia // Forecasting of Internet Usage by Singular Spectrum Analysis with Trend Extraction Method, Proceedings of The 8th SEAMS-UGM International Conference on Mathematics and its Applications, 2019. – р. 2-4 [in English].

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2022-4-54-026-035