Теоретические основы валютного рынка Forex

                                                                                                                                 Таблица1

К особенностям пары USD/JPY можно  отнести и тот факт, что наиболее активные торги по этой паре ведутся  во время азиатской торговой сессии. Возможно в вашем регионе в это время будет ночь. Это очень важно учитывать.

 При прогнозировании  движения пары, не стоит ограничиваться  данными только технического  анализа. Обязательно уделите  должное внимание фундаментальному  анализу.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Раздел 2. Методика проведения системного анализа

 

2.1  Методы фундаментального анализа

Фундаментальный анализ применяется  для исследования финансово-экономического состояния компаний, акции которых  обращаются на фондовом рынке. С его помощью можно достичь двух целей: во-первых, осуществить отбор эмитентов, акции которых могут принести наибольшую прибыль, во-вторых - определить "справедливую" или, как ещё говорят, "внутреннюю" стоимость акций. В рамках фундаментального анализа производится углублённое изучение информации о текущем состоянии компании и перспективах её развития, материалов, которые компания публикует о себе, бухгалтерских отчётов о прибыли и убытках. Также учитывается ряд макроэкономических показателей, таких как инфляция, процентная ставка Центрального Банка, уровень деловой активности. При этом аналитик-фундаменталист абстрагируется от поведения рыночных котировок акций, не принимая их во внимание. Поэтому фундаментальный анализ прекрасно дополняет технический анализ, базирующихся на изучении динамики рыночной цены и объёма торгов. Совместное применение обоих методов позволяет получить целостное представление о рыночной ситуации и наиболее точно предсказать направление изменения цен на акции.

Российский рынок ценных бумаг является одним из основных механизмов аккумулирования и перераспределения  инвестиционного капитала. Это молодой  динамичный рынок с быстро нарастающими объемами операций, который представляет всем его участникам большой набор  инструментов для инвестирования. Доказательством  того, что инвестирование на фондовом рынке является экономически целесообразным и привлекательным, подтверждает тот  факт, что даже пенсионный фонд заинтересован  в такой форме инвестирования накопленных средств. Ведь уже с 2004 г., в соответствии с пенсионной реформой, те средства, которые находятся в накопительной части, будут направляться на фондовый рынок. При инвестировании на рынке ценных бумаг применяются различные методы анализа. К таким методам относится и один из наиболее распространённых — фундаментальный анализ. Для того, чтобы проводить фундаментальный анализ, необходимо правильно изучить финансовую отчетность на основе достоверных данных, уметь делать прогноз развития отраслей или компаний, входящих в отрасль, а также определять недооцененность или переоцененность акций компаний.

  В применении к финансовым рынкам для изучения экономического и финансового положения эмитента проводят фундаментальный анализ — количественный метод прогнозирования, который является составной частью всего инвестиционного процесса. С помощью фундаментального анализа можно определить наиболее перспективные отрасли с учетом сложившейся ситуации в стране и отраслях, а также наиболее привлекательные акции компаний для инвестирования. В процессе проведения фундаментального анализа определяются недооцененные рынком активы, в которые следует инвестору вкладывать свои свободные денежные средства. Недооцененные активы — это бумаги, справедливая «внутренняя» стоимость которых выше, чем текущая цена на рынке.

Как правило, фундаментальный  анализ предполагает долгосрочный период инвестирования и две возможные  схемы: «сверху—вниз» или «снизу–вверх». Данные схемы различаются между  собой последовательностью проведения операций.

Анализ «сверху—вниз»  состоит из 3-х этапов:

1. Первый этап — это макроэкономический анализ, т. е. анализ общей экономической ситуации в стране.
2. Вторым этапом является анализ привлекательности отраслей, как объекта инвестиционной деятельности. На данном этапе определяются отрасли, которые в сложившейся ситуации могут обеспечить наиболее высокую эффективность инвестиций, то есть способность принести доходность инвестору.
3. На заключительном этапе проводится анализ состояния конкретного эмитента, и определяется справедливая стоимость. Последовательность операций в анализе «снизу—вверх» противоположная. Этот метод предполагает оценку перспектив отдельных компаний, а затем делается прогноз оценки перспектив для отраслей, и, наконец, для экономики в целом.

Таким образом, фундаментальный  анализ это существенный и важный сегмент всего инвестиционного  процесса, который позволяет инвестору  вкладывать свои денежные средства на финансовом рынке. На основе фундаментального анализа можно делать предположение  о выборе ценных бумаг, способных  приносить доход инвестору на фондовом рынке.

 

2.2 Методика корреляционно-регрессионного анализа

В экономических исследованиях  часто решают задачу выявления факторов, определяющих уровень и динамику экономического процесса. Такая задача чаще всего решается методами корреляционного, регрессионного, факторного и компонентного  анализа.

Все многообразие факторов, которые воздействуют на изучаемый  процесс, можно разделить на две  группы: главные (определяющие уровень  изучаемого процесса) и второстепенные. Последние часто имеют случайный  характер, определяя специфические  и индивидуальные особенности каждого  объекта исследования. Взаимодействие главных и второстепенных факторов и определяет колеблемость исследуемого процесса. В этом взаимодействии синтезируемая как необходимое, типическое, определяющее закономерность изучаемого явления, так и случайное, характеризующее отклонение от этой закономерности. Случайные отклонения неизбежно сопутствуют любому закономерному явлению.

Для достоверного отображения  объективно существующих в экономике  процессов необходимо выявить существенные взаимосвязи и не только выявить, но и дать им количественную оценку. Этот подход требует вскрытия причинных  зависимостей. Под причинной зависимостью понимается такая связь между  процессами, когда изменение одного из них является следствием изменения  другого.

Основными задачами корреляционного  анализа являются оценка силы связи  и проверка статистических гипотез  о наличии и силе корреляционной связи. Не все факторы, влияющие на экономические процессы, являются случайными величинами. Поэтому при анализе экономических явлений обычно рассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называются регрессионными, а метод математической статистики, их изучающий, называется регрессионным анализом.

Методами факторного анализа  можно подтвердить существующую гипотезу или сформулировать новую  гипотезу на основе большого числа  наблюдений. Факторный анализ надо рассматривать как статистический метод вне зависимости от области  его приложения. В факторном анализе  мы исходим из того, что несколько  измеряемых параметров сильно коррелируют  между собой. В этом случае эти  характеристики процессов взаимно  определяют друг друга; например, выработка  предприятия и производительность труда, оцениваемая как выработка  на одного работника. В связи с  накоплением большого статистического  материала при изучении сложных  экономических Явлений, например при  анализе производственно-хозяйственной деятельности, при прогнозировании по многим параметрам, становится очень трудным, а зачастую и невозможным решить проблему на основе одних логических рассуждений. Факторный анализ позволяет: упорядочить данные, описать взаимосвязи, получить дополнительный материал для проверки интуитивных соображений руководителя или исследователя.

Использование возможностей современной вычислительной техники, оснащенной пакетами программ машинной обработки статистической информации на ЭВМ, делает практически осуществимым оперативное решение задач изучения взаимосвязи показателей коммерческой деятельности методами корреляционно-регрессионного, факторного и компонентного анализа.

При машинной обработке исходной информации на ЭВМ, оснащенных пакетами стандартных программ ведения анализов, вычисление параметров применяемых  математических функций является быстро выполняемой счетной операцией. Результаты выдаются в виде соответствующих  машинограмм (распечаток) ЭВМ.

 

2.3Прогнозирование в рядах динамики

Для успешной торговли на рынке Forex трейдеру необходимо разбираться в основных факторах и экономических показателях, которые оказывают влияние на движение интересующей его валюты. В данном случае – это японская иена (JPY).

Рисунок 2 . Динамика курса доллара США к Японской  йене за 2008- 2010 годы

Япония входит в четверку крупнейших экономик мира. Наиболее развитыми  в Японии являются рынки: электроники, автомобилестроения и капитала. Япония является крупнейшим в мире экспортером  и импортером. Экономическая ситуация обусловила и главных торговых партнеров  Японии – ими стали США и  Китай. Это оказывает непосредственное влияние на движение денежных потоков  и стоимость японской иены .

Важнейшими внутренними факторами, оказывающими влияние на стоимость японской иены  можно назвать – Банк Японии и Министерство финансов Японии, которые влияют на денежную политику путем интервенций, управлением инфляцией и комментариями чиновников. Следовательно, трейдеру, торгующему японской иеной , необходимо быть в курсе всех операций, заявлений и комментариев именно этих организаций.

Экономическая характеристика японской иены на рынке Forex основана на следующем:

1. зависимость от интервенций Банка Японии
2. зависимость от кроссов
3. зависимость от движения банковских акций
4. зависимость от позиционных сделок
5. зависимость от цен на нефть
6. зависимость от цен на золото

Экономические индикаторы для  японской иены на рынке Forex:

1. индекс промышленного производства
2. данные платежного баланса
3. данные о Валовом внутреннем продукте
4. индекс «Танкан»
5. данные о занятости

Успешная торговля на рынке Forex предусматривает понимание участником рынка важнейших экономических  факторов и экономических характеристик  и владение ими.

 

 

Таблица 2-Динамика изменения курс валютной пара USD/JPY за 2008 -2010 годы

Дата	Доллар в йен	Дата	Доллар в йен	Дата	Доллар в йен
01-2008	107.91	01-2009	90.46	01-2010	91.37
02-2008	107.06	02-2009	92.54	02-2010	90.21
03-2008	100.76	03-2009	97.83	03-2010	90.42
04-2008	102.68	04-2009	98.87	04-2010	93.58
05-2008	104.32	05-2009	96.73	05-2010	92.15
06-2008	106.84	06-2009	96.60	06-2010	90.90
07-2008	106.85	07-2009	94.47	07-2010	87.50
08-2008	109.37	08-2009	94.84	08-2010	85.33
09-2008	106.67	09-2009	91.44	09-2010	84.38
10-2008	100.13	10-2009	90.38	10-2010	81.75
11-2008	96.92	11-2009	89.16	11-2010	82.50
12-2008	91.24	12-2009	89.87

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                                                                 

Рисунок 3. Динамика курса  Японской йены по отношению к доллару США за 2002-2012 года

 

 

 

Раздел 3.Статистический анализ валютного курса USD JPY

            3.1 Корреляционно-регрессионый анализ валютного курса USD JPY

Для отражения сущности изучаемых явлений, выявления закономерностей их развития и прогнозирования дальнейшего развития в статистике изучают наличие и характер статистических связей между признаками, один из которых является факторным, а другой – результативным.

Статистическая связь  – это связь, при которой при  изменении факторного признака изменяется значение результативного признака.

Для установления причинно-следственной связи между ними используют методы регрессионного и корреляционного  анализа.

Корреляционный анализ используется для определения тесноты связи между изучаемыми признаками.

Регрессионный анализ заключается в определении формы взаимосвязи между изучаемыми признаками с помощью определенных уравнений, расчета параметров уравнений и расчета теоретических значений результативного признака.

Таблица 3-Динамика изменения курса доллара к йене и факторных признаков за 2012 года

дата	курс $ к йене Y	ВВП США, млрд $	ВВП Японии	Цена на нефть Вrent, $	Цена на золото,$
01.01.2012	107,91	13332,2	569384	91,99	887,93
01.02.2012	102,68	13359	561223	110,43	909,7
01.03.2012	106,85	13223,5	554657	134,57	939,77
01.04.2012	106,67	12993,7	537404	100,79	829,93
01.05.2012	90,46	12832,6	508345	45,7	958,69
01.06.2012	98,87	12810	522159	51,51	809,27
01.07.2012	94,47	12860,8	520542	65,74	934,23
01.08.2012	91,44	13019	527785	71,51	996,59
01.09.2012	91,37	13138,8	536495	77,07	1117,96
01.10.2012	93,58	13194,9	540504	85,67	1148,69
01.11.2012	87,5	13278,5	546430	75,36	1192,97