Прогноз курса доллара на месяц
На этой странице собрана информация из разных источников, пытающихся предсказать курс доллара на обозримое будущее. Относитесь к этому не серъезнее, чем к гороскопу: единственно достоверное знание, которое можно получить, копаясь в подобных предсказаниях, то, что точно предсказать курс валюты попросу невозможно.
Текущий курс доллара = 72.51 (подробнее)К сожалению, в настоящее время прогнозы недоступны.
Прогноз на взаимосвязи нефти и курса рубля
Бытует мнение, что курс доллара или евро (вернее, курс или сила рубля как валюты) тесно связана с ценой на нефть. Некоторые умы смотрят на график цены на нефть и пытаются предсказать рост или падение национальной валюты, на основе соответствующих движений цен на этот энергоноситель.
Мы анализируем котировки на то и другое в реальном времени и публикуем здесь простые коэффициенты, отображающие наличие или отсутствие линейной корреляции между ними.
График коэффициента Пирсона за последние 30 дней: нефть и доллар
Коэффициент Пирсона = -0.
4152
Никакой корреляции в данный момент не прослеживается.
Расчетный промежуток: c 29 августа 2021 по 29 сентября 2021
Если коэффициент Пирсона по модулю стремится к единице, а точки на графике выше стремяться выстроиться в диагональную линию, то можно судить о наличии линейной корреляции в рассматриваемом промежутке. Ниже мы приводим график помесячной истории этих коэффициентов.
История колебания коэффициента Пирсона за последний год
Видно, что с течением времени корреляция может появляться сильнее, а может и исчезать или даже быть обратной. Так что нефть — всего лишь один из факторов и не всегда сильно значимый.
Подробнее об исследовании взаимосвязи нефти и курса рубля.
* * *
Итого, точного способа предсказать курс доллара не существует. В интернете можно раскопать более сложные расчеты, статьи и даже книги по этой теме. Трейдеры на валютных рынках используют свои модели, обученные с помощью машинного обучения, кучи факторов, опробованные в форексных боях.
Но все они работают только в определенных условиях и для определенных целей. На обывательском уровне они почти бесполезны.
В интернете так же куча сайтов с откровенным трэшаком. Я видел ресурс со множеством таблиц с прогнозами на неделю, месяц, год — любой промежуток. По всем признакам — все эти таблицы просто сгенерированы случайными числами. И даже в таком виде этот анализ для обывателя все равно подойдет. Потому что никто не знает будущего и все ошибаются.
Курс доллара взлетит в небо — Хазин объяснил, когда очень сильно подорожает валюта
26 сентября 2021, 15:55
В Мире Деньги Экономика
Люди, которые опасаются прихода нового мирового экономического кризиса, напрасно считают, что первым признаком его наступления станет крах доллара.
Об этом рассказал известный российский экономист Михаил Хазин, сообщает ИА DEITA.RU со ссылкой на YouTube-канал «Закон и порядок в США».
По его словам, в случае возникновения глобальных проблем в сфере экономики, с долларом произойдёт прямо противоположное — его курс взлетит в небо. Главным объяснением этому эксперт назвал всё ещё сохраняющийся статус «валюты-убежища» и самого ликвидного актива за главной американской денежной единицей.
Иными словами, как объяснил эксперт, люди, ошарашенные возникновением экономических неурядиц, будут судорожно размышлять над тем, во что перевести свои накопления, чтобы они не сгорели в жерле кризиса. Подавляющее большинство из них будет по привычке отдавать своё предпочтение доллара, предсказал Хазин.
Именно по этой причине наступление кризиса сыграет американской валюте на руку. Вместе с тем, с большой долей вероятности можно сказать, что одной из основных причин надвигающего кризиса как раз и станет инфляция в США, а значит подъём курса доллара, скорее всего, будет не столь продолжительным, как бы этого хотелось его обладателям.
Автор: Дмитрий Шевченко
Курс доллара, темпы роста ВВП, инфляция и зависимость от вакцины COVID-19. Прогноз-2021 — новости Украины, Экономика
«Гораздо хуже прогнозов января-февраля, но существенно лучше, чем мы ожидали в марте-апреле», – эта фраза гендиректора компании Dragon Capital Томаша Фиалы из недавнего интервью LIGA.net может претендовать на статус самого емкого описания итогов 2020 года для экономики и бизнеса.
Из-за мартовского карантина, рост ВВП (не менее 3%) и курс доллара (меньше 27 гривень на конец 2020-го) сменились гораздо более мрачными прогнозами.
Апокалиптические опасения не оправдались: Украина прошла новый кризис значительно лучше, чем предыдущие, и может восстановиться уже в конце 2021-го, полагают опрошенные LIGA.net экономисты.
Но это не точно. От чего зависит ближайшее будущее, и каким будет следующий год для экономики? Чтобы ответить на этот вопрос, LIGA.net спросила ведущих украинских экономистов и составила консенсус-прогноз по трем показателям – курс доллара, темпы роста ВВП и инфляция.
Ожидаемые потери украинской экономики в 2020 году вследствие коронакризиса – 4,6-5,5%, оценивают опрошенные LIGA.net экономисты. Похожие цифры дает и НБУ – менее 5%.
Это – худший показатель за последние пять лет, однако лучший – в сравнении с предыдущими двумя масштабными потрясениями (мировой финансовый кризис 2008-09 и горячая фаза войны с Россией в 2014-15 годах).
За счет чего украинской экономике удалось удивить аналитиков и бизнес? Экономисты выделяют несколько ключевых объяснений.
Восстановление в третьем квартале
На конец третьего квартала украинский ВВП отыграл 72% падения, вызванного карантином, оценивают в инвесткомпании ICU. Ключевой фактор роста – взрывные темпы восстановления потребления. По оценке НБУ, рост продаж в ритейле в сентябре был одним из самых высоких в мире.
Структура экономики и хороший экспорт
Падение могло быть гораздо глубже, если бы не относительно слабая роль в ней сферы услуг (рестораны, отели, туризм, которые больше всего пострадали от пандемии) и, напротив, сильное влияние промышленности и агросектора (спрос на продовольствие и металл не падал, несмотря на кризис).
При этом за счет драматического падения мобильности населения по всему миру резко сократился спрос на топливо, а с ним – на нефть и газ, одни из крупнейших статей украинского импорта.
Вакцина
Одни только новости о начале промышленного производства вакцин от коронавируса повысили ожидания относительно роста мировой экономики в 2021 году на 0,5-1 процентных пункта, говорится в декабрьском макроэкономическом отчете ICU.
Это одна из ключевых причин в целом хорошего окончания года и для Украины: благодаря позитивным настроениям внешних инвесторов Минфину удалось перекрыть дыру в госбюджете крупными заимствованиями в декабре. Улучшение внешнего спроса помогло и украинскому экспорту.
Печатные станки в развитых странах
Коронакризис вызвал беспрецедентную реакцию правительств развитых стран мира – ставки крупнейших центробанков (Европа, США) снизились практически до нуля, параллельно регуляторы (особенно ФРС США) начали масштабные программы насыщения экономик деньгами (когда регулятор покупает за живые деньги финансовые активы).
Вместе с адаптацией финансистов к коронакризису это увеличило рост на рисковые активы (доходности безрисковых, например, гособлигации США стремятся к нулю) – акции и ценные бумаги развивающихся стран.
В конце 2020 года этот тренд дошел и до Украины: впервые за девять месяцев иностранные инвесторы увеличили портфель гривневых ОВГЗ. Не последнюю роль в этом процессе сыграли позитивные сигналы от официальных кредиторов (ЕС выделил €600 млн помощи, а МВФ начал онлайн-миссию) и заметное повышение ставок, под которые украинское правительство привлекает госдолг – в конце декабря доходность пятилетних облигаций превышала 12% годовых.
2021-й должен стать годом восстановления, утверждают опрошенные аналитики. Для Украины это означает самые значительные темпы роста ВВП за последние 8 лет, но в то же время – рост цен и девальвацию гривни до нового исторического минимума/минимального курса за последние пять лет.
ВВП. «Со второго квартала 2021-го мы ожидаем резкое восстановление экономики благодаря стимулированию внешнего спроса после улучшения ситуации с пандемией вследствие вакцинации», – отмечает глава департамента макроэкономических исследований группы ICU Сергей Николайчук.
Чисто украинские факторы роста (консенсус-прогноз на 2021 – 3,6% ВВП) – большие госрасходы при условии, что правительство найдет источники финансирования дефицита в 240 млрд грн, и низкая учетная ставка НБУ. В ICU прогнозируют, что Нацбанк не будет повышать ставку раньше второго полугодия. Ранее регулятор анонсировал начало повышения во втором квартале (прогноз НБУ на четвертый квартал – 7,5%, сейчас – 6%).
В первом полугодии экономику поддержат высокие цены на экспортные товары. «Цены на сталь выросли в полтора раза с конца 2019 года, достигнув рекордных уровней за последние девять лет, зерно также подорожало из-за слабого урожая, – отмечает главная экономистка Dragon Capital Елена Белан. – При этом нефть все еще гораздо дешевле, чем была в начале года. Как результат, условия торговли сырьевыми товарами – наиболее благоприятные для Украины с 2011 года».
В итоге у украинской экономики есть очень хорошие шансы показать стремительный рост уже в первом полугодии. В ICU ожидают рост почти на 11% в первой половине года (один из факторов – низкая база сравнения). Но в целом, согласно консенсус-прогнозу, Украина, скорее всего, не сможет восстановиться от падения в 2020-м – 4,7% роста в 2021.
Курс. Внешние условия, а также январский локдаун, который замедлит темпы восстановления импорта – ключевые условия для потенциального укрепления гривни в первой половине 2021 года.
Гривня может укрепиться до 26,5-27 грн/$. Во втором полугодии девальвация вернется, в том числе, из-за восстановления импорта. К концу года курс может вырасти до 29-30 грн/$.
Кроме валютной выручки от экспорта, еще один важный фактор – инвестиции иностранных инвесторов в украинский госдолг: первый аукцион размещения гривневых ОВГЗ в 2021 году показал, что нерезиденты сохраняют интерес к украинским активам. Однако такого ажиотажа, как в 2019 году (когда ОВГЗ помогли гривне укрепиться почти на 15% до 23 грн/$) сейчас не будет, полагает Белан из Dragon Capital.
Инфляция. В 2020 году цены в Украине выросли на 5%.
В 2021 инфляция ускорится и уже зимой может выйти за пределы целевого диапазона НБУ (регулятор с 2015 года пытается стабилизировать инфляцию на 5% в среднесрочной перспективе). В ICU ожидают, что большую часть года индекс потребительских цен будет колебаться в районе 6%, в Альфа-Банке Украина прогнозируют ускорение до 7% уже в феврале.
Три риска 2021-го. Вакцина, МВФ и госдолгГлавный риск озвученного прогноза – всеобщая вакцинация не поможет миру справиться с коронавирусом.
Как часто бывает, у Украины будут дополнительные сложности. Прежде всего, речь о перспективах сотрудничества с МВФ на фоне большого дефицита госбюджета и долговой нагрузки.
Экономисты говорят о следующих рисках для озвученных прогнозов.
Вакцинация
«Основные риски – распространение коронавируса и темпы вакцинации», – говорит Белан из Dragon Capital. Новые локдауны, скорее всего, будут не такими жесткими, как первый, но их количество и длительность остаются под вопросом пока не будет массового иммунитета, добавляет она.
В Украине массовая вакцинация начнется не раньше марта. У нас худшие темпы борьбы с пандемией в Европе. Для экономики это основной риск. Новый неконтролируемый виток пандемии и увеличение нагрузки на медицинскую систему потребуют введения дополнительных жестких карантинных ограничений – это замедлит экономическое восстановление, добавляет аналитик Concorde Capital Евгения Ахтырко.
Повторяющиеся карантины оставят украинский ВВП без одного из ключевых драйверов – расходов домохозяйств. В 2021 году в ICU ожидают рост частного потребления на 7%.
Нестабильные иностранцы
Ситуация с пандемией в мире – важное условие для финансирования госбюджета, который зависит от внешнего спроса на долги украинского правительства. В 2021-м, несмотря на общее восстановление, настроения мировых инвесторов будут по-прежнему нестабильными.
Яркий пример – обвал глобальных рынков после новостей о новом штамме коронавируса, напоминает заместитель предправления по казначейству банка Кредит Днепр Оксана Шведа.
Инвесторы-нерезиденты в Украине важны для курса гривни (без них ожидаемого укрепления в первом полугодии не будет) и способности государства поддерживать экономику высокими госрасходами.
Госдолг, бюджет и МВФ
Присутствие внешнего капитала в Украине зависит не только от пандемии, но и от способности украинских властей договориться с Международным валютным фондом.
Первые дни 2021 года показали, что это будет не так просто. 13 января Кабмин зафиксировал цену на газ для населения до конца отопительного сезона. Это прямое нарушение прежних договоренностей с МВФ, который еще несколько лет назад ставил условием переход Украины к рыночному ценообразованию стоимости газа.
От Фонда Украине важны не столько ресурсы, сколько сигналы для других инвесторов. Без внешнего финансирования у правительства будут сложности не только с поддержкой экономики на пути к восстановлению, но и с обслуживанием старых долгов. В 2021 году Украине нужно выплатить около 300 млрд грн и $9,3 млрд. Своих денег на это у нас пока нет.
Если Вы заметили орфографическую ошибку, выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter.
Прогноз по паре EUR/USD (евро/доллар) на сегодня 29 сентября 2021
Обратив внимание на 4-х часовой график можно заметить, что:
- на уровне 1.16795 образовалась сильная поддержка для евро (EUR),
- в тоже время, быкам пока не удается развить наступление…
EUR/USD
Теперь посмотрим на индикаторы:
Курс валюты расположен ниже скользящих средних с периодами 34, 55, 89 и 144, которые направлены вниз и указывают на сохраняющиеся медвежьи настроения (в среднесрочной перспективе), а также являются рядом уровней сопротивления 1.1711, 1.17235, 1.17585 и 1.1785.
Гистограмма MACD расположена в отрицательной зоне и немного ниже своей сигнальной линии, но начала очень плавно повышаться и тем самым указывает на возможное усиление бычьих настроений.
Осциллятор стохастик находится рядом с областью перепроданности и формирует сигнал на покупку евро (EUR), поскольку линия %К поднимается выше линии %D.
Несмотря на лишь один четкий сигнал, мы ожидаем, что инициатива может перейти на сторону быков, а их потенциальные цели расположены на 1.17245 и 1.17765.
Отмена ‘бычьего сценария’ произойдет в случае пробоя сильного уровня поддержки 1.16795, который может открыть путь к уровням 1.1645 и 1.16115.
Форекс трейдерам напомним, что сегодня в 18:45 мск. Президент ЕЦБ Кристин Лагард, а также Председатель совета управляющих ФРС Джером Пауэлл примут участие в дискуссии на форуме по центральному банкингу ‘За пределами пандемии: будущее монетарной политики’, организованном ЕЦБ. Неожиданные заявления могут оказать значительное влияние на дальнейший ход торгов.
Уровни сопротивления: 1.17005, 1.1711, 1.17235/245, 1.17455
Текущая цена: 1.1683
Уровни поддержки: 1.16795, 1.16675, 1.1645, 1.16115
Торговать акциями удобнее всего в FxPro, где трейдерам доступны CFD на акции более 140 самых обсуждаемых компаний мира.
Аналитика FxTeam в Telegram – читайте новости и аналитику первыми!
Астрологический прогноз на 27 сентября для жителей Омской области для всех знаков Зодиака
У Раков все будет получаться легко и непринужденно. Козерогов ждет чересчур насыщенный на события день.
ОВНЫ
27 сентября Овнам предстоит взять ответственность на себя за общие просчеты. Звезды советуют не бояться и действовать до конца. В будущем ваш поступок оценят по достоинству.
ТЕЛЬЦЫ
В первый день рабочей недели Тельцы должны будут отстаивать свою точку зрения в общении с человеком, которого не очень-то просто и переубедить. Однако стойте на своем до конца и у вас получится доказать свою правоту столь упрямому оппоненту. К слову, придерживайтесь такой тактики в общении и с любимым человеком. Убедить его в своей правоте тоже будет нелегко, говорят звезды.
БЛИЗНЕЦЫ
Близнецам в понедельник предстоит приложить множество усилий, чтобы успокоить близкого человека. Звезды советуют не оказывать давление и просить успокоиться, необходимо просто выслушать в чем состоит проблема.
РАКИ
В этот день у Раков будет получаться абсолютно все без особых трудозатрат. Однако звезды рекомендуют сохранять позитивный настрой на протяжении всего дня, потому что только при этом условии у Раков все будет выходить легко и непринужденно.
В отношениях звезды советуют Ракам избегать конфликтов со второй половинкой. Это не тот день, когда это стоило бы делать.
ЛЬВЫ
27 сентября Львов ждет ссора с кем-то из близкого круга общения. Ссора с тем, с кем у вас всегда было отличное взаимопонимание. Чтобы избежать конфликта звезды рекомендуют быть более сдержанными и не пытаться доказать и показать, что вы лучше всех.
ДЕВЫ
В понедельник к Девам совершенно неожиданно могут прийти за помощью люди, которые обычно вам давали ценные советы по решению сложных вопросов. Поэтому вам стоит уделить особое внимание проблеме нуждающегося в вашей помощи человека.
ВЕСЫ
В первый день рабочей недели Весам не стоит раздавать советы. Дело в том, что вы будете необъективны и не сможете рассмотреть проблему под другим углом. Именно поэтому лучше оставить советы при себе в этот день и не стараться во что бы то ни стало помочь, даже если этим человеком станет ваш избранник. Если вмешаетесь, то можете только усугубить ситуацию.
СКОРПИОНЫ
27 сентября для Скорпионов станет довольно трудным днем. Дело в том, что вам предстоит отказать человеку, с которым у вас хорошие отношения. Однако звезды советуют этот сделать, так как если вы согласитесь, то этот человек будет пользоваться вашей безотказностью постоянно.
Что касается отношений, то Скорпионы должны быть искренними в общении со своей второй половинкой, пусть даже если это и расстроит любимого человека.
СТРЕЛЬЦЫ
Стрельцов в первый рабочий день ждет настоящий ураган эмоций. Правда звезды не говорят, какими именно они будут. На протяжении дня вас будут окружать соблазны, однако идти на поводу своих желаний не стоит, даже минутная слабость может привести к фатальной ошибке.
КОЗЕРОГИ
Для Козерогов понедельник станет крайне насыщенным днем. В понедельник вам предстоит осуществить множество дел, а также пообщаться с различными людьми. При этом звезды говорят, что из-за занятости, ваш партнер может почувствовать себя ненужным, поэтому постарайтесь сделать все, чтобы любимый человек не почувствовал себя менее важным, чем работа.
ВОДОЛЕИ
27 сентября Водолеи ощутят необходимость в ценном совете. Звёзды рекомендуют не стесняться и обратиться за советом, так как вы все равно не сможете найти решение самостоятельно. Ваш вопрос из той категории, когда крайне важно посмотреть на ситуацию под другим углом.
РЫБЫ
В понедельник Рыбы могут сделать для себя неутешительные выводы, вполне вероятно, что это будет касаться отношений с любимым человеком. В этом случае звезды советуют приложить усилия для поиска решения, которое поможет исправить ситуацию.
(PDF) Являются ли форвардные обменные курсы рациональными прогнозами будущих спотовых курсов? Улучшенный эконометрический анализ основных валют
Международный финансовый журнал
18
Подход с использованием стохастических коэффициентов. Журнал денег, кредита и банковского дела 20:
212–232.
Корнелл, Б. 1977. Спотовые курсы, форвардные курсы и эффективность валютного рынка.
Журнал финансовой экономики 5: 55–65.
Дики, Д. А., Фуллер, В. А. 1979.Распределение оценщиков для
авторегрессионных временных рядов с единичным корнем. Журнал Американской статистической ассоциации
74: 427–431.
Домовиц И. и Хаккио К. С. 1985. Условная дисперсия и риск
премия на валютном рынке. Международный журнал
Экономика 19: 47–66.
Эдвардс, С. 1982. Обменные курсы и «новости»: мультивалютный подход.
Журнал международных денег и финансов 1: 211–224.
Энгл Р. Ф. и Грейнджер К. В. Дж. 1987. Коинтеграция и исправление ошибок:
Представление, оценка и тестирование. Econometrica 55: 351–276.
Энгл Р. Ф. и Грейнджер К. В. Дж. 1992. Долгосрочные экономические отношения:
чтения по коинтеграции. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Энгл Р. Ф. и Ю Б. С. 1987. Объединение данных экономических временных рядов: обзор
с новыми результатами. Представлено на Европейском собрании Эконометрического общества
, Копенгаген, 24–28 августа.
Фама, Э. Ф. 1984. Форвардные и спотовые обменные курсы. Денежный журнал
Экономика 14: 319–338.
Френкель, Дж. А. 1981. Гибкие обменные курсы, цены и роль «новостей»:
Уроки 1970-х годов. Журнал политической экономии.
Френкель, Дж. А. и Фрут, К. А. 1987. Использование данных опроса для проверки стандартных предложений
об ожидаемых обменных курсах. Американский экономический обзор 77:
133–153.
Фуллер, В.А. 1976.Введение в статистические временные ряды. Нью-Йорк: Вили.
Гевеке Дж. И Фейдж Э. 1979. Некоторые совместные тесты эффективности рынков для форвардных валют
. Обзор экономики и статистики 61: 334–341.
Грегори А. У. и Маккарди Т. Х. 1984. Проверка гипотезы объективности
на форвардном валютном рынке: анализ спецификаций. Журнал
международных денег и финансов 3: 357–368.
Хаккио, К.С. и Раш М. 1989. Эффективность рынка и коинтеграция: приложение
к рынкам стерлингов и немецких марок. Журнал
Международные деньги и финансы 8: 75–88.
Хансен, Л. П. и Ходрик, Р. Дж. 1980. Форвардные обменные курсы как оптимальные
предикторы будущих спотовых курсов: эконометрический анализ. Политический журнал
Экономика 88: 829–853.
Ходрик Р. Дж. И Шривастава 1986. Ковариация премии за риск и ожидаемых будущих спотовых обменных курсов
.Журнал международных денег и
Финансы 5: 5–21.
Се, Д. А. 1984. Тесты на рациональные ожидания и безрисковые премии на
форвардных валютных рынках. Журнал международной экономики 18:
173–184.
[PDF] Глава 9. Прогнозирование курсов валют. План лекции. Почему фирмы прогнозируют обменный курс
1 Глава 9 Прогнозирование обменных курсов Краткое содержание лекции, почему фирмы прогнозируют обменные курсы Методы прогнозирования…
Глава 9 Прогнозирование обменных курсов Краткое содержание лекции Почему компании прогнозируют обменные курсы Методы прогнозирования Техническое прогнозирование Фундаментальное прогнозирование Рыночное прогнозирование Смешанное прогнозированиеУслуги прогнозирования Опора на услуги прогнозирования
Потенциальная ошибка прогноза Влияние ошибки прогноза Измерение ошибки прогноза Погрешность прогноза Точность прогноза валюты Графическая оценка эффективности прогноза Сравнение методов прогнозирования Прогнозирование при рыночной эффективности
Использование интервальных прогнозов Методы прогнозирования волатильности обменного курса
131
132
Международный финансовый менеджмент
Тема главы В этой главе подчеркивается ценность надежных прогнозов, но предлагается что надежные прогнозы не всегда можно получить.Поскольку ни один метод прогнозирования не был признан лучшим, упоминаются различные методы. Какие бы методы не выбрал MNC, он должен отслеживать производительность с течением времени. В этой главе показано, как можно выполнить эту оценку.
Темы для стимулирования обсуждения в классе 1. Какой метод прогнозирования вы бы использовали, если бы вас наняла ТНК для прогнозирования обменных курсов? 2. Как вы думаете, будет ли когда-либо опубликована техническая модель прогнозирования, которую вы могли бы использовать в будущем для наиболее точного прогнозирования обменных курсов? Почему или почему нет? 3.Вспомните теории паритета покупательной способности (ППС) и международного эффекта Фишера (IFE) в главе 8. Если бы эти теории использовались для прогнозирования обменных курсов, к каким методам они были бы классифицированы? Почему? 4. Предположим, что существует регрессионная модель, которая смогла определить факторы, повлиявшие на колебания обменного курса за последние четыре года. Также предположим, что чувствительность колебаний обменного курса к каждому фактору была точно определена количественно. Есть ли причина не ожидать от этого метода лучших результатов прогнозирования в будущем? Разрабатывать.5. Какая польза от обнаружения систематической ошибки прогноза?
ТОЧКА / КОНТРОЛЬНАЯ ТОЧКА: Какой метод прогнозирования обменного курса следует использовать ТНК? ПУНКТ: Используйте спотовую ставку для прогнозирования. Когда американская многонациональная компания занимается составлением финансового бюджета, она должна оценить величину своих денежных потоков в иностранной валюте, которые будут получены материнской компанией. Поскольку документально подтверждено, что фирмы не могут точно прогнозировать будущую стоимость, многонациональные корпорации должны использовать спотовую ставку для составления бюджета. Изменения экономических условий трудно предсказать, и спотовая ставка отражает наилучшее предположение о будущей спотовой ставке при отсутствии изменений в экономических условиях.КОНТР-ТОЧКА: Используйте форвардный курс для прогнозирования. Спотовые курсы некоторых валют не представляют точных или даже объективных оценок будущих спотовых курсов. Многие валюты развивающихся стран в целом снизились с течением времени. Эти валюты, как правило, находятся в странах с высоким уровнем инфляции. Если бы для составления бюджета использовалась спотовая ставка, долларовые денежные потоки в результате притока денежных средств в этих валютах были бы сильно переоценены. Ожидаемую инфляцию в стране можно учесть с помощью номинальной процентной ставки.Высокая номинальная процентная ставка предполагает высокий уровень ожидаемой инфляции. Исходя из паритета процентных ставок, эти валюты будут иметь ярко выраженные скидки. Таким образом, форвардная ставка отражает ожидаемую разницу в инфляции между странами, поскольку на нее влияет номинальная разница в процентных ставках. Поскольку он отражает дифференциал инфляции, он должен обеспечивать более точный прогноз валют, особенно валют в странах с высокой инфляцией.
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов
133
КТО ПРАВИЛЬНО? Используйте Интернет, чтобы узнать больше об этой проблеме.Какой аргумент вы поддерживаете? Выскажите свое мнение по этому поводу. ОТВЕТ: В той степени, в которой высокая ожидаемая инфляция приводит к ослаблению валюты, форвардный курс должен обеспечивать более подходящий прогноз. Однако для некоторых очень коротких горизонтов инфляционные ожидания могут не иметь большого влияния.
Ответы на вопросы в конце главы 1. Мотивы прогнозирования. Объясните корпоративные мотивы для прогнозирования обменных курсов. ОТВЕТ: Некоторые решения ТНК требуют оценки будущего.Будущие обменные курсы повлияют на все критические характеристики фирмы, такие как затраты и доходы. Чтобы быть более конкретным, различные операции ТНК используют прогнозы обменного курса, включая хеджирование, краткосрочное финансирование и инвестирование, решения по капитальному бюджету, долгосрочное финансирование и оценку прибыли. Такие операции будут более эффективными при точном прогнозировании обменных курсов. 2. Техническое прогнозирование. Объясните техническую технику прогнозирования курсов валют. Каковы некоторые ограничения использования технического прогнозирования для прогнозирования обменных курсов? ОТВЕТ: Техническое прогнозирование включает анализ исторических обменных курсов для поиска повторяющейся модели, которая может возникнуть в будущем.Эта модель станет основой для будущих колебаний обменного курса. Даже если техническая модель прогнозирования окажется полезной, она перестанет быть полезной, когда ее будут использовать другие участники рынка. Это связано с тем, что их действия на рынке, обусловленные прогнозом модели, приведут к немедленному изменению стоимости валюты в соответствии с рекомендациями модели, а не в будущем. Кроме того, ТНК часто предпочитают долгосрочные прогнозы. Техническое прогнозирование обычно проводится на короткие временные горизонты. 3. Фундаментальное прогнозирование.Объясните основную технику прогнозирования обменных курсов. Каковы некоторые ограничения использования фундаментального метода прогнозирования обменных курсов? ОТВЕТ: Фундаментальное прогнозирование основано на взаимосвязях, которые предположительно существуют между одной или несколькими переменными и стоимостью валюты. Учитывая эти отношения, изменение одной или нескольких из этих переменных (или прогнозируемое изменение в них) приведет к прогнозированию стоимости валюты. Даже если существует фундаментальная взаимосвязь, трудно точно определить ее количественно в форме, пригодной для прогнозирования.Даже если взаимосвязь может быть определена количественно, нет гарантии, что историческая взаимосвязь сохранится в будущем. Трудно определить влияние некоторых переменных с запаздыванием. Также сложно учесть в модели некоторые качественные факторы. 4. Рыночное прогнозирование. Объясните рыночную технику прогнозирования обменных курсов. В чем смысл использования рыночных прогнозов? Если евро существенно укрепится по отношению к доллару в течение определенного периода, будут ли рыночные прогнозы переоценивать или недооценивать реализованные значения за этот период? Объяснять.
134
International Financial Management
ОТВЕТ: Рыночные прогнозы должны отражать ожидания рынка в отношении будущих ставок. Если ожидания рынка отличаются от существующих ставок, то участники рынка должны отреагировать, открыв позиции в различных валютах до тех пор, пока текущие ставки не будут отражать ожидания на будущее. Рынок определяет обменный курс спот и форвардный обменный курс. Эти рыночные ставки можно использовать для прогнозирования, поскольку, если бы они не были хорошими индикаторами будущих ставок, спекулянты открыли бы позиции.Это спекулятивное движение заставит ставки склоняться в сторону ожидания будущей спотовой ставки. Прогнозы, основанные на рыночных ценах, занижали бы реализованную стоимость евро за этот период, потому что фактические значения были выше спотовых и форвардных курсов, указанных ранее. 5. Смешанное прогнозирование. Объясните смешанную технику прогнозирования обменных курсов. ОТВЕТ: Смешанное прогнозирование предполагает сочетание двух или более методов. Конкретная комбинация может отличаться с точки зрения включенных техник и важности каждой из них.6. Обнаружение смещения прогноза. Объясните, как оценивать результаты при прогнозировании обменных курсов. Объясните, как обнаружить предвзятость при прогнозировании обменных курсов. ОТВЕТ: Производительность можно оценить, вычислив абсолютную ошибку прогноза как процент от реализованного значения для всех периодов, когда прогноз был необходим. Затем можно вычислить среднее значение этого типа ошибки. Это среднее значение можно сравнивать между всеми валютами или всеми моделями прогнозирования. Предвзятость прогнозов возникает из-за постоянного недооценки или переоценки обменных курсов.Если большинство точек находится выше линии идеального прогноза в 45 градусов, то прогнозы обычно недооценивают реализованные значения. Если большинство точек ниже линии идеального прогноза в 45 градусов, то прогнозы обычно завышают реализованные значения. 7. Измерение точности прогнозов. Вас нанимают в качестве консультанта для оценки способности фирмы делать прогнозы. Фирма разработала точечный прогноз для двух разных валют, представленных в следующей таблице. Фирма просит вас определить, какая валюта была спрогнозирована с большей точностью.ОТВЕТ:
Период 1 2 3 4
Прогноз иены 0,0050 0,0048 0,0053 0,0055
Фактическая стоимость иены 0,0051 0,0052 0,0052 0,0056
Прогноз фунта 1,50 1,53 1,55 1,49
Фактическая стоимость фунта 1,51 долл. США 1,50 1,58 1,52
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов
135
Абсолютная ошибка прогноза как процент от периода реализации 1 2 3 4 Среднее значение
иен Прогноз 1,96% 7,69 1,92 1,78 3,34%
Прогноз фунта 0,66% 2,00 1.89 1.97 1.63%
Поскольку средняя абсолютная ошибка прогноза фунта ниже, чем иены, фунт был спрогнозирован с большей точностью. 8. Ограничения фундаментального прогноза. Syracuse Corp. считает, что будущие изменения реальных процентных ставок повлияют на обменные курсы, и применила регрессионный анализ к историческим данным для оценки взаимосвязи. Он будет использовать коэффициенты регрессии, полученные из этого анализа, наряду с прогнозируемыми изменениями реальных процентных ставок, для прогнозирования обменных курсов в будущем.Объясните хотя бы три ограничения этого метода. ОТВЕТ: Во-первых, время воздействия реальных процентных ставок на обменные курсы может отличаться от того, что указано в модели. Во-вторых, прогнозируемые реальные процентные ставки могут быть неточными, что приводит к неточным прогнозам обменного курса. В-третьих, чувствительность обменных курсов к изменениям реальных процентных ставок может измениться в будущем (отличаться от того, что было определено при использовании исторических данных). В-четвертых, модель игнорировала другие факторы, которые также влияют на обменные курсы.9. Последовательные прогнозы. Lexington Co. — американская ТНК с дочерними предприятиями в большинстве крупных стран. Каждая дочерняя компания несет ответственность за прогнозирование будущего обменного курса своей местной валюты по отношению к доллару США. Прокомментируйте эту политику. Как может Lexington Co. обеспечить единообразие прогнозов для различных дочерних компаний? ОТВЕТ: Если каждая дочерняя компания использует свои собственные данные и методы для прогнозирования обменного курса своей местной валюты, ее прогноз может не соответствовать прогнозам других валют других дочерних компаний.Прогнозы дочерних компаний могли бы быть последовательными, если бы прогнозы для всех валют основывались на полной информации, полученной от всех дочерних компаний. 10. Прогнозирование с форвардной ставкой. Предположим, что четырехлетняя годовая процентная ставка в Соединенных Штатах составляет 9 процентов, а четырехлетняя годовая процентная ставка в Сингапуре равна 6 процентам. Предположим, что паритет процентных ставок сохраняется для четырехлетнего горизонта. Предположим, что спотовый курс сингапурского доллара составляет 0,60 доллара. Если форвардный курс используется для прогнозирования обменных курсов, каков будет прогноз спот-курса сингапурского доллара через четыре года? Какой процент повышения или понижения подразумевает этот прогноз за четырехлетний период?
136
Международный финансовый менеджмент
Страна U.С. Сингапур
Четырехлетний комбинированный доход (1,09) 4-1 = 41% (1,06) 4-1 = 26%
1,41 -1 1,26 = 11,9%
Премия =
ОТВЕТ: Таким образом, годовой форвардный курс должен содержать премию на 11,9% по сравнению с сегодняшним спотовым курсом в 0,60 доллара, что означает, что форвардный курс составляет 0,60 доллара × (1 + 0,119) = 0,6714 доллара. Прогноз для спот-курса сингапурского доллара через четыре года составляет 0,6714 доллара, что представляет собой повышение на 11,9% за четырехлетний период. 11. Эффективность валютного рынка.Предположим, что валютные рынки оказались слабо эффективными. Что это говорит об использовании технического анализа для спекуляций в евро? Если многонациональные корпорации считают, что валютные рынки весьма эффективны, зачем им разрабатывать собственные прогнозы будущих обменных курсов? То есть, почему бы им просто не использовать сегодняшние котировки в качестве индикаторов будущих ставок? В конце концов, сегодняшние котировки должны отражать всю актуальную информацию. ОТВЕТ: Технический анализ не должен обеспечивать сверхприбыль, если валютные рынки слабоэффективны.Сегодняшние ставки не предоставляют информации о диапазоне возможных результатов. ТНК могут пожелать оценить диапазон возможных результатов. 12. Ошибка прогноза. Директор по валютному прогнозированию в Champaign-Urbana Corp. говорит: «Самая важная задача прогнозирования обменных курсов — это не точечная оценка будущего обменного курса, а оценка того, насколько ошибочной может быть наша оценка». Что означает это утверждение? ОТВЕТ: Точечные прогнозы обменных курсов вряд ли будут полностью точными.ТНК, которые разрабатывают точечные прогнозы, признают это, но хотели бы определить, насколько далеко от прогноза может быть. Они будут больше доверять прогнозам валют, которые были предсказаны с небольшими ошибками. В отношении других валют, в которых ошибки прогнозов были значительными, они будут очень осторожны, принимая политические решения на основе прогнозов этих валют. 13. Прогнозирование курсов валют, которые ранее были фиксированными. Когда некоторые страны Восточной Европы изначально позволили своим валютам колебаться по отношению к доллару, был бы полезен фундаментальный метод, основанный на исторических взаимосвязях, для прогнозирования будущих обменных курсов этих валют? Объяснять.ОТВЕТ: Фундаментальное прогнозирование обычно основывается на исторических взаимосвязях между экономическими факторами и колебаниями обменного курса. Однако, если бы обменные курсы не могли изменяться в прошлом, исторические взаимосвязи не помогли бы предсказать будущие обменные курсы этих валют. 14. Ошибка прогноза. Royce Co. — американская фирма с будущей дебиторской задолженностью через год в канадских долларах и британских фунтах. Его дебиторская задолженность в фунтах стерлингов известна с уверенностью, а ее оценочная дебиторская задолженность в канадских долларах подвержена 2-процентной ошибке в любом направлении.Стоимость обоих типов дебиторской задолженности в долларовом выражении одинакова. У вовлеченных клиентов нет шансов на невыполнение обязательств. Казначей Ройса говорит, что оценка денежных потоков в долларах, которые будут генерироваться из британских
Глава 9: Прогнозирование валютных курсов
137
фунтов стерлингов дебиторской задолженности, подвержена большей неопределенности, чем дебиторская задолженность в канадских долларах. Объясните причину заявления казначея. ОТВЕТ: Будущий спотовый курс британского фунта прогнозировать труднее из-за его волатильности.Следовательно, долларовые поступления от дебиторской задолженности в фунтах являются более неопределенными. 15. Прогнозирование евро. Cooper, Inc., MNC из США, периодически получает евро для покупки немецких товаров. Он оценивает структуру торговли США и Германии и уровни инфляции, чтобы разработать фундаментальный прогноз для евро. Как Cooper может улучшить свой метод фундаментального прогнозирования применительно к евро? ОТВЕТ: Он должен использовать данные для всех стран, участвующих в евро (а не только данные по Германии), поскольку на обменный курс евро влияют все операции между евро и долларом, а не только операции в Германии.16. Прогноз ставки вперед. Предположим, вы получили котировку на годовой форвардный курс мексиканского песо. Предположим, что годовая процентная ставка Мексики составляет 40 процентов, а годовая процентная ставка США — 7 процентов. В течение следующего года песо обесценивается на 12 процентов. Считаете ли вы, что в данном случае форвардная ставка переоценила спотовую ставку на год вперед? Объяснять. ОТВЕТ: Котируемая форвардная ставка для мексиканского песо будет содержать большой дисконт из-за высокой процентной ставки в Мексике по отношению к США.S. Предполагая, что дисконт превышает 12 процентов, форвардная ставка фактически занижала бы будущую спотовую ставку в этом примере. (Этот ответ может удивить многих студентов; он заслуживает небольшого внимания в классе.) 17. Прогнозирование на основе ППС в сравнении с будущей ставкой. Вы считаете, что динамика обменного курса сингапурского доллара в основном объясняется паритетом покупательной способности. Сегодня номинальная годовая процентная ставка в Сингапуре составляет 18%. Номинальная годовая процентная ставка в США составляет 3%.Вы ожидаете, что годовая инфляция составит около 4% в Сингапуре и 1% в США. Предположим, что паритет процентных ставок сохраняется. Сегодня спот-курс сингапурского доллара составляет 0,63 доллара. Как вы думаете, годовая форвардная ставка будет заниженной, переоцененной или объективной оценкой будущей спотовой ставки через один год? Объяснять. ОТВЕТ: Форвардный курс, скорее всего, будет недооценивать будущий спот-курс. Дифференциал инфляции предполагает, что курс сингапурского доллара должен немного снизиться. Тем не менее, форвардная ставка будет иметь большой дисконт из-за разницы в процентах.Таким образом, форвардный курс предсказывает очень слабый сингапурский доллар, что означает, что он недооценивает будущий спотовый курс. 18. Интерпретация объективной форвардной ставки. Предположим, что форвардный курс является беспристрастным, но не обязательно точным прогнозом будущего обменного курса иены на следующие несколько лет. Основываясь на этой информации, считаете ли вы, что Raven Co. должна хеджировать перевод ожидаемой прибыли в японских иенах материнской компании в США путем продажи форвардных контрактов в иенах? Почему эта стратегия может быть выгодной? При каких условиях эта стратегия приведет к обратным результатам? ОТВЕТ: Если форвардный курс является непредвзятым прогнозом, сумма долларов, полученных от денежных переводов при хеджировании, должна быть такой же (в среднем, с течением времени), что и сумма долларов, полученных от денежных переводов без хеджирования.В этих условиях Raven может более точно предсказать долларовые денежные потоки, которые возникнут в результате переведенных денежных потоков в иностранной валюте, без уменьшения ожидаемой суммы полученных долларовых денежных потоков. Эта стратегия может иметь неприятные последствия в те периоды
138
International Financial Management
, когда спотовый курс иены во время денежных переводов превышает ранее согласованный форвардный курс, по которому иена будет конвертирована в доллары.
Дополнительные вопросы 19.Вероятностное распределение прогнозов. Предположим, что к историческим квартальным данным применялась следующая регрессионная модель: et = a0 + a1INTt + a2INFt-1 + μt, где et = процентное изменение обменного курса японской иены за период t INTt = средняя разница реальных процентных ставок (процент США ставка минус процентная ставка Японии) за период t INFt-1 = дифференциал инфляции (уровень инфляции в США минус уровень инфляции в Японии) в предыдущем периоде a0, a1, a2 = коэффициенты регрессии μt = член ошибки Предположим, что коэффициенты регрессии были оценены следующим образом: а0 = 0.0 a1 = 0,9 a2 = 0,8 Также предположим, что дифференциал инфляции в последний период составлял 3 процента. Дифференциал реальной процентной ставки в предстоящий период прогнозируется следующим образом: Дифференциал процентной ставки 0% 1 2
Вероятность 30% 60 10
Если Stillwater, Inc. использует эту информацию для прогнозирования обменного курса японской иены, то какой будет распределение вероятностей процентного изменения иены в предстоящем периоде?
139
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов ОТВЕТ: Прогноз разницы процентных ставок 0% 1% 2%
Прогноз процентного изменения японской йены.9 (0%) + 0,8 (3%) = 2,4% 0,9 (1%) + 0,8 (3%) = 3,3% 0,9 (2%) + 0,8 (3%) = 4,2%
Вероятность 30% 60% 10%
20. Проверка смещения прогноза. Вы должны определить, есть ли предвзятость прогноза в форвардном курсе. Вы применяете регрессионный анализ для проверки взаимосвязи между фактическим курсом спот и прогнозом форвардного курса (F): S = a0 + a1 (F) Результаты регрессии следующие: Коэффициент a0 = 0,006 a1 = 0,800
Стандартная ошибка .011 .05
На основании этих результатов, есть ли предвзятость в прогнозе? Подтвердите свой вывод.Если есть предвзятость, объясните, является ли это переоценкой или недооценкой. ОТВЕТ: Этот вопрос подходит для студентов, имеющих опыт регрессионного анализа. Если смещения нет, предполагается, что a0 равно нулю, а a1 предполагается равным единице. Оценка t-статистики приведена ниже: t-статистика для a0:
t =
=
a0 — 0 s.e. 0 .006 .011
= .55
140
Международный финансовый менеджмент
t-статистика для a1:
t =
a1 — 1 с.е. a1
=
.80 — 1 .05
=
— .20 .05
= — 4,0. гипотетическое значение 1. Это означает, что реализованная спотовая ставка значительно ниже прогнозируемой. Таким образом, прогноз содержит тенденцию к повышению, поскольку он переоценивает будущую спотовую ставку. 21. Влияние 11 сентября на прогнозные ставки. Теракт 11 сентября 2001 года на U.Вскоре за С. последовали более низкие процентные ставки в США. Как это повлияет на фундаментальный прогноз курса иностранных валют? Как это повлияет на прогноз форвардных курсов иностранных валют? ОТВЕТ: Более низкие процентные ставки в США сокращают потоки капитала в США, что оказывает повышательное давление на иностранные валюты по отношению к доллару. Форвардные курсы иностранных валют будут иметь более выраженные дисконты или более высокие премии, что означает, что прогнозы были пересмотрены, чтобы отразить либо меньшую степень обесценения иностранной валюты, чем прогноз до 11 сентября, либо более высокую степень повышения курса иностранной валюты. иностранной валюты, чем прогнозировалось до 11 сентября.22. Интерпретация информации о смещении прогнозов. Казначей Glencoe, Inc. обнаружил предвзятость прогнозов при использовании 30-дневного форвардного курса евро для прогнозирования будущих спотовых курсов евро в различные периоды. Он считает, что может использовать эту информацию, чтобы определить, следует ли хеджировать импортные товары, заказываемые каждую неделю (оплата производится через 30 дней после каждого заказа). Президент Glencoe говорит, что в долгосрочной перспективе форвардная ставка является беспристрастной и что казначей не должен тратить время на попытки «побить форвардную ставку», а должен просто хеджировать все заказы.Кто прав? ОТВЕТ: Даже если форвардный курс будет беспристрастным в долгосрочной перспективе, Glencoe может сэкономить деньги, если сможет эффективно обнаруживать форвардное смещение (при условии, что смещение будет продолжаться после обнаружения). Glencoe может принять решение о хеджировании только тогда, когда ожидается, что форвардная ставка будет меньше будущей спотовой ставки. Казначей прав, если смещение продолжается после того, как оно было обнаружено. 23. Прогнозирование латиноамериканских валют. Стоимость каждой латиноамериканской валюты по отношению к доллару определяется условиями спроса и предложения между этой валютой и долларом.Стоимость латиноамериканских валют со временем в целом существенно снизилась по отношению к доллару. В большинстве этих стран высокие темпы инфляции и высокие процентные ставки. Данные по инфляции
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов
141
Темпы экономического роста и другие экономические показатели могут быть ошибочными, поскольку для сбора данных используются ограниченные ресурсы. а. Если форвардный курс используется в качестве рыночного прогноза, приведет ли этот курс к прогнозу повышения, ослабления или отсутствия изменений в какой-либо конкретной латиноамериканской валюте? Объяснять.ОТВЕТ: Форвардная ставка каждой латиноамериканской валюты будет иметь большой дисконт, потому что латиноамериканская процентная ставка будет намного выше, чем процентная ставка США. Скидка служит прогнозом процентного изменения стоимости латиноамериканской валюты в течение периода времени, представленного периодом форвардного контракта. б. Если используется техническое прогнозирование, приведет ли это к прогнозу повышения, обесценивания или отсутствия изменений в стоимости конкретной латиноамериканской валюты? Объяснять.ОТВЕТ: Техническое прогнозирование приведет к прогнозу обесценения, потому что латиноамериканские валюты постоянно снижались в прошлом, и большинство технических методов применили бы прошлые тенденции к будущему. c. Считаете ли вы, что фирмы США могут точно спрогнозировать будущую стоимость латиноамериканских валют? Объяснять. ОТВЕТ: Американские фирмы не могут точно прогнозировать стоимость латиноамериканской валюты, потому что она очень волатильна. Американские фирмы даже не могут прогнозировать стоимость валют промышленно развитых стран.Ценности меняются в зависимости от экономических условий, которые нестабильны и их трудно предвидеть. На ценности также влияют политические условия, которые также трудно предсказать. 24. Выбор между методами прогнозирования. В настоящее время в Боливии номинальная годовая безрисковая процентная ставка составляет 40 процентов, что в первую очередь связано с высоким уровнем ожидаемой инфляции. Номинальная годовая безрисковая процентная ставка в США составляет 8 процентов. Спот-курс валюты Боливии (называемой боливиана) составляет $.14. Годовой форвардный курс боливианы составляет 0,108 доллара США. Каково прогнозируемое процентное изменение боливианы, если спот-курс используется в качестве годового прогноза? Каково прогнозируемое процентное изменение боливианы, если годовой форвардный курс используется в качестве годового прогноза? Как вы думаете, какой прогноз будет более точным? Почему? ОТВЕТ: Прогнозируемое процентное изменение для боливианы составляет ноль процентов на основе спот-курса, в то время как прогнозируемое процентное изменение для боливианы составляет –22,86 процента на основе форвардного курса.Форвардный курс должен быть лучшим прогнозом в этом примере, потому что он отражает влияние ожидаемой инфляции на обменный курс. Спот-курс игнорирует эту информацию. 25. Сравнение рыночных прогнозов. Для всех частей этого вопроса предположим, что существует паритет процентных ставок, преобладающая годовая номинальная процентная ставка в США низкая и вы ожидаете, что инфляция в США в этом году будет низкой. а. Предположим, что страна Динланд ведет активную торговлю с США, и эта торговля включает много различных товаров.В прошлом у Динланда был нулевой торговый баланс с США (стоимость экспорта и импорта примерно одинакова). Предположим, вы ожидаете высокого уровня инфляции (возможно, около 40%) в Динланде в течение следующего года из-за значительного повышения цен на многие продукты, производимые Динландом. В настоящее время в Динланде годовая безрисковая процентная ставка превышает 40%. Считаете ли вы, что преобладающий спотовый курс или годовой форвардный курс
142
International Financial Management приведет к более точному прогнозу валюты динланда (дин) через год? Объяснять.ОТВЕТ: Высокая инфляция должна вызвать сдвиг в международной торговле, что окажет серьезное понижательное давление на стоимость din. Поскольку форвардный курс din будет иметь большой дисконт, он должен обеспечивать лучший прогноз, чем спот-курс.
г. Предположим, что страна Фриланд ведет активную торговлю с США, и эта торговля включает много различных товаров. В прошлом у Фриленда был нулевой торговый баланс с США (стоимость экспорта и импорта примерно одинакова).Вы ожидаете высокой инфляции (возможно, около 40%) во Фриленде в течение следующего года из-за значительного повышения стоимости земли (и, следовательно, жилья) во Фриленде. Вы полагаете, что цены на продукцию, производимую Freeland, не пострадают. В настоящее время годовая безрисковая процентная ставка Freeland превышает 40%. Считаете ли вы, что преобладающий годовой форвардный курс валюты Фриленда (freeland) будет переоценкой, недооценкой или достаточно точным прогнозом спотовой ставки через год? [Предположите прямую котировку обменного курса, так что, если форвардный курс занижается, это означает, что его значение меньше, чем реализованный спотовый курс за один год.Если форвардная ставка завышена, это означает, что ее значение больше, чем реализованная спотовая ставка за один год.] ОТВЕТ: Инфляция во Фриленде не влияет на торговый баланс между США и Фриландом. Следовательно, торговые потоки не должны существенно влиять на стоимость валюты Фриленда. Так как форвардная ставка fre будет содержать большой дисконт, она, вероятно, недооценивает спот fre в течение одного года. 26. IRP и прогнозирование. Компания New York Co. согласилась заплатить 10 миллионов австралийских долларов (A $) в течение двух лет за оборудование, которое она импортирует из Австралии.Спот-курс австралийского доллара составляет 0,60 доллара. Годовая процентная ставка в США составляет 4%, независимо от срока погашения долга. Годовая процентная ставка в австралийском долларе составляет 12% независимо от срока погашения долга. Нью-Йорк планирует застраховать свои позиции форвардным контрактом, который он заключит сегодня. Предположим, что существует паритет процентных ставок. Определите сумму в долларах США, которая понадобится компании New York Co. через 2 года для осуществления платежа. ОТВЕТ: 2-летняя форвардная премия рассчитывается как: p = (1,04) 2 / (1.12) 2 — 1 = (1,0816) / (1,2544) — 1 = –,1377 или –13,77% Двухлетний FR = S [1 + (p)] = 0,60 доллара США [1 + (–,1377)] = 0,5173 долл. Необходимая сумма = 0,5173 долл. × 10 000 000 единиц = 5 173 000 долл. 27. Прогнозирование на основе международного эффекта Фишера. Purdue Co. (базируется в США) экспортирует кабельный провод австралийским производителям. Он выставляет счет на свой продукт в долларах США и не изменяет свою цену в течение следующего года. Между Purdue и местными производителями кабельной проволоки, которые базируются там, идет острая конкуренция. Конкуренты Purdue выставляют счета на свою продукцию в австралийских долларах и не изменят свои цены в течение следующего года.Годовая безрисковая процентная ставка в США в настоящее время составляет 8% по сравнению с 3% в Австралии. Сегодня спот-курс австралийского доллара составляет 0,55 доллара. Purdue Co. использует этот спотовый курс в качестве прогноза будущего обменного курса австралийского доллара.
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов
143
Purdue ожидает, что выручка от экспорта кабельных проводов в Австралию в следующем году составит около 2 миллионов долларов. Если Purdue решит использовать международный эффект Фишера, а не спотовый курс для прогнозирования обменного курса австралийского доллара на следующий год, будет ли ожидаемая выручка от экспорта выше, ниже или не изменится? Объяснять.ОТВЕТ: Если существует IFE, прогнозируемое изменение обменного курса будет следующим: ef = (1 + ih) / (1 + if) — 1 ef = 1,08 / 1,03 — 1 = 0,0485 или 4,85% Согласно IFE, австралийский доллар ожидается, что оценят. Поскольку экспорт Purdue номинирован в долларах США, австралийским импортерам будет дешевле покупать продукцию Purdue. Purdue будет иметь сравнительное (ценовое) преимущество перед своими конкурентами в Австралии. Его рыночная доля, вероятно, увеличится, что увеличит ожидаемую выручку Purdue от экспорта.28. IRP, ожидания и ошибка прогноза. Предположим, что паритет процентных ставок существует и будет существовать в будущем. Предположим, что процентные ставки в США и Великобритании существенно различаются в разные периоды. Вы ожидаете, что процентные ставки в начале каждого месяца будут иметь большое влияние на обменный курс британского фунта в конце каждого месяца, потому что вы полагаете, что потоки капитала между США и Великобританией влияют на обменный курс фунта. Вы ожидаете, что деньги потекут в ту страну, где номинальная процентная ставка выше.В начале каждого месяца вы будете использовать либо спотовую ставку, либо одномесячную форвардную ставку, чтобы спрогнозировать будущую спотовую ставку фунта, которая будет существовать в конце месяца. Приведет ли использование спот-курса в качестве прогноза к меньшей, большей или такой же средней абсолютной ошибке прогноза, что и форвардный курс, при прогнозировании будущего спотового курса фунта на ежемесячной основе? Объяснять. ОТВЕТ: Прогноз форвардной ставки будет плохим, потому что он будет прогнозировать снижение курса при высоких процентных ставках, но валюта будет расти.Прогноз спотовой ставки не отражает никаких изменений, что является более точным прогнозом.
Решение постоянной проблемы: Blades, Inc. 1. Принимая во внимание текущую практику и планы компании Blades на будущее, какую пользу может принести прогнозирование обменного курса бат к доллару? ОТВЕТ: Blades могут извлечь выгоду из прогнозирования обменного курса бат к доллару по-разному. Во-первых, Blades в настоящее время генерирует чистый приток денежных средств в тайских батах. Долларовая стоимость этих денежных потоков чувствительна к будущему обменному курсу бат к доллару, и Blades может принять решение о хеджировании этих денежных потоков на основе прогноза обменного курса.Во-вторых, в ближайшем будущем Blades может открыть филиал в Таиланде. Прибыль, полученная этой дочерней компанией, может быть возвращена материнской компании, и прогноз будущих обменных курсов снова может помочь Blades в принятии решений о хеджировании. В качестве альтернативы заработок можно инвестировать в Таиланд, что было бы более привлекательно, если ожидается повышение курса бата. И наоборот, если Blades планирует заимствовать краткосрочные или долгосрочные средства в Таиланде, он выиграет от снижения курса бата. Прогнозирование обменного курса бат к доллару поможет Blades в принятии как краткосрочных, так и долгосрочных решений в отношении своих операций в Таиланде.
144
Международный финансовый менеджмент
2. Какой метод прогнозирования (например, технический, фундаментальный или рыночный) проще всего использовать для прогнозирования будущей стоимости бата? Почему? ОТВЕТ: Рыночный прогноз — это самый простой в использовании. Фундаментальный прогноз более сложен, но не обязательно более точен. 3. Blades рассматривает возможность использования либо текущих спотовых курсов, либо доступных форвардных курсов для прогнозирования будущей стоимости бата. Доступные форвардные ставки в настоящее время имеют большой дисконт.Как вы думаете, спотовый или форвардный курс даст лучший рыночный прогноз? Почему? ОТВЕТ: Форвардные курсы, вероятно, дадут более точные результаты. Форвардный курс бата имеет дисконт, который отражает более высокую номинальную процентную ставку в Таиланде (согласно паритету процентных ставок) и более высокую ожидаемую инфляцию, связанную с более высокой номинальной процентной ставкой. Таким образом, в будущем может возникнуть понижательное давление на бат. И наоборот, использование текущего спотового курса для прогнозирования будущих спотовых курсов бата будет означать, что его стоимость останется неизменной.4. Текущий 90-дневный форвардный курс для бата составляет 0,021 доллара. На какой процент, как ожидается, изменится бат в следующем квартале согласно рыночному прогнозу с использованием форвардного курса? Какая будет стоимость бата через 90 дней согласно этому прогнозу? ОТВЕТ: Согласно рыночному прогнозу, ожидается, что бат изменится на: (0,021 доллара — 0,023 доллара) / 0,023 доллара = –8,70% Таким образом, ожидается, что бат будет обесцениваться с использованием этого прогноза. Прогнозируемая стоимость бата через 90 дней с использованием этого прогноза составляет $.021, форвардный курс. 5. Предположим, что технический прогноз был более точным, чем рыночный прогноз за последние недели. Что это говорит об эффективности рынка по обменному курсу бат к доллару? Как вы думаете, означает ли это, что технический анализ всегда будет превосходить другие методы прогнозирования в будущем? Почему или почему нет? ОТВЕТ: Более точный прогноз с использованием исторической информации, чем при использовании спотового курса в качестве прогноза, будет указывать на то, что рынок валютных курсов для тайского бата неэффективен в слабой форме; сегодняшний обменный курс не отражает всей исторической информации.6. Каково ожидаемое процентное изменение стоимости бата в следующем квартале на основе фундаментального прогноза? Какова прогнозируемая стоимость бата с использованием этого прогноза? Если через 90 дней стоимость бата окажется равной 0,022 доллара, какой метод прогнозирования будет наиболее точным? (Используйте абсолютную ошибку прогноза как процент от реализованной стоимости, чтобы ответить на последнюю часть этого вопроса.)
145
Глава 9: Прогнозирование обменных курсов
ОТВЕТ: Ожидаемое изменение стоимости бата в соответствии с фундаментальный прогноз: (.3) (- 2%) + (0,15) (- 5%) + (0,55) (- 10%) = –6,85% Таким образом, ожидается, что в следующем квартале курс бат снизится на 6,85%. Прогнозируемая стоимость бата через 90 дней с использованием фундаментального прогноза составляет: 0,023 доллара США × (1 — 0,0685) = 0,0214 доллара США. 022) / 0,022 доллара = 1,73% для технического прогноза, (0,0214 доллара — 0,022 доллара) / 0,022 доллара = 2,73% для фундаментального прогноза и (0,021 доллара — 0,022 доллара) / 0,022 доллара = 4,54% для рыночного прогноза, если реализованная стоимость бата окажется равной $.022 за 90 дней. Таким образом, технический прогноз является наиболее точным. 7. Как вы думаете, техника, которую вы определили в вопросе 6, всегда будет наиболее точной? Почему или почему нет? ОТВЕТ: Нет, технический прогноз, вероятно, не всегда будет самым точным. Во-первых, валютный рынок тайского бата со временем может стать более эффективным, что сделает использование исторической информации для целей прогнозирования менее точным. Во-вторых, из-за неблагоприятных экономических условий и недавнего преобразования бата в систему свободно плавающего обменного курса существует большая неопределенность в отношении обменного курса бат к доллару.Высокая волатильность обменного курса бат к доллару может дать очень разные уровни точности прогнозов для различных методов прогнозирования в последующие периоды.
Решение дополнительного случая: Whaler Publishing Co. 1. Первым шагом является измерение стандартного отклонения процентного изменения каждого обменного курса, что проще всего сделать с помощью электронной таблицы. Затем эту информацию можно использовать вместе с текущим спотовым обменным курсом для получения доверительных интервалов для каждого обменного курса.
Валюта Австралийский доллар Канадский доллар Новозеландский доллар Британский фунт
Приблизительное стандартное отклонение 9,59% 5,10 12,03 16,40
68 Процентный доверительный интервал от 0,6935 до 0,8407 долл. США от 0,8185 до 0,9065 долл. США от 0,5265 до 0,6705 долл. США 1,6203 до 2,2560 долл. США
95-процентный доверительный интервал от 0,6200 до 0,9142 долл. США от 0,7745 до 0,9505 долл. США от 0,4545 до 0,7425 долл. США от 1,3024 до 2,5739 долл. США
Использование интервалов, описанных выше, и количества единиц иностранной валюты, от для каждой страны диапазон прогнозируемых U.Выручка в долларах США (в тысячах) из каждой страны раскрыта ниже:
146
International Financial Management
Валюта Австралийский доллар Канадский доллар Новозеландский доллар Британский фунт
68 Процентный доверительный интервал от 26 353 до 31 946 долларов США от 28 647 до 31 727 долларов США от 17 374 до 22 126 долларов США От 55 090 до 76 704 долларов
95-процентный доверительный интервал от 23 560 до 34 739 долларов от 27 107 до 33 267 долларов от 14 998 до 24 502 долларов от 44 282 до 87 512 долларов
Числа здесь могут незначительно отличаться от вычисленных учениками из-за округления.Стандартные отклонения, оцененные выше, предполагают, что канадский доллар является наиболее стабильной валютой, поэтому доходы в долларах США, поступающие из Канады, более предсказуемы. И наоборот, стандартное отклонение британского фунта было наиболее нестабильным, поэтому доходы в долларах США, поступающие из Соединенного Королевства, менее предсказуемы. Приведенное выше сравнение предсказуемости доходов в долларах США из разных стран предполагает, что доходы в иностранной валюте в каждой стране известны. Другими словами, причиной неопределенности долларовых доходов является обменный курс, а не спрос на учебники в каждой конкретной стране.Обратите внимание, что оценки не были объединены каким-либо образом для получения доверительного интервала для общих долларовых доходов. Это потребует допущения, что каждый обменный курс изменяется независимо от других. Если бы некоторые из этих валют имели положительную корреляцию, такое предположение привело бы к недооценке разброса в доверительном интервале при объединении оценок по отдельным странам. Если позволяет время, вы можете бросить вызов учащимся, спросив их, уместно ли объединить результаты по отдельным странам.Дополнительный случай в следующей главе посвящен этой проблеме и является продолжением этого случая.
Дилемма малого бизнеса Прогнозирование обменного курса компанией Sports Exports 1. Объясните, как Джим может использовать техническое прогнозирование для прогнозирования будущей стоимости фунта. Основываясь на предоставленной информации, думаете ли вы, что технический прогноз предскажет будущее укрепление или снижение курса фунта? ОТВЕТ: Джим мог бы разработать технический прогноз, проанализировав исторические значения британского фунта и оценив будущие значения как продолжение недавно обнаруженной тенденции.Технический прогноз, скорее всего, отразит укрепление фунта, потому что исторический тренд показывает устойчивую тенденцию к повышению стоимости фунта. 2. Объясните, как Джим может использовать фундаментальное прогнозирование для прогнозирования будущей стоимости фунта. Основываясь на предоставленной информации, думаете ли вы, что фундаментальный прогноз предскажет укрепление или снижение курса фунта? ОТВЕТ: Джим мог бы разработать фундаментальный прогноз, сначала разработав модель, которая определяет, как на стоимость фунта влияют экономические переменные.Затем Джим мог использовать эту информацию вместе с прогнозами экономических переменных, чтобы спрогнозировать будущую стоимость фунта. Фундаментальный прогноз отразит снижение курса фунта. Фунт обесценился, когда в прошлом британская инфляция была высокой. Джим ожидает, что британская инфляция в будущем будет высокой. Основываясь на прогнозе этой экономической переменной и взаимосвязи между инфляцией и стоимостью фунта, ожидается, что фунт ослабнет.3. Объясните, как Джим может использовать рыночный прогноз для прогнозирования будущей стоимости фунта. Считаете ли вы, что рыночный прогноз предсказывает повышение, снижение или отсутствие изменений в стоимости фунта стерлингов? ОТВЕТ: Джим мог использовать либо спотовый курс, либо форвардный курс в качестве рыночного прогноза. Если Джим использует спотовый курс в качестве прогноза, это приводит к прогнозу отсутствия изменений в стоимости фунта. Джим также мог использовать форвардный курс в качестве рыночного прогноза. Форвардный курс фунта должен иметь дисконт, потому что было упомянуто, что британская процентная ставка выше, чем U.С. процентная ставка. Следовательно, форвардный курс предполагает снижение стоимости фунта, если он используется в качестве прогноза. 4. Кажется ли, что все методы прогнозирования приведут к одному и тому же прогнозу будущей стоимости фунта? Какую технику вы бы предпочли использовать в этой ситуации? ОТВЕТ: Методы прогноза не приводят к такому же выводу о направлении будущей стоимости фунта. Оптимальная методика прогноза в этой ситуации не ясна. Некоторые студенты могут предпочесть сосредоточиться на недавней тенденции (техническая), в то время как другие могут предпочесть сосредоточиться на потенциальном влиянии экономических условий (фундаментальное).Другие студенты могут просто предпочесть использовать рыночный подход, если они не ожидают продолжения тренда, а также считают, что использовать ожидаемую британскую инфляцию при прогнозировании будущей стоимости фунта опасно, поскольку существует большая неопределенность в отношении стоимости фунта. будущая британская инфляция.
Объяснение и прогнозирование обменных курсов с помощью потоков заказов
1 В экономике валютных курсов появился новый подход. Его основы лежат в микроэкономике, в частности, в экономике информации.В отличие от макромоделей обменных курсов, где соответствующая информация симметрична в масштабах всей экономики (или, иногда, асимметрично закреплена за центральным банком), этот подход «нового микро» фокусируется на разрозненной информации. Примеры включают информацию на микроуровне, используемую для построения агрегированных переменных, таких как объем производства, спрос на деньги, цены на товары и предпочтения по рискам, которые важны для обменных курсов в существующих моделях. То, что потоки частных транзакций могут быть коррелированы с информацией на микроуровне, тем самым передавая эту информацию на рынок, не рассматривается в рамках традиционного макро-подхода.С эмпирической точки зрения при определении обменных курсов необходимо учитывать бесчисленные биты информации. Понимание природы этой информации и той роли, которую потоки транзакций играют в ее передаче по обменным курсам, — это суть подхода New Micro. [2]
2 Чтобы понять, почему этот сдвиг в сторону рассредоточенной информации является действительно качественным сдвигом, рассмотрим следующую идею, одну из самых глубоких в финансовой экономике: количество транзакций играет две разные роли — они очищают рынки и передают информацию (Grossman 1976; Kyle 1985). ; Глостен, Милгром, 1985).Только первая из этих ролей отражается в представлении «больше покупателей, чем продавцов» о том, почему потоки влияют на цены. Второй — более проницательный (и его слишком часто упускают из виду). Он возникает в условиях, когда информация рассредоточена, потому что потоки транзакций влияют на ожидания людей (относительно будущих фундаментальных показателей и цен). То, что эта вторая роль эмпирически актуальна для иностранной валюты, ясно из, например: (1) выводов о том, что транзакции по-разному влияют на цену, доллар за доллар, в зависимости от типа учреждения, стоящего за ними, и (2) выводов о том, что транзакции проходят в одном Валютный рынок имеет ценовые эффекты на других валютных рынках, несмотря на то, что этого не происходит на этих других рынках.Кроме того, поток транзакций — это не только «просто спрос» в том смысле, в котором он играет большую, чем первую роль, это также не просто спрос, поскольку он отражает транзакций . Изменения спроса, приводящие к изменению цен, не обязательно должны включать в себя какие-либо операции. Например, в традиционных макромоделях обменных курсов спрос сдвигает цену до того, как какие-либо транзакции могут происходить по старой цене, а при новой цене люди снова безразличны между покупкой и продажей. Таким образом, в этих моделях нет никакой связи между потоками транзакций и движением цен.
3 В данной презентации обобщены основные уроки подхода New Micro в отношении объяснения и прогнозирования обменных курсов. [3] В Разделе 1 приводится резюме. В разделе 2 рассматриваются три всеобъемлющие темы, которым регулярно уделяется внимание в этой литературе. К ним относятся: (1) различия между различными показателями потока транзакций, (2) то, как думать о причинно-следственной связи между потоками транзакций и возвратами, и (3) стратегии для определения основных драйверов потока. В разделе 3 рассматриваются основные выводы.
5Первая из всеобъемлющих тем является важной: что отличает различные меры потока, используемые в литературе? В основном существует три типа: (1) данные о межбанковских потоках, (2) данные о фьючерсных потоках и (3) данные о спотовых конечных пользователях. [4] Мы начнем с обсуждения межбанковских данных, поскольку именно этот тип данных наиболее часто используется в существующей академической работе. Важным преимуществом межбанковских данных по сравнению с фьючерсами или данными конечных пользователей является то, что они часто покрывают значительную часть общей торговли на рынке (например,g., данные из системы Reuters 2000-1 или EBS). Недостатки по сравнению с другими типами данных включают следующее. Во-первых, выборки межбанковских данных намного короче (один год или меньше), что затрудняет рассмотрение долгосрочных последствий для цен и прогнозирования. Во-вторых, межбанковские данные недоступны (по крайней мере, на сегодняшний день) на дезагрегированной основе, поэтому невозможно определить, как структура базового сегмента влияет на одновременное влияние на цену и прогнозирование. (Из потоков конечных пользователей мы знаем, что в этом отношении очень важна структура основных сегментов, как показано ниже).В-третьих, и, возможно, наиболее существенно, свойства временных рядов межбанковских данных сильно отличаются от данных о конечных пользователях, в первую очередь для целей прогнозирования: ежедневные межбанковские потоки не демонстрируют устойчивости, что означает, что сегодняшний чистый межбанковский поток не коррелирует с завтрашним чистым потоком ( тогда как потоки конечных пользователей положительно коррелированы во времени). [5] В соответствии с этим межбанковские потоки также не связаны с завтрашней валютной доходностью. Таким образом, хотя межбанковские потоки демонстрируют довольно высокую одновременную корреляцию с валютной доходностью, они вряд ли будут полезны для прогнозирования с дневной периодичностью и ниже.
6Futures — это вторая основная мера потока. К преимуществам фьючерсных данных относятся: они доступны публично (с задержками), доступны в виде длинных выборок (> 10 лет), и они довольно сильно коррелируют с доходностью валют в параллельных данных. К недостаткам фьючерсных данных можно отнести следующее. Во-первых, данные о фьючерсах не являются общедоступными на том же уровне дезагрегирования, что и потоки конечных пользователей (и, опять же, дезагрегированные данные более эффективны). Сегментная разбивка фьючерсных данных ограничена двумя основными категориями: «хеджеры» и «спекулянты».Во-вторых, исторические данные о фьючерсах не только имеют более низкую корреляцию с доходностью валюты, чем потоки конечных пользователей, мы можем ожидать, что их общедоступность вскоре устранит любую возможность прогнозирования за счет эффектов конкуренции, если это еще не произошло. В-третьих, участники фьючерсного рынка не представляют всех конечных пользователей валютного рынка. Например, фьючерсные сделки не включают подмножество валютных требований, требующих немедленной поставки.
7Третий конкурирующий тип данных — данные от конечных пользователей.Источники включают коммерческие и кастодиальные банки. Эти наборы данных имеют преимущества в том, что охватывают длительные периоды выборки (> 10 лет) и многие валюты (что позволяет проводить анализ поперечных сечений, а также анализ временных рядов). Более того, эти наборы данных обычно можно дезагрегировать. Наборы данных коммерческих банков обычно хорошо охватывают все сегменты конечных пользователей, как финансовые, так и нефинансовые. Какие типы потоков конечных пользователей передают больше всего информации — это, конечно, эмпирический вопрос, который мы рассмотрим ниже.
8Хотя причинно-следственная связь между потоком и доходностью остается открытым вопросом, все больше складывается мнение о том, что движения обменного курса обусловлены преимущественно потоком, по крайней мере, на основных рынках. (Обратите внимание, что это не то же самое, что сказать, что причинно-следственная связь идет только в одном направлении; подробнее ниже). Этот консенсус основан на двух основных фактах. Во-первых, эффекты потока эмпирически присутствуют и существенны: никто серьезно в этой области не утверждает, что поток не имеет причинного воздействия на цену, а причинно-следственная связь полностью противоположна.Конечно, самого по себе этого первого факта недостаточно, чтобы установить, что движения цен в основном обусловлены потоком. Также должно быть верно и то, что ценовые движения, не связанные с потоком, малы по сравнению с движениями, управляемыми потоком. Обратите внимание на второй факт, лежащий в основе консенсуса: альтернатива ценам, определяемым потоками, а именно прямое влияние цены на поступление общедоступной информации, эмпирически составляет очень небольшую долю общей дисперсии обменного курса (менее 5 процентов). В конце концов, только в следующем, более узком смысле, причинность остается открытым вопросом: текущие дебаты касаются того, в какой степени причинность протекает в обратном направлении — от отдачи к потокам, — а не о том, протекает ли она полностью в обратном направлении.Это важный вопрос: если существует также существенная обратная причинно-следственная связь, то коэффициенты, оцененные с использованием стандартных процедур (например, OLS), являются смещенными показателями величины влияния потока на цену.
9 Исходя из моего собственного опыта в вопросе причинно-следственной связи, лучше всего сначала открыть концептуальное пространство для понимания того, почему потоки должны вызывать изменения цен , а затем выяснить, почему альтернативы этой причинно-следственной связи потока к цене часто ошибочны. Это подход, используемый здесь. Теория трейдинга очень полезна для того, чтобы открыть концептуальное пространство для понимания того, почему потоки вызывают изменение цен.Модели торговли показывают, что поток вызывает корректировку цены, поскольку передает информацию. [6] Какую информацию могут передавать валютные потоки? Существует два основных типа: (1) нейтральные с точки зрения риска фундаментальные показатели и (2) фундаментальные факторы риска. [7] Термин «нейтральные с точки зрения риска фундаментальные факторы» относится к макропеременным, которые будут определять обменные курсы даже в мире, нейтральном к риску (т. Е. В мире, где риск принятия валютных позиций не влияет на цены). Этими переменными являются денежная масса, ВВП, процентные ставки и инфляция — переменные, лежащие в основе макромоделей обменного курса.
10 Категория «фундаментальные факторы риска» более тонкая. Он включает в себя переменные, которые вступают в силу при переходе от нейтрального к риску мира в мир без риска, в котором риск влияет на открытие позиций и цены. Примеры основ риска включают предпочтения в отношении риска, требования хеджирования и совокупные потребности в ликвидности, которые со временем меняются и не наблюдаются публично. Даже будучи независимыми от традиционных макроэкономических принципов, эти переменные управляют сделками, которые могут и должны влиять на цены: сделки, мотивированные сдвигом в фундаментальных принципах риска, должны быть поглощены добровольными контрагентами, и если эти контрагенты не склонны к риску, то изменение цен в их пользу — вот что заставляет они желают.Результирующие изменения цен сохраняются и даже могут быть постоянными (см., Например, модель Evans and Lyons 2002a). [8] То, что потоки действительно влияют на обменные курсы через этот фундаментальный канал риска, очевидно для большинства практиков.
11 Напротив, большинство людей скептически относятся к эмпирической значимости потоков, передающих информацию о нейтральных с точки зрения риска (макро) фундаментальных показателях. Этот скептицизм в значительной степени возникает из-за того, что внутренняя информация о фундаментальных макроэкономических показателях в руках одного или нескольких трейдеров маловероятна, по крайней мере, на основных рынках.Однако это скептическое мнение пересматривается в свете недавнего исследования (рассмотренного позже), которое смещает внимание с внутренней информации, находящейся в руках немногих, на небольшие фрагменты информации, разбросанные по всей экономике. Рассмотрим некоторые конкретные примеры, такие переменные, как отчет о занятости, торговый баланс и индекс ИПЦ. Официальные объявления этих переменных происходят намного позже, чем основная экономическая активность, которую они измеряют. Между тем, та же основная деятельность влияет на валютные операции (например,g., импорт, генерирующий валютную сделку). Важно отметить, что конечным пользователям не обязательно рассматривать себя как стратегически торгующих на этих битах макро-релевантной информации. Что необходимо, так это то, чтобы их сделки на Форексе коррелировали с этими битами. На более высоких уровнях агрегации, таких как потоки конечных пользователей, макроинформация, передаваемая этими сделками, становится значительной. Напротив, традиционный взгляд на то, как обменные курсы удерживают эту разрозненную макроинформацию, состоит в том, что биты сначала агрегируются официальными учреждениями, а затем сводка передается всему рынку одновременно в форме макрообъявления.Но, как уже отмечалось, исследования показывают, что публичные макрообъявления объясняют разочаровывающе малые колебания обменного курса в целом (несмотря на то, что они важны в короткие временные окна). Современная точка зрения, подкрепленная недавними результатами с использованием потоков конечных пользователей, заключается в том, что большая часть макроинформации фактически агрегируется рынками, а не официальными учреждениями, причем потоки играют центральную роль. Согласно этой современной точке зрения, наложение макроинформации в цене — это непрерывный процесс «симметризации» рассредоточенной информации, а не беспорядочный процесс объявления о прибытии.
12 Теперь мы переходим от открытия концептуального пространства для причинно-следственной связи между потоком и ценой к рассмотрению некоторых альтернатив причинно-следственной связи между потоком и ценой. Основная альтернатива состоит в том, что изменения цен вызывают потоки, так называемая обратная причинность. Несомненно, присутствует некоторая обратная причинность. Тем не менее, часто доказательства, предлагаемые в поддержку обратной причинности, неверно истолковываются. Например, некоторые утверждали, что, когда движения цен предшествуют потокам, это подразумевает обратную причинно-следственную связь (обычно называемую торговлей с обратной связью).Не обязательно верно. Вот контрпример. Предположим, потоки имеют положительную корреляцию во времени (чистые покупки, за которыми следуют чистые покупки, в среднем, и наоборот) и никоим образом не вызваны ценой. (Мы знаем, что потоки конечных пользователей крупных банков имеют положительную корреляцию во времени; они не вызваны ценой — это просто предположение, чтобы прояснить пример.) Теперь помните, что обменные курсы — это перспективные цены на активы, а значит, эффекты от ожидаемых потоки следует сразу полностью дисконтировать.Таким образом, положительный шок для покупки доллара сегодня увеличит стоимость доллара сегодня и будет сопровождаться дальнейшим положительным потоком в доллары (то есть цена прогнозирует эти потоки). Хотя рост цен происходит до последующих покупок в долларах, положительной обратной связи в торговле нет: по построению причинно-следственная связь полностью переходит от потока к цене. Итог: поскольку обменный курс является прогнозной ценой актива, нельзя сделать вывод, что цены вызывают поток только потому, что цены иногда предшествуют потоку.
13 Кроме того, обратная причинность часто утверждается без подтверждающих эмпирических данных. Например, некоторые люди утверждают, что торговые стратегии, такие как «тренд — ваш друг» или «импульс», дают положительную обратную связь, которая может объяснить сильную положительную корреляцию, обнаруженную в агрегированных данных между потоками и ценой. Но этого недостаточно, чтобы и человек следовали этим стратегиям; должно быть верно, что рынок в среднем следует этим стратегиям (в среднем, потому что здесь мы говорим об агрегированных потоках).Это более серьезное препятствие. Фактически, эмпирическая работа по этой теме в иностранной валюте дает противоположный результат: направление торговли с обратной связью в агрегированных межбанковских данных, во всяком случае, отрицательное (Evans and Lyons, 2002b). Эмпирический случай, когда обратная связь от цены к потоку вызывает более чем небольшую долю положительной корреляции, в настоящее время не является убедительным.
14 Последняя основная альтернатива причинно-следственной связи, передаваемой от потока к цене, состоит в том, что между потоком и ценой нет причинно-следственной связи, и что третий фактор управляет обоими.Рассмотрим следующий, казалось бы, правдоподобный пример. Предположим, приходят публичные макроэкономические новости, которые хороши для доллара. Такие новости вызовут укрепление доллара и в то же время вызовут положительный поток в доллар, создав положительную корреляцию без какой-либо причинной связи. Но эта точка зрения ошибочна: она несовместима с рациональными рынками (или, на жаргоне, несовместима с «рациональными ожиданиями»). Информация, которая является действительно общедоступной в традиционном смысле, когда все наблюдают за ней одновременно и интерпретируют ее одинаково, должна вызывать мгновенную корректировку цен, т.е.е., до того, как какие-либо транзакции могут происходить по старым ценам. При новой цене, которая лишает нас всей новой информации, стимул к покупке не больше, чем стимул к продаже, поэтому в среднем положительный поток транзакций в доллары не является результатом хороших долларовых новостей (т. Е. Поток транзакций не коррелирует систематически с корректировкой цены). Теперь, если вместо этого допустить публичные новости, последствия которых для обменного курса не согласованы всеми — реалистичный отход от традиционных спецификаций, — тогда причинно-следственная связь, идущая от потока к цене, восстанавливается: поток — это то, как маркет-мейкеры, устанавливающие цены, узнают о результате рыночные интерпретации.(Точнее, маркет-мейкеры учатся на потоке, поскольку их собственное наблюдение за общедоступными новостями не дает им полной информации о взглядах всех участников). Данные о потоках дают некоторые полезные уроки в этом направлении (см. Ниже в подразделе «Ссылки потока на основы макросов»).
15 Эмпирическая работа касается как причин, так и последствий потоков. Последствия рассматриваются позже. На этом этапе мы опишем стратегии анализа причин потока (тем самым помогая сформулировать некоторые из эмпирических результатов, приведенных ниже).Какая конкретная информация движет потоком? Появляющаяся литература предлагает множество подходов к этому вопросу (хотя пока реализация основана в основном на межбанковских данных; см. Lyons 2001b). К ним относятся следующие моменты: (1) Макро-новости: вызывает ли появление публичной информации информационный поток? (2) Другие рыночные состояния: вызывает ли интервенция приток частного капитала? Волатильность вызывает поток? (3) Источник: имеет ли значение тип агента, стоящего за потоком, и если да, то какие типы информации могут иметь определенные типы агентов? (4) Межрыночные сигналы: информативны ли сделки $ / ¥ для курса $ / ¥? Определяет ли модель перекрестных рыночных эффектов характер лежащей в основе информации (например,g., это специфично для $)? И (5) заместители ожиданий: может ли поток предоставить сигнал о неоднородных меняющихся во времени ожиданиях в отношении будущих макропеременных? И если да, может ли поток прогнозировать эти макропеременные? Все эти стратегии реализуются исследователями в этой области. По мере появления этих результатов у нас должна быть все более ясная картина основных источников шоков обменного курса.
16Этот раздел разделен на шесть обзоров тем. В этих темах рассматриваются следующие вопросы: (A) способность потоков объяснять одновременную прибыль, (B) связь потоков с фундаментальными макроэкономическими принципами, (C) способность потоков прогнозировать доходность, (D) устойчивость преимуществ торговли на основе потоков, (E ) эффекты сегментных потоков на разных временных горизонтах, и (F) сценарии прогнозирования будущей структуры валютного рынка.
17 В конце 1990-х годов эмпирическая литература, в которой использовались валютные потоки, перешла от оценки структурных моделей поведения отдельных дилеров (например, Lyons, 1995) к оценке определения цен на уровне всего рынка. В этой работе по определению рыночных цен использовались данные межбанковских потоков (например, Payne, 1999; Rime, 2000; Evans and Lyons, 2002a, c; данные для воспроизведения статистики 60-80 процентов R 2 из регрессий ежедневного обмена. ставки по параллельным межбанковским потокам доступны на моем сайте [9]).Совсем недавно исследования в этой области были сосредоточены на потоках конечных пользователей и на том, обладает ли этот тип потока сопоставимой объяснительной силой.
18Остальная часть этого подраздела посвящена недавней работе над потоками конечных пользователей. В частности, в какой степени потоки конечных пользователей учитывают колебания обменного курса и как на это влияет расширение горизонта? Вопрос о расширении горизонта важен, потому что он связан с такими критическими вопросами, как устойчивость ценовых эффектов. Для решения проблемы долгосрочных эффектов потоки конечных пользователей обеспечивают критическое преимущество перед существующими межбанковскими данными.
19 В таблице 1 представлены результаты регрессии для связи между реализованной избыточной доходностью валюты в долларах / евро и параллельным потоком конечных пользователей (из Evans and Lyons, 2003b; данные Citibank за 1993-2000 годы; см. Также опубликованные таблицы в моей книге, The Микроструктурный подход к обменным курсам , MIT Press, 2001, страницы 254-255). Регрессии включают потоки от всех 6 основных сегментов конечных пользователей: «Корпорации» относятся к нефинансовым корпорациям, «Трейдеры» относятся к хедж-фондам и другим трейдерам с кредитным плечом, а «Инвесторы» относятся к управляющим активами без использования заемных средств, таким как паевые инвестиционные фонды. и пенсионные фонды (эти три разделены на американскую и неамериканскую части).(В таблице 1 представлены только те сегменты конечных пользователей, которые были значимы на этом уровне 1% для всех трех горизонтов.) Появляются два момента. Во-первых, влияние сделок (доллар на доллар) из разных источников на цену существенно различается, что подразумевает разное информационное содержание. Во-вторых, объяснительная сила потоков для одновременной доходности существенно возрастает с горизонтом: на дневном горизонте регрессия со всеми 6 сегментами потока дает R 2 только 8 процентов, тогда как та же самая регрессия на горизонте 1 месяц дает R 2 30 процентов.[10] Используя данные о потоках конечных пользователей из банка-хранителя (State Street), Froot and Ramadorai (2002) также обнаружили более высокую корреляцию между потоками конечных пользователей и доходностью по мере увеличения горизонта до 1 месяца; их мерой потока являются институциональные инвесторы, которые объединяют используемые здесь сегменты «трейдеры» и «инвесторы».
20 Среди множества вопросов, которые может вызвать таблица, четыре особенно интересны. Во-первых, почему объяснительная сила возрастает с горизонтом? Это указывает на несовпадающую корреляцию между потоками и доходами, так что, когда данные агрегированы по времени, большая часть этой корреляции проявляется как параллельная.Я документирую несовпадающую корреляцию в приведенном ниже прогнозном анализе. Во-вторых, почему информационное содержание сделок должно зависеть от местонахождения стороны сделки? Вышеупомянутое обсуждение нейтральных с точки зрения риска фундаментальных показателей по сравнению с основами риска дает некоторое представление об этом вопросе. Подумайте, например, о том, что поток помогает агрегировать разрозненную информацию об агрегированном реальном выпуске или агрегированных предпочтениях финансовых институтов в отношении рисков. Можно ожидать, что вариации этих переменных во многих случаях зависят от страны.Таким образом, сделки, происходящие в конкретной стране / регионе, вероятно, будут более сильно коррелированы с изменениями этих переменных в той же стране / регионе, что подразумевает иную информационную составляющую, чем сделки из других стран / регионов. В-третьих, почему некоторые из этих коэффициентов отрицательны, что, кажется, имеет странное значение, что покупка евро является плохой новостью для евро? [11] Это менее странно, чем может показаться. Чтобы понять, почему, рассмотрим отрицательный коэффициент с точки зрения прогнозирования.Когда рынок в целом узнает из межбанковских сделок данного банка, что этот банк получил заказы от конечных пользователей, рынок не может отделить основные сегменты идентичности. Напротив, эконометрист, использующий базовые банковские данные, может разделить личности. Таким образом, после начальная реакция рынка на межбанковские сделки этого банка слишком велика для одних базовых сегментов и слишком мала для других. Когда первоначальная реакция слишком велика, отношение потоков этого сегмента к последующим доходам будет отрицательным, поскольку рынок исправляет свою неизбежную ошибку.(Обратите внимание, что это объяснение учитывает отрицательные коэффициенты прогнозирования, а не отрицательные параллельные коэффициенты.) Четвертый интересный вопрос, который возникает, заключается в том, передают ли потоки конечных пользователей информацию помимо межбанковских потоков? Ответ — да: когда оба типа потоков включены в регрессию ежедневных избыточных доходов, нулевое значение, при котором коэффициенты потоков конечных пользователей равны нулю, отклоняется на уровне 1% (на основе 4-месячной выборки ежедневных отчетов Reuters. Межбанковские потоки 2000-1, использованные в Evans and Lyons, 2002a).
21 Как уже отмечалось, данные о потоках конечных пользователей указывают на то, что большая часть макроинформации (т. Е. Нейтральные с точки зрения риска фундаментальные факторы) на самом деле агрегируется рынками, а не официальными учреждениями, причем потоки играют центральную роль. Что именно это свидетельство? Существует три различных типа: (1) свидетельство того, что потоки конечных пользователей прогнозируют будущие макропеременные, (2) свидетельство того, что обменный курс также позволяет прогнозировать будущие макропеременные, и (3) свидетельство того, что поступление макро-новостей составляет значительную долю месячной дисперсии сегментных потоков.Я обращаюсь к каждому из них по очереди.
22 Если действительно рассредоточенная информация о будущих фундаментальных показателях агрегируется через поток, то поток должен помочь спрогнозировать эти фундаментальные показатели. Чтобы решить эту проблему, можно проверить, вызывают ли потоки Granger макропеременные. Рассмотрим набор переменных, которые считаются фундаментальными в широком диапазоне традиций макромоделирования: рост денежной массы, рост выпуска и инфляция. Эванс и Лайонс (2003b) показывают, что потоки обладают большей предсказательной силой, чем сам обменный курс, и это довольно поразительный результат.Потоки Грейнджера вызывают рост денежной массы в США, рост производства в США и инфляцию в Германии, тогда как обменный курс Грейнджера вызывает только рост производства в США. (То, что Грейнджер вызвал только инфляцию для немецких переменных, возможно, менее удивительно, учитывая фокусировку Бундесбанка на инфляцию по большей части выборки 1993-2000 годов.) В потоках конечных пользователей действительно есть информация, полезная для прогнозирования будущего основы. Этот результат подчеркивает качественно новые проблемы, которые позволяют решать данные конечного пользователя.Также обратите внимание, что, поскольку рынок в целом не имеет доступа к этим дезагрегированным потокам конечных пользователей, вывод о том, что потоки являются еще более мощным предсказателем, чем обменный курс, не является нарушением какого-либо простого критерия эффективности.
23 Теперь перейдем ко второму подходу для проверки того, передает ли поток макроинформацию. Основная идея этого подхода заключается в том, что если поток передает эту информацию, то она должна быть ограничена в цене. Соответственно, обменный курс должен прогнозировать будущие макропеременные.По сути, именно это и решают тесты причинно-следственной связи Грейнджера, хотя они и делают это довольно особым образом. Наш второй подход делает это совершенно другим (дополнительным) способом. Отправной точкой является влиятельная статья Марка (AER, 1995). Марк оценивает регрессии в следующей форме:
24, где p t + k — p t — логарифмическое изменение спотовой ставки за k периодов, а f t обозначает фундаментальные показатели, измеренные в момент времени t. (измеряется на основе данных о денежной массе и ВВП — подробности см. в документе).Идея состоит в том, что обменные курсы могут «догонять» фундаментальные показатели с течением времени, то есть, если цена сегодня ниже фундаментальной стоимости ( f t > p t ), то в среднем она должна расти с течением времени. — положительный коэффициент ? . (По сути, это модель исправления ошибок.) Марк показывает, что по мере увеличения горизонта соответствие регрессии становится все лучше и лучше. На горизонте в диапазоне 3-5 лет модель достаточно хорошо соответствует данным, предполагая, что в конечном итоге фундаментальные факторы влияют на обменные курсы, но это требует значительного времени.
25 Альтернативный подход переворачивает основную логику регрессии Марка с ног на голову. Основная идея, лежащая в основе регрессии Марка, заключается в том, что обменные курсы плохо справляются с отслеживанием фундаментальных показателей на более коротких горизонтах. С этой точки зрения валютный рынок не особенно хорошо работает в сфере сбора макроинформации. Мнение о том, что поток заказов важен для агрегирования макроинформации, в некотором смысле совершенно противоположен: поток заказов передает рынку информацию, имеющую отношение к путям макропеременных в будущем.Таким образом, согласно этой точке зрения, поток заказов действует, чтобы выявить перспективные ожидания рынка и зафиксировать изменения в этих ожиданиях в сегодняшней цене. Это точка зрения, согласно которой рынки работают достаточно хорошо, и что проблема с более ранним анализом в литературе заключается в том, что переменная f t (денежная масса и реальный выпуск, но только их текущие значения) является плохим показателем. ожидаемых будущих фундаментальных показателей, которые рынок обесценивает.
26Этот взгляд, противоположный тому, что лежал в основе работы Марка, может быть отражен следующим вариантом его регрессии:
27 Идея сейчас состоит в том, что если цена сегодня прогнозирует сильные будущие фундаментальные показатели ( p t > f t ), то эти фундаментальные макропеременные должны иметь тенденцию к усилению — положительный коэффициент ? .Вкратце, можно сделать вывод, что подтверждающие доказательства этой версии уравнения не менее убедительны, чем доказательства, обнаруженные Марком. Это говорит о том, что обменные курсы действительно не позволяют получить прогнозную информацию, как и следовало ожидать от рынка активов.
28 Я не сообщаю здесь эти результаты по трем причинам. Во-первых, удлинение горизонта k вместе с перекрывающимися наблюдениями делает тестовую статистику для оценки значимости ? , и регрессия невелика.В самом деле, несколько статей были опубликованы после публикации Марка (1995), которые были посвящены тому, чтобы показать, насколько незначительным является умозаключение в этой конкретной ситуации. Во-вторых, статья Энгеля и Уэста (2002) эффективно решает тот же вопрос. (Они также обнаружили, что обменные курсы обладают некоторой силой для прогнозирования макропеременных, но все же не настолько, насколько предсказывает теория.) В-третьих, помните, что этот подход вообще не использует потоки конечных пользователей. Мы пошли по этому пути, потому что в то время мы считали, что потоки не могли бы прогнозировать макроагрегаты, если обменные курсы не прогнозировали макроагрегаты.Но я больше в это не верю: нет веской причины, по которой вся информация в потоках конечных пользователей обязательно ограничивается ценой, так что цена делает потоки конечных пользователей избыточными в качестве прогнозируемой переменной. Действительно, приведенные ниже результаты прогнозирования (прогнозирование прибыли с использованием потоков) предполагают, что текущий обменный курс еще не учитывает всю информацию в потоках конечных пользователей. Учитывая это, нетрудно поверить, что текущие обменные курсы еще не включают всю информацию в потоках конечных пользователей, которая конкретно связана с макросами.
29Третий тип доказательств, которые мы предоставили относительно связей между потоками конечных пользователей и макроинформацией, основывается, в частности, на поступлении макро-новостей. Этот анализ во многом заимствован из методологии, представленной в Evans and Lyons (2003a). Основная идея заключается в следующем. Мы можем измерять ежедневные темпы потока макро-новостей, измеряя макро-новости, которые появляются каждый день на экране заголовков новостей денежного рынка Reuters. (Среднее количество прибытий в день по выборке потоков конечных пользователей, относящейся к макроэкономике США или Германии, составляет 11, со значительными колебаниями вокруг этого медианного значения.Затем мы задаемся вопросом: увеличивается ли дисперсия потоков сегментов в дни с большим потоком макро-новостей? Ответ на этот вопрос однозначно положительный, и да для всех 6 сегментов, представленных в таблице 1. Затем мы моделируем определение потока более структурированным способом, чтобы определить, какая часть волатильности потока объясняется поступлением макро новостей ( на жаргоне, мы делаем разложение дисперсии). Ответ заключается в том, что на рынке $ / € (единственном, для которого до сих пор проводился анализ) приход макро-новостей составляет 30-40 процентов от каждой из шести вариаций потока сегментов (ежемесячная частота).Хотя сами по себе это не является прямым доказательством того, что сегменты потока конечного пользователя передают макроинформацию, эти результаты показывают, что потоки конечного пользователя связаны с процессом потока макроинформации.
30Прогнозировать стоимость активов сложно. Действительно, на эффективных рынках это должно быть сложно: если у кого-то нет какого-либо информационного преимущества, это невозможно на эффективном рынке (под этим я подразумеваю рынок, где цена отражает всю общедоступную информацию). Обмен валюты — не исключение. Информационное преимущество, которое мы здесь рассматриваем, является явным: информация о потоках валюты конечного пользователя, которая недоступна для рынка в целом (и недоступна ни одному центральному банку). Априори , в данном случае недостаточно логики эффективных рынков, чтобы предположить, что эти данные не имеют силы для прогнозирования. Иными словами, это эмпирический вопрос, поскольку теория не дает четких указаний. Позвольте мне добавить, что я бы не сказал того же о данных о потоках валютных фьючерсов. Данные о потоках фьючерсов публикуются биржами. Поскольку они доступны для рынка в целом, на эффективном рынке они не должны быть ценными для прогнозирования. Соответственно, аргумент о том, что данные о фьючерсных потоках не имеют силы для прогнозирования и, следовательно, данные, рассматриваемые здесь, тоже не должны быть обоснованными.
31 Давайте перейдем от поясняющих регрессий в таблице 1 (параллельные потоки и возвращаемые данные) к соответствующей прогнозирующей регрессии (см. Примечания к таблице 2 на следующей странице для регрессионной модели). Результаты прогнозирования в Панели А таблицы 2 действительно поразительны: коэффициенты для корпоративных потоков и потоков инвесторов в США имеют высокую статистическую значимость, а статистический показатель в размере 2 составляет 19 процентов. [12] (Сообщаются только коэффициенты с предсказательной силой на уровне 1 процента, тот же порог используется в таблице 1.Для сравнения: большая загадка прогнозирования в эмпирической литературе — это так называемая загадка смещения вперед, хорошо задокументированный результат, согласно которому ежемесячное прогнозирование с использованием форвардного дисконта на начало периода дает значительные коэффициенты. Но несмотря на то, что это лучшая прогнозирующая переменная, определенная в академических исследованиях, в этом случае статистика R 2 обычно составляет всего 2-4 процента.
32 Идя дальше, напомним, что важной задачей является прояснение природы лежащих в основе потоков, управляющих рассредоточенной информацией.Например, возможно, что прогнозирующая сила данных о потоках конечных пользователей возникает из-за того, что прогнозы потоков позволяют прогнозировать нейтральные с точки зрения риска фундаментальные факторы, т. Е. Переменные, которые входят в монетарную модель без надбавки за риск (денежные ресурсы, объемы производства, процентные ставки, уровни цен). . На то, что потоки действительно обладают некоторой предсказательной силой в этом узком отношении, указывают результаты причинно-следственной связи Грейнджера. Но также возможно, что потоки вместо этого прогнозируют фундаментальные факторы риска, например, детерминанты премий за валютный риск.Наиболее очевидным примером является возможность того, что потоки прогнозируют будущие потоки, которые будут иметь одновременное влияние на цену при реализации из-за простых эффектов рыночного поглощения. (Если потоки, прогнозирующие будущие потоки, не являются общедоступной информацией, а потоки для конечных пользователей не являются общедоступной информацией, тогда нет аргумента в пользу рыночной эффективности, который требовал бы, чтобы все ценовое влияние происходило с первоначальной реализацией потока.) Это приведет к корреляции между текущими потоками. и будущие доходы, но это не имеет ничего общего с прогнозированием будущих макроэкономических показателей.
33 В качестве первого шага по разделению этих двух различных взглядов на то, почему потоки прогнозируют доходность (т. Е. На тип передаваемых информационных потоков), рассмотрим декомпозицию регрессий избыточной доходности. Основная идея заключается в следующем. Мы знаем, что потоки предсказывают будущую прибыль. Мы также знаем, что потоки являются важным одновременным фактором, определяющим доходность. Если поток прогнозирует будущий поток, то часть будущих доходов, которую должен прогнозировать поток, является частью, которая определяется этими будущими потоками.Соответственно, можно регрессировать доходность параллельных потоков и использовать подогнанные значения из регрессии для разделения ряда доходностей на часть, объясняющую поток (подогнанные значения), и часть, не связанную с потоком (остаток регрессии). Затем можно определить, имеет ли поток прогнозирование части возврата, связанной с потоком, или части, не связанной с потоком. Первый предлагает канал «прогнозирование будущего потока». Последнее согласуется с каналом «узких фундаментальных показателей прогнозирования потоков».
34 Изюминкой результатов панели B является то, что поток имеет возможность прогнозировать оба компонента. При этом примерно две трети этой прогнозирующей способности не связаны с влиянием будущих потоков на цену (способность прогнозировать будущий остаток регрессии). Это согласуется с результатами причинно-следственной связи Грейнджера: поток, по-видимому, прогнозирует составляющие цены, которые фиксируются в цене, вне зависимости от потока или, по крайней мере, без какого-либо отношения к потоку конечных пользователей Ситибанка. Обобщается ли это последнее утверждение на более всеобъемлющие определения потока — вопрос, который требует более богатых наборов данных потока, чем те, которые доступны в настоящее время.
35 Является ли способность прогнозирования потоков конечных пользователей устойчивой — важный вопрос. Хотя однозначный ответ невозможен, применяя дисциплинированный подход (т. Е. Используя концептуальную основу), мы можем дать некоторые выводы. Я пришел к выводу, что способность прогнозирования более устойчива, чем думает большинство людей.
36 Есть два ключевых элемента для размышлений об устойчивости: структура сегмента и структура информации. Сначала рассмотрите структуру сегмента. Подчеркивая структуру сегментов, я хочу подчеркнуть тот факт, что шесть сегментов, использованных в приведенных выше регрессиях, определенно не имеют одинакового параллельного отношения с ценой, доллара к доллару или одного и того же отношения прогноза с ценой.Это хорошие новости для устойчивого развития. Если, напротив, все потоки имеют статистически неразличимую связь с ценой, то другие игроки, использующие даже небольшие подмножества данных о потоках конечных пользователей, по сути, будут иметь доступ к тем же рыночным сигналам. Это увеличило бы конкуренцию в торговле по этим сигналам и довольно быстро сделало бы будущие цены независимыми от информации о текущих потоках. Это не тот случай. Некоторые наборы данных о потоках конечных пользователей не включают нефинансовые корпоративные потоки, которые очень важны (из таблицы 2).Точно так же тот факт, что клиенты из США кажутся более ценными для прогнозирования (как корпорации США, так и инвесторы из США), может быть плохой новостью для наборов данных конечных пользователей с низким уровнем проникновения среди клиентов из США (если это свойство данных является надежным).
37 Второй ключевой элемент устойчивости — это то, что я называю информационной структурой. При этом я возвращаюсь к организационной структуре, обеспечиваемой разделением нейтральных к риску основ и основ риска. Теперь корреляция сигналов потока, получаемых разными участниками рынка, явно важна для устойчивости.Но вместо того, чтобы думать об этой корреляции как о чем-то одномерном, полезно рассмотреть два измерения, обеспечиваемые этими двумя различными типами информации. Тогда возникает следующий вопрос: насколько в каждой из этих двух отдельных категорий коррелирован данный набор сигналов потока с сигналами потока других участников? Это открывает концептуальное пространство для понимания того, почему данные о потоках данного учреждения могут хорошо передавать определенные типы информации по сравнению с данными из других учреждений, способствуя устойчивости.Подумайте, например, о категории фундаментальных факторов риска. Фактически, в этой категории важен общий чистый поток на рынке и эффективный временной горизонт, в течение которого, вероятно, будет удерживаться позиция, лежащая в основе этого потока. В крайнем случае предположим, что поток, получаемый каждым банком, является своеобразной реализацией шока спроса конечного пользователя. В этом случае для прогнозирования цены важна сумма всех этих заказов. И независимо от того, насколько агрессивно другие банки собирают и используют свои собственные данные о потоках, поток конечных пользователей, получаемый данным банком, не может быть выведен из сделок других, и, следовательно, не может быть ограничен в цене, пока рынок не получит для них некоторого смысла.(Фактически это информационная структура в модели Evans and Lyons 2002.) В этом случае информационное преимущество банка будет устойчивым (как и отдельные информационные преимущества других банков). Я не считаю, что предположение об «идиосинкразических потоках» реалистично. Скорее, более дезагрегированный взгляд на различные компоненты фундаментальных показателей может только усилить понимание устойчивости преимуществ отдельных банков в отношении информации, основанной на потоках. Одномерный взгляд на корреляцию сигналов слишком упрощен.
38 Оказывают ли различные сегменты потока ценовые эффекты в разных временных горизонтах, это интересный вопрос, в решении которого мы добились определенного прогресса. Минтао Фан и я излагаем точку зрения на этот вопрос в книге Fan and Lyons (2003). Здесь я резюмирую некоторые из этих выводов.
39 Мы обнаруживаем, что резкие краткосрочные движения цен (например, дневные) более тесно связаны со сделками финансовых институтов. Возможно, это неудивительно, но все же есть некоторые тонкости. Например, мы обнаруживаем, что в тот феноменальный день на рынке доллар-иена в октябре 1998 года (цена упала с более чем 130 иен за доллар до менее 120), именно финансовые учреждения (по крайней мере, в Ситибанке) продавали доллар.Тонкость в том, что это были не хедж-фонды, которые сильно продавали доллары. (В популярной прессе рассказывалась история о том, что все хедж-фонды в тот день пытались свернуть свои керри-сделки доллар-йена). Фактически, в тот день хедж-фонды покупали доллары в чистом виде. Мы обнаружили, что инвесторы без заемных средств («реальные деньги») продавали доллар. Подобно хедж-фондам, нефинансовые корпорации также были чистыми покупателями долларов в тот день, хотя их чистая покупка была намного меньше, чем у хедж-фондов.Обращаясь к выборке, которая включает другие дневные изменения ставок, которые были одними из самых крупных, мы находим тот же результат, что финансовые учреждения в те дни с гораздо большей вероятностью торговали в направлении курса, чем нефинансовые корпорации. Тем не менее, если не считать события октября 1998 г. по отношению к доллару иена, то утверждение о том, что инвесторы с реальными деньгами в те дни были более крупными нетто-трейдерами, были более вероятными, чем хедж-фонды.
40 Напротив, для движений цен с более длительным горизонтом мы обнаруживаем, что движущими силами с большей вероятностью будут нефинансовые корпоративные потоки.Предлагаем два доказательства. Во-первых, если посмотреть на основную тенденцию к снижению курса доллара к евро с 1999 по 2002 год, можно обнаружить, что только нефинансовые корпорации отслеживают длительную тенденцию обменного курса с точки зрения совокупных продаж евро. Это не статистический тест, но он, безусловно, затрудняет понимание того, как потоки финансовых учреждений могут учитывать кумулятивное чистое изменение ставки. Во-вторых, что более статистически обоснованно, обратите внимание, что единственный положительный коэффициент в результатах прогнозирования (таблица 2) — для корпораций (в частности, для корпораций США).Финансовые сегменты в этой таблице показывают коэффициенты, которые в итоге являются отрицательными, что означает, что если они покупают евро в этом месяце, то евро имеет тенденцию обесцениваться в следующем месяце. Как отмечалось выше при обсуждении того, как понимать отрицательные коэффициенты прогнозирования, может быть просто то, что рынок изначально чрезмерно отреагировал на эти потоки финансовых институтов, и поэтому последующий эффект столь сильно отрицателен. В любом случае, в процессе агрегирования по времени даты, лежащей в основе таблицы 2, мы обнаружили, что по мере увеличения одной недели от 1 недели до 2 недель, до 3, а затем 4, коэффициенты для корпораций остаются положительными и постепенно увеличиваются, тогда как коэффициенты инвесторов становятся все более отрицательными.Это также согласуется с положительным влиянием корпоративного потока на цену, которое требует больше времени, чтобы удержать цену, но в конечном итоге сильнее, чем эффекты потока финансовых институтов (которые, по-видимому, исчезают примерно через год; см. Froot and Ramadorai, 2002).
41Эти низкочастотные отношения абсолютно необходимы для большинства практиков, поэтому позвольте мне добавить еще пару комментариев. Во-первых, то, что корпоративные потоки должны быть относительно важными на более длительных горизонтах, имеет смысл с теоретической точки зрения.Международные макромодели уделяют большое внимание лежащей в основе реальной экономике как низкочастотной движущей силе обменных курсов. Эти модели также подчеркивают важность устойчивости платежного баланса в долгосрочном плане, которая тесно связана с корпоративной деятельностью, формирующей текущий счет. Во-вторых, еще предстоит проделать большую работу в отношении корпоративных потоков, например, связать их с источниками данных для публичных потоков, такими как источники официальной статистики платежного баланса.
42 Чтобы понять, как банки могут вписаться в будущую пищевую цепочку рынка, важно иметь представление о том, как эта структура может развиваться.В Лионе (Brookings, 2002) я рассматриваю будущее рынка, используя две организационные идеи. Во-первых, структура валютных рынков сильно зависит от управления кредитным риском. Это контрастирует с драйверами рыночной структуры, на которых сосредоточена академическая работа (такими как управление рыночным риском, уменьшение асимметричной информации и входные барьеры). Вторая организационная идея заключается в том, что колебания цен на спотовых валютных рынках в основном обусловлены разрозненной информацией. Я утверждаю, что эти две идеи жизненно важны для понимания будущего этого рынка, и предлагаю три сценария этого развития.Я считаю наиболее вероятным сценарий, при котором текущая дилерская структура поддерживается за счет перекрестного субсидирования своих ликвидных средств ведущими дилинговыми банками за счет прибыли, полученной от их информации о потоках.
43 Из двух организационных идей первая является более провокационной, поэтому позвольте мне пояснить, почему я считаю, что структура валютных рынков действительно сильно зависит от кредитного риска. Важным фактором при рассмотрении вопроса о том, хотят ли текущие клиенты FX участвовать в открытом, электронном аукционном рынке (со всеми участниками на равных основаниях), является то, готовы ли они принять на себя кредитный риск контрагента, возникающий в результате двусторонней торговли с другими небанковскими клиентами. .Сами банки стараются не делать этого без жесткого управления сопутствующими рисками. Нефинансовые учреждения или даже финансовые учреждения, такие как пенсионные фонды, хедж-фонды и паевые инвестиционные фонды, как правило, совершенно не склонны брать на себя такой риск. Конечно, эти учреждения знакомы с торговлей валютными фьючерсами, для которых созданы расчетные палаты, чтобы уменьшить этот риск. Но система расчетной палаты достаточного размера для работы с мировым спотовым рынком и в то же время с гибким доступом вряд ли будет экономически целесообразной с учетом различных национальных правовых юрисдикций и сопутствующего правового риска.
44 С другой стороны, коммерческие банки особенно хорошо подходят для этой роли. У них сложились важные отношения с институциональными клиентами. Действительно, в области корпоративных финансов проводится длинный ряд исследований, основанных на сравнительных преимуществах банков в мониторинге кредитоспособности и эффективности своих корпоративных клиентов. Эти отношения вместе с опытом банков в управлении кредитными рисками дают им преимущество, которое, на мой взгляд, является ключевым фактором существующей структуры дилерских центров при посредничестве банка.[13] Это существенно увеличивает способность банковских дилеров конкурировать с новыми, основанными на аукционах альтернативами, недавно предложенными клиентам FX новыми участниками. [14]
45 В статье я предлагаю три сценария будущего институтов валютного рынка. Эти три сценария не только наиболее вероятны (по моему мнению), но, если рассматривать их вместе, они также подчеркивают действующие конкурентные силы. Я имею в виду временные рамки — 10 лет.
46 При выполнении своей дилерской функции банки предоставляют (как минимум) две различные услуги: предоставление ликвидности (т.д., низкие транзакционные издержки) и управление кредитным риском контрагента. [15] Но эти услуги необязательно объединять. Как это происходило в банковской отрасли на протяжении десятилетий, разделение является жизнеспособной альтернативой. Согласно сценарию «Будущее-1» клиенты FX (и бывшие дилеры) будут предоставлять друг другу ликвидность в рамках централизованной структуры аукциона. В масштабе, достаточном для получения выгоды от сетевых эффектов в отношении ликвидности, эта структура должна иметь сравнительное преимущество в обеспечении ликвидности. В то же время все двусторонние сделки, заключенные в рамках этой структуры аукциона и рынка, затем будут проходить через коммерческие банки, которые выступают в качестве законных контрагентов для обеих сторон сделки (и получают оплату за услуги).В принципе, этот механизм концентрирует предоставление отдельных услуг, где сравнительные преимущества наиболее высоки.
47 Крупнейшие дилинговые банки заинтересованы в сохранении существующей дилерской структуры. Один из способов сделать это — удерживать транзакционные издержки клиентов на таком уровне, чтобы альтернативы, основанные на аукционах, не смогли создать существенную точку опоры и, следовательно, не смогли развить сетевые эффекты для предоставления более дешевой ликвидности. Действительно, для основных валютных рынков этот второй сценарий уже реализуется: спрэды между покупателями и предложениями на основных валютных рынках настолько малы, что трудно заработать много денег напрямую от посредничества.
48Но если банки зарабатывают мало денег, почему они так упорно держатся за часть своего бизнеса, связанную с предоставлением ликвидности? Почему бы просто не позволить Future 1 разыграть само себя? Введите косвенную доходность от предоставления валютной ликвидности. Крупные валютные банки теперь признают важный источник косвенной прибыли от посреднических потоков, а именно их способность использовать информацию, содержащуюся в этих потоках. Действительно, один из факторов, который так сильно снижает спреды для самых крупных и желанных клиентов, — это интенсивные торги за эту информацию о потоках со стороны дилинговых банков.Банки, в самом прямом смысле слова, инвестируют в информацию о потоках путем перекрестного субсидирования своего сравнительного недостатка в предоставлении ликвидности. [16]
49 Фьючерсы 1 и 2 уже запущены. Будущее 1 не выглядит выигрышным, отчасти из-за электронных инициатив ведущих банков и отчасти из-за агрессивного ценообразования на предоставление ликвидности (как в Будущем 2). Тем не менее, если бы ведущие дилинговые банки почувствовали победу Будущего-1, несмотря на все их усилия по поощрению Будущего 2, я не верю, что Будущее 1 могло бы преобладать.Почти наверняка, столкнувшись с такой угрозой, банки, владеющие EBS, решат открыть ее для клиентов. По следующим причинам эта «открытая EBS», скорее всего, очень быстро соберет сетевые эффекты. Существуют отношения с клиентами: банки, которым принадлежит EBS, являются теми же банками, которые поддерживают отношения с клиентами через свои дилинговые службы. Технология не является серьезным препятствием: можно подражать аукционной технологии, которая была разработана на рынке облигаций США для вторичной торговли клиентами. С точки зрения EBS, было бы важно поддерживать эффект ликвидности сети в ее пользу — если бы рынок двигался в направлении централизованной клиентской торговли, EBS не могла позволить себе ждать.
50р. K. L.
Аналитики прогнозируют дальнейшее ослабление доллара США в следующем году
Однодолларовые банкноты Соединенных Штатов скручиваются и проверяются во время производства в Бюро гравировки и печати в Вашингтоне 14 ноября 2014 года.
Гэри Кэмерон | Reuters
Доллар США в настоящее время колеблется около минимумов, которые в последний раз наблюдались в апреле 2018 года, поскольку инвесторы продолжают возвращаться в более рискованные активы, и аналитики ожидают, что эта слабость сохранится в 2021 году.
По состоянию на полдень пятницы в Европе DXY U.Индекс южного доллара торговался на отметке 90,68, что на 6% ниже с начала года, несмотря на то, что в марте он поднялся выше отметки 102, поскольку пандемия коронавируса распространилась по всему миру и заставила инвесторов бежать в поисках безопасности.
Тем не менее, серия успешных испытаний вакцины за последний месяц привела к неожиданным ударам для фондовых рынков и других более рискованных классов активов, что привело к снижению курса доллара по отношению к большинству валют G10. В четверг евро и фунт стерлингов достигли двухлетнего максимума по отношению к доллару, а швейцарский франк — почти шестилетнего максимума.
Сочетание прогресса в области вакцинации, победы Джо Байдена на выборах в США, возможного пакета помощи от коронавируса из Вашингтона и приверженности Федеральной резервной системы сохранению беспрецедентной адаптивной денежно-кредитной политики породило ожидания рефляции в 2021 году. дальнейший нисходящий импульс для доллара.
«Мы прогнозируем еще одно снижение доллара на 5-10% до 2021 года, поскольку ФРС позволяет экономике США разогреться», — заявил в четверг главный экономист ING Карстен Бжески в аналитической записке, а голландский кредитор считает, что евро на пути к переход из рук в руки по цене 1 доллар.25.
«Вероятно, примерно сейчас мы начнем слышать фразу бывшего министра финансов США о том, что доллар — это« наша валюта, но это ваша проблема »», — сказал Бжески, предполагая, что эти слова найдут отклик во Франкфурте. на заседании ЕЦБ 10 декабря.
«Хорошие новости для ЕЦБ, однако, заключаются в том, что из-за широкого характера падения доллара — в том числе по отношению к Азии — взвешенный по торговле евро почти не сдвинулся с места», — добавил он.
Бжески подчеркнул, что до сих пор крупными победителями были валюты с высокой «бета» или более волатильной валютой, в том числе норвежская крона, новозеландский доллар и бразильский реал.
Более слабый доллар, более сильная структура капитала до последнего
Хотя общее падение доллара и ралли на фондовом рынке, вероятно, с этого момента замедлится, их сильная обратная связь, вероятно, сохранится, по словам старшего экономиста Capital Economics по рынкам Йонаса Гольтерманна.
«Относительные движения за последний месяц соответствуют корреляции между акциями и долларом, наблюдаемой в этом году, которая находится примерно на самом высоком уровне с периода после глобального финансового кризиса (GFC)», — сказал Гольтерманн в заметке в четверг.
«Мы думаем, что аналогичный фон адаптивной политики ФРС и восстанавливающаяся мировая экономика сохранят эту тесную связь между более слабым долларом и более высокими ценами на акции».
Он отметил, что изменение аппетита к риску стало все больше зависеть от динамики доллара с начала пандемии, при этом процентные ставки и доходность государственных облигаций относительно стабильны на низких уровнях во многих странах мира, и эта тенденция аналогична тенденции в период после начала пандемии. GFC.
«Ситуация изменилась только после« истерики »в 2013 году, и соотношение между аппетитом к риску и долларом затем еще больше ослабло по мере надвигающегося ужесточения ФРС», — сказал Гольтерманн.
«Истерика сужения» была периодом реакционной паники инвесторов, когда они узнали, что ФРС прекращает свою программу количественного смягчения, и привела к внезапному скачку доходности казначейских облигаций США.
«Мы думаем, что процентные ставки и доходность государственных облигаций во многих странах мира снова останутся стабильными, по крайней мере, в течение нескольких лет, а возможно, и гораздо дольше», — сказал Гольтерманн.
«Итак, независимо от того, как быстро будут разворачиваться вакцины, мы ожидаем, что аппетит к риску останется ключевым драйвером доллара.»
канадских долларов прогнозы становятся менее оптимистичными, поскольку экономика спотыкается
- reuters: // realtime / verb = Open / url = cpurl: //apps.cp./Apps/fx-polls? RIC = CAD = poll data
ТОРОНТО, 3 сентября (Рейтер) — В ближайшем году у канадского доллара меньше возможностей для роста, по мнению аналитиков, которые взвешивают влияние неожиданного спада в экономике и признаки похолодания на рынке жилья на перспективы политики Банка Канады. , как показал опрос Reuters.
Так как около 68% населения страны полностью вакцинировано от COVID-19, экономика Канады может лучше справиться с четвертой волной вируса, чем другие страны.
Тем не менее, экономика неожиданно сократилась во втором квартале, когда были введены ограничения, и, вероятно, имела гораздо меньшую динамику, чем ожидалось в начале лета, как показали данные во вторник. подробнее
Банк Канады ожидал роста во втором квартале на 2%, поэтому данные могут заставить его повысить оценку резервных мощностей экономики.
Это важно, потому что Банк Канады пообещал удерживать процентные ставки до тех пор, пока не будет ликвидирован резерв, который, согласно последнему прогнозу центрального банка, произойдет во второй половине 2022 года.
Данные «действительно создают некоторый вопросительный знак относительно того, насколько быстро Банк Канады будет повышать процентные ставки в будущем», — сказал Шон Осборн, главный валютный стратег Scotiabank.
«Это действительно повышает риск, может быть, немного более миролюбивого, чем мы в настоящее время ожидаем от Банка Канады, по крайней мере, в отношении обмена сообщениями».
Банк Канады должен принять решение по процентной ставке в следующую среду, но обновление его экономических прогнозов ожидается не раньше октября.
Между тем, на 20 сентября назначены досрочные выборы в Канаде, но аналитики не видят разницы между основными партиями в налогово-бюджетной и экономической политике и сомневаются, что это окажет долгосрочное влияние на валюту.
Средний прогноз 36 стратегов, опрошенных 30 августа — сен. 2, канадский доллар укрепился примерно на 1,6% за три месяца до 1,2350 за доллар США, или 80,97 цента США, по сравнению с 1,2250 в опросе прошлого месяца.
Затем ожидалось, что он вырастет до 1.22 через год. В августе прогноз был 1,21.
С начала года валюта выросла на 1,4%, что является лучшим показателем среди валют G10, чему способствовало повышение цен на сырьевые товары. Канада — крупный производитель товаров, в том числе нефти.
Но нефть отошла от июльского пика, при этом перспективы спроса становятся более неопределенными, а ОПЕК увеличивает добычу. подробнее
Сочетание увеличения предложения нефти и ослабления инвестиций в жилищное строительство может оказать давление на канадский доллар в следующем году, сказал Стивен Браун, старший экономист по Канаде в Capital Economics.
Инвестиции в жилье резко выросли во время пандемии, но рынок охладился после мартовского пика, в то время как недавний опрос Reuters показал, что аналитики рынка недвижимости ожидают, что в следующем году цены резко упадут.
Банк Канады «не будет так стремиться повышать ставки», если замедление активности на рынке жилья продолжится, сказал Браун.
(Для других историй из опросов иностранной валюты Рейтер:)
Отчет Фергала Смита; Опрос, проведенный Сусобханом Саркаром и Мумалом Ратхором
Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.
Обменные курсы позволяют прогнозировать цены на сырьевые товары
Учитывая, что цены на сырьевые товары чрезвычайно нестабильны и их трудно предсказать, и что фьючерсы на сырьевые товары, как известно, плохо предсказывают будущие цены на сырьевые товары, этот новый подход к прогнозированию цен на сырьевые товары имеет важное потенциальное практическое значение.
Недавнее исследование соавторов Ю-Чин Чен , Кеннет Рогофф и Барбара Росси — Могут ли валютные курсы прогнозировать цены на сырьевые товары? (Рабочий документ NBER No.13901) — демонстрирует, что обменные курсы могут использоваться для прогнозирования цен на сырьевые товары. Это довольно неожиданный и нестандартный результат, отмечает Рогофф, но он естественным образом вытекает из того факта, что обменные курсы представляют собой цены на активы, которые воплощают ожидания будущих изменений фундаментальных макроэкономических показателей. Авторы утверждают, что с учетом того, что цены на сырьевые товары чрезвычайно нестабильны и их трудно предсказать, а фьючерсы на сырьевые товары, как известно, являются плохими предсказателями будущих цен на сырьевые товары, этот новый подход к прогнозированию цен на сырьевые товары имеет важное потенциальное практическое значение.
Авторы также обнаруживают некоторые свидетельства того, что цены на сырьевые товары помогают прогнозировать обменные курсы, но доказательства гораздо слабее — обратная регрессия прогнозирования не выдерживает тестирования вне выборки. Однако они утверждают, что вполне вероятно, что обменные курсы будут более точными предсказателями экзогенных цен на сырьевые товары, чем наоборот, потому что обменный курс в основном ориентирован на будущее, тогда как цены на активы, как правило, очень чувствительны к небольшим колебаниям текущего спроса или поставка.
Основная идея — что перспективные модели цен на активы могут быть инвертированы для прогнозирования фундаментальных показателей — была развита в более ранних работах Кэмпбелла и Шиллера (1987) и Энгеля и Уэста (2005). Однако эти предыдущие усилия были заблокированы тем фактом, что используемые фундаментальные переменные (например, сбережения, процентные ставки, объемы производства, денежные запасы) сами по себе являются эндогенными, что затрудняет получение каких-либо структурных выводов. Напротив, мировые цены на сырьевые товары для экспорта некоторых малых стран можно законно считать независимыми от их обменных курсов, что делает сырьевые валюты идеальной лабораторией для тестирования.
В своей статье Чен, Рогофф и Росси анализируют квартальные данные, собранные за период от одного до трех десятилетий, относящиеся к «товарным валютам» Австралии, Канады, Новой Зеландии, Южной Африки и Чили. Эти страны производят самые разные сырьевые товары, от сельскохозяйственных и минеральных до товаров, связанных с энергетикой. В совокупности сырьевые товары составляют от одной четверти до более половины экспортных поступлений каждой из этих стран.
Каждая из пяти стран имеет долгую историю рыночных плавающих обменных курсов.Поскольку они являются относительно небольшими игроками на общем мировом товарном рынке, эти страны «берут цены» на подавляющую часть своего товарного экспорта. По существу, колебания мировых цен на сырьевые товары служат легко наблюдаемыми потрясениями в отношении условий торговли для обменных курсов этих стран и влияют на значительную долю их экспорта.
Для каждой страны исследователи агрегировали соответствующие долларовые спотовые цены на мировых товарных рынках для построения индексов сырьевых цен, взвешенных по экспортной выручке, для каждой страны.В дополнение к курсам доллара авторы также рассматривали кросс-курсы по отношению к японской иене и британскому фунту в качестве проверки устойчивости. Кроме того, они использовали «Индекс всех сырьевых товаров» МВФ — индекс цен, взвешенных по мировым экспортным доходам, для более чем 40 сырьевых товаров, торгуемых на различных биржах, — в долларах США для измерения движений на общих совокупных мировых товарных рынках.
Чен, Рогофф и Росси добавляют, что их результаты достаточно надежны, чтобы их можно было применять к альтернативным базовым валютам, комбинациям прогнозов и долгосрочным прогнозам.«Со временем можно было бы расширить этот подход, — предлагают они, — чтобы посмотреть на страны, у которых мало или совсем нет товаров, например, большая часть Азии, чтобы увидеть, влияют ли цены на сырьевые товары на стоимость их валют и могут ли колебания их валют давать прогнозные результаты. власть, скажем, на цены на нефть «.
— Мэтт Несвиски
Прогнозировать обменный курс сложно. Может ли помочь очистка старой техники?
Хотя за 100 долларов вы можете купить, скажем, долю в японской компании за 10 000 иен, стоимость ваших инвестиций в U.Южнокорейский доллар будет колебаться в зависимости от обменного курса между иеной и долларом, который постоянно меняется. Таким образом, если можно будет спрогнозировать колебания обменного курса, инвесторы смогут улучшить сроки своих иностранных инвестиций и получить более высокую прибыль.
Несмотря на десятилетия исследований, экономистам еще предстоит найти надежный способ прогнозирования обменных курсов. Лучший метод, называемый «случайным блужданием», предполагает использование текущего обменного курса для прогнозирования будущих обменных курсов. «Это лучший метод, но он паршивый», — говорит Серджио Ребело, профессор финансов в Kellogg.
Теперь Ребело и его коллеги Мартин Эйхенбаум из Северо-Западного университета и Бенджамин К. Йохансен из Федеральной резервной системы придумали кое-что получше. Они обнаружили, что номинальный обменный курс между двумя валютами — например, количество японских иен, эквивалентных одному доллару США, — предсказуемо варьируется в соответствии со стандартным экономическим показателем, называемым «реальный обменный курс». Этот индикатор сравнивает цены на товары в двух разных странах. Например, если один доллар равен 100 иен, а апельсин стоит 1 доллар в U.S. и 100 иен в Японии, «реальный обменный курс» между двумя странами равен 1, потому что цена апельсина в долларах одинакова в двух странах.
Ребело и его коллеги обнаружили, что изменения реального обменного курса приводят к предсказуемым изменениям номинального обменного курса. Уловка? Этот метод прогнозирования не работает в краткосрочной перспективе. «Вы можете спрогнозировать номинальный обменный курс только через три-десять лет, не раньше». Ребело говорит.
Хотя эта среднесрочная и долгосрочная предсказуемость не изменит способ ведения бизнеса краткосрочными валютными спекулянтами, она может иметь большое влияние на сроки прямых иностранных инвестиций.«Когда вы инвестируете в другую страну, вы будете там 20 или 30 лет, если не дольше», — говорит Ребело. «Наш метод значительно превосходит случайное блуждание на средних и длинных горизонтах — и это те горизонты, которые важны для бизнеса».
Что определяет реальный обменный курс?
Реальный обменный курс можно вычислить с помощью простой математики: если вы возьмете соотношение цен на один и тот же товар в двух странах и умножите его на номинальный обменный курс, вы получите реальный обменный курс.
Идея о том, что реальный обменный курс предсказывает будущие колебания валютных курсов, не нова. Два десятилетия назад исследователи заметили предсказательную связь, но последующие исследования показали, что она загадочно ненадежна. В некоторых странах реальный обменный курс может предсказать номинальный обменный курс через три-десять лет, но в других странах эти два значения вообще не связаны. «Итак, исследователи пришли к выводу, что результаты были ненадежными, и отказались от этой идеи», — говорит Ребело.
Сегодня, имея данные еще за несколько десятилетий, авторы надеялись получить более глубокое понимание предсказательной силы реального обменного курса.
Получить данные о номинальных обменных курсах и ценах было несложно — Ребело и его сотрудники получили свои данные из базы данных Международной финансовой статистики Международного валютного фонда, собрав номинальные обменные курсы и цены из 23 стран в период с 1973 по 2008 год.
Денежно-кредитная политика и Предсказуемость обменного курса
Благодаря большому количеству исторических данных Ребело и его сотрудники обнаружили две причины недостаточной надежности в предсказательной способности.
Во-первых, они обнаружили, что реальный обменный курс предсказывает только номинальный курс валют стран с плавающим обменным курсом, что означает, что цена валюты страны в долларах (например, один доллар за 100 иен) может колебаться (или «Плавать») в соответствии со спросом и предложением. При таком режиме, например, когда американцы требуют больше иены, иена будет стоить дороже в долларах, и японское правительство не вмешается, чтобы предотвратить такое повышение курса.
Во-вторых, центральные банки двух стран должны проводить политику таргетирования инфляции.То есть страна должна быть готова скорректировать процентные ставки, чтобы поддерживать уровень инфляции около целевого значения, например, два процента в год.
Реальный обменный курс — это то, что экономисты называют «стационарным рядом». «Когда он высокий, он имеет тенденцию снижаться, а когда он низкий, он имеет тенденцию повышаться», — объясняет Ребело. Однако для внесения этих корректировок обычно требуется от трех до десяти лет, поэтому реальный обменный курс бесполезен для прогнозирования номинального обменного курса в краткосрочной перспективе. «Но это прекрасно работает для долгосрочных прогнозов», — говорит Ребело.
Этот стационарный характер реального обменного курса также является ключом к его предсказательной способности. В странах с политикой таргетирования инфляции реальный обменный курс возвращается к среднему значению за счет изменений номинального обменного курса. (Например, если товары в Японии стоят значительно дороже, чем в США, номинальный обменный курс иены к доллару будет постепенно корректироваться до тех пор, пока реальный обменный курс не достигнет своего «нормального» уровня.) В результате текущий реальный обменный курс предсказывает будущий номинальный обменный курс.
Большинство стран с развитой экономикой начали переходить на плавающие обменные курсы после того, как США в 1973 году отделили стоимость доллара от золота. В последние десятилетия таргетирование инфляции также стало довольно распространенным явлением: Канада, Германия и Великобритания приняли его в 1990-х годах; Соединенные Штаты официально начали таргетирование инфляции только в 2012 году, но неофициально сделали это с 1986 года.
Эта многолетняя тенденция в денежно-кредитной политике нации дала Ребело и его соавторам сценарии «до и после», чтобы дополнительно проверить, можно ли прогнозировать реальные обменные курсы. номинальные обменные курсы.
Например, в 1999 году Бразилия приняла как денежно-кредитную политику, направленную на таргетирование инфляции, так и плавающий обменный курс своей валюты. Данные Ребело показывают, что между 1982 и 1999 годами не было корреляции между текущим реальным обменным курсом Бразилии и будущими значениями номинального обменного курса.
Но после 1999 года наметилась закономерность: высокие или низкие значения реального обменного курса Бразилии сопровождались корректировками стоимости бразильской валюты. В 2011 году реальный обменный курс между Бразилией и США.S. был самым высоким за 30 лет, но к 2016 году он снова снизился до среднего уровня. И, конечно же, номинальный обменный курс снизился примерно на 60 процентов в период с 2011 по 2016 год.
Почему инвесторы должны обращать внимание на реальный обменный курс
Ребело говорит, что его выводы представляют интерес для любой компании, делающей иностранные инвестиции, потому что «количество- Одним из факторов успеха или неудачи этих инвестиций является выбор времени, если говорить о валютном курсе ».
«Инвестиции в иностранной валюте, будь то в землю, оборудование или акции, сделанные по высоким реальным обменным курсам, вероятно, со временем снизятся в долларовой стоимости из-за обесценения иностранной валюты», — поясняет он.По той же логике, осуществление иностранных инвестиций при необычно низком реальном обменном курсе «дает вам ветер в спину, потому что долларовая стоимость активов со временем будет улучшаться».