Прогнозирование валютных пар на примере британского фунта к доллару США

Прогнозирование валютных курсов является важным инструментом для принятия обоснованных решений в финансовой сфере и управления рисками. В рамках осуществления денежно-кредитной политики, Банк России строит большое количество прогнозов относительно макроэкономических и финансовых показателей с применением разнообразных методик. Среди них и курс британского фунта (GBP) к доллару США (USD). Работа над данным исследованием продиктована не только научными интересами, но и практической актуальностью, в связи с запросом от Банка России к созданию высокоэффективных моделей прогнозирования валютных курсов. Целью магистерской диссертации будет создание формализованной модели прогнозирования валютного курса фунта к доллару на основе отобранных макроэкономических факторов этих стран и проверка точности модели на реальных данных. Цель будет достигнута путем выполнения ряда задач: 1. Выявление факторов, влияющие на динамику курса валют, на основе изученной литературы; 2. Определение спецификации модели с учетом экономической интуиции; 3. Определение прогнозной силу модели (наилучшей считается модель с наименьшей ошибкой прогноза по сравнению с другими моделями и RW). Предварительная гипотеза исследования заключается в том, что современные методы машинного обучения позволяют повысить эффективность прогнозирования курса в сравнение с традиционными эконометрическими методами прогнозирования временных рядов. Научная новизна данного исследования заключается в разработке и адаптации современных методов прогнозирования валютного курса фунта к доллару США (использование новых методов и их комбинации, особый набор факторов). Предмет исследования: модели машинного обучения для прогнозирования временных рядов. Объект исследования: валютный курс GBP/USD. Развитие методов машинного обучения открывает новые возможности для эффективного прогнозирования и анализа различной финансовой информации в научных и практических целях. В теоретической части исследования мы рассмотрим состоянии и перспективах применения методов машинного обучения в анализе финансовых данных, а также выделим направления развития данной области. Мы рассмотрим различные исследования о моделях прогнозирования финансовых временных рядов (в связи с ограниченностью количества таких работ только по валютным курсам), в том числе моделей машинного обучения. Далее мы подытожим выводы об эффективности и потенциала применения различных методов для прогнозирования валют, и используем это на практике при прогнозировании британского фунта к доллару США. В следующей главе мы опишем выбранный набор данным и обоснуем выбор этих временных рядов. Затем будет произведено построение модели с постоянным отслеживанием ее прогностического качества и внесение улучшений. Будет особое внимание уделено моделям машинного обучения, таким как решающие деревья, случайные леса, метод опорных векторов и градиентный бустинг. Эти методы показали хорошие результаты в прогнозировании финансовых временных рядов и предоставляют перспективные возможности для прогнозирования валютных курсов. Для достижения поставленной цели, будут использованы исторические данные о валютном курсе фунта к доллару США, экономические показатели и другие факторы, которые могут оказывать влияние на валютный рынок. После анализа различных моделей прогнозирования и сравнения их результатов, будет предложена оптимальная модель для прогнозирования валютного курса фунта к доллару, отвечающая потребностям ЦБ РФ.