Сетевое издание

Международный студенческий научный вестник

ISSN 2409-529X

Золото считается символом богатства любого государства, ведь каждое государство имеет свой золотовалютный запас – резерв, который можно использовать в тот момент, когда в стране не хватает финансов.

Несложно предположить, что цены на золото на 2017 год в России будут напрямую связаны с тем, как стремительно будет меняться ситуация на бирже. Однако нужно понимать, что стоимость данного драгоценного металла в России будет отличаться от той цены, которую установит Лондон, потому что к ней будут прибавлена стоимость затрат, которые компании тратят на добывание данного продукта (а это достаточно дорогое «удовольствие»), а также уровень инфляции. На основании данной информации несложно самостоятельно догадаться о том, что окончательную стоимость металла на территории РФ устанавливает Центробанк, однако за другими банковскими структурами остается право на ее изменение [1].

Целью работы является построение качественной спецификации модели, с помощью которой можно будет увидеть зависимость цены на золото от курса доллара.

Актуальность темы заключается в том, что данная тема обсуждается и рассматривается экономистами в реальном времени.

По собранной статистике (50 дней с 1.10.16 по 7.12.2016 [2], [3]) построена диаграмма рассеивания.

Вид диаграммы приближен к линейной связи, даже к константе.

Но найденные оценки случайных остатков имеют длительное постоянство знака.

Существенно отличаются оценки существующих параметров.

Диаграмма рассеивания

Таблица 1

Оценки случайных остатков модели (1)

Таблица 2

Отличие соответствующих параметров

Мы видим, что a0 первой половины значительно отличается от a0 второй. Параметр a0 первой половине превосходит в 35 раз a0 второй половины.

Следовательно, можно сделать вывод, что нарушена взаимосвязь переменных в спецификации.

Так как по диаграмме видно, что связь линейная, предположу, что, необходимая мне, спецификация должна выглядеть следующим образом.

(2)

Таблица 3

Отличие соответствующих параметров новой спецификации. Параметр первой и второй половины отличается незначительно

Остановимся на спецификации (2).

Проведем оценивание коэффициентов с помощью функции ЛИНЕЙН и F-тест для спецификации (2). Получаем оцененную модель:

(3)

После построения оцененной модели, необходимо проверить ее на адекватность. Для этого используем интервальное прогнозирование. В качестве контролирующей выборки используем последний набор статистики.

Таблица 4

Интервальное прогнозирование

Проверим спецификацию модели на качество с помощью F-статистики. Коэффициент детерминации R2=0,999. Это видно из таблицы 4 – МНК-оценки. Значение коэффициента детерминации говорит о том, что цена на золото почти полностью объясняется значениями курса доллара. Качество регрессии удовлетворительно, т.е. регрессор в рамках линейной модели обладают способностью объяснять значения эндогенной переменной.[4]

Проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова

Первая предпосылка: E(u1) = E(u2) =…= =E(un) = 0 не выполняется, т.к. .

Вторая предпосылка: D(u1) = D(u2) =…= =D(un) =σ2. Проверим с помощью теста Голдфелда-Квандта. Предпосылка не выполняется. Случайный остаток гетероскедастичен.

Третья предпосылка: гипотеза H0: . Проверим с помощью теста Дарбина-Уотсона. Гипотеза не выполняется, . Предпосылка не выполняется.

Полученная мною модель оказалась качественной и адекватной, но ни одной предпосылке теоремы Гаусса-Маркова не удовлетворяет. Ошибка может заключаться в выборе функции регрессии в спецификации модели или в пропуске значимой предопределенной переменной [4].

Динамика золота в 2017 году будет достаточно высокой, так как в среднем оно увеличится в стоимости в среднем на 5%, и во многом это зависит от экономики и неустойчивой ситуацией на валютном рынке. Помимо этого, цена металла просто не может снижаться, ведь мировые запасы металла постепенно иссякают, поэтому компании, которые занимаются его добыванием, поднимают цены (что вполне логично). Однако такую динамику можно назвать положительной для страны в целом, потому что налоги с покупки-продажи этого металла идут в государственную казну, и чем больше приходится за него платить, тем стремительнее наполняется бюджет, а в условиях финансового дефицита этому просто нельзя не радоваться [1].