Gelecekteki döviz risklerinin tahmin edilmesi

EUR, USD ve JPY cinsinden bir Japon firması için aylık işletme geliri ve ilgili para birimleri için aylık (her değişken için yaklaşık 60 gözlem) bir veri setim var. Para birimleri ile para birimleri arasında gösterilen ilgili işletme geliri arasında doğrusal bir ilişki olduğuna inanıyorum. Ancak, işletme gelirleri ve para birimlerindeki ilk farklar rastgeledir.

Gelecekteki kısa vadeli aya ait işletme gelirinin riskini tahmin etmenin en iyi yolu nedir?

Yabancı geliri JPY'ye çevirdim ve yerel işletme gelirleriyle birlikte ekledim ve ardından bir sonraki ayı (geleceğe) tahmin etmek için hareketli ortalama, ağırlıklı hareketli ortalama ve eğilim çizgisini kullandım.

Ayrıca, işletme gelirlerinin ve para birimlerinin sabit kalmasını sağlamak, gerilemeyi ve katsayıyı bulmak için ilk farkları / artışlarını kullandım. Ancak, sonuçları tahmin için nasıl kullanacağımı bilmiyorum.

Bu oldukça sınırlı numune seti için daha iyi sonuçlar üreten başka modeller var mı?

Sahte bir ilişkiye bakıyor olabileceğine inanıyorum. Ölçekleme faktörü (para birimi) tarafından dönüştürülen aynı verilere bakıyor ve kendi kendine gerileme yapıyorsunuz. Tabii ki ilgili olacaklar. Ölçeklendirilmeselerdi, mükemmel bir şekilde lineer olurlardı.

Gerçekten bilmek istediğiniz şey, Yen'in USD'ye veya Euro'ya olan nispi değerindeki değişikliklerin şirketin faaliyet geliri üzerinde bir etkisi olup olmadığıdır.

Bu ilişkiyi grafik çizerek görselleştirerek başlamalısınız. Zaman serilerinizde Yen'in nispi değerini çizin, ardından zaman serilerinizde işletme gelirini grafik olarak çizin. Beraber mi hareket ediyorlar? Yapısal kırılmaları araştırın. Örneğin, yalnızca geçen yıl birlikte hareket etmeye başlamış olabilirler, eğer hesaba katılmazsanız ekonometrik bir modeli gerçekten mahvedebilir.

Grafiksel olarak analiz etmeyi bitirdikten sonra, eş-entegrasyon ve Engle-Granger metodunu okumanızı öneririm. Başlamak için iyi yerler olan bazı literatürler: Stock ve Watson (1988) ve Engle ve Granger (1987).

Zaman serileri ekonometriğinin bu kısmı, İSTASYON DEĞİL değişkenlerle çalışmanıza olanak sağlar. Sorunuzda belirttiğiniz gibi ilk farklılıkların bir sorunu, bilmek istediğiniz ilişkiyi bir kenara atmasıdır. Engle Granger yöntemi, ekonomik açıdan önemli olan ve hala istatistiksel olarak sağlam olan ilişkileri analiz etmenizi sağlar.

Zaman serisi ekonomisi dünyası çok eğlenceli, ancak verilerinizin arkasındaki ekonomiye bağlı kaldığınızdan emin olun. Verilerinizdeki küçük şeyleri göz ardı etmeyin, bunlar en anlamlı olanlar olabilir. Asıl önemli olduğunu düşündüğünüz ilişki önemliyse şaşırmayın. Bu sana olduğu kadar anlatıyor!

İçine girdiğin büyüleyici alanla ilgili konuşacak çok şey var ama umarım bu senin ilgini çekebilir.