Многофакторные и однофакторные фундаментальные прогнозы валютного рынка

Фундаментальное валютное прогнозирование может быть многофакторным (мультифакторным) и однофакторным. Многофакторный фундаментальный анализ исследует зависимость обменного курса от многих экономических переменных с помощью соответствующих экономико-математических моделей. Представим такую зависимость в виде следующей модели:[43]

В данной модели в качестве переменных выступают девять фундаментальных факторов, хотя их число можно как сузить, так и расширить. Валютный прогноз, сделанный на базе такой модели, значительно точнее учитывает многообразие факторов, влияющих на валютный курс. Рассмотрим в качестве примера применения многофакторных моделей в практике фундаментального валютного прогнозирования двухфакторную модель.

Пример применения двухфакторной модели. Предположим, нам необходимо построить прогноз будущего курса доллара и рубля в зависимости от двух факторов: (1)инфляции в США относительно инфляции в России и (2)экономического роста в США относительно экономического роста в России. Чтобы решить поставленную задачу, вначале следует определить, каким образом выбранные факторы исторически воздействовали на стоимость доллара и рубля. Обычно это делается с помощью регрессионного анализа. Для этого собирают за определённый прошлый период фактические данные о темпах инфляции и экономического роста в США и России. Затем проводят регрессионный анализ влияния сравнительной инфляции (инфляционного дифференциала) и сравнительного экономического роста (ростового дифференциала) двух стран на курс доллара и рубля. При этом влияние всех остальных курсовых факторов оценивается в целом. После этого рассчитывается возможное изменение стоимости доллара (Δ S₁^a) в процентах на основе следующего регрессионного уравнения[44]:

Допустим, регрессионный анализ дал следующие результаты: a – 0,002; b – 0,8; c – 1,0. Полученные значения коэффициентов расшифровываются так: влияние прочих факторов было незначительным, поскольку их изменение на 100% приводило к курсовым колебаниям лишь на 0,2%, в то время как 1%-ые изменения в инфляционном и ростовом дифференциалах вызывали отклонения курса доллара на 0,8 и 1,0% соответственно. Для построения интересующего нас прогноза будем исходить из данных регрессионных коэффициентов и предположения о том, что значения инфляционного и ростового дифференциалов составят в прогнозируемом периоде +7% и -5%. Тогда получим следующий прогноз курса доллара:

ΔS₁^a(USD/RUB) = 0,002 + 0,8х7% + 1х(-5%) = 0,602%.

Таким образом, при предполагаемых сравнительных темпах инфляции и экономического роста доллар должен незначительно вырасти против рубля в течение прогнозируемого периода.

Чтобы применять на практике фундаментальные модели с большим числом факторов, требуются достоверные и объёмные базы данных для временных рядов за длительный период, что не всегда возможно. Недостатком многофакторных моделей является также взаимовлияние факторов в них, которое искажает общий результат воздействия переменных на динамику валютного курса. Поэтому большой популярностью пользуются однофакторные модели фундаментального анализа.

Простейший пример однофакторной модели – паритет покупательной способности, при котором будущий спот-курс валют () прогнозируется как функция от сравнительной инфляции двух стран ()[45]:

Для практического прогнозирования обменных курсов на основе подобной однофакторной модели в течение нескольких периодов применяется формула:

Предположим, ожидаемый рост цен в США за 2008 год – 5%, а в России – 12%, текущий спот-курс – 23,4578 руб./долл. Тогда к концу 2008 года прогнозируемый на основе сравнительной инфляции обменный курс рубля и доллара составит:

Следует помнить, что использование инфляционного дифференциала, как и других отдельно взятых фундаментальных факторов, для прогнозирования обменных курсов далеко не всегда даёт корректные результаты. Поэтому применение однофакторных прогнозных моделей предполагает последовательное сопоставление и корректировку результатов, полученных с помощью нескольких вариантов расчётов.