Регрессионный анализ

Статистический метод исследует наличие статистической взаимосвязи между хеджируемой статьей и инструментом хеджирования. Регрессионный анализ включает определение «линии наилучшего соответствия» и затем оценивает «точность приближения» данной линии. Метод обеспечивает сопоставления, используя систематический подход: величина, на которую одна переменная величина, «зависимая» будет отличаться от изменений другой, «независимой» переменной. В случае оценки эффективности хеджирования данный метод устанавливает наличие взаимосвязи изменения стоимости хеджируемой статьи и хеджирующего производного инструмента. Независимая переменная величина отражает изменения стоимости хеджируемой статьи, а зависимая переменная отражает изменение стоимости инструмента хеджирования.

Существуют три основных вида тестовой статистики для определения эффективного отношения хеджирования при использовании регрессионного анализа:

1) Угол наклона линии должен быть отрицательным: -(0.8)<b<-(1.25);

(Если угол наклона линии положительный, отношения хеджирования нет (т.е., инструмент хеджирования не смягчает хеджируемый риск). Если угол наклона отрицательный, но не соответствует параметрам –(0.8) – (1.25), то существует определенное отношение хеджирования, но оно недостаточно сильное для прохождения теста на эффективность)

2) Коэффициент вероятности > 0,96; и

3) Статистическая достоверность общей регрессионной модели (F- статистическая) должна быть существенной и составлять 95% или более уровня доверия.

С точки зрения бухгалтерского учета будущих периодов регрессионный анализ показывает, является ли отношение достаточно эффективным, чтобы его можно было применять как учет хеджирования. Данный анализ не дает оценки неэффективности, и не дает сумм, необходимых для бухгалтерских проводок, результаты анализа демонстрируют, что «тест на проверку высокой эффективности» пройден успешно.