Прогнозирование стоимости золота в РФ

Прежде чем делать прогноз стоимости золота необходимо рассчитать ряд показателей.

Перед тем как рассчитывать какие-либо показатели не обходимо определить какие факторы могут влиять на курс золота. Золото находится в довольно необычном положении. С одной стороны, это такой же товар, как сало и сталь, с другой - инструмент денежных вложений. Логично предположить, что на цену золота влияют две группы факторов: во-первых, обусловленные спросом и предложением на золото как на товар и во-вторых, его инвестиционной привлекательностью.

Первая группа факторов. Довольно просто сообразить, что на стоимость золота влияют такие факторы, как спрос со стороны ювелиров и промышленности, открытие новых месторождений золота (или истощение существующих), создание новых технологий его добычи и так далее. Все эти факторы характеризуют золото как металл, без уважения к его богатой финансовой истории и инвестиционных функций.

Вторая группа факторов - финансовые - оказывают, пожалуй, более существенное влияние на стоимость золота:

1. Глобальная политическая и экономическая ситуация, инвестиционный климат. В период потрясений и кризисов инвесторы более склонны вкладывать деньги в надежные инструменты - а самым надежным является золото. Поэтому кризисы поднимают курс золота.

Это справедливо и для высокой инфляции - чем скорее дешевеют деньги, тем быстрее растет цена золота.

Безусловно, очень важны политические решения государств и позиции центральных банков относительно золота. Так, например, решение увеличить долю золота в золотовалютных резервах страны может вызвать повышение цены золота на рынке.

2. Курс доллара - это мировая валюта. Парой ему выступает золото (все те же золотовалютные резервы). Дешевеет доллар (в принципе, та же инфляция) - дорожает золото.

3. Положение дел на фондовых рынках также оказывает влияние на цену золота - через интересы инвесторов - хотя и не так значительно.

Можно выделить как особый фактор принимаемые производителями золота решения (которые могут лоббироваться чьими-то еще интересами). Например, производители золота могут решить слегка уменьшить добычу - для роста цен. Это аналогично решениям, принимаемым ассоциацией стран-экспортеров нефти.

4. цена на нефть.

Следующим шагом будет являться расчет коэффициента корреляции (Приложение 1, таблица 3.1.).

Теперь необходимо определить тип связи между факторами. Между факторами У и Х1, Х3 существует сильная связь, поскольку │rxy│≥0,7; данная связь является прямой, т.к. rxy>0.

Для дальнейшего анализа необходимо брать только те факторы, которые имеют сильную связь. В приложении 1, таблице 3.2 сильная связь выделена красным цветом.

На основе детального анализа корреляционного исследования необходимо определить на сколько модели являются значимы по критерию Фишера (т.е. в целом), по критерию Стьюдента (т.е. по параметрам).

Рассмотрим модель линейной парной регрессии, которая представлена в приложении 2 У (Х1) = - 1366,15686+77,55094382Х1. В данной модели коэффициент детерминации попадает в нужный интервал, т.е.0≤ 0,676646046≤1 (таблица 3.3.). Чем он ближе к единице, тем качественнее модель. Поскольку коэффициент детерминации отвечает необходимому условию, то следовательно модель линейной парной регрессии У (Х1) = - 1366,15686+77,55094382Х1 можно рассматривать дальше.

Поскольку значение критерия Фишера в данной модели меньше 0,5 (0,087279126<0,5) (Приложение 2, таблица 3.4), следовательно данная модель линейной парной регрессии в целом значима с приемлемым уровнем значимости.

Теперь необходимо модель линейной парной регрессии У (Х1) = - 1366,15686+77,55094382Х1 оценить по критерию Стьюдента. Для дальнейшего анализа Р-значения должны быть меньше 0,05 (приложение 2, таблица 2.5).

В рассматриваемой модели 0,2130796<0,05

0,087279126<0,05.

Из этого можно сделать вывод о том, что модель по параметрам значима.

Рассматриваемая модель У (Х1) = - 1366,15686+77,55094382Х1оказалась значима в целом и по параметрам, следовательно данную модель регрессии можно использовать для статистического анализа и для прогноза.

Следующим этапом будет являться анализ остатков.

Статьи по финансам:

Анализ обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами
Собственные оборотные средства - разность между текущими активами и текущими обязательствами предприятия. Для анализа обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами определяется излишек или недостаток наличия собственных оборотных средств для покрытия запасов и дебиторской задолженно ...

Анализ поступлений транспортного налога в консолидированный бюджет РФ
бюджет Так как транспортный налог является региональным, все денежные средства от него поступают в бюджеты субъектов Российской Федерации. Данные средства идут на строительство и ремонт дорог. Для того, чтобы оценить эффективность администрирования транспортного налога рассмотрим процент фактическо ...

Перспективы деятельности малого предпринимательства в России
Развитие малого и среднего бизнеса в России служит укреплению экономического и инновационного потенциала государства, способствует росту благосостояния населения и авторитета страны в мире. Для России не менее важно, что развитие малого и среднего бизнеса постепенно формирует средний класс, выступа ...