TCP/IP-protokollipinn on Interneti alfa ja oomega ning te ei pea mitte ainult teadma, vaid ka mõistma pinu mudelit ja tööpõhimõtet.

Selgitasime välja klassifikatsiooni, võrgustandardid ja OSI mudeli. Räägime nüüd pinust, mille alusel ehitatakse üles ülemaailmne omavahel ühendatud arvutivõrkude süsteem Internet.

TCP/IP mudel

Algselt loodi see virn ülikoolide suurte arvutite ühendamiseks punktist-punkti telefoniliinide kaudu. Kuid kui ilmusid uued tehnoloogiad, leviedastus (Ethernet) ja satelliit, tekkis vajadus kohandada TCP/IP-d, mis osutus pole kerge ülesanne. Seetõttu ilmus koos OSI-ga ka TCP/IP-mudel.

Mudel kirjeldab, kuidas on vaja ehitada erinevatel tehnoloogiatel põhinevaid võrke, et neis töötaks TCP/IP protokollipinn.

Tabelis on toodud OSI ja TCP/IP mudelite võrdlus. Viimane sisaldab 4 taset:

1. Kõige madalam, võrguliidese tase, pakub suhtlust võrgutehnoloogiatega (Ethernet, Wi-Fi jne). See on kanali ja funktsioonide kombinatsioon füüsilised tasemed OSI.
2. Interneti tase seisab kõrgemal ja sellel on sarnased ülesanded OSI mudeli võrgukihiga. See pakub optimaalse marsruudi otsimist, sealhulgas võrguprobleemide tuvastamist. Sellel tasemel ruuter töötab.
3. Transport vastutab protsessidevahelise suhtluse eest erinevad arvutid, samuti edastatud teabe edastamiseks vajalikus järjekorras ilma dubleerimise, kadumise või veata.
4. Rakendatudühendab OSI mudeli 3 kihti: seanss, esitlus ja rakendus. See tähendab, et see täidab selliseid funktsioone nagu seansi tugi, protokolli ja teabe teisendamine ning kasutaja-võrgu suhtlus.

Mõnikord püüavad eksperdid ühendada mõlemad mudelid millekski ühiseks. Näiteks allpool on viietasandiline sümbioosi esitus arvutivõrkude autoritelt E. Tanenbaumilt ja D. Weatherallilt:

OSI mudelil on hea teoreetiline arendus, kuid protokolle ei kasutata. TCP/IP mudel on erinev: protokolle kasutatakse laialdaselt, kuid mudel sobib ainult TCP/IP-põhiste võrkude kirjeldamiseks.

Ärge ajage neid segadusse:

• TCP/IP on protokollipinn, mis on Interneti aluseks.
• OSI (Open Systems Interconnection) etalonmudel sobib väga erinevate võrkude kirjeldamiseks.

TCP/IP protokolli virn

Vaatame iga taset üksikasjalikumalt.

Võrguliideste madalamal tasemel on Ethernet, Wi-Fi ja DSL (modem). Need võrgutehnoloogiad ei kuulu formaalselt pinu, kuid on äärmiselt olulised Interneti kui terviku toimimises.

Peamine võrgukihi protokoll on IP (Internet Protocol). See on marsruutitud protokoll, mille osa on võrguaadress (IP-aadress). Siin töötavad ka lisaprotokollid nagu ICMP, ARRP ja DHCP. Nad hoiavad võrke töös.

Transporditasandil on TCP, andmeedastust võimaldav protokoll koos tarnegarantiiga ja UDP protokoll kiireks andmeedastuseks, kuid ilma garantiita.

Rakenduskiht on HTTP (veebi jaoks), SMTP (postiedastus), DNS (IP-aadressidele sõbralike domeeninimede määramine), FTP (failiedastus). TCP/IP-pinu rakendustasemel on rohkem protokolle, kuid loetletud protokolle võib nimetada kõige olulisemateks.

Pidage meeles, et TCP/IP-protokollivirn määratleb seadmetevahelise suhtluse standardid ning sisaldab võrguühenduse ja marsruutimise tavasid.

Suurus: px

Alusta näitamist lehelt:

Ärakiri

1 18 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin UDC Kondratiev intressimäärade tsüklid selle dünaamika prognoosimise alusena Abstract. Ulatuslikul statistilisel materjalil põhinev artikkel tõestab hüpoteesi, et pankade laenuintresside tsüklilised kõikumised on määratud päikese aktiivsuse tsüklitega. Selle põhjal on võimalik prognoosida intressimäära keskmises ja pikas perspektiivis ning sellest tulenevalt ka maailma ja Venemaa majanduse edasist seisu. Kokkuvõte. Mahukas statistiline materjal aitas autoritel tõestada hüpoteesi, et pangakrediidi intressimäära tsüklilised kõikumised on määratud päikesetsüklitega. Need asjaolud võimaldavad prognoosida intressimäära keskmises ja pikaajalises perspektiivis ning järelikult prognoosida ka tulevast majanduslikku olukorda maailmas ja ka Venemaal. Märksõnad. pankade intressimäära tsüklilisus, päikese aktiivsuse tsüklid, majanduse tsükliline areng, majanduskriiside prognoosimine, pangaintressi prognoosimine. Võtmesõnad. Panga krediidi intressimäära tsüklilised kõikumised, päikesetsüklid, majanduse tsükliline areng, majanduskriisi prognoos, panga intressimäära prognoos. Ülemaailmne finantskriis taas paljastas peamiste majandusnäitajate ebaadekvaatse prognoosimise ja sellest tulenevalt erinevate riikide valitsuste liialt optimistliku nägemuse maailma tulevasest majandusolukorrast. Üheks sellise olukorra põhjuseks on prognooside puudumine pangaintressimäära ühe olulisema majandusnäitaja kohta. S. Moisejev märgib oma artiklis “Intressiprognoosist”, et “kui välismaal on intressimäärad hästi prognoositavad ka ilma keskpanga prognoosideta, siis Venemaal napib infot rahaturu tulevikudünaamika kohta. Intressimäärade ennustamine on üks keerulisemaid analüüse ja reeglina ei sisaldu tuleviku intressimäärade hinnangud konsensusprognoosides ja professionaalsete prognoosijate küsitlustes. Kuna ei õnnestu ametlikest allikatest protsendiprognoosi saada, otsustavad paljud majandusteadlased seda ise prognoosida. Tänapäeval kättesaadavad prognoosimeetodid on aga kas liiga primitiivsed või nii töömahukad, et enamikule neist kättesaamatud. Seetõttu teeme ettepaneku välja töötada meetod protsendi ennustamiseks, mis põhineb selle seosel päikese aktiivsuse tsüklitega (edaspidi SA), mis annab rohkem täpne prognoos ilma töömahukate arvutusteta, mis võimaldab seda kasutada igal majandusüksusel. GLOBAALSE JUHENDI nr 11 VÄÄRTUS

2 Kondratieffi intressimäärade tsüklit Lähtepunktina aktsepteerime hüpoteesi V.A. Belkin, et "peamiste makromajanduslike näitajate tsüklilised kõikumised, sealhulgas töötuse määr, inflatsioonimäär ja keskmine määr krediit, riigi valuuta vahetuskurss, koondeelarve puudujääk (ülejääk) on määratud päikese aktiivsuse tsüklitega. Selle hüpoteesi kontrollimiseks ajavahemikul 1947 kuni juuli 2010 võtsime keskmised aastaandmed hundiarvude kohta, mis on võrdelised täppide arvuga päikesekettal ja iseloomustavad SA-d. Samal perioodil võeti maailmamajanduse seisu mõjutava pangaintressina alusintressi (riskivabale intressimäärale lähim intressimäär). Järgmisena koostasime nende näitajate muutuste graafikud aja jooksul (joonis 1). Nagu see diagramm näitab, on alates 1968. aastast algintressi tsüklilisus suuresti määratud CA tsüklitega. Riis. 1. Aasta keskmiste Wolfi numbrite ja algintressimäära muutuste dünaamika Tasub tähele panna mõningaid SA ja algintressi tsüklilisuse tunnuseid. Seega kestab SA kasvufaas keskmiselt 4 aastat ja langemisfaas 7 aastat, tsükli kogukestus on keskmiselt 11 aastat. See tähendab, et SA tsüklil on järsk tõus ja sujuv langus. Samas on SA kasvufaasis ka pangaintressimäära kasvufaas ning SA tsükli haripunkti jõudmisel saavutab intressimäär ka kohe või 1 aasta pärast maksimaalse väärtuse. CA vähendamise faasis langeb ka pangaintress. Ligikaudu üks kuni kaks aastat enne järgmist CA miinimumi saavutab pangaintressimäär aga järgmise maksimumi. Siiani ei saa me täpselt kindlaks teha SA tsükli jooksul pangaintressi korduva tsükli põhjust ja saame teha ainult oletusi või hüpoteese. MAJANDUS

3 20 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Algkursi lühiajaliste kõikumiste mõjust vabanemiseks arvutati analüüsitud näitajate keskmised väärtused aastate lõikes SA tsüklikõvera pöördepunktides ja koostati vastavad graafikud (joonis 2). . Sellelt diagrammil on näha, et 11-aastased CA tsüklid langevad piisavalt kokku pankade intressimäärade tsüklitega (korrelatsioonikordaja on 79%), mis langevad kokku C. Juglari tsüklitega. See tähendab, et SA tõus toob kaasa baasintressimäära tõusu ja selle tulemusena maksimaalselt majanduskriisi. Seega on päikese tsükliline aktiivsus pankade intressimäärade muutusi määravaks võtmeteguriks. Tuvastatud seos paljastab ka tegelik põhjus selle näitaja tsüklilisus ja maailmamajanduse areng tervikuna. Näitame, et sellised intressimäärad nagu LIBOR, EURIBOR muutuvad peaaegu sünkroonselt põhikursiga. Seega tõestame, et CA tsüklid määravad pankade intressimäärade dünaamika kogu maailmas, mitte ainult Ameerika Ühendriikides. Riis. Joonis 2. Aasta keskmiste hundiarvude muutuste dünaamika ja Päikese aktiivsuskõvera pöördepunktide (äärmuste) algmäär Algintressimäärade ja LIBORi vahelise seose uurimiseks valiti kuni aasta laenude LIBOR-määr . Selle väärtused võeti saidilt majandusstatistika HÜPOTEEK-X. Allpool on diagramm, mis näitab selgelt põhiintressi ja LIBOR-i intressimäärade keskmiste aastaväärtuste sünkroonsete muutuste dünaamikat (perioodiks kuni üks aasta) (joonis 3). GLOBAALSE JUHENDI nr 11 VÄÄRTUS

4 Kondratieffi intressitsüklid Joon. 3. Alusintressi ja LIBORi keskmiste aastaväärtuste muutuste dünaamika (kuni üks aasta) Alusintressi ja EURIBORi vahelise seose uurimiseks valiti kuni aasta laenude EURIBORi määr. Selle väärtused võeti ItIsTimedi veebisaidilt. Järgmisena koostasime diagrammi, mis näitab selgelt põhiintressi ja EURIBORi keskmiste aastaväärtuste väga sünkroonse muutuse dünaamikat (perioodiks kuni üks aasta) (joonis 4). sisse EURIBORi määr muutus algintressiga sünkroonselt, kuid ligikaudu 1-aastase viivitusega. Riis. 4. Põhiintressi ja EURIBORi keskmiste aastaväärtuste muutuste dünaamika (perioodiks kuni üks aasta) E K O N O M I C A

5 22 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Esitatud diagrammid tõestavad selgelt ja veenvalt peamiste rahvusvaheliste muutuste kõrget sünkroonsust. intressimäärad LIBOR ja EURIBOR ning esmased intressimäärad. Seega saab meie tõestatud seost CA ja põhimäära vahel laiendada ka teistele intressimääradele, eelkõige LIBORile ja EURIBORile. Saadud tulemuse, aga ka 24. SA tsükli prognoosi (joonis 5) põhjal on võimalik koostada prognoos põhikursi väärtuse kohta. Järgmist SA tippu on oodata 2013. aastal ja seetõttu võime oodata baasintressimäära tõusu kuni 2013. aastani ja 2013. aastani. Ennustame selle kursi järgmist maksimumi ja sellele järgnevat ülemaailmset finantskriisi. Muidugi võib Päikese tegelik aktiivsus 24. tsüklis prognoositust erineda, kuna nende tsüklite kestus on mõnevõrra erinev (9-11 aastat). Sel juhul toimub vastav ajaline nihe määratud kuupäev järgmine maksimaalne alusintress ja ülemaailmne majanduskriis. Riis. 5. Päikese aktiivsuse 24. tsükli prognoos Joonisel fig. Jooniselt 5 on näha, et järgmine SA miinimum peaks saabuma 2020. aasta paiku. Sellest tulenevalt toimub 2018. aasta paiku veel üks intressimäärade tõus, millele järgneb veel üks tõus 2019. ja 2020. aastal. USA SKT reaalkasvu aeglustumine või majanduskriis. 2013. aasta algintressi väärtuse täpsemaks prognoosimiseks pöördugem N. Kondratjevi laineteooria poole, mille põhjal tuvastatakse 5 umbes aasta pikkust majandustsüklit: väljaanne nr 11

6 Kondratieffi intressitsükli tsüklit 1790. aastast kuni . 2 tsüklit alates kuni gg. 3 tsüklit alates kuni gg. 4 tsüklit alates kuni gg. 5. tsükkel koos Kondratieffi tsüklitega on allutatud kõigile peamistele makromajanduslikele näitajatele, sealhulgas panga põhiintressimäärale. Samal ajal saavutab määr tsükli lõpus maksimaalse väärtuse. Hüpoteesi kinnitamiseks analüüsime joonisel fig. 1. See näitab, et maailmamajanduse majandusnäitajate eelviimane miinimum oli 1982. aastal ja sellega kaasnes pangaintressi maksimum, mida teeme ettepaneku nimetada põhiintressimäära Kondratieffi maksimumiks (K-määr). Enne K-kurssi oli esmase intressimäära tõus, pärast langust. Teeme ettepaneku nimetada neid tsükleid suurteks algkursi tsükliteks. Jaapani teadlase Shimanaka Yuji uuringute kohaselt, mida kinnitas Jaapani majandusuuringute keskus (JERC) ja avaldas The Wall Street Journal, võrdub üks Kondratieffi tsükkel viie SA tsükliga ehk 55 aastaga. Lähtudes sellest teooriast ja asjaolust, et ajavahemikul 1982–2010 toimus kaks SA tsüklit, võib eeldada, et 2010. aasta on suure prime rate tsükli pöördepunkt ja selle kasvu on näha ka edaspidi. Sellest tulenevalt on 2013. aasta kohalik maksimumintressimäär kõrgem selle näitaja kohalikust maksimumist 2009. aastal ja jääb ligikaudu 2000. aasta kohaliku maksimumi tasemele. Seega saavutab 2013. aasta baasintressimäär keskpikas perspektiivis järgmise vahepealse maksimumi 8-9% tasemel, mis suure tõenäosusega toob kaasa järjekordse ülemaailmse finantskriisi (joonis 6). Riis. 6. Kondratjevi põhiintressi tsükkel ja selle prognoos aastani 2020 E K O N O M I C A

7 24 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Samamoodi on algintressi kohalik maksimum 2018. aastal kõrgem selle näitaja kohalikust maksimumist 2013. aastal, kuid madalam selle näitaja kohalikust maksimumist 1989. aastal, st selle väärtus on ligikaudu 10. % (joonis 6). Lähtudes asjaolust, et baasintressimäära muutused on sünkroonsed LIBORi ja EURIBORi intressimäärade muutustega, võib oodata nende intressimäärade vastavat tõusu 2013. aastal vastavalt 6% ja 5%ni ning LIBORi 8,5% tõusu 2018. aastal. Alates 2003. aastast on maailmamajanduse globaliseerumise ja Venemaa majanduse suure osaluse tõttu selles toimunud USA SKP ja Venemaa SKP sünkroniseerimine Venemaa SKP suurema volatiilsusega. Sellest tulenevalt toob baasintressi muutus paratamatult kaasa sarnase muutuse ka Venemaa pangalaenu intressimääras, mistõttu hakkab 2013. aastaks Venemaal kehtima ka juriidilistele isikutele kuni 1 aasta väljastatavate laenude pangaintress. tõusta 2000. aasta tasemele ja moodustada 18 -20% aastas. Päikeseenergia maksimaalne aktiivsus toob jätkuvalt kaasa Venemaa pankade laenuintresside tõusu ja sellest tulenevalt järjekordse finantskriisi. Saadud tulemus on ülimalt oluline mitte ainult riigiametnikele, vaid ka kogu majanduslikult aktiivsele elanikkonnale, kuna selle alusel on võimalik teha pikaajalisi investeerimisotsuseid ja objektiivselt hinnata riigi majanduse edasist arengut. Tuvastatud seose põhjuse selgitamiseks võib tsiteerida suure vene teadlase A. Tšiževski uuringuid, kes väitsid, et psühhopaatilised epideemiad, paanilised meeleolud, massihüsteeria, hallutsinatsioonid jne, aga ka neuropsüühilise toonuse närvilise erutuvuse muutumine. on tihedas seoses SA tsüklitega. Eeltoodud pessimismi ja optimismi meeleolude tsüklilised kõikumised toovad kaasa intressimääras arvessevõetava riskimakse suuruse ja selle tsükliliste kõikumiste tsüklilised kõikumised. Niisiis, selle uuringu tulemusena: Alusintressi näitel ilmnes CA tsüklite ja panga intressimäära vaheline kõrge seos; Tehakse ettepanek sõlmida teaduslik ringlus pangaintressi Kondratieffi tsükli (põhiintressi näitel) ja selle intressimäära Kondratjeffi maksimumi (miinimum) mõisted; Välja on töötatud keskmise ja pikaajaline prognoos järgmise maksimumintressimäära ja ülemaailmsete finantskriiside kohta; Esitatakse põhiintressimäära, LIBOR, EURIBOR dünaamika kõrget sünkroonsust; Välja on töötatud keskpika perioodi prognoos LIBORi, EURIBORi ja Venemaa laenuintressi järgmiste maksimummäärade kohta 2013. aastal. GLOBAALSE JUHENDI nr 11 VÄÄRTUS

8 Kondratjeffi intressitsüklid Viited 1. Moisejev S. “Intressimäära prognoosist” URL: post/124329/ 2. Belkin V. A. Päikese aktiivsuse tsüklite ja peamiste makromajanduslike näitajate tsüklite vastastikune seos // Venemaa sotsiaal-majanduslik areng aastal kriisijärgne periood: riiklikud, piirkondlikud ja ettevõtte aspektid: kogumine. m-lov 27 int. teaduslik-praktiline konverentsi 1. osa, Tšeljabinsk: UrSEI AT ja SO, S; 3. Päikese mõju andmeanalüüsi keskuse statistilised andmed (Belgia) URL: 4. Andmed majandusstatistika saidilt MORTGAGE-X URL: com 5. Andmed saidilt ItIsTimed URL: php 6. NASA uurimismaterjalid URL: solnechnyiy-prognoz/ 7. Korotaev A.V., Tsirel S.V. Kondratjevi lained globaalses majandusdünaamikas / Süsteemi monitooring. Globaalne ja regionaalne areng / Vastutav. toim. D. A. Khalturina, A. V. Korotajev. M.: Librocom/URSS, C URL: cliodynamics.ru/download/m02korotayev_tsirel_kondratyevskie_volny.pdf 8. Arusaadavate ühenduste liit // Configuring: Transformative policy cycles (9. Chizhevsky A.L. Terrestrial echo of solar storms. 2nd M.. : Mõte, lk E K O N O M I K A

Tšeljabinski Riikliku Ülikooli bülletään. 2011. 6 (221). Majandus. Vol. Lk 31

Tšeljabinski Riikliku Ülikooli bülletään. 1. (). Majandus. Vol. 3. P. 1. Päikese aktiivsuse suured tsüklid kui Kondratjeffi konjunktuuri suurte tsüklite alus Suurte tsüklite vahel on ilmnenud tugev seos

Tšeljabinski Riikliku Ülikooli bülletään. 2011. 36 (251). Majandus. Vol. 35. Lk 23 27. INFLATSIOONI JA TÖÖTUUSE TÜKLILISTE KÕIKUMISE TEOORIA ARENG NENDE SEOSTEL PÄIKESE AKTIIVSUSTsükLIGA

Vladimir Aleksejevitš Belkin Venemaa Teaduste Akadeemia Uurali filiaali Majandusinstituudi Tšeljabinski filiaal TÖÖSTUSLIKU TOOTMISE TÜKLID VENEMAL JA PÄIKESE TEGEVUS: MEHHANISM JA TUGEVA TAGASISIDE FAKTID (1861 2013) Artiklis

UDK 336.71 MAJANDUSE MONETISEERIMISE TASEME FAKTORANALÜÜS MAJANDUS- JA STATISTILISTE MUDELITE PÕHINES S. V. MIŠTŠENKO, majandusteaduste kandidaat, rahandusosakonna dotsent E-post: s-mischenk@mail. ru Ülikool

Venemaa majanduskriis on sügavam kui USA-s majanduskriiside tagajärgede hindamise metoodika Kokkuvõte Kuidas määrata majandustsüklite ja kriiside kestust ja sügavust? Autor vastab sellele

1.5 Makromajanduslik dünaamika. Inflatsioon. Majandustsüklite teooria 1.5.1 Inflatsioon on pikaajaline üldise hinnataseme jätkusuutliku kasvu protsess, mis viib raha ostujõu vähenemiseni.

T. Gorškova, S. Drobõševski, M. Turuntseva, M. Khromov Makromajanduslik prognoos 2017. aastaks 2019: kasv mitte suurem kui 1,0 1,5% 2017. aasta I poolaasta tulemused kinnitavad ühelt poolt varem öeldud oletusi

Finants, raharinglus ja krediit 247 Intressimäärade mõju kommertspankade varade ja kohustuste struktuuri dünaamikale 2009 P.S. Bardajevi Moskva Riiklik Ülikool. M.V. Lomonossov

Grishina E.N., Ph.D., Venemaa Vjatka Riikliku Põllumajandusakadeemia IT ja statistika osakonna dotsent, Kirov Trusova L.N., Ph.D., Vjatka osariigi ajaloo ja filosoofia osakonna dotsent

V. Averkiev, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Prognoos aastaks 2016 2017: majandus on jõudmas stabiliseerumistsooni Olukorra areng I kvartalis. 2016. aastal, eelkõige naftahinna langus miinimumini

VAJUTUSMÄRKUS 3. PEATÜKI KOHTA: EELARVE KONSOLIDEERIMISE MAKROMAJANDUSLIKUD MÕJUD KAS SEE TEEB HAIGUST? Maailma majanduse väljavaade oktoober 2010 Koostanud: Daniel Lee ( meeskonna juht),

Averkiev V., Drobyshevsky S., Turuntseva M., Khromov M. Vene Föderatsiooni sotsiaal-majandusliku arengu stsenaariumiprognoos 2017. aastal 2018. aastal. (jaanuar 2017) 2016. aasta kolmandas kvartalis algas Venemaa majanduses tsükliline faas

UDC 311.2:364.2 Kapelyuk S.D., Siberi Tarbijakoostöö Ülikool, Novosibirsk Majandus- ja statistilised mudelid elanikkonna elatustaseme prognoosimisel Elanikkonna elatustaseme prognoosimine

42 Majanduse, juhtimise ja õiguse alused 5 (5) FINANTS, RAHA RINGLEMINE JA KREDIITI UDK 336.77:338.43 V.N. Domratšov, E.V. Skaletskaja* KAASAEGSED TRENDID PANGADE LAENAMISEL PÕLLUMAJANDUSETTEVÕTETELE

3. MAJANDUSTÜKKEL. TÖÖTUS MAJANDUSTSÜKLI MÕISTE Majandustsükkel on majanduses tõusud ja mõõnad, mis korduvad perioodiliselt mitme aasta jooksul. Majandustsükkel – perioodiline

6. Tatarkin, A. Tööstuse struktuuriline ümberstruktureerimine kui pikalaineprotsessi element / A. Tatarkin, O. Romanova, M. Filatova // Föderalism. 2. 4. 7. Kondratjev, V. Tööstuspoliitika või poliitika

V. Averkiev, S. Drobõševski, M. Turuntseva, M. Khromov Vene Föderatsiooni sotsiaal-majandusliku arengu stsenaariumiprognoos aastatel 206-208. (juuni 206) Makromajanduslik prognoos kõige tõenäolisemate stsenaariumide kohta aastal 206 208

16 Kondratjeffi tsüklite mediaani käitumisest N. V. Mitjukov Artiklis analüüsitakse Kondratjeffi tsüklite asümmeetria muutuste dünaamikat. Eeldatakse, et tsüklid ise alluvad harmoonilistele

ISSN 2079-8490 Elektrooniline teadusväljaanne “Scientific Notes of Tomsk State University” 2017, Volume 8, 3, lk 92 96 Certificate El FS 77-39676 date of 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/ umbes/ [e-postiga kaitstud] UDC 378.147.091.3(571.6)

POLUJAHTOV STANISLAV ANDREEVITŠ MAJANDUSSÜSTEEMIDE LAENUINTRESSI TÜKLILISTE KÕIKUMISE TUNNUSED Erialad: 08.00.01-Majandusteooria (üldine majandusteooria) Doktoritöö KOKKUVÕTE

Kuu analüütiline ülevaade URALSIB Bank121 Juuli 2011 2 Globaalne prognoos, portfelli positsioneerimine Juuni oli järjekordne languskuu, nagu ootasime oma viimases kuuülevaates.

1002 UDK 330.4 MAJANDUSPROTSESSIDE ARENGUNÄITAJATE ARVUTAMINE MAJANDUSPROTSESSIDE NÄITAJAD MAJANDUSPROTSESSIDE ARVUTAMINE DÜNAAMILINE ARENG Sudarkina E.S. Lõuna-Venemaa Juhtimisinstituut, Venemaa filiaal

UDC 33 Kuznetsov S.A., Voroneži Riikliku Metsandusülikooli vanemõppejõud. G.F. Morozova" Zabudkov V.A., magistrant Voronež, Venemaa "Voroneži riiklik metsatehnika

37 UDC 336.71 KAUBANDUSPANGA NÕUTAVATE RESERVIDE SUMMA PROGNOOSIMINE I.D. Kuznetsova Ivanovo Riiklik Keemiatehnoloogia Ülikool Yu.E. Panueva Ivanovo riiklik tekstiilitehas

Valgevene Vabariigi Riigipank PANKADE LAENUTINGIMUSED Analüütiline ülevaade Jaanuar märts Minsk 2 Osana Riigipanga krediidituru analüüsist viiakse läbi see

UDK 365.282 Nour M.V., üliõpilane, rühm STm-14 Popova I.V., dotsent, Ph.D. Föderaalne riigieelarveline kõrgharidusasutus "Penza Riiklik Arhitektuuri- ja Ehitusülikool", Penza, Venemaa ARENGUTRENDIDE UURING

124 T.A. Zelenina T.A. Zelenina [e-postiga kaitstud] UDK 519.8:336.77:005.334 Kommertspanga krediidiriski prognoosimine KOKKUVÕTE. Artiklis esitatakse kliendiriski prognoosimise tulemused

UDC 336.69 MAAILMA FINANTSSÜSTEEMI ARENGU TRENDID Belukhin V.V., Kharchenko A.A. Riiklikult akrediteeritud mittetulunduslik eraõppeasutus kõrgharidus"Turundusakadeemia

"Makroökonoomika" test Metoodilised soovitused ettevalmistamiseks proovitööõpilastele 1. Testi valiku määrab õpilastunnistuse (koodi) viimane number

UDC: 33(075.8) MAAILMA MAJANDUSE ARENGU REGULAARSUSED JA KAASAEGSED TRENDID: INNOVAATSIOONI ARENGU DÜNAAMIKAT JA SUUNAT MÄÄRAVAD TEGURID Aleksei Vassiljevitš Tebekin, majandusteaduste doktor, tehnikadoktor. Sc., prof.,

NovaInfo.Ru - 46, 2016 Majandusteadused 1 INFLATION: MÕISTE, TÜÜBID JA DÜNAAMIKA. Yamurova Aliya Rafisovna Inflatsioon - paberraha ja mittesularahaliste vahendite odavnemine, millega kaasnevad hindade tõus

Keskpanga intressimäär 12/07/2016 USA Föderaalreserv on sõltumatu föderaalne agentuur, mis loodi 1913. aastal riigi pangandussüsteemi regulaatorina. Täidab funktsioone

Tšeljabinski Riikliku Ülikooli bülletään. 213,15 (36). Majandus. Vol. 41. Lk 19 115. ETTEVÕTEMAJANDUSE MUDEL riigi tõhusa fiskaalpoliitika kohta Tutvustatakse mudeli väljatöötamist

UDC 334.723 Lyamkin I.I., majandusteaduste kandidaat, dotsent, majandusteooria ja sotsiaalpoliitiliste suhete osakonna juhataja, Kemerovo Instituudi (filiaal) Föderaalse Riigieelarvelise Kõrghariduse Õppeasutuse "REU im. G.V. Plehhanov"

Krasheninnikov N.V. VENEMAA PANGANDUSKRIISI PÕHJUSED JA NENDE TUNNISTAMINE ARENGU VARASESES STAAPIDES Teaduslik direktor: dotsent, Ph.D. Shaker I.E. Kodumaistes ja väliskirjandus esitati

VÄIKEETTEVÕTLUS JA ETTEVÕTLUS A.A. Fleshleri ​​taotleja, Transbaikali Riikliku Ülikooli Kõrgema Majandus- ja Majanduskooli üliõpilane VÄIKE ETTEVÕTLUSE ARENDAMISE PROBLEEMID MADALA FINANTSTASEME KOHTA

VENEMAA FÖDERATSIOONI VÕLAPOLIITIKA EFEKTIIVSUS: HINDAMISE KRITEERIUMID JA PERSPEKTIIVID Kokarev K.N. Finantsülikool Vene Föderatsiooni valitsuse alluvuses, Moskva Teaduslik juhendaja Ph.D., dotsent. Sanginova L. D. Dolgovaja

100%, tumeroheline varjund), samuti: Kostroma, Magadani ja Jaroslavli piirkonnad, Adõgea, Udmurtia, Baškortostani vabariigid (viiest sektorist neli kasvab, REA indeks = 80%, heleroheline varjund).

Töö tegid: majandus- ja majandusteaduskonna üliõpilane, rühmad M 3-4 MOLIY G.M., teaduslik juhendaja: Ph.D., professor NEVEZHIN V.P. Finantsülikool Vene Föderatsiooni valitsuse all, Moskva PHILLIPSI ANALÜÜS KÕVER VENEMAALE

Makroökonoomika: kuidas kriisilaine alguse saab? uus majandustsüklite, kriiside ja makromajandusliku tasakaalu teooria Kokkuvõte Käesoleva uurimuse eesmärk oli uurida põhjuseid ja mehhanisme.

Majandustsüklite rahaline kontseptsioon Teatavasti on Tevesi mudelis olemas rahaturg, nagu ka Hicks Samuelsoni mudelis, kus turutsüklite põhjuseks on eksogeensed muutused.

Prognoos 2015 2016: oodatust halvem S. Drobõševski, V. Petrenko, M. Turuntseva, M. Khromov Vene Föderatsiooni majandusarengu näitajad 2015. aasta I poolaastal ja esimesed andmed peamise makromajanduse dünaamika kohta

UDK 336.02 RAHASÜSTEEMI NÄITAJATE MÕJU OMADUSED SKT DÜNAAMIKALE Demina P.S. JSC Forecast haridus- ja metoodikakeskuse juhtiv spetsialist, Perm, Venemaa Kokkuvõte Artiklis kirjeldatakse

UDC 550.343.6 KAMTŠATKA TUGEVATE (K 7,5) MAAVÄRINATE SUHE KOHTA PÄIKESE AKTIIVSUSEGA Serafimova Yu.K. Venemaa Teaduste Akadeemia geofüüsikateenistuse Kamtšatka filiaal, Petropavlovsk-Kamtšatski, [e-postiga kaitstud] Sissejuhatus

59 UDC 330.4:338.45(470.315) IVANOVI PIIRKONNA MAJANDUSDÜNAAMIKA PROGNOOSIMINE PIKAAJAKS A.N. Petrov Ivanovo Riiklik Keemiatehnoloogia Ülikool Viidi läbi ökonomeetriline uuring

Makroökonoomika RIIGIEELARVE Tatjana TIŠTŠENKO, Ph.D. ökon. Teadused Föderaalkassa andmetel jätkasid föderaaleelarve tulud selle aasta esimesel poolel kasvu ja perioodi lõpus

KINNITUD Valgevene Vabariigi presidendi dekreet 12/07/2009 591 Valgevene Vabariigi 2010. aasta rahapoliitika PÕHISUUNAD I JAGU PÕHISÄTTED 1. Vabariigi rahapoliitika

Elanikkonna inflatsiooniootused mais-juunis 2013 Venemaa Pank tutvustab panga tellitud Avaliku Arvamuse Sihtasutus (FOM) poolt läbi viidud inflatsiooniootuste järgmise laine tulemusi.

Kommentaarid Konsensusprognoos 1. Professionaalsete prognoosijate uuring: Valgevene ja Kasahstan 2014. aasta mai alguses viis Riikliku Teadusülikooli Majanduskõrgkooli Arenduskeskuse instituut läbi järjekordse professionaalsete prognoosijate uuringu

UDK 338.27 Shorova S.N. 3. aasta üliõpilane, rahandus- ja krediiditeaduskond, Venemaa, Krasnodar Blokhina I.M., majandusteaduste kandidaat, rahandusosakonna dotsent, Kubani osariik põllumajandusülikool

FINANTSSTABIILSUS MAJANDUSKASVU TAGAMISE VAJALIK EELDUS: ARENEVATE TURGUDE RISKIDE VÕRDLUSANALÜÜS Kartavov I.V. Teaduslik juhendaja: Ph.D., dotsent. Matrizaev B.D. Rahaline

A. A. SUKHIKH, A. S. DEMIDOV Southwestern State University Teaduslik juhendaja: Ph.D., dotsent Tretjakova I.N. VENEMAA INFLATSIOONIPROTSESSIDE ANALÜÜS (2009-2014) Kokkuvõte Artiklis analüüsitakse

UDK 35.073.515.2 Kurazova D.A., assistent statistikaosakonnas ja Infosüsteemid majandusteaduses" Tšetšeenia Riiklik Ülikool Venemaa, Groznõi VENEMAA KINDLUSTUSTURU ARENDAMISE VÄLJAVAATED.

VAJUTA MÄRKUSED 4. PEATÜKI VASTUVÕTJA PUHUL? VÄLISED TINGIMUSED JA MAJANDUSKASV ARENEVADES TURURIIKIDES ENNE, AJAL JA PÄRAST GLOBAALSET FINANTSKRIISI Globaalse arengu väljavaated

Eelarve 3. Piirkondlike eelarvete konsolideerimine 2014. aastal, prognoos 2015. aastaks Majanduskasvu määrade vähenemine 3,4%-lt 2012. aastal 1,3%-le 2013. aastal ja 0,6%-le 2014. aastal ei saanud muud kui piirkondlikku mõju.

UDK 330.101.54 Geraštšenko E.R. Doni Riikliku Tehnikaülikooli (DSTU) üliõpilane Mitina I.A., Ph.D., Doni Riikliku Tehnikaülikooli (DSTU) dotsent,

UDC 336.7 Gilvanov T.I. üliõpilane gr.e31 Baškiiri Riikliku Ülikooli Neftekamski filiaal F. F. Islamov, Baškiiri Riikliku Ülikooli Neftekamski filiaal

Inflatsioon ja intressimäärad Venemaal Hinnamuutuste, keskpanga tegevuste ja laenuturu tingimuste analüüs Rubla tugevnemine ja praegune inflatsioon võimaldavad keskpangal II kvartalis märtsis intressimäära alandada 0,25%.

TURBULENTS MAAILMA FINANTSTURGUDEL: PÕHJUSED JA RISKID* Anna KIJUTSEVSKAJA, Ph.D. ökon. Teadused Pavel TRUNIN, Ph.D. ökon. Teadused B viimastel kuudel Maailmamajandus seisab silmitsi kasvavate riskidega, mis on seotud

Nikolaenkova Maria Sergeevna üliõpilane Prudnikova Anna Anatoljevna Ph.D. ökon. Teadused, dotsent föderaalne riigieelarveline kõrgharidusasutus "Finantsülikool Vene Föderatsiooni valitsuse alluvuses" Moskva RAHVUSVAHELINE KOGEMUS NEGATIIVSE RAKENDAMISEKS

Drobõševski S.M. Petrenko V.D. Turuntseva M.Yu. Khromov M. Yu. Venemaa majanduse arengu prognoos 2015. 2016. aastaks. On ilmne, et 2015. aastal on Venemaa jõudmas majanduslanguse, sügavuse ja kestuse perioodi

UDC 336 MAJANDUSTEADUSED Artsuev Abubakar Mairbekovich, valitsuse alluvuses asuva finantsülikooli üliõpilane Venemaa Föderatsioon Bashybuyuk Mohammed Enes, valitsuse alluvuses asuva finantsülikooli üliõpilane

Ülevaade Vene Föderatsiooni pangandussektori arengusuundadest: 21. aasta tulemused Analüütiline materjal märts 211 Sisukord Pangavarade maht kasvas 14,9%. Sberbanki varad kasvasid kiiremini kui teistel Venemaa pankadel

UDC 368(470.54) märksõnad: kindlustus, piirkondlik kindlustusturg, tihedus, penetratsioon, simulatsioonimodelleerimine I. Yu Vedmed Sverdlovski kindlustusturu arengu põhinäitajate analüüs

Võškovski Gennadi Leonidovitš MEEDIA PLANEERIMISE TURUNDUSMÕJU ETAPIDE OPTIMAALSE VALIKU METOODIKA MÄRKSÕNAD: meedia planeerimine, teabenõudluse juhtimine, turundusfaas

ARUANNE “Tšeljabinski oblasti sotsiaal-majandusliku arengu prognoosist 2015. aastaks ning planeerimisperioodiks 2016 ja 2017” Slaid 2.3 Tšeljabinski oblasti sotsiaal-majandusliku arengu prognoos kolmeks aastaks

Töö tutvustus

Uurimisteema asjakohasus. Pangandussektori riskijuhtimise ülesanne on kogu pangandustegevuse ulatuses mittetriviaalne. Pangandusriskide probleem on tänapäeval muutumas üha aktuaalsemaks, arvestades finantssektori kasvavat mõju maailmamajandus. Nii ei ületanud näiteks maailma suurima majandusega USA-s 1970. aastatel finantssektori tulude osatähtsus ettevõtete kogutulust 16% ja 2000. aastatel 41%. Võttes arvesse pankade kolossaalset rolli 2008. aasta ülemaailmses finantskriisis ja 2011. aasta süvenevas kriisis, vajab pangandussektori riskijuhtimise ja kontrolli probleem põhjalikku tähelepanu ja uurimist.

Kõigi pangandustegevusega seotud riskide hulgas on intressimäära risk eriline koht, loovutades oma liidripositsiooni mõju osas ainult krediidiriskile. Üks olulisi erinevusi intressiriski ja krediidiriski vahel on aga asjaolu, et selle mõjuala on palju laiem. Sellest tulenevalt on intressiriski olulisus suur mitte ühe üksiku tegevusvaldkonna, vaid panga kui terviku jaoks.

Lisaks, võttes arvesse finantsturgude, sh intressituru suurt volatiilsust majanduse ebastabiilsuse perioodidel, tuleks intressiriski juhtimine läbi viia hoolikalt, võttes arvesse võimalikke stsenaariume, mis mõjutavad intressimäära riski taset.

Ülalnimetatud asjaolud määravad uuringu asjakohasuse.

Teema teadusliku arengu aste. Intressiriski kontseptsiooni ning seda tüüpi riskide hindamise ja juhtimise probleemide erinevate aspektide uurimist viisid läbi sellised teadlased nagu Macaulay F., Redhead K., Hughes S., Entrap O., Cade E., Helliar C, Fabozzi F., Gardener E., Mishkin F., van Greuning H., Patnaik I., Madura J., Amadou N.

Selle probleemi praegune arengutase meie riigis kajastub kodumaiste teadlaste ja spetsialistide töödes, kelle hulgas tuleks esile tõsta Sevruk V.T., Larionova I.V., Vinichenko I.N., Lavrushin O.I., Sokolinskaya N.E., Valentseva N.I., Khandrueva A.A.

Üks dünaamiliselt arenevaid valdkondi majandusobjektide ja -süsteemide uurimisel on matemaatiliste meetodite kasutamine. Nende hulgas tuleb eraldi esile tõsta lähenemisi, mis võimaldavad teadustöös laialdaselt kasutada sünergia, deterministliku kaose ja fraktaalgeomeetria mõisteid. Selliste meetodite väljatöötamisse ja arendamisse olid kaasatud järgmised teadlased: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot V., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M. V. Vene teadus Olulise panuse selle suuna arendamisse andsid Kurdyumov S.A., Malinetsky G.G., Bezruchko B.P., Loskutov A.Yu., Shumsky S.A., Kuperin Yu.A.

Doktoritöö uurimistöö eesmärk on kommertspankade intressiriski juhtimise teoreetiliste ja metoodiliste aluste väljatöötamine intressimäärade prognoosimise alusel, kasutades deterministliku kaose teooriat.

Selle eesmärgi saavutamiseks lahendati järgmised ülesanded:

Uuring olemasolevaid lähenemisviise finantsaegridade prognoosimiseks ja intressiriski hindamiseks, et kasutada ära olemasolevat kogemust uue meetodi väljatöötamisel.

Tõhusate tööriistade valimine mittelineaarseks õppimiseks dünaamilised süsteemid loodud aegridade põhjal.

Intressituru ja intressiriski seoste uurimine kommertspankades.

Ühemõõtmelise matemaatilise prognoosimudeli kohandamine intressiturule, arvestades piiratud determinismi ja prognoositavust.

Mitmemõõtmelise matemaatilise mudeli väljatöötamine intressimäärade prognoosimiseks.

Intressiriski juhtimise metoodika loomine väljatöötatud prognoosimudelite põhjal.

Õppeobjekt on kommertspangad, mis on intressikandvate toodetega tehtavate tehingute tulemusena avatud intressimäära riskile.

Uurimise teema on meetodid ja vahendid intressiriski juhtimiseks kommertspankades, samuti meetodid ja algoritmid, mis võimaldavad modelleerida intressimäära riskiga seotud süsteeme.

Õppevaldkond vastab Venemaa Föderatsiooni Kõrgema Atesteerimiskomisjoni eriala passile 08.00.13 “Majanduse matemaatilised ja instrumentaalsed meetodid” järgmistes punktides:

1.1. Matemaatilise aparaadi väljatöötamine ja arendamine majandussüsteemide analüüsiks: matemaatiline ökonoomika, ökonomeetria, rakendusstatistika, mänguteooria, optimeerimine, otsustusteooria, diskreetne matemaatika ja muud majandus- ja matemaatilises modelleerimises kasutatavad meetodid.

1.6. Majanduse finantssektori protsesside matemaatiline analüüs ja modelleerimine, finantsmatemaatika ja kindlustusmatemaatika meetodi väljatöötamine.

2.3. Otsuste tugisüsteemide väljatöötamine organisatsioonistruktuuride ratsionaliseerimiseks ja majandusjuhtimise optimeerimiseks kõigil tasanditel.

Teoreetiline ja metodoloogiline alus on kodu- ja välismaiste teadlaste teadustööd pankade intressiriski hindamise ja juhtimise, deterministliku kaose teooria, mittelineaarse dünaamika, finantsturgude matemaatiliste meetodite ja mudelite, fraktaalgeomeetria, sünergia kohta, mis on avaldatud nii Venemaal kui ka välisriikides. ajakirjanduses, aga ka Internetis.

Praktilised arvutused käesoleva töö raames viidi läbi selliste rakendustarkvaradega nagu MS Excel, MathWorks Matlab, Fractan, Tisean.

Infobaas uuring ulatus:

uuritavat probleemi käsitlevate teabe- ja analüütiliste materjalide andmed, mis on esitatud teaduskirjanduses, perioodikas ja Internetis;

statistilised allikad pankadevaheliste laenuintresside LIBOR ja EURIBOR erinevate perioodide noteeringute kujul.

Enamik märkimisväärseid tulemusi Autor isiklikult kätte saanud, teaduslikult uudsed ja kaitsmisele esitatud on:

LIBORi ja EURIBORi intressituru mittelineaarsus ja determinism tehti kindlaks statistiliste meetoditega.

Modifitseeritud matemaatiline mudel intressimäärade prognoosimiseks ühemõõtmelise aegrea alusel, võttes arvesse uuritava determinismi.

süsteemid, samuti välja töötatud lähenemisviis selle mudeli kohaldamisala kindlaksmääramiseks.

Matemaatiline mudel intressimäärade prognoosimiseks mitmemõõtmelise aegrea alusel, võttes arvesse uuritavate süsteemide determinismi ja võimaldades prognoosi koostamisel kasutada mitme süsteemi dünaamikat.

Kommertspankade intressiriski maandamise metoodika, mis põhineb deterministliku kaoseteooria meetoditel põhineval intressimäärade prognoosimise matemaatilisel mudelil, mis võimaldab ennustavaid andmeid kasutades stsenaariume modelleerida.

Tulemuste teoreetiline tähtsus. Formuleeritud sisse väitekirja uurimistöö sätted ja järeldused arendavad intressituru analüüsi ja prognoosimise teoreetilised ja metoodilised alused ning meetodid intressiriski juhtimiseks.

Tulemuste praktiline tähtsus. Väljatöötatud metoodiline lähenemine annab kommertspankadele õige tööriista, mis võimaldab intressiriski maandamise ülesandes liikuda hüpoteetilise stsenaariumi modelleerimiselt tõenäolisematel prognoosiandmetel põhinevale stsenaariumide modelleerimisele.

Uurimistulemuste kinnitamine. Doktoritöö põhisätteid tutvustati Permi Riikliku Tehnikaülikooli üliõpilaste ja noorteadlaste teadus-tehnilisel konverentsil (Perm, 2007), XV rahvusvahelisel teadus- ja tehnikakonverentsil „Info- ja arvutustehnoloogiad ning nende rakendused (Penza, 2011), XII rahvusvahelisel teadus- ja tehnikakonverentsil “XXI sajandi küberneetika ja kõrgtehnoloogiad (Voronež, 2011), Permi osariigi riikliku teadusülikooli dünaamiliste mudelite uurimise konstruktiivsete meetodite labori seminaril (Perm, 2011) .

Uurimistulemused leidsid praktiline kasutamine CJSC UniCredit Bankis. See organisatsioon kasutab intressiriski juhtimise metoodikat ning rakendab ka uuringus kirjeldatud intressimäära prognoosimise mudelit.

Samuti kasutatakse lõputöö materjale, meetodeid ja tulemusi Permi Riikliku Teadusliku Polütehnilise Ülikooli rakendusmatemaatika osakonnas kursuse “Dünaamiliste mudelite matemaatiline analüüs majanduses” õpetamisel ettevalmistamise suunal 010500.68 “Rakendus

matemaatika ja arvutiteadus" sees magistriprogrammi"Matemaatilised meetodid juhtimises majandusprotsessid"ja lugedes magistriprogrammi "Majandusanalüüsi matemaatilised meetodid" raames ettevalmistamise suunal 080100.68 - "Majandusteadus" kursust "Dünaamiliste protsesside matemaatiline analüüs majanduses."

Selleks, et võlakirjaturu tulemused oleksid turu keskmisest paremad, ei piisa ainult kõige kõrgema tootlusega võlakirjade ostmisest lunastustähtajani. Selleks, et töötada parem kui turg, on vaja teada, kuidas muutub investorite poolt konkreetselt võlakirjaemissioonilt nõutav tootlus (emissiooni likviidsuse taseme ja krediidikvaliteedi eeldatav muutus) ning mis veelgi olulisem, milline on olukord intressimäärade tasemega. majanduses tervikuna saab olema.

See võimaldab intressimäärade tõusu ootuses hoida oma portfellis valdavalt lühiajalisi väärtpabereid (nende väärtuse langus on väiksem kui pikaajalistel). Intressitaseme oodatava languse korral on portfellis valdavalt pikema kestusega võlakirjad (nende väärtuse kasv on olulisem kui lühiajaliste võlakirjade puhul).

Intressimäärade taseme vektori määramiseks majanduses tervikuna kasutab Arsagera fondivalitseja 5 mudelit. Kõik need mudelid põhinevad arbitraaži põhimõttel.

Intressitaseme vektor

Et teha kindlaks, milline on intressimäärade tase tulevikus, kasutab Arsagera fondivalitseja mitmeid majandusmudeleid, millest igaüks kirjeldab erinevate majandusagentide rühmade käitumist teatud majandustingimustes.

Inflatsioonimudel

Inflatsioonimudel võtab arvesse kodumaiste investorite käitumist. Selle mudeli raames võrreldakse riigi intressimäärade taset sama riigi inflatsioonitasemega (Venemaa inflatsiooniprognoos põhineb Majandus- ja Kaubandusministeeriumi prognoosidel). Selle mudeli põhieeldus on, et investorid erinevad riigid sama riskitasemega instrumentidesse investeerimisel keskenduda samale reaaltootluse tasemele (riigi inflatsioonimäära võrra vähendatud tulu). Seega, teades, millist reaalset tootlust ootavad investorid erinevates riikides teatud riskitasemega investeeringutelt, saame Venemaa inflatsioonitaset ennustades öelda, milline peaks olema konkreetsete instrumentide tootlus, et investoritel oleks huvi investeerida riigisiseselt. riigis, mitte väljaspool seda.

Näide. Venemaa kõige usaldusväärsemate ettevõtete võlakirjade keskmine tootlus on 7,5%. Eeloleval aastal peaks inflatsioonimäär olema 9,9%. USA-s on kõige usaldusväärsemate ettevõtete võlakirjade keskmine tootlus 5% ja oodatav inflatsioon 2,2%. Seega selgub, et Venemaal on investeeringute reaalne tootlus -2,4% ja USA-s +2,8%. Näeme, et investorid on rohkem huvitatud USA turule investeerimisest kuni sama riskitasemega instrumentide reaaltootluseni. Venemaa intressimäärade taseme vektor selle mudeli järgi on +520 protsendipunkti.

Rahakursi pariteedi mudel

See mudel võtab arvesse kapitali piiriülese investeerimisega seotud ülemaailmsete osalejate käitumist. Kuna vahendite investeerimine välisturgudele (seoses sellise investoriga) hõlmab vahendite ülekandmist teise riigi valuutasse, mõjutab sellise investori eeldatavat lõplikku tootlust eeldatav muutus. vahetus kurss. Kättesaadavus suur number piiriülestesse investeeringutesse kaasatud investoritele viib sama riskitasemega instrumentide tulude võrdsustamine (ülemaailmses mastaabis).

Seega, arvestades valuutade tulevase vahetuskursi prognoosi ja teades ühe neist riikidest intressimäärade taset, saame öelda, millist intressitaset investorid teises riigis näha ootavad.

Näide. Oletame, et praegune rubla ja USA dollari vahetuskurss on 50 rubla dollari kohta. Aastas oodatav määr on 55. Seega, kui USAs on teatud riskitasemega instrumentide praegune tootlus 10% aastas, siis investorite oodatav tootlus Vene pillid sama riskitasemega aastas on 21% aastas (rubla eeldatava odavnemise kompenseerimiseks). Kuna vahetuskursside prognoositud väärtusi ei teata mitte ainult majandusarengu ministeeriumist, vaid ka lääne juhtivatest investeerimisasutustest, saame arvutada, millist kasumlikkust nad Venemaa varadelt ootavad.

Krediidi-hoiuse mudel

Krediidi ja hoiuse mudel koosneb kolmest alammudelist. Need mudelid võtavad arvesse kodumaiste investorite erinevate rühmade käitumist:

• laenuvõtjad ( juriidilised isikud) kes valivad ettevõtte arendamiseks raha kogumise meetodi.

Ettevõte valib kahe võimaluse vahel: kas koguda vahendeid võlakirjaemissiooni teel või võtta pangast laenu. “Odavama” meetodi järele on suurem nõudlus ja aja jooksul ühtlustuvad intressimäärad (võttes arvesse kõiki kulusid) mõlemal turul – võlakirjade ja krediidiga.

• Pangad valides vahendite investeerimismeetodi, mis toob neile suurema kasumlikkuse.

Pangad valivad raha paigutamisel ettevõttele laenu väljastamise või ettevõtete võlakirjade ostmise vahel. Nende turgude tootluste lahknevus toob paratamatult kaasa kapitalivoo ja tootlused ühtlustuvad. Samas on pangalaenu ja võlakirja likviidsus erinev, mis on mudelis ka likviidsuspreemia näol arvesse võetud.

• Ettevõtted ja elanikkond kes üritavad paigutada kõrgeima tootlusega ajutiselt vabu vahendeid.

Ajutiselt vabade vahendite paigutamisega saavad ettevõtted ja majapidamised valida võlakirjade ostmise või pangas hoiuse avamise vahel. Sarnaselt eelmise mudeliga võrdsustab nendel turgudel tulusid osalejate tegevus, mis püüab oma tulu maksimeerida.

Eespool kirjeldatud mudelid võimaldavad meil mõista, milliseid vahendeid iga vaadeldav grupp oma eesmärkide saavutamiseks kasutab ja kuidas see mõjutab intressimäärade taset erinevatel turgudel. Kõikide ülalkirjeldatud mudelite tulemusi kaalutakse sõltuvalt konkreetsele mudelile keskendunud majandusagentide rühma tähtsusest.

Olles saanud intressimäära vektori, saame öelda, millise tootlusega on investorid aasta pärast valmis ostma mõnda hetkel turul ringlevat võlakirjaemissiooni. Järgmiseks, diskonteerides võlakirjade kupongimakseid ja kehamakseid intressimääraga, mida investorid aasta pärast sellistesse väärtpaberitesse investeerides nõuavad, arvutame välja võlakirjade tulevase väärtuse.

Näiteks, näitavad mudelarvutuste tulemused, et tuleval aastal tõuseb investorite nõutav keskmine tootluse tase praegusega võrreldes 0,5%. Sel juhul peame valima, millise kahest võlakirjaemissioonist osta:

• Ettevõte-1 - kestus 1 aasta, kupongimäär 10%, maksed kord kvartalis;
• Ettevõte-5 - kestus 5 aastat, kupongimäär 10%, maksed tehakse kord kvartalis.

Kui viie aasta jooksul jäävad intressimäärad ja sellest tulenevalt investorite nõutav tootlus praegusele tasemele, siis saate osta mõlemast kahest võlakirjaemissioonist. Mõlema investeeringu tootlus on sama ja on 10% aastas.

Vaadeldaval juhul, kui ootame intressimäärade tõusu 0,5%, võib vale valik oluliselt vähendada investeeringute efektiivsust.

Ettevõte-1 emissiooni puhul, hoolimata asjaolust, et nende võlakirjade nõutav tootlus on 10,5% aastas, samas kui nende võlakirjade kupongimaksed on 10% aastas, on investor pärast võlakirja lunastamist emissiooni, saab selle täisväärtusliku hinna. Saadud vahendid saab ta investeerida sama krediidikvaliteedi ja likviidsusega ettevõtte võlakirjadesse, kuid nende kupongimäär on juba 10,5%.

Kui investori raha investeeritakse Company-5 võlakirjadesse, mille tagasimakse toimub alles viie aasta pärast, on tema investeeringu tootlus väiksem.

Ülaltoodud näide näitab intressitaseme korrektse prognoosimise tähtsust võlakirjade valikul.

Kupongimaksed on 10% aastas, samas kui sama krediidikvaliteedi ja likviidsusega võlakirjadesse tehtud investeeringu nõutav tootlus oleks 10,5% aastas.

Paljud turuosalised on huvitatud sellest, et nad saaksid ennustada vahetuskursi edasist suunda. Olenemata sellest, kas olete suurettevõte või üksikkaupleja, on valuutaprognoos riskide minimeerimiseks ja kasumi suurendamiseks ülioluline.

On tohutult palju meetodeid, mis võimaldavad ennustada valuutapaari käitumist. Nii suur arv on aga suure tõenäosusega tingitud iga meetodi suhteliselt võrdsest efektiivsusest. Seetõttu on tõeliselt kvaliteetset prognoosi saada äärmiselt raske. See artikkel keskendub aga neljale kõige populaarsemale vahetuskursside prognoosimise meetodile.

Ostujõu pariteedi (PPP) teooria

Ostujõu pariteet (PPP) on ilmselt kõige populaarsem meetod selle pideva mainimise tõttu õpikud majanduses. PPP põhimõte põhineb teoreetilisel "ühe hinna seadusel", mis ütleb, et identsetel kaupadel erinevates riikides peaks olema sama hind.

Näiteks vastavalt see reegel, Kanadas peaks pliiats maksma sama palju kui sama pliiats Ameerika Ühendriikides, võttes arvesse vahetuskurssi ja arvestamata vahetus- ja transpordikulusid. Teisisõnu, ei tohiks olla põhjust spekuleerimiseks, kui keegi ostab ühes riigis "odavalt" pliiatseid, et neid teises riigis kasumlikult müüa.

Sellest ostujõu pariteedi teooriast lähtudes peaks vahetuskurss muutuma selliselt, et kompenseerida inflatsioonist tingitud hinnatõus. Oletame näiteks, et USA-s tõusevad hinnad järgmisel aastal 4%, Kanadas aga vaid 2%. Inflatsiooni erinevus on järgmine:

See tähendab, et USA hinnakasvutempo on kiirem kui Kanadas. Ostujõu pariteedi põhimõtte kohaselt peaks USA dollar odavnema umbes 2%, et kahe riigi kaupade hinnad jääksid suhteliselt võrdseks. Näiteks kui vahetuskurss oli 90 USA senti Kanada dollari kohta, siis PPP meetodi kohaselt oleks prognoositav kurss:

(1 + 0,02) x (0,90 dollarit 1 Kanada dollari kohta) = 0,918 USA dollarit 1 Kanada dollari kohta

See tähendab, et Kanada dollar peaks tõusma 91,8 USA sendile dollari kohta.

PPP-meetodi populaarseimat rakendust illustreerib Briti keeles koostatud ja avaldatud Big Maci indeksi näide. Ajakiri Majandusteadlane. Funky Index on katse teha kindlaks, kas valuuta on ala- või ülehinnatud, lähtudes Big Maci hinnast erinevates riikides. Kuna Big Mac on universaalne toode, sama kõigis riikides, kus seda müüakse, sai indeksi aluseks selle hindade võrdlus.

Suhtelise majandusliku stabiilsuse põhimõte

Selle lähenemisviisi nimi räägib enda eest. Aluseks on võetud erinevate riikide majanduskasvu kiirus, mis võimaldab prognoosida vahetuskursi liikumissuunda. Selle meetodi põhjendus on see, et tervislik majanduskliima ja potentsiaalselt kõrgemad kasvumäärad meelitavad tõenäolisemalt investeeringuid välismaalt. Ja raha investeerimiseks peab välisinvestor ostma omavääringut, mis toob kaasa suurenenud nõudluse ja vastavalt valuuta hinna tõusu.

Selline lähenemine ei põhine aga ainult kahe riigi suhtelise majandusliku stabiilsuse vahelisel suhtel. Samuti võimaldab see saada aimu investeeringute voogudest. Näiteks võib teatud intressimäärade tase meelitada riiki muu hulgas investoreid. Seega muutuvad kõrgemad intressimäärad ahvatlevaks neile investoritele, kes püüavad saavutada oma investeeringutelt maksimaalset tulu. Selle tulemusena kasvab nõudlus rahvusvaluuta järele ja see tõstab selle väärtust.

Vastupidi, madalad intressimäärad võivad mõnel juhul heidutada investoreid, vähendades investeeringute sissevoolu või isegi soodustada kodumaises vääringus laenamist muudeks investeeringuteks. Sarnane olukord tekkis Jaapanis, kui intressimäärad langesid rekordmadalale. Sarnased kauplemisstrateegia tuntud veokaubandusena.

Erinevalt ostujõu pariteedi teooriast ei aita suhtelise majandusliku stabiilsuse põhimõte ennustada vahetuskursi suurust. See meetod annab investoritele üldisema ülevaate valuuta liikumise suunast (tugevdamisest või nõrgenemisest), samuti impulsi tugevusest. Kõige sagedamini selleks, et saada rohkem täispilt kirjeldatud põhimõtet kasutatakse koos teiste prognoosimismeetoditega.

Ökonomeetrilise mudeli konstrueerimine

Teine populaarne vahetuskursside prognoosimise viis on luua mudel, mis seob konkreetse valuuta kursi kõigi teguritega, mis kaupleja arvates selle liikumist mõjutavad. Tavaliselt kasutatakse ökonomeetrilise mudeli koostamisel majandusteooriast pärit suurusi. Arvutustele võib aga lisada kõik muutujad, millel arvatakse olevat tugev mõju vahetuskursile.

Oletame, et ühe Kanada ettevõtte ennustaja on saanud ülesandeks koostada järgmise aasta USD/CAD vahetuskursi prognoos. Pärast hoolikat uurimist ja analüüsi valitakse välja peamised järgmised tegurid: USA ja Kanada intressimäärade erinevus (INT), SKT kasvumäärade (SKT) erinevus ja mõlema riigi sissetulekute kasvumäärade erinevus (IGR) Ökonomeetriline mudel näeks välja järgmine:

USD/CAD (1 aasta) = z + a(INT) + b(SKT) + c(IGR)

Laskumata võrrandi koostamise põhimõtetesse, saab pärast mudeli saamist lihtsalt asendada muutujad INT, GDP ja IGR ning saada vajalik prognoos. Koefitsiendid a, b ja c määravad, kui tugevalt igaüks neist teguritest vahetuskurssi ja liikumissuunda mõjutab (olenevalt sellest, kas koefitsient on negatiivne või positiivne). See meetod on ülalkirjeldatutest võib-olla kõige keerulisem ja aeganõudvam. Kui teil on aga juba valmis mudel olemas, saate uusi andmeid sisestades hõlpsasti kiireid prognoose.

Aegridade analüüs

Viimasena käsitletud meetod on aegridade analüüs. See meetod on puhtalt tehniline ega ole seotud majandusteooriaga. Üks populaarsemaid mudeleid aegridade analüüsis on autoregressiivse libiseva keskmise (ARMA) mudel. Vastavalt seda meetodit, saab mineviku käitumist ja hinnamustreid kasutada konkreetse paari tulevase käitumise ja hinnamustrite ennustamiseks. Selleks spetsiaalses arvutiprogramm sisestatakse aegridade andmed, mille järel programm hindab kõiki parameetreid ja loob individuaalse mudeli.

Järeldus

Vahetuskursside prognoosimine on äärmiselt keeruline ülesanne. Just sel põhjusel kindlustavad paljud ettevõtted ja investorid lihtsalt valuutariske. Teised mõistavad vahetuskursside ennustamise tähtsust ja püüavad mõista neid mõjutavaid tegureid. Ülaltoodud 4 meetodit muutuvad hea algus spetsiaalselt selle turuosaliste kategooria jaoks.