Арженовский С.В.доктор экономических наук, профессор кафедры математической статистики, эконометрики и актуарных расчетов, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону, Российская Федерация sarzhenov@gmail.com
Предмет/тема. Исследуется динамика цены на рынке золота, являющегося резервным металлом для мировой экономики. Цели/задачи. Цель - получение прогнозных оценок цены золота, риска инвестиций в золото, а также эконометрическое выявление факторов, влияющих на цену золота. Информационную базу исследования составили помесячные данные о цене за грамм золота и по ряду макроэкономических показателей: индексу Доу-Джонса, резервам монетарного золота России, курсу доллара, ставке рефинансирования Федеральной резервной системы, инфляции в США. Методология. Использованы методы анализа тенденции, сезонности, а также выявления авторегрессионных закономерностей изолированного временного ряда. Для изучения многомерных временных рядов применялись эконометрические методы коинтеграции и векторное авторегрессионное моделирование. Результаты. Построена тренд-сезонная автокорреляционная модель для прогнозирования динамики цены на золото с учетом кризиса 2008 г. и векторная авторегрессионная модель с механизмом коррекции ошибок для многомерного временного ряда. Обсуждение/применение. Результаты могут быть использованы при принятии решения о включении золота в портфель активов. Индикаторы цены золота могут использоваться при выявлении тенденции изменения цены на металл. Выводы/значимость. Краткосрочный прогноз цены на золото по модели имеет среднюю относительную ошибку 3,8%. Эконометрически показано, что цена на золото значимо детерминируется биржевым индексом Доу-Джонса, резервами монетарного золота России, инфляцией в США и ставкой Федеральной резервной системы, а также долгосрочными рыночными механизмами корректировки цены. Получена оценка риска инвестиций в золото 11,98% на уровне надежности 0,99 для исследуемого временного периода.
Александровская Ю.П. Использование фрактальных методов для анализа финансовых рядов // Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 18. С. 257–261.
Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике. М.: Научная книга, 2008. 616 с.
Волков Р.Г. Золото в золотовалютных резервах России: сколько его нужно? // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 28. С. 15–20.
Гаухман О.Л. Центральные банки на мировом рынке золота // Банковское дело. 2009. № 3. С. 60–64.
Голикова Л.А., Козина В.В. Возможности использования статистических методов для анализа и прогнозирования мировой цены золота // Северо-Восточный научный журнал. 2012. № 2. С. 22–24.
Гусев К.Н. Золото возвращает утраченные позиции // Банковское дело. 2007. № 6. С. 44–46.
Зуев К.Н. Оценка влияния спроса и предложения на цену золота. URL: Link.
Линкова М.А. Прогнозирование динамики индекса цены драгметаллов на примере золота // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2012. № 4. С. 197–204.
Миронов Д.И. Факторы, влияющие на цену золота // Бизнес в законе. 2011. № 2. С. 248–251.
Петросов А.А., Потемкина А.А. Долгосрочное прогнозирование цены золота // Горный журнал. 2013. № 12. С. 25–28.
Рудницкий А.Г., Рудницкая А.А. Детерминированный хаос и нелинейный прогноз динамики цен золота на рынках Польши, России и Украины // Экономика и предпринимательство. 2012. № 1. С. 17–25.
Фантаццини Д. Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском // Прикладная эконометрика. 2008. № 2. С. 91–137.
Федорова Е.А., Черепенникова Ю.Г. Анализ зависимости цены на золото и индекса РТС для российского рынка с выявлением кризисных периодов // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 44. С. 63–68.
Щеголева Н.Г., Хабаров В.И. Трансформация рынка золота и его перспективы // Финансы и кредит. 2012. № 25. С. 31–39.
Engle R.F., Granger C.W.J. Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing // Econometrica. 1987. Vol. 55. № 2. P. 251–276.
Green W.H. Econometric Analysis. Prentice Hall International, Inc., 2003. 193 p.
Hamilton J. Time Series Analysis. Princeton Univ. Pr., 1994. 816 p.
Johansen S. Estimation and Hypothesis Testing of Cointegration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models // Econometrica. 1991. № 59. P. 1551–1580.
Jorion P. Financial Risk Manager Handbook. Wiley, 2007. 752 p.
Lütkepohl H. New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Berlin: Springer-Verlag, 2005. 764 p.
