WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаБанківська справа → Оптимізація біржової торгівлі конвертованими валютами на базі прогнозування їх крос-курсів на прикладі діяльності приватного підприємця - Курсова робота

Оптимізація біржової торгівлі конвертованими валютами на базі прогнозування їх крос-курсів на прикладі діяльності приватного підприємця - Курсова робота

3.2. Проведення розрахунків

Проведемо дослідження графіка зміни крос-курсу EUR/JPY в наступних періодах:

  • 25.01.2007 – 5.02.2007

  • 6.02.2007 – 15.02.2007

  • 16.02.2007 – 23.02.2007

  • 26.02.2007 – 5.03.2007

  • 6.03.2007 – 15.03.2007

  • 16.03.2007 – 25.03.2007

  • 26.03.2007 – 5.04.2007

  • 6.04.2007 – 15.04.2007

  • 16.04.2007 – 25.04.2007

  • 26.04.2007 – 4.05.2007

  • 06.05.2007 – 15.05.2007

  • 16.05.2007 – 25.05.2007

Таким чином утворено 12 вибірок по 240 точок у кожній. Вихідні дані розміщені в таблиці 3.1.

Таблиця 3.1.

Вихідні дані до першого періоду (25.01.2007 – 5.02.2007)

Дата

Час

Відкриття

Максимум

Мінімум

Закриття

25,01,2007

0:00

157,15

157,18

156,92

156,94

25,01,2007

1:00

156,95

156,98

156,66

156,68

25,01,2007

2:00

156,67

156,83

156,65

156,7

25,01,2007

3:00

156,72

156,77

156,42

156,46

25,01,2007

4:00

156,44

156,49

156,06

156,1

25,01,2007

5:00

156,09

156,38

156,06

156,22

25,01,2007

6:00

156,21

156,26

156,03

156,03

25,01,2007

7:00

156,02

156,27

155,75

155,97

25,01,2007

8:00

155,98

156,23

155,85

156,2

25,01,2007

9:00

156,21

156,59

156,08

156,5

...

...

...

...

...

...

05,02,2007

19:00

155,6

155,66

155,49

155,5

05,02,2007

20:00

155,52

155,54

155,46

155,47

05,02,2007

21:00

155,49

155,61

155,47

155,55

05,02,2007

22:00

155,54

155,63

155,5

155,63

05,02,2007

23:00

155,61

155,63

155,55

155,58

Для кожної вибірки розрахуємо спектральну щільність за (2.4) із застосуванням програми Statistica 6.0 (рис. 3.2.). Приклад такого графіка для 2-го та 8-го періодів показано на рис. 3.3..

Рис. 3.2. – Інтерфейс програми "Statistica 6.0"

Рис. 3.3. – Графік спектральної щільності

Проаналізувавши 12 періодів на графіках спектральної щільності ми бачимо, що вини мають одну, дві або і три амплітуди коливання але всі вони схожі однією чітко вираженою амплітудою з періодом f= 0,02.

Тепер, знайшовши графічну закономірність за допомогою перетворення Фур'є, – а це є ключовим моментом в прогнозуванні економічних періодичних процесів, необхідно описати закономірність математично. Виконаємо математичний опис знайдених закономірностей за допомогою методів математичного програмування (2.2).

Представимо математичну модель в виді таблиці 3.2..

Таблиця 3.2.

Математична модель

періоду

t

A f = 0,2

A

= (Af = 0,2 - A)2

1

31.01.2007

2,8

1,0

1,8

2

20.02.2007

59

1,0

58,0

3

12.03.2007

3,2

1,0

2,2

4

01.04.2007

32

1,0

31,0

5

21.04.2007

18

1,0

17,0

6

11.05.2007

6,5

1,0

5,5

7

31.05.2007

36

1,0

35,0

8

20.06.2007

100

1,0

99,0

9

10.07.2007

16,5

1,0

15,5

10

30.07.2007

2,8

1,0

1,8

11

19.08.2007

30

1,0

29,0

12

08.09.2007

2,2

1,0

1,2

297,0

← ∑

A

B

C

D

E

F

G

H

1

1

1

1

1

1

1

1

Для розробки та побудови даної математичної моделі було взято 12 періодів, t середина інтервалів, Af = 0,2визначено графічним методом з графіків спектральної щільності, в стовбець A занесена формула (2.2) з посиланням на коефіцієнти A, B, C, D, E, F, G, H.

Визначимо вищевказані коефіцієнти в MS Excel (табл. 3.3.). Вже перші розрахунки за допомогою функції "Пошук рішень" електронних таблиць Excel показали, що константи E та G в (2.2) визначаються як нулі у випадку, коли амплітуда синусоїди менше середнього значення функції у 3-10 разів. Тому, для збільшення точності розрахунку, рекомендується встановлювати обмеження на значення констант за наступним правилом:

  1. На графіку, який було побудовано за статистичними даними, виділяється елемент кривої, що нагадує синусоїду і знаходиться проміжок значень агрументу, на якому ця синусоїда здійснює повне коливання – Δх. Тоді, для константи E треба встановити наступне обмеження

E ≤ (0,5 – 1,5) 2π/Δх1. (3.1)

  1. Початкові значення констант B та F рекомендується становити рівними одиниці, константи Н – середньому арифметичному статистичного значення функції, константу – D - 0.05, А=0.

  2. Константа C визначається з максимальної амплітуди Δу тієї частини графіку, яка визначена як синусоїдальна, і має наступні обмеження

С ≤ (0,4 – 0,6) Δу. (3.2)

Таблиця 3.3.

Математична модель з відомими коефіцієнтами

періоду

t

A f = 0,2

A

= (Af = 0,2 - A)2

1

31.01.2007

2,8

421,4

175207,1

2

20.02.2007

59

39,2

390,3842

3

12.03.2007

3,2

49,0

2101,777

4

01.04.2007

32

31,4

0,362309

5

21.04.2007

18

29,2

125,9568

6

11.05.2007

6,5

27,6

443,4496

7

31.05.2007

36

26,2

95,55286

8

20.06.2007

100

25,1

5606,694

9

10.07.2007

16,5

24,2

59,10535

10

30.07.2007

2,8

34,4

1001,264

11

19.08.2007

30

22,7

53,64417

12

08.09.2007

2,2

25,1

525,4244

1856,7

← ∑

A

B

C

D

E

F

G

H

49,04514

-0,32172

435,263

-259,325

18,33648

0,5

7,779768

10

Loading...

 
 

Цікаве