Strona główna

Prognozowanie

          Prognozowanie szeregów czasowych to jeden z najbardziej fascynujących i twórczych działów zarządzania finansowego. Istnieje bardzo szeroki podział ze względu na różne podejścia i metody wykorzystywane w tym procesie. Ze względu na zmienne objaśniające, na rynkach finansowych najczęściej spotyka się podział na analizę techniczną i fundamentalną. Próbując przewidzieć przyszłe zachowanie się cen instrumentów finansowych, należy jednak pamiętać, że każda taka próba zakłada nieefektywność rynków finansowych. U podstaw analizy technicznej leży założenie o braku efektywności w słabej formie - analizy fundamentalnej w wersji półsilnej. Badania efektywności wykazują liczne odstępstwa od tej teorii, a umiejętność ich wykorzystania, zależy właśnie od umiejętności skutecznego prognozowania. Bez względu na metodę, proces prognozowania możemy podzielić na następujące etapy:

  • identyfikacja zmiennych objaśniających
  • ustalenie kierunku oddziaływania i powiązań ze zmienną objaśnianą
  • estymacja wartości zmiennych objaśniających, (jeżeli nie są znane) i na ich podstawie wyznaczenie prognoz
  • weryfikacja stawianych prognoz (ustalenie błędu prognozy ex post i ex ante)

          W każdej metodzie prognostycznej należy najpierw wyodrębnić czynniki, które mają wpływ na prognozowany szereg. Mogą one wynikać wprost z teorii wyceny danego instrumentu lub teorii ekonomii, mogą to być także zmienne, które analityk uzna za istotne. Kolejnym etapem jest ustalenie kierunku ich oddziaływania i powiązań ze zmienną objaśnianą. Najczęściej zakłada się zależność liniową, choć możliwe są inne rodzaje współzależności. Kolejnym etapem jest estymacja wartości zmiennych objaśniających, w przypadku, gdy nie są one znane i na ich podstawie dokonanie prognozy zmiennej objaśnianej. Ostatnim etapem powinno być ustalenie błędu danej prognozy ex ante, a po jej zrealizowaniu, ustalenie błędu ex post. Jeżeli cały proces prognozowania opiera się na przekonaniach, wiedzy i doświadczeniu danego analityka, możemy wtedy powiedzieć, że mamy do czynienia z metodami eksperckimi. Rozwój teorii prognozowania pozwolił jednak na obiektywne i niezależne od przekonań danego analityka sposoby wyznaczania prognoz. W tym celu buduje się pewien model, w którym dla zadanych warunków, estymuje się jego parametry, określa postać analityczną, a następnie wyznacza prognozę. Zadanymi warunkami optymalizacji takiego modelu może być minimalizacja błędu prognoz ex ante. Metody te możemy nazwać ilościowymi. Do tego nurtu zaliczamy między innymi:

  • metody sieci neuronowych i pokrewne;
  • modele ekonometryczne;
  • modele oparte na teorii procesów stochastycznych – z rodziny ARMA i GARCH;

          O ile w metodach eksperckich mamy często do czynienia z subiektywnym spojrzeniem na rynek przez danego analityka, to w metodach ilościowych zawsze otrzymujemy obiektywne i „sprawiedliwe matematyczne” prognozy. Metody ilościowe przeżywają ciągły rozwój. Powstają coraz to nowsze modele, lepiej opisujące zachowanie się cen lub stóp zwrotu instrumentów finansowych. Jednym z pierwszych i najszerzej wykorzystywanych modeli, pozostaje jednak prosty model liniowy.

 

Zobacz także: