Alım Satım ve Yatırım Analizi
Sabit döviz kuru sisteminin çöküşü ve dalgalı döviz kuru sisteminin uygulanmasından bu yana, araştırmacılar döviz kurlarının hareketlerini açıklamak için motive olmuşlardır.
Küresel döviz piyasası, en büyük kısmı spot işlemlerle ilgili olan tahmini günlük 1,5 trilyon ABD doları işlem hacmiyle çok büyük ve derin ve çok likit kabul ediliyor. Döviz çiftlerine göre, EUR/USD en aktif şekilde işlem görendir.
Döviz kurlarını etkileyen başlıca faktörler, büyüme, faiz oranları ve enflasyon gibi ekonomik göstergeler ve politik faktörlerdir. Piyasadaki büyük miktarda spekülatif işlem göz önüne alındığında, psikolojik faktörler de rol oynar. Ek olarak, birkaç büyük FX aracısının aynı yönde hareketi piyasayı hareket ettirebilir. Bu faktörlerin etkileşimi karmaşıktır ve FX tahminini genellikle zorlaştırır.
Herhangi bir pazardaki fiyat değişikliklerini tahmin ederek para kazanma yeteneği konusunda haklı şüphecilik vardır. Bu şüphecilik, piyasaların mevcut tüm bilgileri tam olarak bütünleştirdiği ve yeni bilgiler elde edilir edilmez fiyatların hemen tamamen ayarlandığı etkin piyasa hipotezini yansıtır.
Özünde, piyasalar tamamen verimlidir ve tahminleri işe yaramaz hale getirir. Bununla birlikte, gerçek pazarlarda yeni bilgilere verilen tepki o kadar hızlı olmayabilir. Tahmine izin veren piyasa verimsizliklerinin varlığıdır.
Bununla birlikte, FX spot piyasası genellikle en verimli olarak kabul edilir ve yine tahmin yapmayı zorlaştırır. Döviz kurlarını tahmin etmek, fon yöneticileri, borç alanlar, kurumsal haznedarlar ve uzman tüccarlar için hayati önem taşır. Ancak, söz konusu zorluklar, herhangi bir yılda her 10 spot döviz satıcısından sadece üçünün kar etmesi gerçeğiyle kanıtlanmıştır.
Temel kanunlar açıkça anlaşılmayabileceğinden, genellikle bir tahmin modeli belirlemek zordur. Ek olarak, FX zaman serileri, geleneksel doğrusal tahmin tekniklerinin üstesinden gelmek için yeterli donanıma sahip olmadığı ve genellikle tatmin edici olmayan sonuçlar üreten doğrusal olmama belirtileri gösterebilir.
Bu tür sorunlarla karşı karşıya kalan araştırmacılar, sezgisel ve doğrusal olmayan tekniklere giderek daha fazla başvuruyorlar. Bu tür teknikler, NNR modellerinin kullanımını içerir.
FX zaman serilerinin tahmini, tahmindeki en zorlu problemlerden biridir. Bu bölümdeki ana motivasyonumuz, regresyon modellerinin ve bunların arasında NNR modellerinin geleneksel tekniklere göre verilerden daha fazlasını çıkarıp çıkaramayacağını belirlemektir.
Geçtiğimiz birkaç yılda, NNR modelleri, geleneksel tekniklere göre geliştirilmiş performans iddiasıyla araştırmacılar ve analistler için çekici bir alternatif araç sağladı. Ancak, finansal alanlarda diğer alanlara göre daha az ilgi gördüler.
Tipik olarak, NNR modelleri matematiksel bir kriter kullanılarak optimize edilir ve daha sonra benzer ölçümler kullanılarak analiz edilir. Bununla birlikte, istatistiksel ölçümler genellikle finansal uygulamalar için uygun değildir.
Riske göre ayarlanmış getiri ölçütleri gibi finansal ölçütler kullanılarak yapılan değerlendirme daha uygun olabilir. Özünde, küçük bir tahmin hatası olan bir model tarafından yönlendirilen ticaret, finansal kriterler kullanılarak seçilen bir model kadar karlı olmayabilir.
Bu bölümün amacı, sonuçlarını geleneksel regresyona dayalı ve diğer tahmin teknikleriyle karşılaştırarak NNR modellerinin katma değerini veya aksini belirlemektir.
Buna göre, EUR/USD kuru için, örneklem içi tahmin için 17 Ekim 1994 – 18 Mayıs 2000 arasındaki günlük veriler kullanılarak, örneklem dışı tahmin için 19 Mayıs 2000 – 3 Temmuz 2001 arasındaki dönem bırakılarak finansal ticaret modelleri geliştirilmiştir. Ticaret modelleri, simüle edilmiş bir ticaret stratejisi aracılığıyla tahmin doğruluğu ve ticaret performansı açısından değerlendirilir. Sonuçlarımız, NNR modellerinin gerçekten de tahmin sürecine değer kattığını açıkça göstermektedir.
YATIRIM ve Piyasalar muhasebe dersleri
Rasyo analizi örnekleri
Rasyo analizi formülleri
Oran analizi PDF
Rasyo analizi yorumlama
Rasyo analizi Nasıl yapılır
Rasyo Analizi Excel
Brüt Satışlar Nasıl bulunur
LİTERATÜR İNCELEMESİ
Tüm FX uygulamalarının kapsamlı bir incelemesini sağlamak bu bölümün kapsamı dışındadır. Ancak, 1980’lerin sonlarında ortaya çıkmaya başlayan NNR modellerinin finansal uygulamalarına ilişkin bazı materyallerin kısa bir incelemesini sunuyoruz.
Rastgele yürüyüş, üstel yumuşatma ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modelleriyle ARMA modelleri dahil olmak üzere birkaç geleneksel tekniğin tahmin doğruluğunu ve ticaret performansını inceledi. Araştırma, 1996 yılı boyunca yarım saatlik veriler kullanılarak Avustralya doları ABD doları (AUD/USD) döviz kuruna dayanıyordu.
İstatistiksel tahmin doğruluğu ölçümlerinin karlılık üzerinde doğrudan bir etkisi olmadığı ve FX zaman serilerinin, sinir ağı modelleri tarafından daha iyi yararlanılan doğrusal olmayan modeller sergilediği sonucuna varırlar.
Katılmıyorum, rastgele yürüyüş modelini incelenen NNR modellerinden daha etkili buluyor. Fiyat değişiklikleri kesinlikle rastgele olmasa da, ABD Doları’nın Alman Markı’na (USD/DEM) 1990’dan 1994’e günlük fiyat değişiklikleri durumunda, bir tahmin perspektifinden bakıldığında, gerçekte mevcut olan küçük yapının pekala göz ardı edilemeyecek kadar önemsiz olabileceğini savunuyorlar. herhangi bir kullanım için.
Rastgele yürüyüşün en uygun tahmin tekniği olma ihtimalinin düşük olduğunu kabul ediyorlar. Ancak, modellerin performansını finansal olarak değerlendirmezler.
USD/DEM günlük fiyat değişimleri de ilgi odağı oldu. Ancak 1984-1992 dönemini kullanıyorlar ve farklı bir yaklaşım izliyorlar. Döviz kuru stratejilerini yönetmek için hibrit bir sistem geliştirdiler.
Fikir, bir strateji portföyünden hangisinin mevcut bağlamda en iyi performansı gösterebileceğini tahmin etmek için bir sinir ağı modeli kullanmaktı. Değerlendirme geri dönüşlere dayalıydı ve hibrit sistemin geleneksel hareketli ortalamalar ve ortalamaya dönüş süreçlerinden daha üstün olduğu sonucuna vardı.
İngiliz sterlini (GBP), Alman Markı (DEM) ve Japon yeninin (JPY) ortak bir para birimine karşı ileri kuru ile karşılaştırıldığında bir NNR modelinin bir aylık tahmin performansını incelediler, ancak hangisini haftalık olarak kullandıklarını belirtmediler. 1988’den 1994’e kadar olan veriler.
Değerlendirme, tahmin doğruluğuna ve döviz kurunun yönünün doğru tahmin edilebilmesine dayanıyordu. Temel olarak, sinir ağlarının hem doğruluk hem de doğruluk açısından ileri hızdan daha iyi performans gösterdiği sonucuna varıyorlar.
Benzer döviz kurları odak noktasıdır. 1973’ten 1992’ye kadar ortak bir para birimine karşı Fransız frangı (FRF), DEM, JPY, İsviçre frangı (CHF) ve GBP olmak üzere beş para birimine uygulanan dört modeli kullanarak günlük spot döviz kurlarının tahmin edilebilirliğini inceledi.
Modeller rastgele yürüyüş, GARCH(1,1), NNR modelleri ve en yakın komşuları içerir. Modeller, tahmin doğruluğu ve işaretin doğruluğu açısından değerlendirilir. Esasen, parametrik olmayan modellerin parametrik olanlara hakim olduğu sonucuna varır. Parametrik olmayan modellerden en yakın komşular NNR modellerine hakimdir.
Ayrıca 1984’ten 1995’e kadar USD karşısında GBP, DEM, JPY, CHF ve AUD’nin öngörülebilirliğini haftalık veriler kullanarak analiz etti. Ancak ARMA modelini referans olarak alıyorlar. Modellerin değerlendirilmesinde işaret doğruluğu ve işlem performansı kullanılmıştır.
NNR modellerinin ARMA modellerinden daha yüksek bir işaret doğruluğu ürettiği ve sonuç olarak daha yüksek getiri ürettiği sonucuna varmışlardır. Ayrıca, kapsamlı piyasa verileri veya bilgisi kullanılmadan da yararlı tahminler yapılabileceğini ve önemli kağıt kârı elde edilebileceğini belirtmektedirler.
