Влияние изменений экономических параметров на курсы валют

Прежде всего, следует отметить, что для многих эко­номических параметров важным бывает не столько само значение, сколько его изменение за прошедший проме­жуток времени. В экономической статистике использует­ся несколько способов записи изменения количественных параметров. Обозначим Xt числовое значение некоторо­го экономического параметра (цены, объема выпуска и т.д.) в момент времени t (день, месяц, квартал, год). Не­который момент, выбранный в качестве начала измере­ний, мы обозначаем t = 0, а затем считаем время целыми единицами: t = 1,2, 3,... . Величину изменения параметра Х за промежуток времени от t до t+1 обозначим

ΔXt=Xt+l-Xt

Если, например Xt измеряет выпуск продукции за месяц t, то ΔXt - прирост выпуска за месяц t+1, если Xt - цена, то ΔXt - изменения цены, имевшее место в течение меся­ца t+1.

Очень часто нас интересует не сама величина изме­нения параметра X, а насколько это изменение велико по отношению к имевшемуся значению; тогда мы использу­ем процентные величины изменений:

(Xt+l/Xt-l)*100(%).

Общепринятая форма представления процентных из­менений - годовые проценты (annualized). Предположим, валютный курс Х изменился за месяц с 1.6205 до 1.6510,

ΔХ1 = X1 – Х0 = 0.0305;

в процентном виде это будет

( X1 / X0 - 1 )100 = 1.88 %.

На сколько изменится валютный курс концу года, если этот темп будет сохраняться каждый месяц? Ответ дает­ся известной формулой сложных процентов:

( 1 + ( X1 / X0 - 1 ))12 - 1 = 0.25076

или 25.08 %.

Это означает, что ежемесячный прирост на 1.88 % эквивалентен годовому росту 25.08 %, то есть 25.08% - это и есть 1.88 ежемесячных процентов, представ­ленные в виде годовых процентов (annualized).

Рассмотрим пример пересчета квартального показа­теля: пусть рост ВВП за первый квартал составил 1.9%; каков будет годовой рост при сохранении этого темпа? По формуле сложных процентов имеем,

( 1 + 0.019 )4 - 1 = 0.07819, или 7.82 %.

При анализе экономических данных следует иметь ввиду, что многие индикаторы экономической статисти­ки, публикуемые в информационных системах, проходят предварительную обработку, направленную на удаление сезонной зависимости (seasonality), которая может иска­жать тенденции экономического роста. Имеется много причин, по которым различные виды экономической ак­тивности зависят от времени года, а соответствующие им индикаторы каждый год повторяют похожую картину. Например, строительная активность сильно зависит от погоды, а значит и от сезона; перед новогодними празд­никами каждый год происходит рост объемов розничной торговли; производители автомобилей обычно именно летом переходят на производство новых моделей, так что в это время объем выпуска регулярно может снижаться; компании по сбору налогов, в соответствии с законода­тельством, имеют определенные временные рамки, как и выплаты доходов. Явно выраженная зависимость от вре­мени года видна на примере графиков жилищного строитель­ства (Рис. 13.1) и объема продаж новых автомобилей США (Рис. 13.3).

Подобная сезонная зависимость может затруднять обнаружение тенденций экономического роста. Поэтому разработаны специальные методики, позволяющие на основе статистики предыдущих лет выделить регулярно повторяющиеся колебания показателя и сгладить его гра­фик, чтобы можно было оценить именно тенденции ус­тойчивого роста. Сезонно выровненные данные сопровож­даются при публикации дополнительным индексом SA (seasonally adjusted). Более подробно с методами сезонной обработки экономических временных рядов можно по­знакомиться при необходимости по книге Эддоуса и Стэнсфилда, «Методы принятия решений».

Отдельно рядом с показателем при публикации ука­зывается, к какому периоду относится его значение: М -месяц, Q - квартал, Y - год. Часто бывает так, что публи­куемое значение показателя приводится в виде его отно­шения к значению этого показателя за соответствующий период предыдущего года; тогда оно будет сопровождать­ся меткой Y/Y. Соответственно - Q/Q означает кварталь­ные данные по отношению к предыдущему кварталу, а М/М - данные за месяц по отношению к предыдущему месяцу.

Если глобальная тенденция изменения курса валюты все-таки определяется состоянием экономики страны, в первую очередь, при­влекательностью перевода капитала в валюту этой страны (спрос), то кратковременная реакция рынка на те или иные показатели прак­тически не связана с экономикой и обусловливается только уров­нем ожидаемости того или иного показателя.

Необходимо учитывать, что, ожидая то или иное сообщение, уча­стники рынка уже подготавливают свои позиции в соответствии со своими ожиданиями. Если ожидаются плохие экономические по­казатели, то понижение цены происходит еще до выхода таких по­казателей.

Макроэкономические показатели обычно имеют три значения.

1. Ожидаемое значение, прогноз (Forecast, FRC, Seen) получается как результат совокупного мнения аналитиков. Это значение по мере приближения к сроку выхода реального значения может корректироваться, так как появляются новые дополнительные данные. Ожидаемое значение является ориентиром для рынка.

2. Реальное, или актуальное (Real, Actual, ACT) — то значение, которое публикуется как официальное.

3. Ревизия, или исправленное значение (Previous, PRV, Last) — часто вместе со следующей публикацией одного и того же пока­зателя дается уточненное значение этого показателя за предыду­щий период. Обычно ревизии не оказывают заметного влияния на рынок, ибо если реальные показатели характеризуют состоя­ние экономики прошлого месяца или квартала, то ревизия дан­ных характеризует еще более отдаленный период в прошлом.

Поскольку участники рынка знают предварительный прогноз экономи­ческого показателя, немедленно после его публикации они сравни­вают прогноз и реальное значение. В табл. 4.1 рассмотрена типичная реакция рынка на выход фундаментальных индикаторов.

Таблица 4.1. Реакция рынка на выход фундаментальных индикаторов