Источник: Банк России
Рис. 1.9
Если изобразить на графике любой ряд данных, упорядоченных во времени, то нередко можно заметить, что он имеет тенденцию к постепенному росту или снижению, которую можно описать с помощью формулы линейного тренда. Так, что теперь перед нами стоит задача ‑ построить по графику колебаний курса доллара к рублю линейный тренд.
Но сначала дадим ему определение: линейный тренд ‑ это построенная по определенной формуле прямая линия, показывающая равномерный (то есть с постоянной скоростью) рост или снижение исследуемого показателя (в данном случае курса валюты) в зависимости от времени (даты, порядкового номера года, квартала, месяца, дня и т.д.).
Формула линейного тренда: Y=AX+С
где X – порядковые номера года, квартала, месяца, дня и т.д.;
Y – курс валюты в рублях или иных денежных единицах;
С – исходный уровень (его еще называют константой или свободным членом) или точка пересечения оси Y на графике (в некоторых случаях С может быть равно 0 и тогда можно сказать, что это линейный тренд с нулевым исходным урровнем);
A – коэфициент среднего изменения курса валюты в зависимости от роста порядковые номера года, квартала, месяца, дня и т.д.;
В данном случае у нас показана линейная зависимость роста курса доллара к рублю от величины порядкового номера торгового дня. Графический способ построения линейного тренда изложен в алгоритме № 4.
Алгоритм № 4 «Построение графическим способом линейного тренда в Excel»
Шаг 1. Для построения линейного тренда в Excel в зависимости от номера торгового дня необходимо выделить мышкой только один столбец ‑ столбец с ежедневными данными за период с 1 января до 30 ноября 2014 года. В этом случае Excel автоматически пронумерует все торговые дни в порядке их чередования (начиная 9.01.2014 г. =1 и до 28.11.2014 г.=224).
Шаг 2. Выбираем в панели инструментов кнопку Вставка (в Excel 2007 года), либо кнопку Мастер диаграмм (в Excel 1997-2003 года), в которой щелкаем левой кнопкой мышки опцию График.
Шаг 3. Установим в полученном графике на тех же уровнях установленные ранее (см. алгоритм № 3 «Оптимизация масштаба графика в Excel с учетом анализируемых данных») минимальные значения на оси X и Y, а также добавим на оси Y промежуточные деления. В результате получаем следующий график «Курса доллара к рублю за период с 1 января по 30 ноября 2014 года ‑ см. рис.1.10.
Источник: Банк России
Рис.1.10
Шаг 4. Надо щелкнуть правой кнопкой мышки по графику колебаний курса доллара и в появившемся диалоговом окне выбрать опцию ДОБАВИТЬ ЛИНИЮ ТРЕНДА.
Шаг 5. В появившемся после этого диалоговом окне ФОРМАТ ЛИНИИ ТРЕНДА нужно ниже названия ПАРАМЕТРЫ ЛИНИИ ТРЕНДА выбрать опцию ЛИНЕЙНАЯ. Кроме того, в самом низу диалогового окна надо выбрать дополнительные опции ПОКАЗЫВАТЬ УРАВНЕНИЕ НА ДИАГРАММЕ и ПОМЕСТИТЬ НА ДИАГРАММУ ВЕЛИЧИНУ ДОСТОВЕРНОСТИ АППРОКСИМАЦИИ (R^2). (Для тех, кто не знает, знак ^ означает возведение в степень). Образец заполнения окна ФОРМАТ ЛИНИИ ТРЕНДА ‑ см. рис. 1.11.
Рис. 1.11
Шаг 6. В результате у нас появится следующий график с линейным трендом ‑ см. рис. 1.12. Формула тренда Y = 0,0394X + 32,509 означает, что при увеличении порядкового номера торгового дня X на одну единицу величина курса доллара в период с 9.01.2014 г. по 30.11. 2014 г. в среднем вырастала на 3,94 копейки при исходном уровне (то есть перед началом торгов 9.01.2014 г.), равном 32,509 рублей.
Шаг 7. При этом величина достоверности аппроксимации R2, показанная на этом графике, в статистической литературе называется коэффициентом детерминации. В данном случае на графике на рис. 1.12 указана величина достоверности аппроксимации R2=0,5381. А это означает, что этот линейный тренд объясняет лишь 53,81 % всей динамики курса доллара к рублю, то есть в данном случае это довольно низкий уровень коэффициента детерминации.
Источник: Банк России
Рис. 1.12
Величина коэффициента детерминации R2 является одним из важнейших критериев при оценке качества уравнения регрессии. Так, при выборе из нескольких уравнений регрессии предпочтение (при прочих равных условиях) отдается тому, у которого коэффициент детерминации R2 ближе к 1. И это вполне понятно: чем выше коэффициент детерминации у данного уравнения регрессии, тем выше у него уровень аппроксимации и соответственно ниже доля необъясненной динамики зависимой переменной.
Чем ближе коэффициент детерминации к 1, тем теснее связь между переменными, включенными в уравнение регрессии. В общем же случае, коэффициент детерминации не может быть выше 1 или 100%, но тогда можно будет сделать вывод, что в динамике линейного тренда нет случайной компоненты, чего в колебаниях курсов валют никогда не бывает. В этом случае говорят, что между переменными существует функциональная связь. Для целей прогнозирования, на наш взгляд, желательно использовать линейный тренд с коэффициентом детерминации не ниже R2=0,80, а лучше, когда он выше.