ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЯКОСТІ ПРОГНОЗНИХ МОДЕЛЕЙ ДИНАМІКИ БІРЖОВИХ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ФОНДІВ - Васильєва , О. В.; Максишко , Н. К.; Педан , Д. Д. (Фінансові стратегії інноваційного розвитку економіки, 2020)
Стаття присвячена порівняльному аналізу прогнозних моделей динаміки біржових інвестиційних фондів. Для дослідження було обрано біржовий інвестиційний фонд як сучасний інвестиційний інструмент, якому вдалося поєднати в собі найкращі риси акцій та пайових інвестиційних фондів. Однак, незважаючи на переваги цього фінансового інструмента, основною задачею інвестора залишається можливість прогнозування його динаміки. На сьогоднішній день існує багато прогнозних моделей, але можливість створення достовірного та точного прогнозу залишається вкрай актуальним. Для прогнозування було обрано два біржовий інвестиційних фонди: SPDR S&P 500 ETF TRUST (біржовий тікер SPY) та VanEck Vectors Gold Miners (біржовий тікер GDX). На підставі щоденних цін за період з січня 2016 року до січня 2020 року побудовано прогнозні моделі двох типів: лінійні та нелінійну. А саме, лінійні моделі – ковзного середнього та експоненційного згладжування (модель Хольта). В якості нелінійної моделі обрана нейромережева модель. Виявилося, що показники оцінки якості усіх моделей є достатньо високими. Однак побудовані прогнози показали, що, незважаючи на високу якість отриманих статистичних моделей, здійснення прогнозу за їх допомогою можливе лише для горизонту прогнозу, що становить один біржовий день. Модель, побудована на основі нейронної мережі, навпаки, показує гірший прогноз для першого прогнозного значення, однак вловлює динаміку і напрям зміни ціни як по біржовому інвестиційному фонду SPY, так і по GDX. Тобто, за допомогою навчання, нейронна мережа здатна встановлювати приховані нелінійні закономірності динаміки ціни. Але горизонт прогнозу нейронної мережі теж є обмеженим: в дослідженні встановлено, що прогноз на базі моделі нейронної мережі доцільно будувати не більше ніж на один біржовий тиждень.