Прогнозування валютного курсу з використанням математичних моделей

Abstract

У статті досліджено теоретичні та практичні аспекти прогнозування валютного курсу як стратегічного інструменту забезпечення економічної стабільності держави. Проаналізовано ключові чинники впливу на курсову динаміку, серед яких виділено інфляційні процеси, монетарну політику центральних банків, стан платіжного балансу та політичну стабільність. Ми акцентуємо увагу на тому, що ці чинники формують нелінійні залежності, де найменша зміна одного показника провокує «ефект доміно», роблячи класичні лінійні методи малоефективними. В умовах глобалізації та вільного руху капіталу здатність точно передбачати курсові коливання стає стратегічним пріоритетом для національних регуляторів, інвесторів та суб’єктів зовнішньоекономічної діяльності. Особливу увагу приділено порівняльному аналізу методологічних підходів. Фундаментальний аналіз розглядається як база для визначення довгострокової рівноваги на основі паритету купівельної спроможності. Натомість технічний аналіз фокусується на дослідженні історичних циклів, ринкових патернів та психології учасників торгів для виявлення трендів у короткостроковому періоді. Такий дуалізм дозволяє охопити ринок у повному обсязі. Центральне місце в дослідженні посідає аналіз сучасних математичних моделей. Розглянуто ефективність використання моделей часових рядів, зокрема моделі ARIMA для короткострокового прогнозування , а також застосування регресійних та стохастичних моделей для оцінки внеску окремих факторів в умовах високої ринкової волатильності. Окремим вектором дослідження є впровадження методів штучного інтелекту. Вивчено можливості рекурентних нейронних мереж, зокрема архітектури LSTM (Long Short-Term Memory), яка здатна зберігати контекст тривалих часових лагів. Також проаналізовано алгоритми машинного навчання, як-от випадковий ліс (Random Forest) та градієнтний бустинг (XGBoost), що ефективно виявляють нелінійні залежності у великих масивах даних (Big Data), де традиційна економетрика виявляється безсилою. Резюмовано, що попри високу невизначеність фінансових ринків, інтегрований підхід, який поєднує математичну точність із фундаментальним аналізом, відкриває нові перспективи для побудови адаптивних сценаріїв економічного розвитку.The article examines the theoretical and practical aspects of forecasting the exchange rate as a strategic tool for ensuring the economic stability of the state. The author analyzes the key factors influencing the exchange rate dynamics, including inflationary processes, the monetary policy of central banks, the balance of payments situation and political stability. We emphasize that these factors create nonlinear relationships, where even the slightest change in one indicator can trigger a “domino effect,” making traditional linear methods largely ineffective. In the context of globalization and free movement of capital, the ability to accurately predict exchange rate fluctuations is becoming a strategic priority for national regulators, investors and entities engaged in foreign economic activity. Particular attention is paid to the comparative analysis of methodological approaches. Fundamental analysis is considered as a basis for determining long-term equilibrium based on purchasing power parity. In contrast, technical analysis focuses on the study of historical cycles, market patterns and the psychology of trading participants to identify trends in the short term. Such dualism makes it possible to capture the market in its entirety. The study focuses on the analysis of modern mathematical models. The effectiveness of using time series models, in particular ARIMA models for short-term forecasting, as well as the use of regression and stochastic models to assess the contribution of individual factors in conditions of high market volatility, is considered. A separate vector of research is the implementation of artificial intelligence methods. The possibilities of recurrent neural networks have been studied, in particular the LSTM (Long Short-Term Memory) architecture, which is capable of preserving the context of long time lags. Machine learning algorithms, such as Random Forest and Gradient Boosting (XGBoost), which effectively detect nonlinear dependencies in large data sets (Big Data), where traditional econometrics are powerless, have also been analyzed. It is summarized that despite the high uncertainty of financial markets, an integrated approach that combines mathematical accuracy with fundamental analysis opens up new prospects for building adaptive scenarios of economic development.