На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Финансы, Forex. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews

Жанр
Дата выхода
26 сентября 2017
🔍 Загляните за кулисы "Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Владимир Георгиевич Брюков) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Каким будет курс американского доллара завтра, послезавтра, через неделю или через месяц? Сколько будут стоить в ближайшем будущем евро, британский фунт, швейцарский франк и другие валюты? Каких рекомендуемых курсов покупки или продажи при этом следует придерживаться? Это второе дополненное издание книги для тех, кто не только хочет зарабатывать на валютном рынке, но и свести к минимуму свои потери от торговли на валютном рынке. А для этого трейдер должен научиться прогнозировать.
📚 Читайте "Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Диалоговое окно РЕГРЕССИЯ для вывода итогов при решении в Excel уравнения регрессии
Результаты решения уравнения регрессии, которые в программе Excel выдаются в виде единой таблицы под заголовком ВЫВОД ИТОГОВ, у нас представлены в виде трех блоков (см. табл. 2.2-2.4). Так, в табл. 2.2 сгенерированы результаты по регрессионной статистике, в табл. 2.3 дается дисперсионный анализ, а в табл. 2.4 оценивается статистическая значимость коэффициентов регрессии .
Параметры, представленные в табл. 2.
где Y факт. – фактическое, а Y расч. – расчетное (предсказанное по уравнению регрессии) значение результативного признака.
Зная величину коэффициента корреляции R, можно дать качественную оценку силы связи между зависимой и независимыми переменными, включенными в данное уравнение.
Таблица 2.1. Шкала Чеддока для классификации силы связи
В случае между переменными существует функциональная связь, то R=1, а если корреляционная связь отсутствует, то R=0. Поскольку в таблице 2.2 множественный коэффициент корреляции R равен 0,8456, то согласно таблице Чеддока, связь между переменными, включенными в уравнение регрессии можно считать высокой.
Однако самым важным является другой параметр регрессионной статистики – R-квадрат (его мы выделили жирным шрифтом), обозначающий коэффициент детерминации R2.











