Національний банк України опублікував черговий випуск рецензованого наукового журналу Visnyk of the National Bank of Ukraine (раніше – "Вісник Національного банку України"). У цьому випуску розкриваються такі теми:
Автор статті Анатолій Глазунов (Національний банк України) досліджує ключові фактори корпоративного кредитування в Україні, використовуючи двоетапний процес побудови індексу кредитних стандартів (ІКС) на основі дезагрегованих даних, отриманих з опитування українських банків про умови банківського кредитування.
На основі даних від банків розроблено індикатор пропозиції корпоративних кредитів та проаналізовано його здатність пояснювати зростання кредитування українського бізнесу. Зокрема, на першому етапі за допомогою впорядкованої логіт-регресії на категоріальних панельних даних будується індекс, який оцінює жорсткість умов кредитування. Надалі автор вивчає, як значення індексу кредитних стандартів позначається на кредитуванні корпоративного сектору в національній та іноземній валютах. Результати дослідження засвідчують, що на ІКС впливають такі чинники:
- коливання обмінного курсу, зокрема послаблення національної валюти призводить до жорсткіших стандартів,
- банківська ліквідність,
- конкуренція між банками.
Автор робить висновок, що ІКС має негативний вплив на корпоративні кредити в національній валюті, водночас цей ефект є виразнішим для менших банків.
Короткостроковий прогноз світових цін на енергоносії та метали: підходи VAR і VECM
У своїй статті для The Visnyk of the National Bank of Ukraine Діана Баліоз (Національний банк України) вивчає можливості векторно-авторегресійних моделей та моделей з коригуванням помилок для короткострокового прогнозування світових цін на (cиру) нафту, природний газ, залізну руду та сталь
Основними змінними, які використовуються для прогнозування цін на метал та енергоносії, є:
- зміни запасів,
- зміни в обсягах виробництва товарів,
- обсяги експорту найбільших учасників ринку,
- зміни у виробничому секторі найбільших споживачів,
- стан глобальної реальної економічної діяльності,
- фрахтові ставки, рецесія тощо.
Дослідження підтверджує, що індекс глобальної реальної економічної активності Кіліана (2009) доцільно використовувати для прогнозування світових цін на енергоносії та метал. Крім того, отримані результати також свідчать про те, що моделі з меншою кількістю лагів зазичай виявляються ефективнішими. Проте індивідуальна ефективність моделі та точність прогнозу залежить від горизонту прогнозування.
Прогнозування цін на криптовалюту: перпективи нейронних мереж
Стаття Юрія Клебана та Тетяни Стасюк (Національний університет "Острозька академія") присвячена вивченню проблеми моделювання та прогнозування цінової динаміки криптовалют.
На прикладі даних найпопулярнішої біржі в Україні Binance за майже трирічний період було змодельовано та спрогнозовано ціни на Bitcoin, Ethereum, Ripple, Dogecoin.
Рекурентна нейронна мережа довготривалої пам’яті (LSTM) продемонструвала значно кращі результати в прогнозуванні за критеріями RMSE, MAE, MAPE порівняно з Naïve-моделлю, традиційними моделями ARIMA та результатами FB Prophet.
Журнал індексується базами IDEAS/RePEc, DOAJ та ін. З вересня 2015 року "Visnyk of the National Bank of Ukraine" публікується у відкритому доступі. Мова оригіналу – англійська. Переклад статей українською буде додано згодом.
Твердження, висновки та ідеї авторів, викладені у статтях журналу, не обов'язково відображають погляди членів редколегії або офіційну позицію Національного банку України.
Редакційна колегія журналу запрошує експертів фінансового ринку, представників банківської і академічної спільноти долучитися до наукових пошуків у межах тематики журналу та надсилати дослідницькі матеріали для розгляду й публікації на адресу: [email protected]. Публікація для авторів – безплатна, переклад та редагування здійснює Національний банк України.
Детальну інформацію про вимоги до статей можна отримати за посиланням.