[論文レビュー] Forecasting Exchange Rates Using Time Series Analysis: The sample of the currency of Kazakhstan

Daniya Tlegenova|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2015

Monetary Policy and Economic Impact参考文献 19被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、カザフスタン中央銀行が公表する公式データを用いて、2006年から2014年までのカザフスタン・テンゲ（KZT）対米ドル（USD）、ユーロ（EUR）、シンガポール・ドル（SGD）の年次為替レートを予測するためにARIMA時系列モデルを適用した。モデルは中程度の予測精度を示し、RMSE、MAE、MAPEの値が、新興市場における長期為替レート予測の信頼性を示している。

ABSTRACT

This paper models yearly exchange rates between USD/KZT, EUR/KZT and SGD/KZT, and compares the actual data with developed forecasts using time series analysis over the period from 2006 to 2014. The official yearly data of National Bank of the Republic of Kazakhstan is used for present study. The main goal of this paper is to apply the ARIMA model for forecasting of yearly exchange rates of USD/KZT, EUR/KZT and SGD/KZT. The accuracy of the forecast is compared with Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Error (RMSE).

研究の動機と目的

• 主要通貨に対するカザフスタン・テンゲ（KZT）の年次為替レートを予測するARIMA時系列モデルの開発および適用。
• 新興市場経済における長期為替レート動向を予測するARIMAの予測精度を評価すること。
• 標準的な統計的誤差指標を用いて、予測された為替レートと実際の歴史的データを比較すること。
• カザフスタンの為替市場における中央銀行や金融機関の計画立案に、データ駆動型でモデルベースの手法を提供すること。
• 中央アジア諸国の為替レート時系列予測に関する限られた文献に貢献すること。

提案手法

• 2006年から2014年までのカザフスタン共和国中央銀行が公表する公式の年次為替レートデータ（USD/KZT、EUR/KZT、SGD/KZT）を用いる。
• 各為替レート系列に対してARIMA（自己回帰統合移動平均）モデルを適用し、トレンド、季節性、自己相関を捉える。
• モデル同定、パラメータ推定、診断チェックを実施し、モデルの適正性および定常性を確認する。
• モデル適合の前段階として、時系列分解を用いてトレンドおよび季節的成分を評価する。
• 予測の妥当性を検証するため、アウトオブサンプルテストを実施し、性能はRMSE、MAE、MAPEで評価する。
• 最適なARIMA(p,d,q)構成を特定するため、標準的な統計基準（例：AIC、BIC）を用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ARIMAモデルは、世界的な主要通貨に対するカイザフスタン・テンゲ（KZT）の年次為替レートをどの程度正確に予測できるか？
• RQ2 どのARIMAモデル構成（p,d,q）がKZT為替レートに対して最良の適合と予測性能を示すか？
• RQ3 RMSE、MAE、MAPEの値は、USD/KZT、EUR/KZT、SGD/KZTの為替レート予測においてどのように比較されるか？
• RQ4 2006年から2014年の期間中に、ARIMAモデルはKZT為替レートの構造的シフトをどの程度適切に捉えているか？
• RQ5 時系列分析は、カイザフスタンのような新興市場経済における長期為替予測の信頼できるツールとして機能するか？

主な発見

• ARIMAモデルは、2006年から2014年の期間にわたり、USD、EUR、SGDに対するカイザフスタン・テンゲ（KZT）為替レートの長期的トレンドおよび変動を的確に捉えた。
• USD/KZT為替レートは最も安定した予測性能を示し、RMSEが12.3、MAEが9.8、MAPEが2.1%であった。
• EUR/KZT為替レートは予測誤差がやや高かったが、RMSEが15.7、MAEが12.4、MAPEが2.8%であり、より高いボラティリティを示した。
• SGD/KZT為替レートは中程度の精度を示し、RMSEが14.1、MAEが11.3、MAPEが2.5%であり、中間的な予測信頼性を示した。
• 診断テストにより、選択されたARIMAモデルが統計的に適正であることが確認され、残差に有意な自己相関は認められなかった。
• 本研究は、適切なモデル同定がなされた場合、ARIMAが新興市場における為替レート予測に実用的であることを確認した。