Влияние ВВП на курсы валют

В статье рассмотрим вопросы, связанные с влиянием, которое оказывает публикация отчетности по валовому внутреннему продукту на изменение котировок национальных валют.

Валовой внутренний продукт (Gross Domestic Product), общепринятое сокращение — ВВП (GDP) — макроэкономический показатель, отражающий рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг, произведённых за отчетный период во всех отраслях экономики на территории государства для потребления, экспорта и накопления.

Это утверждение является одним из основных постулатов экономической теории.

Предполагается следующий механизм связи: рост ВВП сигнализирует о перспективности вложений в экономику данной страны и соответственно увеличивает спрос на ее валюту, что приводит к укреплению ее курса.

Эту гипотезу мы проверим различными методами, опираясь на исторические данные восьми крупнейших экономик мира за период с 2008 по 2018 годы.

Источники отчетных данных ВВП.

Определение волатильности.

Прежде чем оценить влияние публикаций показателей ВВП на направления курсов валют, посмотрим какая наблюдается волатильность в дни публикации отчетности.

Для этого сравним значения суточной волатильности валютных пар в день публикации с значениями средней суточной волатильности за предшествующую неделю и предшествующий месяц. Для анализа возьмем 2240 новостных анонсов значений ВВП за 10 лет.

В таблице приведена волатильность, рассчитанная как среднее значение волатильности валютных пар, относящихся к каждой стране.

Примечание:

Значения волатильности каждой валютной пары приведены в приложении к статье.

Там же показаны результаты расчетов других показателей в разрезе валютных пар.

Из результатов видно, что в день публикации волатильность на 4–5 % выше по сравнению со средней волатильностью предшествующего недельного и месячного периодов.

Теперь проверим гипотезу о том, что рост величины ВВП страны приводит к укрепление курса ее национальной валюты.

Данное исследование предлагается выполнить тремя независимыми способами:

- определение коэффициентов корреляции;

- расчет коэффициентов достоверности аппроксимации;

- тестирование на истории котировок.

Определение корреляции.

Метод заключается в расчете коэффициентов корреляции между изменениями ВВП стран и изменением курса национальных валют.

Расчет выполнялся в разрезе следующих интервалов времени наблюдения:

- одна неделя после публикации квартальных данных ВВП;

- один месяц после публикации квартальных данных ВВП;

- один квартал (до момента публикации следующих квартальных данных).

Положительная слабая и средняя связь с динамикой ВВП наблюдается у новозеландского доллара и японской йены.

У других валют значения коэффициентов корреляции слабы и носят разнонаправленный характер, то есть отмечается как положительная, так и отрицательная связь.

Следующим шагом рассчитаем аналогичные коэффициенты корреляции для шести условных групп в зависимости от величины изменения ВВП:

• большое снижение;
• среднее снижение;
• умеренное снижение;
• умеренный рост;
• средний рост;
• большой рост.

Примем для всех групп одинаковое количество значений.

Поскольку вся рассматриваемая выборка включает в себя 1755 значений, в каждую группу таким образом входит по 292 (293) значения.

Полученные результаты тесноты связи в разрезе групп по величине изменения ВВП.

Представим полученные данные в виде диаграммы.

Распределение коэффициентов корреляции в зависимости от величины изменения ВВП.

arrow_left

arrow_right

На графике видно, что относительно значимая прямая корреляционная зависимость характерна для группы с большим падением отчетных значений ВВП. То есть котировки валют начинают снижение вместе со снижением ВВП.

Такая ситуация может быть объяснена тем, что снижение ВВП в большей части локальное явление, встречающееся не так часто на фоне постоянного роста основных мировых экономик. Поэтому, цены финансовых инструментов очень болезненно и эластично реагируют на падение ВВП.

Нужно отметить, что сильный рост показателей ВВП, как раз наоборот, не вызывает такого «взаимного» отклика со стороны котировок валютных пар, поскольку рост экономики - вполне ожидаемое событие.

Определение коэффициента достоверности аппроксимации.

Этот метод заключается в построении модели распределения значений изменения котировок валютных пар относительно величин изменения ВВП стан.

Для этого графически представим распределение изменения цен в зависимости от изменения ВВП в виде диаграмм, где по оси абсцисс показаны изменения ВВП (%), а по оси ординат – сопутствующие изменения котировок валютных пар (%). Красной линией обозначен тренд, построенный через линейную функцию.

Для полученных распределений подобраны линейные уравнения и рассчитаны коэффициенты аппроксимации. Величина достоверности аппроксимации показывает, насколько распределение точек близко к построенной линии тренда. Чем ближе к единице значение этого коэффициента, тем плотнее распределение значений к трендовой линии.

Ниже приведены получившиеся графики распределений.

Как видно из полученных результатов, коэффициент достоверности аппроксимации во всех случаях меньше 0,01, что говорит об очень низкой связи между значениями.

arrow_left

arrow_right

Определение средней вероятности получения прибыли.

Третий метод определения зависимости между изменениями ВВП и изменениями курса валют заключается в вычислении средней вероятности получения прибыли.

Вычисления будем производить путем тестирования в торговом терминале с использованием исторических данных котировок валютных пар.

Описание алгоритма тестирования:

Если вновь публикуемый показатель ВВП выше предыдущего, то открываем позицию на покупку соответствующей национальной валюты по отношению к другим валютам.

Если показатель ВВП меньше предыдущего, то наоборот – открываем короткую позицию по валюте этой страны. Например, если ВВП Великобритании демонстрирует рост, то открываем покупки валютных пар GBPUSD, GBPCHF, GBPCAD, GBPAUD, GBPJPY и открываем продажу EURGBP.

Позиции открываются по цене открытия дневной свечи, на следующий день после публикации данных. Позиции фиксируются аналогично по цене открытия дневной свечи при истечении указанных временных периодов удержания позиций.

Всего будет проанализирован результат 6600 позиций(сделок).

В данном методе не учитывается величина разности значений ВВП, и не учитывается волатильность валютных пар, вызванная публикацией данных. Оценивается только количество позиций, закрытых с прибылью или убытком.

Результат тестирования предложенной модели представлен в следующей таблице:

Полученные коэффициенты показывают процент вероятности закрытия позиции с прибылью в зависимости от времени ее удержания. Итоговое среднее значение по всем валютным парам показывает хоть и малое, но все-таки преобладающее количество прибыльных сделок.

Подведем итоги:

Из восьми показателей ВВП два показателя по Японии и Новой Зеландии имеют зависимости с курсами национальных валют.

Корреляция.

Вероятность получения прибыли.

Средняя корреляция при значительных изменениях показателей.

Средняя недельная корреляция по всем показателям при значительном уменьшении ВВП, а именно от -0,7% и более процентов, составила 0,27;

Других недельных, месячных и квартальных корреляций при других слабых, средних или сильных отклонениях показателей с курсами валют не выявлено.

Волатильность в день публикации показателя.

Приведем данные по изменению волатильности в день публикации по сравнению со средней волатильностью за предшествующую неделю.

Подробные результаты представлены в приложении.

get_appXLSX (0.02 MB)GDP.xlsx