МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ: АНАЛІЗ ТА ОЦІНКА
DOI 10.31673/2412-4338.2025.026126
Анотація
Анотація. У дослідженні розглядаються ключові методи прогнозування валютних курсів, що включають традиційні підходи — фундаментальний та технічний аналіз — а також сучасні математичні моделі, зокрема ARIMA та GARCH. Проведено комплексний порівняльний аналіз ефективності цих методів у різних економічних умовах із урахуванням впливу макроекономічних показників, політичної стабільності, світових економічних трендів та особливостей локальних ринків. Показано, що традиційні підходи втрачають ефективність в умовах підвищеної ринкової волатильності та кризових ситуацій. Це зумовлює необхідність застосування новітніх методів аналізу даних, зокрема алгоритмів машинного навчання, для підвищення точності й адаптивності прогнозних моделей.
Особливу увагу приділено розробці й впровадженню модифікованого методу прогнозування валютних курсів (MNKY), який поєднує класичні економетричні інструменти з можливостями штучного інтелекту. Метод відзначається високою гнучкістю у налаштуванні параметрів моделей, спрощеною інтеграцією нових даних та можливістю самоадаптації до змін ринкового середовища без втрати якості прогнозів. Результати експериментального тестування, проведеного на основі курсу гривні до долара США за даними НБУ, показали, що середнє відхилення прогнозованого курсу за допомогою методу MNKY становило 2,5 одиниці, що є суттєвим покращенням порівняно з методами ARIMA (8 одиниць) і GARCH (4,8 одиниці).
Дослідження також виявило, що інтеграція машинного навчання дозволяє гнучко враховувати багатофакторний вплив політичних, економічних та соціальних чинників, що традиційно ускладнює прогнозування валютних курсів. Наукова новизна роботи полягає в обґрунтуванні практичної доцільності застосування гібридних методів та в розробці оптимізованого підходу для коротко- та середньострокового прогнозування валютних трендів.
Практичне значення результатів полягає у можливості використання модифікованого методу MNKY фінансовими аналітиками, банківськими структурами, інвестиційними фондами, підприємствами малого та середнього бізнесу для управління валютними ризиками, розробки антикризових стратегій і прийняття обґрунтованих фінансових рішень. Додатково запропонований підхід може бути основою для створення інтелектуальних фінансових систем моніторингу та прогнозування, що підвищує загальну ефективність роботи на валютних і фондових ринках.
Ключові слова. методи, ARIMA, GARCH, валютний курс, прогнозування, фундаментальний аналіз, технічний аналіз, часові ряди, фінансові ринки, волатильність, машинне навчання.
