О факторах роста кредитования бизнеса и прогнозировании цен на энергоносители в новом выпуске НБУ

НБУ опубликовал очередной выпуск рецензируемого научного журнала Visnyk of the National Bank of Ukraine (ранее - "Вестник Национального банка Украины"). Сразу три интересных исследования.

• Как регулируются виртуальные активы в США и что даст новый закон? Рассказывает Ярослав Железняк

Детали

В этом выпуске раскрываются следующие темы: факторы корпоративного кредитования в Украине, анализ данных опроса об условиях банковского кредитования, прогнозирование цен на криптовалюту.

Автор статьи Анатолий Глазунов (Национальный банк Украины) исследует ключевые факторы корпоративного кредитования в Украине, используя двухэтапный процесс построения индекса кредитных стандартов (ИКС) на основе дезагрегированных данных, полученных из опроса украинских банков об условиях банковского кредитования. В частности, исследованы ключевые факторы корпоративного кредитования в Украине.

На основе различных данных автор построил индекс кредитных стандартов, который оценивает жесткость условий кредитования, и изучил, как значение индекса сказывается на кредитовании корпоративного сектора в национальной и иностранной валютах.

Результаты исследования показывают, что на ИКС влияют следующие факторы:

• колебания обменного курса, в частности ослабление национальной валюты приводит к более жестким стандартам
• банковская ликвидность
• конкуренция между банками

Второе исследование – "Краткосрочный прогноз мировых цен на энергоносители и металлы: подходы VAR и VECM". Автор изучил возможности векторно-авторегрессионных моделей и моделей с корректировкой ошибок для краткосрочного прогнозирования мировых цен на (сырую) нефть, природный газ, железную руду и сталь.

Основными переменными, которые используются для прогнозирования цен на металл и энергоносители, являются:

• изменения запасов
• изменения в объемах производства товаров
• объемы экспорта крупнейших участников рынка
• изменения в производственном секторе крупнейших потребителей
• состояние глобальной реальной экономической деятельности
• фрахтовые ставки, рецессия и т.д.

Третье исследование – "Прогнозирование цен на криптовалюту: перспективы нейронных сетей": исследованы вопросы моделирования и прогнозирования ценовой динамики криптовалют. В частности, авторы проанализировали данные биржи Binance за почти трехлетний период и спрогнозировали цены на Bitcoin, Ethereum, Ripple, Dogecoin.

Рекуррентная нейронная сеть долговременной памяти (LSTM) продемонстрировала значительно лучшие результаты в прогнозировании по критериям RMSE, MAE, MAPE по сравнению с Naïve-моделью, традиционными моделями ARIMA и результатами FB Prophet.

Даниил Гетманцев: все цивилизованные государства уже регулируют отношения с криптовалютными активами