Про чинники зростання кредитування бізнесу та прогнозування цін на енергоносії у новому випуску НБУ

НБУ опублікував черговий випуск рецензованого наукового журналу Visnyk of the National Bank of Ukraine (раніше – "Вісник Національного банку України"). Одразу три цікаві дослідження.

• Як зараз регулюються віртуальні активи в США та що дасть новий закон? Розповідає Ярослав Железняк

Деталі

У цьому випуску розкриваються такі теми: чинники корпоративного кредитування в Україні, аналіз даних опитування про умови банківського кредитування, прогнозування цін на криптовалюту.

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. Зокрема, досліджено ключові фактори корпоративного кредитування  в Україні.

На основі різних даних автор побудував індекс кредитних стандартів, який оцінює жорсткість умов кредитування, та вивчив, як значення індексу 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

Друге дослідження – "Короткостроковий прогноз світових цін на енергоносії та метали: підходи VAR і VECM". Автор вивчив 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

Третє дослідження – "Прогнозування цін на криптовалюту: перспективи нейронних мереж": досліджено питання моделювання та прогнозування цінової динаміки криптовалют. Зокрема, автори проаналізували дані біржі Binance за майже трирічний період та спрогнозували 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.

Данило Гетманцев: всі цивілізовані держави вже регулюють відносини з криптовалютними активами