Previsión de la exposición futura a las divisas

Question

Tengo un conjunto de datos (unas 60 observaciones para cada variable) para los ingresos de explotación mensuales de una empresa japonesa expresados en euros, dólares y yenes, y sus respectivas monedas. Creo que existe una relación lineal entre las monedas y los respectivos ingresos de explotación expresados en las monedas. Sin embargo, las primeras diferencias entre los ingresos de explotación y las monedas son aleatorias.

¿Cuál es la mejor manera de prever la exposición de los ingresos de explotación del futuro mes a corto plazo?

He traducido los ingresos extranjeros a JPY y los he sumado a sus ingresos operativos nacionales, y luego he utilizado la media móvil, la media móvil ponderada y la línea de tendencia para pronosticar el próximo mes (en el futuro).

También he utilizado las primeras diferencias/incrementos de los ingresos de explotación y sus respectivas monedas para hacerlos estacionarios, y para encontrar la regresión y el coeficiente. Sin embargo, no sé cómo utilizar los resultados para hacer previsiones.

¿Existen otros modelos que produzcan mejores resultados para este conjunto de muestras bastante limitado?

Answer 1

Creo que puedes estar viendo una relación espuria. Estás viendo los mismos datos transformados por un factor de escala (la moneda) y haciendo una regresión sobre sí mismos. Por supuesto que estarán relacionados. Si no estuvieran escalados, serían perfectamente colineales.

Lo que realmente se quiere saber es si hay un efecto de los cambios en el valor relativo del yen con respecto al dólar o al euro en los ingresos de explotación de la empresa.

Deberías empezar por visualizar esta relación mediante un gráfico. Grafique el valor relativo del yen en su serie temporal y, a continuación, grafique los ingresos de explotación en su serie temporal. ¿Se mueven juntos? Busque las rupturas estructurales. Por ejemplo, puede que sólo hayan empezado a moverse juntos en el último año, lo que puede estropear un modelo econométrico si no se tiene en cuenta.

Una vez que haya terminado de analizarlo gráficamente, le sugiero que lea sobre la cointegración y el método de Engle-Granger. Algunas publicaciones que son buenos lugares para empezar son: Stock y Watson(1988), y Engle y Granger(1987).

Esta parte de la econometría de series temporales permite trabajar con variables que NO SON ESTACIONARIAS. Uno de los problemas de la primera diferenciación, como la que menciona en su pregunta, es que desecha la propia relación que desea conocer. El método Engle Granger le permite analizar las relaciones que importan económicamente, y sigue siendo estadísticamente sólido.

El mundo de la economía de las series temporales es muy divertido, pero hay que asegurarse de que se tiene en cuenta la economía que hay detrás de los datos. No ignore los pequeños detalles de sus datos, ya que pueden ser los más significativos. No te sorprendas si la relación que creías importante en realidad no lo es. Eso le dice tanto como si lo fuera.

Hay mucho que hablar de la fascinante área en la que estás profundizando, pero espero que esto pueda ser de tu interés.