-
Пламен Парушев
АПРОБИРАНЕ НА МОДЕЛИ ЗА ПРОГНОЗИРАНЕ ЦЕНИТЕ
НА ПЕТРОЛА
Резюме:
Настоящото изследване е насочено към прогнозиране цените на петрола чрез прилагане на няколко количествени модела – подвижни средни, трендова проекция, Монте Карло симулации и авторегресионни модели. Анализът обхваща периода от 12.05.2024 г. до 12.05.2025 г., с дневна честота, като са използвани исторически данни за цените на петрола от сорта Brent. За модела с подвижни средни са изчислени и сравнени класическите показатели за точност – средна абсолютна грешка (MAD), средноквадратична грешка (MSE), корен от средноквадратичната грешка (RMSE) и средна абсолютна процентна грешка (MAPE). При трендовата проекция оценката е извършена чрез стандартна грешка, относителна стандартна грешка и средна абсолютна процентна грешка (APE). За Монте Карло симулациите и авторегресионните модели акцентът е поставен върху параметрите на процеса, прогнозните стойности и доверителните интервали, без да се използва пълният набор от класически показатели за грешка. Получените резултати показват, че подвижните средни с по-кратък период осигуряват по-ниска грешка, докато по-дългите периоди водят до изглаждане, но и до загуба на точност. Трендовата проекция и Монте Карло симулациите допълват анализа с по-широк сценарен поглед, а авторегресионните модели демонстрират добра предсказателна способ¬ност при краткосрочни прогнози. Това подчертава значението от комбиниран подход при моделиране динамиката на цените на петрола и предлага основа за по-надеждни прогнози в условията на пазарна несигурност.
-
Навал Абес
ВЪЗДЕЙСТВИЕТО НА ЕЛЕКТРОННИТЕ ПЛАЩАНИЯ ВЪРХУ РЪСТА НА ИКОНОМИКАТА В НИГЕРИЯ: ИКОНОМЕТРИЧЕН АНАЛИЗ НА ТРИМЕСЕЧНИ ДАННИ С ARDL МОДЕЛ (2016–2025 Г.)
Резюме:
Настоящото изследване анализира динамичната връзка между показателите за електронни плащания (активност на e-POS терминали и онлайн плащания) и икономическия растеж в Алжир, измерен чрез брутния вътрешен продукт (БВП). Чрез използване на авторегресионен модел с разпределен лаг (Autoregressive Distributed Lag - ARDL) изследването преодолява ограниченията на кратката времева серия, като преобразува годишните данни в тримесечна честота посредством статистическа интерполация, което води до извадка от 35 наблюдения. Резултатите от теста за граници на ефекта (Bounds Test) показват липса на дългосрочна коинтеграционна връзка, което предполага, че секторът на дигиталните плащания в Алжир все още се намира в преходен етап и не е достигнал структурна зрялост. Въпреки това краткосрочната динамика разкрива положителен и статистически значим ефект на активността на e-POS терминалите с ниво на значимост 10%, докато онлайн плащанията показват значим отрицателен ефект. Диагностичните тестове, включително CUSUM, потвърждават структурната стабилност на модела, който прите¬жава обяснителна способност (Adjusted R-squared) от 90%. Изследването подчертава необходимостта от локализиране на дигиталните услуги и насърчаване на финансовото включване с цел интегриране на неофициалната икономика в официалната банкова система. Основните препоръки включват засилване на киберсигурността, разширяване на инфраструктурата за дигитални плащания във всички региони и стимулиране на финансовите иновации.
-
Петър Джелепов
ПРОГНОЗИРАНЕ ВОЛАТИЛНОСТТА НА ВОДЕЩИ БАНКОВИ ИНСТИТУЦИИ ЧРЕЗ МОДЕЛА EGARCH (1.1)
Резюме:
Настоящото изследване е насочено към анализ и прогнозиране волатилността на акциите на водещи банкови институции чрез прилагането на модела EGARCH (1,1). В условията на динамична и често нестабилна финансова среда адекватното моделиране на пазарния риск придобива ключово значение както за инвеститорите, така и за управлението на финансовите институции. EGARCH моделът позволява улавянето на асиметричните ефекти във волатилността, при които негативните пазарни шокове оказват по-силно въздействие в сравнение с позитивните.
Изследването обхваща двадесет от най-големите банки в световен мащаб, селектирани на база пазарна капитализация, като се анализира динамиката на тяхната реализирана и условна волатилност за периода 2020–2025 г. Резултатите показват, че моделът успешно улавя основните характеристики на волатилностния процес, включително клъстеризацията и персистентността на риска, макар да проявява склонност към изглаждане на екстремните стойности. В заключение може да се посочи, че EGARCH (1,1) представлява надежден инструмент за анализ и прогнозиране на пазарната волатилност в контекста на глобалния банков сектор.
