Проведем  проверку расчетов по формулам:

1) ∑∆_цеп = ∆_базис (посл.) ;  

1.133 +  3.745 + 77.379 - 71.278  = 10.973

2) П Кр_цеп =Кр_базис(за весь период) ;

1.311• 1.789• 10.118• 0.169= 4.036

3) ∑ Тпр_цеп = Тпр_базис(посл.);

31.1+ 78.9 + 911.8 - 83.1=303.6

Рассчитаем средний  абсолютный прирост EUR:

= = 2.743

Средний темп роста:

141.173%

Средний темп прироста:

= 41.173% 

             По данным таблицы 2.17 видно, что в 2006 году по сравнению с 2005 объем продаж EUR вырос на 1.133 млн. EUR т.е., на 31.1% . В 2007 по сравнению с 2006 объем продаж EUR вырос на 3.745 млн. EUR т.е., на 78.9% . В 2008 по сравнению с 2007 объем продаж EUR вырос на 77.379 млн. EUR т.е., на 911.8 % . В 2009 по сравнению с 2008 объем продаж EUR снизился на 71.278 млн. EUR т.е., на 83.1% . В целом, за анализируемый период объем продаж EUR вырос на  10.973 млн. EUR т.е., на 303.6 %. В среднем ежегодно наблюдается повышение объема продаж EUR в уральском регионе на 2.743 млн. EUR. Темп роста в среднем составил 141.173%, а темп прироста 41.173%.

          Следующим показателем является  - средний валютный  курс.

4)Средний валютный курс за определенный период.

Средний валютный курс высчитывается по формуле 2.18. простой арифметической средней.

                                                                                 (2.18.)

          Рассмотрение среднего валютного курса проведем на примере одной основной валютной пары EUR/USD. Данные мы будем рассматривать в период с           2008-2009 гг. Для вычисления арифметической средней, мы будем принимать валютный курс за один рабочий день. При помощи арифметической средней мы сможем увидеть, что происходит с валютой относительно предыдущих периодов, и сможем спрогнозировать дальнейшее движение валютного курса.

         Ниже приведен рисунок 2.19. движения курса валютной пары EUR/USD.  

           Рис. 2.19. Движение валютного курса пары EUR/USD 2008-2009гг. 

Из данного  графика вычислим средний валютный курс в период с 2008-2009 гг. Он вычисляется по формуле (2.16.) то есть простой арифметической средней:

  Теперь рассмотрим таблицу 2.18. средних курсов с 2005- 2009гг. вычисляемых по той же формуле что и раньше.

    Таблица 2.20.

Среднегодовой валютный курс EUR/USD с 2005-2009гг.

  Источник: www.urvb.ru 

Из данной таблицы можно сделать следующие выводы:

1. Валютная пара EUR/USD начиная с 2005 г., имеет отчетливо идущий тренд вверх.
2. Эти данные так же говорят и о политическом и экономическом состоянии страны, то есть в нашем случае Евросоюза. То есть в последние годы, начиная с 2005г. Евросоюз стремительно начал вызывать доверие у иностранных инвестор, что в свою очередь сказалось на укреплении их валюты.
3. Так же на основе этих данных можно сделать предположение, что и в дальнейшем валюта будет укрепляться, и расти, при мирном развитии политики Евросоюза в целом.

Теперь, рассмотрим более детально основные статистические индикаторы, применяемые  на валютной бирже.

3. На валютной бирже для прогнозирования дальнейшего движения валютного курса применяются некоторые статистические индикаторы это: скользящие средние и линия регрессии. Рассмотрим эти индикаторы на примере графика движения валютного курса по валютной паре EUR/USD 2008-2009гг.

Скользящая  средняя (MA)рассчитывается по формуле 2.21.  

                                 ,                                   (2.21.)

 где,  P(1) – сегодняшняя цена,

       Р(2) – самая старая по оси  времени цена рассматриваемого  промежутка 

       n – период усреднения

По данной формуле построим рис. 2.22. скользящей средней по валютной паре EUR/USD 2008-2009гг.

           Рис. 2.22. Скользящая средняя.

                                                

По данному  графику можно сделать следующие  выводы:

1. Скользящее среднее является сглаживающим индикатором, что позволяет просматривать движение тренда без текущих откатов или резких подъемов.
2. Скользящее среднее так же позволяет прогнозировать дальнейшее движение валютного курса.

Теперь  рассмотрим следующий статистический  индикатор линия регрессии.

Линия регрессии ( ) по формуле 2.21.  

                                                      = a₀ +a₁·x                                 (2.23.) 

По данной формуле построим рис.2.24. линии регрессии по валютной паре EUR/USD 2008-2009гг. 

           Рис. 2.24. Линия регрессии. 

По данному  графику можно сделать следующие выводы:

1. Линия регрессии является еще более сглаженной, чем скользящая средняя, и  по этому статистическому индикатору можно говорит о текущем тренде.
2. Так же можно судить о дальнейшем ходе валютного курса.

Итак, рассмотря  все выше сказанное можно представить следующие выводы:

1. Статистика играет очень важную роль на валютной бирже, можно сказать, что без статистики сложно было бы определить текущее состояние биржи и участников биржи, а тем более сравнивать текущие данные  с данными предыдущих  периодов.
2. Статистика проводится, как на «внешнем» уровне, так и  на «внутреннем», то есть статистика данных производится и по объему сделок, и по определению самых активных участников валютной биржи, но так же производится  статистика валютных пар, и  самого валютного курса. 

     Рассмотрим  индексный метод анализа валютной биржи:

     Динамика  оборота по всем видам валют может  быть проанализирована с помощью  системы взаимосвязанных индексов (2.25.):

,                                                                                                                                      (2.25.)

     где - индекс биржевого оборота за период по всем видам валют;

      - индекс физического объема проданных валют;

       - индекс цен на валюту (индекс курсов валют);

      , - объем сделок в определенным видом валюты в единицах валюты соответственно в отчетном и базисном периодах;

      , - объем сделок с определенным видом валюты в рублях, соответственно в отчетном и базисном периодах;

      , - средняя цена единицы валюты определенного вида в руб. соответственно в отчетном и базисном периодах.

     Т.о  индекс биржевого оборота за период 2005-2009гг. для EUR:   

     I_Q = 1,22 0,909= 1,10898,

     где I_q = ; I_p=

     А индекс биржевого оборота за период 2005-2009гг. для USD:

     I_Q = 63,276 0,019= 1,204   

     где I_q = ; I_p=

     Анализируя полученные данные, можем сделать вывод, что биржевой оборот за 2005-2009гг. вырос для EUR на 10,8% ,а для USD на 20,4%.

 

      ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

         Валютная биржа является очень  важной составляющей хорошо функционирующей  и сильной экономики. Статистика валютной биржи это основополагающая наука при прогнозировании дальнейшего движения  валютного курса. В курсовой работе автор рассмотрел основные теоретические аспекты статистики валютной биржи. И сделал выводы:

1. На валютный курс оказывает влияние огромное количество факторов, как экономических, так и политических.
2. Статистика как наука является основополагающей в определении дальнейшего движения.
3. Внешние статистические данные такие как: рейтинг участия банков в торгах, объем совершенных сделок, дает возможность населению определится в выборе банка, для вкладов и т.п. 

       Автор рассмотрел механизмы действия статистики валютной биржи, а так же определил  основополагающих статистические показатели:

1. объем совершенных сделок в общем и основных валютных пар.
2. рейтинг участия банков участников валютной биржи.
3. средний валютный курс.
4. скользящее среднее.
5. линию регрессии.

       А так же автор рассчитал  показатели по данным дискретного ряда распределения  по стоимости совершенных сделок такие как:

          1.среднее линейное отклонение.

          2. дисперсия.

          3. среднее квадратическое отклонение.

          4. коэффициент вариации.

       Таким образом, величина колеблемости стоимости сделки по среднему линейному отклонению 64,21 тыс.руб., а по среднему квадратическому отклонению 107,76 тыс.руб. Величина среднего линейного, среднеквадратических отклонений и дисперсии также велики.

         Коэффициент вариации в данном случае равен 98%. Коэффициент очень близок к 100%, тем самым, показывая очень высокую колеблемость.

         Поскольку величина коэффициента велика, можно сказать о том, что достаточно велик разброс значений признаков вокруг средней, и совокупность практически не однородна по своему составу.

      Подводя итоги рейтинга банков отчетливо видно, что наиболее успешным банком является  Уралтрансбанк г. Екатеринбурга, он является лидирующим банком по объему совершенных сделок в 2009г.

     Анализируя  объем продаж валюты в 2006 году по сравнению  с 2005 объем продаж USD вырос на 433.075 млн.$ т.е., на 137.7% . В 2007 по сравнению с 2006 объем продаж USD вырос на 1511.489 млн.$ т.е., на 202.8 % . В 2008 по сравнению с 2007 объем продаж USD снизился на 394.425 млн.$ т.е., на 17.6% . В В 2009 по сравнению с 2008 объем продаж USD снизился на 971.218 млн.$ т.е., на 52.1% . В целом, за анализируемый период объем продаж USD вырос на  578.921 млн.$ т.е., на 184.1%. В среднем ежегодно наблюдается повышение объема продаж USD в уральском регионе на 144.731 млн.$. Темп роста в среднем составил 129.827%, а темп прироста 29.872%.

             По данным таблицы 2.17 видно,  что в 2006 году по сравнению  с 2005 объем продаж EUR вырос на 1.133 млн. EUR т.е., на 31.1% . В 2007 по сравнению с 2006 объем продаж EUR вырос на 3.745 млн. EUR т.е., на 78.9% . В 2008 по сравнению с 2007 объем продаж EUR вырос на 77.379 млн. EUR т.е., на 911.8 % . В 2009 по сравнению с 2008 объем продаж EUR снизился на 71.278 млн. EUR т.е., на 83.1% . В целом, за анализируемый период объем продаж EUR вырос на  10.973 млн. EUR т.е., на 303.6 %. В среднем ежегодно наблюдается повышение объема продаж EUR в уральском регионе на 2.743 млн. EUR. Темп роста в среднем составил 141.173%, а темп прироста 41.173%.