Данная статья посвящена исследованию зависимости обменного курса рубля от цен на нефть с использованием нейросетевого моделирования. Актуальность исследования подтверждается заинтересованностью органов денежно-кредитного регулирования в моделировании динамики обменного курса при выработке мер денежно-кредитной политики. К поставленным задачам относятся оценка взаимосвязи между обменным курсом рубля и ценами на нефть посредством многослойного перцептрона и рекуррентной нейронной сети, а также оценка влияния дополнительных факторов – валютных интервенций и геополитических рисков – на связь между исследуемыми переменными. По результатам исследования, применение нейронных сетей позволило с достаточной точностью оценить целевую переменную. Кроме того, было подтверждено ослабление зависимости между рассматриваемыми переменными в периоды проведения валютных интервенций и в условиях высокой геополитической нестабильности. При нейросетевом моделировании был сохранен нелинейный характер порождения ряда из значений обменного курса, а также была отмечена асимметрия реакции курса рубля на различные по знаку шоки цен нефти. Отбор гиперпараметров, применение бутстрапа и использование ансамблей нейронных сетей обеспечили более стабильные оценки и доверительные интервалы для эластичности курса рубля по ценам на нефть. Таким образом, сочетание указанных методов позволяет получить содержательные экономические выводы на основе обученной нейронной сети, избегая проблемы неинтерпретируемости весов нейросетевой модели.
Ключевые слова
нейронные сети, ансамблевые методы, бутстрап, многослойный перцептрон, рекуррентная нейронная сеть, обменный курс, цены на нефть