Гадаад валютын ханшийг машин сургалтын аргаар таамаглах нь

Abstract

Энэхүү судалгааны ажлаар валютын ханшийн динамик таамаглалыг макро хүчин зүйлүүдээс хамааруулан машин сургалтын аргаар загваруудаар гүйцэтгэн тэдгээрийн алдаа хамгийн бага орших загварыг тодорхойлно. Монгол улсын экспортын түүхий эд материалын үнийн уналтаар дамжин төсвийн орлого буурч эдийн засагт нөлөөлснөөр гадаадын шууд хөрөнгө оруулалт буурах, экспортын орлого буурах, төлбөрийн тэнцлийн алдагдалд хүргэх, валютын дотогшлох урсгал буурах сөрөг үр нөлөөтэй. Ханшийн хэлбэлзэл нь экспорт, импорт хийдэг компаниудын орлого, зардалд шууд нөлөөлөх, арилжааны банкнууд болон валют арилжааны платформууд ханшийн богино хугацааны алдагдал хүлээх, олон улсын нислэг үйлдэгч ААН, аялал жуулчлал эрхлэгч ААН, гадаадын хөрөнгө оруулалттай төсөл хэрэгжүүлэгчид, олон улсын онлайн худалдаа эрхлэгчид ханшийн хэлбэлзлээс тодорхой хэмжээний алдагдал хүлээдэг. Тиймээс эдгээр ААН гадаад валютын ханшийн динамик таамаглалыг тогтмол хийх нь ач холбогдолтой. Судалгааны ажлын хүрээнд төгрөгийн ам.доллартой харьцах ханшид нөлөөлөгч макро эдийн засгийн хувьсагчдыг тодорхойлон, машин сургалтын загвар боловсруулан, ханшийн динамик таамаглалыг гүйцэтгэхийг зорилоо. Тухайлбал, ханшинд нөлөөлөгч ач холбогдол өндөр бүхий 16 хувьсагчийг 2010 оны 01 сарын 01 өдрөөс 2024 оны 12 сарын 01 өдөр хүртэлх сарын давтамжтай хугацаан цуваан өгөгдөлд тулгуурлан загварыг боловсруулав. Хугацаан цуваан өгөгдөлд тулгуурлан загварыг сургахдаа өгөгдлийн тодорхой хэсэг дээр сургалт хийж үлдсэн хэсэг дээр шалгалтын өгөгдөл байдлаар ашиглав. Өгөгдлийн гулсах цонхны хэмжээг тодорхойлж, цонх бүрийг сургалт, баталгаажуулалт, тестийн үеүдэд хуваана. Үүнийг урагш шатлалтай баталгаажуулалтын аргачлал гэнэ. Өгөгдлийг машин сургалтын мод суурьтай загварууд, торгуулийн арга зүйд суурилсан регрессийн загварууд, уламжлалт эконометрикийн ARIMA загвараар үнэлэв. Машин сургалтын загваруудын үр дүнг авторегрессив загвартай харьцуулахад машин сургалтын торгуулийн регрессийн арга зүйд суурилсан загварын үр дүн авторегрессив загвар болон машин сургалтын мод суурьтай загвараас илүү алдаа багатай таамагласан үр дүнтэй гарав.