Так как Россия является страной с ярко выраженным экспортом сырья, то невозможно в долгосрочном плане прогнозировать устойчивый приток валюты (цены на такие виды сырья как нефть, металлы, лес и ряд других видов не просчитываются на 2 и более лет), который выступает  обеспечением устойчивости валютного курса рубля. Даже тот объем резервов, которым страна располагает в настоящее время, как показал  опыт финансового кризиса 2008 – 2009 г.г. оказывается достаточным для поддержания стабильности только на период в  полтора – максимум два года (на начало 2009 года резервный фонд страны составлял почти 5 трлн рублей, а к середине 2010 года только 772 млрд рублей) [1]. Непредсказуемость валютного курса рубля серьезно мешает разработке планов бизнеса и поэтому предприниматели в условиях свободного движения капиталов вынуждены отдавать предпочтения тем странам, где при прочих равных условиях расчет валютных рисков более просчитываем.

В этом плане как российским, так и иностранным инвесторам в настоящее время интереснее Китай, где государство административным путем обеспечило долговременную устойчивость и прогнозируемость юаня. Так, в 1994 году Народный банк Китая жестко «привязал» юань к доллару США (на тот момент американский рынок – главный импортер китайских товаров) в соотношении 8,28 к 1 и эта пропорция удерживалась без серьезных изменений в течение 14 лет.  Только в июле 2008 года, когда Китай значительно экономически окреп и в экспорте стал ориентироваться на весь глобальный рынок,  была произведена корректировка: введен «плавающий» курс в соотношении  6,83 юаня/доллару с допустимым отклонением  в обе стороны на 0,5%! [2] Подобная долговременная устойчивость валютной системы (в течение 20 лет) сделала Поднебесную чрезвычайно удобным рынком для стратегических инвесторов. Такая стратегия оказала настолько благотворное влияние на формирование привлекательного климата для инвестиций, что китайское правительство продолжает ее придерживаться и до настоящего времени, несмотря на самые значительные в мире международные золото-валютные резервы и переориентацию экономики с внешнего на внутренний спрос. Укрепление юаня к доллару с каждым новым достижением в экономическом развитии фиксируется на определенном уровне (рис. 1).

Рисунок 1 – Динамика изменения обменного курса китайского юаня к доллару США за период 2005 – 2012 г.г. [3]

В этой связи понятно, почему даже российские бизнес-ангелы стремятся перенести разработку и запуск инновационных проектов на китайскую землю [4].

Подобная стратегия, поддержания стабильности национальной валюты, применялась и в других странах и также принесла положительные результаты. Так, в период восстановления Японии после Второй мировой войны применялся «привязанный» курс национальной валюты к американскому доллару: в 1947 году американские оккупационные  власти установили фиксированный курс в соотношении 360 иен за $1 и он продержался до начала стремительного роста японской экономики [5].

В России с 1991 года в связи с проводимой либерализацией экономической системы колебания национальной валюты долгое время имели весьма значительный разброс и носили в ряде случаев непредсказуемый характер. Наиболее значительные события отмечены в 1998-1999 г.г. (рубль «обвалился» в 4 раза) и 2008-2009 г.г. (рубль обесценился почти в 2 раза). Подобное поведение российской валюты не делает привлекательным российскую национальную инновационную систему для инвесторов. Самое главное, что и в настоящее время нельзя утверждать о  перспективной устойчивости российского рубля. Прослеживается сильная зависимость отечественной валюты от поступления валютной выручки от продажи углеводородов (составляет до 70% экспорта страны), а спрогнозировать цену на нефть берут на себя смелость лишь в пределах одного года!

Для инновационной системы России, как и для любого другого государства с переходной экономикой, стабильность национальной валюты играет исключительное значение. Сегодня, также как и 20 лет тому назад, мы обязаны обеспечить экономическую систему страны прогнозируемым на десятилетия курсом рубля и использовать для этого возможные рыночные и нерыночные методы.

Основываясь на государственные данные, проведем оценку важнейших валютных показателей страны. Для экономики любой страны важное значение имеет конвертируемость национальной валюты, то есть ее свободный обмен на валюты других стран. За последнее  время в результате изменений в международной политике можем наблюдать девальвацию рубля. Причинами такого обесценивания являются европейские санкции, геополитическая обстановка в мире, в том числе сирийский конфликт, спад цен на нефть. Такие изменения, происходящие, с курсом на валютном рынке затрагивают интересы каждого жителя России, так как сказывается на благосостоянии.

Соотношение валют различных стран характеризуется обменным курсом валют. Наблюдая динамику курса доллара США к рублю по данным ЦБ РФ отмечаются циклические колебания, пик которых приходится на 03.02.2015 (69,9940), 25.08.2015 (70,7465), 09.09.2015 (68,7932). Циклические изменения наблюдаются и у евро, к наиболее пиковым датам относятся 18.12.2014 (84,5890), 03.02.2015(78,7900), 25.08.2015 (81,1533).

Рассмотренный обменный курс России относится к номинальному валютному курсу, который показывает относительную цену двух стран. Показатели динамики номинального курса рубля в январе-октябре 2015 года  показаны в таблице 1.

Таблица 1 – Номинальные курсы

Из таблицы 1 видно, что в октябре по сравнению с сентябрем 2015 года номинальный курс рубля к доллару США повысился на 5,9%  и к европейской валюте рубль укрепился на 5,9%,. Номинальный эффективный курс рубля к иностранным валютам вырос в октябре на 5,7% по отношению к предыдущему месяцу.

В отличии от номинального реальный обменный курс – это относительная цена товаров, произведенных в двух странах. Для оценки динамики номинального и реального обменного курса рубля используется понятие эффективного обменного курса, который характеризует  положение валюты определенной страны в сравнении с валютами ее основных торговых партнеров. У России 36 торговых партнеров, крупнейшими из которых являются Китай, Нидерланды, Германия, Италия. Изменения индексов реального курса показаны в таблице 2.

Таблица 2 – Индексы реального курса

Данные таблицы 2 показывают, что реальный курс рубля к доллару и евро укрепился в октябре на 6,8% по отношению к сентябрю  2015 г.  Реальный эффективный курс рубля укрепился на 6,1%.

За три квартала 2015 года по сравнению с аналогичным периодом 2014 г. ценовые котировки на важнейшие сырьевые товары – нефть, природный газ, алюминий, медь и никель – показали отрицательную динамику (таблица 3). 

Таблица 3 – Среднемесячные цены на сырьевые товары в сентябре 2015 года

Курс рубля напрямую зависит от цен на нефть, которые значительно упали в 2015г. в сравнении с 2014 годом (таблица 4).

Таблица 4  - Средние фактические экспортные цены РФ и мировых цен на нефть, долларов за тонну

В январе 2015 г. наблюдается резкое падение средней фактической экспортной цены на нефть по сравнению с январем предыдущего года на 46,3%, а уже в  августе 2015г. на 51% по сравнению с августом 2014г., на 12,5% по сравнению с январем 2015г.

Цена на нефть мирового рынка  Urals в августе 2015г. сократились на 55% по сравнению с тем же месяцем прошлого года. Цена нефти марки Urals в сентябре 2015 г. увеличилась на 2,2 % относительно предыдущего месяца и составила 46,7 долл. США за баррель, по сравнению с сентябрем 2014 г. цена на нефть уменьшилась на 51,2 %. В январе-сентябре 2015 г.
цена нефти марки Urals составила 54,4 долл. США за баррель, снизившись на 48,3% относительно аналогичного периода 2014 г.

Доходная часть поступлений от экспортных операций, связанных с продажей партий сырой нефти, добываемой на территории Российской Федерации, в период с января потсентябрь нынешнего года, снизилась в 1,74 раза.  Ставка экспортной пошлины на нефть, с 1 октября 2015 г. составила 91,5 долл. США за тонну, по сравнению с сентябрем снизилась на 16,2%.

Следовательно, будущее российского рубля неоднозначно, так как низкие цены на нефть и экономические санкции неблагоприятно сказываются на стабильности курса.

На фоне возрастающей роли информации приобретают большую значимость источники и способы ее получения, а также методы прогноза на основе нее. В постиндустриальных обществах информацию используют как источник власти, поскольку благодаря достаточной информационной обеспеченности возможностей для анализа и прогноза текущей и будущей ситуации на рынке становится все больше.

Получение достоверной информации своевременно очень важно и для участников валютного рынка. Многие эксперты считают, что аналитики могли бы спрогнозировать степень влияния на экономику страны резкого роста доллара США и евро по отношению к рублю в декабре 2014 года, так как было известно, что весомая доля доходов бюджета России – это поступления от экспорта нефти, а на них косвенно влияет ситуация на валютном рынке, в частности при падении цены на нефть доллар США начинает расти по отношению к другим валютам.  На рисунке 1 представлено изменение курса доллара США по отношению к рублю с 08.10.2013 по 08.09.2016 гг., информация размещена на официальном сайте Банка России.

Рисунок 1. Динамика курса USD к рублю

Для того, чтобы понять, возможно ли было спрогнозировать вышеописанные события, рассмотрим методы прогноза, которые используются на сегодняшний день аналитиками.

Среди основных направлений прогнозирования валютных курсов выделяют [1]:

1. Технический анализ;
2. Фундаментальный анализ;
3. Анализ экономических циклов.

Чтобы была возможность компенсировать недостатки одного метода достоинствами другого, аналитики обычно используют их комплексно. Технический анализ, как основа любого исследования, дополняется фундаментальными методами анализа и обосновывается с точки зрения теории циклов. Все три метода также используются на практике отдельно, независимо друг от друга, но при этом вероятность получения достоверных результатов анализа и прогноза снижается.

Начнем рассмотрение технического анализа с популярного и простого метода, который является классическим инструментом в статистике — метода экстраполяции. При реализации данного метода анализируются данные за предыдущие несколько периодов, выбирается функция, которая, по мнению исследователя, наиболее точно описывает линию тренда, а затем путем математических вычислений линия тренда «продлевается в будущее» до определенного момента времени. Чаще всего при использовании метода экстраполяции достоверные значения получают при краткосрочном прогнозировании. Так как прогноз строится на основе прошлых и настоящих событий, это приводит к накоплению погрешности и, как следствие, неточности при долгосрочном прогнозировании. Оптимальный период прогнозирования — не более 1/3 базы исследования.

Недостатком метода является также непредсказуемость поведения линии тренда при возникновении непредвиденных обстоятельств. В этом можно убедится, обратившись к ситуации, изображенной на рисунке 1. В момент резкого повышения курса доллара США по отношению к рублю линия тренда меняла свою функцию, тем самым опровергая предыдущие прогнозные данные, полученные на основе применения метода экстраполяции. Чтобы построить новую линию тренда, требуется время для реализации всех этапов описываемого метода. Таким образов, можно убедится, что при нестабильной конъюнктуре валютного рынка, применение метода экстраполяции нецелесообразно.

Более эффективным методом технического анализа является «метод скользящей средней». При реализации данного метода анализируется линия тренда, построенная по среднему значению курса. Применение метода позволяет «сгладить» колебания цен во времени, однако оперативность реагирования на изменение ситуации невысока, так как линия тренда отображается с некоторым временным лагом. Данный метод, как и метод экстраполяции, не стоит использовать при нестабильной конъюнктуре валютного рынка, на которую оказывают влияние такие факторы как кризисы, изменения политической обстановки и т.д.

В техническом анализе большое влияние уделяется относительно новому инструменту — адаптивным методам прогнозирования. Их особенностью является способность оперативно приспосабливаться к изменяющейся конъюнктуре рынка, что, несомненно, является весомым аргументом в их пользу в процессе принятия решения об использовании того или иного метода при анализе. Реализации данного метода сводится к построению саморегулируемых моделей.  На каждом условном «шаге» исследуемого статистического ряда проводится оценка достоверности и точности прогноза путем сравнения прогнозных данных с реальными. Полученное отклонение вводится в модель с целью корректировки последующих показателей. Коррективы приходится вносить на каждом этапе «обучения» модели. Несмотря на высокую точность прогнозов, их период становится еще более краткосрочным.

Таким образом, несомненным преимуществом адаптивных моделей в современных условиях является их гибкость, точность, оперативность реагирования на любые изменения. Но не стоит преуменьшать и роль недостатков указанных моделей: постоянная корректировка модели значительно усложняет анализ, а множество учитываемых факторов может чрезмерно увеличить ее чувствительность, что, в свою очередь, приведет к искажению результатов прогноза [2].

Фундаментальный анализ широко используется аналитиками, при этом он подвержен их субъективным оценкам, а возможность описать числовыми данными реальную ситуацию не всегда имеется, отсюда и вытекает неточность получаемых прогнозов. Приемы фундаментального анализа позволяют оценить влияние косвенных факторов на валютные курсы [3]:

1. Макроэкономических факторов (степень экономического роста; состояние рыночной конъюнктуры; динамика цен; инвестиционный спрос; потребительский спрос; внешняя торговля; валютный курс);
2. Микроэкономических факторов (динамика прибыли компании; политика в области дивидендов; прогноз будущей рентабельности; уровень издержек; степень загруженности производственного аппарата (заказы); управленческое звено; сбытовые возможности);
3. Факторов рынка капиталов (ликвидность инвестиций; процентная ставка для облигаций; доходность иностранных инвестиций; налогообложение);
4. Факторов техники рынка (техника (купля-продажа) для поддержания курса; возможность получения контрольного пакета; спекуляции);
5. Политических факторов (социальная политика; экологическая политика);
6. Психологических факторов (слухи; эффект примера; оптимизм и пр.).

Одним из способов фундаментального анализа является оценка изменения валютных курсов по теории паритета покупательной способности (ППС). Суть теории сводится к «закону одной цены», согласно которому одинаковые товары в разных точках мира должны иметь одинаковую стоимость. Из закона следует, что по темпам инфляции можно прогнозировать изменение курса валют, для того, чтобы сравнять цены на отдельные товары в разных странах. На основе данной теории эксперты британского журнала «The Economist» с 1986 г. каждый год рассчитывают «индекс Биг-Мака». Это попытка определить, занижена или завышена стоимость валюты в разных странах [4].

Следующим подходом в рамках фундаментального анализа является принцип экономической стабильности, согласно которому прогнозирование валютных курсов осуществляется на основе темпов экономического роста. Метод основан на предположении, что стабильная экономическая ситуация в стране, а также относительно более высокие темпы роста, способны привлечь инвесторов, которые путем покупки национальной валюты, повысят спрос на нее, что спровоцирует ее подорожание. Данный метод, в отличие от теории ППС, дает лишь представлении о направлении движения валют, он неспособен прогнозировать конкретные значения, поэтому чаще всего его используют наряду с другими методами, позволяющими это сделать.

Еще одним широко используемым методом прогнозирования валютных курсов является построение эконометрической модели, которая позволяет исследовать степень влияния различных факторов, выбранных исследователем, на движение обменного курса. Кроме того, такая модель способна отображать направление движения обменного курса. Результат прогноза является достаточно точным, поскольку используется технический подход, дополненный фундаментальным анализом. В целом данный метод эффективен в современных условиях, полученный результат напрямую зависит от качества построенной модели, однако выбор того или иного фактора исследователем вносит субъективность в модель [5].

Важно отметить, что вышеназванные методы часто не способны предсказывать глобальные тенденции в экономике, поскольку рассчитаны на прогнозирование в краткосрочном периоде. Скорректировать полученные прогнозы возможно с помощью применения теории циклов, которая ориентирована на долгосрочное прогнозирование с учетом колебаний рыночных структур.

Теория циклов использовалась активно в конце XIX -  начале XX века, до сих пор ведутся споры о ее достоверности, поскольку факторы, которые могут как возникать, так и не возникать в определенные периоды, заложены в теории как безусловно возникающие, например, предполагается, что технологии будут развиваться, а политические казусы будут происходить. Несмотря на такую противоречивость, теория циклов не раз доказывала свою эффективность на практике.

Подводя итоги, можно сказать, что ни один из рассмотренных в статье методов не сможет предсказать достоверно динамику валютного курса в условиях кризиса. Поэтому многие трейдеры предпочитают заменять трудоемкие и не всегда оправданные статистические методы анализа на действия, подсказанные интуицией, систематически страхуя финансовые риски. Возможно, что с помощью инновационных методов, ученые смогут выявить истинные закономерности развития общества, и тогда теория циклов, став более совершенной, сможет предсказать будущие масштабные кризисы. А пока методы прогнозирования опираются на субъективность оценок исследователей, характер прогнозов больше творческий, нежели технический.