Uchambuzi wa Mienendo ya Ubadilishaji wa Fedha USD/UAH Chini ya Mfumo wa Kubebeka

Yaliyomo

1. Utangulizi na Muhtasari

Utafiti huu unafanya uchambuzi kamili wa kimajaribio wa mienendo ya ubadilishaji wa fedha USD/UAH (Hryvnia ya Ukraine) kufuatia mabadiliko ya Ukraine kwenye mfumo wa ubadilishaji wa fedha unaobebeka na sera ya kulenga mfumuko wa bei mwaka 2014. Kipindi kuanzia Januari 2014 hadi Mei 2020 kinachunguzwa, kinachoonyeshwa na kutokuwa na usawa wa kiuchumi, mvutano wa kijamii na kisiasa, na mienendo kubwa ya sarafu, ikiwa ni pamoja na thamani ya chini ya 23.46 UAH/USD mnamo Desemba 2019. Utafiti unalenga kuchunguza ikiwa mwendo wa ubadilishaji wa fedha unafuata mwenendo wa nasibu au wa kudumu, kutambua muundo wa msimu, na kutathmini usikivu wake kwa mishtuko ya nje ya kiuchumi, na hivyo kukadiria ufanisi na uthabiti wa soko la fedha za kigeni la Ukraine.

2. Mbinu na Data

Uchambuzi wa kimajaribio unatumia seti thabiti ya mbinu za kiuchumi za mfululizo wa wakati ili kujaribu dhana tatu kuu zinazohusu asili ya mchakato wa ubadilishaji wa fedha USD/UAH.

2.1 Dhana za Utafiti

Utafiti unajaribu dhana zifuatazo: (H1) Ubadilishaji wa fedha USD/UAH unafuata mchakato wa nasibu (kutembea nasibu) badala ya mwenendo wa hakika. (H2) Mienendo inaonyesha muundo wa msimu wenye umuhimu wa kitakwimu. (H3) Ubadilishaji wa fedha una usikivu kwa mishtuko ya nje ya kiuchumi, lakini soko la fedha za kigeni la Ukraine linaonyesha dalili za ufanisi wa jamaa ikiwa majibu ni ya muda mfupi na yanarudi kwenye wastani.

2.2 Mfumo wa Kuchambua

Njia nyingi hutumiwa:

• Vipimo vya Mzizi wa Kitengo: Vipimo vya Augmented Dickey-Fuller (ADF) na Phillips-Perron ili kubaini utulivu na uwepo wa mwenendo wa nasibu.
• Uchambuzi wa Uhusiano wa Kiotomatiki: Kutambua muundo na udumu katika mfululizo.
• Vipimo vya Uhusiano wa Sababu wa Granger: Kuchunguza uhusiano wa kuongoza-kuchelewa kati ya ubadilishaji wa fedha na vigezo muhimu vya kiuchumi.
• Mfumo wa Kigeu Kimoja: Uundaji wa ARMA (AutoRegressive Moving Average) kwa mgawanyiko wa mwenendo-msimu.
• Mfumo wa Vigeu Vingi: Mfumo wa Vector Autoregression (VAR) na Kazi za Majibu ya Msukumo (IRFs) ili kuchambua athari ya mishtuko kutoka kwa viashiria mbalimbali vya kiuchumi kwenye ubadilishaji wa fedha.

2.3 Kipindi na Vyanzo vya Data

Data ya kila mwezi kuanzia Januari 2014 hadi Mei 2020 inatumika. Kigeu kikuu ni ubadilishaji wa fedha USD/UAH. Kwa uchambuzi wa vigeu vingi, viashiria vingine vya kiuchumi pengine vinajumuisha viwango vya mfumuko wa bei, viwango vya riba, akiba za kigeni, takwimu za usawa wa biashara, na pengine mambo ya kimataifa kama bei ya mafuta au faharasa ya USD, ikitokana na Benki Kuu ya Ukraine (NBU) na taasisi nyingine rasmi za takwimu.

3. Matokeo ya Kimajaribio na Uchambuzi

3.1 Uchambuzi wa Mwenendo na Kutembea Nasibu

Matokeo kutoka kwa vipimo vya ADF na Phillips-Perron yanaonyesha kushindwa kukataa dhana tupu ya mzizi wa kitengo kwa mfululizo wa USD/UAH ndani ya kipindi cha sampuli. Hii inatoa ushahidi madhubuti wa H1, ikipendekeza kwamba mwendo wa ubadilishaji wa fedha ni mchakato wa nasibu na sehemu ya kutembea nasibu. Mwenendo sio wa kudamu lakini una kipengele cha nasibu, na kusababisha mabadiliko makali na yasiyotabirika baada ya muda. Hii inalingana na Dhana ya Ufanisi wa Soko la Dhaifu (EMH) kwa soko la fedha za kigeni la Ukraine, ikimaanisha kuwa miendo ya bei ya zamani haiwezi kutabiri mabadiliko ya baadaye kwa uhakika.

3.2 Ugunduzi wa Tabia ya Msimu

Uchambuzi unathibitisha H2, ukifunua muundo wa msimu wazi katika mienendo ya USD/UAH. Hryvnia huwa inapungua thamani dhidi ya USD wakati wa robo ya kwanza na ya pili (Q1 & Q2) ya mwaka na inapanda thamani katika robo ya tatu na ya nne (Q3 & Q4). Muundo huu unaweza kuhusishwa na mambo ya mzunguko kama vile mtiririko wa usafirishaji wa kilimo, ratiba za kulipa kodi za makampuni, au mahitaji ya msimu ya sarafu za kigeni.

3.3 Usikivu kwa Mishtuko ya Nje

Mfumo wa VAR na Kazi za Majibu ya Msukumo zinaonyesha kuwa kiwango cha USD/UAH kinajibu mishtuko kutoka kwa viashiria maalum vya kiuchumi, na majibu kuwa chanya (kupungua thamani) au hasi (kupanda thamani). Muhimu zaidi, utafiti unapata kwamba majibu haya ni ya muda mfupi, hayana umuhimu wa kitakwimu kwa ukubwa, na yanaonyesha mwelekeo wa kufifia baada ya muda. Hii inasaidia H3 na inapendekeza kwamba ingawa soko linajibu habari (ikionyesha ufanisi wa jamaa), pia ni thabiti kwani mishtuko haisababishi mienendo endelevu, isiyo thabiti.

4. Matokeo Muhimu na Maana

• Mwenendo wa Nasibu na Usiotabirika: Kiwango cha USD/UAH kinafuata kutembea nasibu, na kufanya utabiri wa usahihi wa muda mfupi hadi wa kati kuwa mgumu sana kwa kutumia miundo ya mstari.
• Tabia ya Msimu Iliyojitokeza: Watunga sera na wafanyabiashara wanaweza kutabiri sehemu zenye shinikizo za kila robo, ingawa sehemu ya kutembea nasibu inapunguza utabiri kamili.
• Soko Lenye Ufanisi Lakini Dhaifu: Majibu ya haraka, yanayofifia kwa mishtuko yanaonyesha soko linalojumuisha habari haraka lakini linaweza kukosa kina cha kudumisha miendo mikubwa, ya muda mrefu kutokana na mishtuko moja.
• Utegemezi wa Sababu Nyingi: Ubadilishaji wa fedha huathiriwa na mambo kadhaa ya ndani na uwezekano wa kimataifa ya kiuchumi, kulingana na nadharia ya kawaida ya fedha za kimataifa.
• Changamoto ya Sera: Kwa Benki Kuu ya Ukraine, kudhibiti mfumuko wa bei chini ya mfumo wa kubebeka na ubadilishaji wa fedha wenye mienendo kubwa na wa nasibu ni changamoto kubwa.

5. Maelezo ya Kiufundi na Mfumo wa Hisabati

Miundo mikuu imebainishwa kama ifuatavyo:

Kipimo cha Augmented Dickey-Fuller (ADF):
$\Delta y_t = \alpha + \beta t + \gamma y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \delta_i \Delta y_{t-i} + \epsilon_t$
Dhana tupu $H_0: \gamma = 0$ (mzizi wa kitengo upo). Matokeo ya utafiti yameweza kushindwa kukataa $H_0$ kwa mfululizo wa kiwango.

Mfumo wa Vector Autoregression (VAR):
$\mathbf{Y}_t = \mathbf{A}_0 + \mathbf{A}_1\mathbf{Y}_{t-1} + ... + \mathbf{A}_p\mathbf{Y}_{t-p} + \mathbf{U}_t$
ambapo $\mathbf{Y}_t$ ni vekta iliyo na kiwango cha USD/UAH na vigeu vingine vya kiuchumi (k.m., mfumuko wa bei, viwango vya riba), $\mathbf{A}_i$ ni matriki za mgawo, na $\mathbf{U}_t$ ni vekta ya uvumbuzi wa kelele nyeupe.

Kazi ya Majibu ya Msukumo (IRF):
Inafuatilia athari ya mshtuko wa mkengeuko wa kawaida mmoja kwa kigeu kimoja (k.m., mshangao wa mfumuko wa bei) kwenye thamani za sasa na za baadaye za vigeu vyote katika mfumo wa VAR, hasa kiwango cha USD/UAH: $\frac{\partial Y_{t+h}}{\partial u_{j,t}}$ kwa $h=0,1,2,...$

6. Matokeo ya Majaribio na Maelezo ya Chati

Takwimu 1 (Chati ya Mfululizo wa Wakati): Inaweza kuonyesha kiwango cha jina la ubadilishaji wa fedha USD/UAH kutoka 2014-2020, ikionyesha kupungua kwa thamani kwa kasi mwaka 2014-2015, uthabiti wa jamaa mwaka 2016-2018, na mienendo mpya mwaka 2019-2020, na kilele cha Desemba 2019.

Takwimu 2 (Chati za ACF/PACF): Chati za Kazi ya Uhusiano wa Kiotomatiki na Uhusiano wa Kiotomatiki wa Sehemu zilizotumika kutambua mpangilio wa mfumo wa ARMA ($p$, $q$) na kutathmini udumu kwa macho (ACF inayofifia polepole inapendekeza kutokuwa na utulivu).

Takwimu 3 (Mgawanyiko wa Msimu): Chati inayogawanya mfululizo katika vipengele vya mwenendo, msimu, na mabaki, ikithibitisha kwa macho muundo wa kupungua thamani Q1-Q2 / kupanda thamani Q3-Q4.

Takwimu 4-7 (Kazi za Majibu ya Msukumo): Mfululizo wa chati unaonyesha majibu ya ubadilishaji wa fedha USD/UAH kwa mishtuko iliyopangwa kutoka kwa vigeu vingine katika VAR (k.m., mshtuko kwa kiwango cha sera cha NBU, mfumuko wa bei, usawa wa biashara). Uchunguzi muhimu ni kwamba njia za majibu zinazunguka sifuri, na vipindi vya uaminifu vikijumuisha sifuri, ikionyesha athari zisizo na umuhimu wa kitakwimu na za muda mfupi.

Majedwali 1-11: Yanaonyesha takwimu za maelezo, matokeo ya vipimo vya mzizi wa kitengo (takwimu za ADF/PP na thamani-p), matokeo ya makadirio ya mfumo wa ARMA, matokeo ya vipimo vya uhusiano wa sababu wa Granger (takwimu-F na thamani-p), na matriki za makadirio ya mfumo wa VAR.

7. Mfumo wa Uchambuzi: Kesi ya Vitendo

Mazingira: Msafirishaji wa kilimo wa Ukraine anataka kutathmini hatari ya ubadilishaji wa fedha kwa mapato yanayotarajiwa Juni 2024.

Utumiaji wa Mfumo:

1. Kipengele cha Mwenendo (Nasibu): Mchambuzi anakubali asili ya kutembea nasibu. Utabiri wa uhakika kutoka kwa mfumo wa ARMA hauna uhakika sana. Badala yake, wanalenga kutabiri usambazaji wa matokeo yanayowezekana (k.m., kwa kutumia uigaji wa Mwendo wa Brownian wa Jiometri: $dS_t = \mu S_t dt + \sigma S_t dW_t$, ambapo $S_t$ ni kiwango cha ubadilishaji wa fedha).
2. Rekebisho la Msimu: Data ya kihistoria inaonyesha Juni (Q2) kwa kawaida ni kipindi cha udhaifu wa Hryvnia. Mchambuzi angejumuisha upendeleo wa kupungua thamani wa msimu katika mfumo wao wa hatari, labda kwa kuchambua mapato ya wastani ya Juni katika miaka 10 iliyopita.
3. Uchambuzi wa Mshtuko: Kwa kutumia toleo rahisi la mfumo wa VAR wa karatasi, mchambuzi anafuatilia viashiria vya kuongoza (k.m., viwango vya kila mwezi vya mfumuko wa bei, maelezo ya NBU, nguvu ya USD ya kimataifa). Mantiki ya IRF inawaambia kwamba hata nambari "mbaya" ya mfumuko wa bei haipaswi kusababisha mabadiliko ya kudumu ikiwa soko lina ufanisi, lakini inaweza kusababisha mienendo ya muda mfupi.
4. Uamuzi wa Kuzuia Hatari: Kwa kuzingatia mienendo kubwa (mwenendo wa nasibu) na upepo wa kinyume wa msimu, mchambuzi anapendekeza kuzuia hatari sehemu kubwa ya mapato yanayotarajiwa ya Juni kupitia kandarasi za mbele au chaguo, badala ya kuiacha isiyozuiwa hatari kulingana na utabiri wa kijinga.

8. Matumizi ya Baadaye na Mwelekeo wa Utafiti

• Miundo Isiyo ya Mstari na ya Kujifunza kwa Mashine: Kwa kuzingatia ukomo wa miundo ya mstari (ARMA, VAR) katika kutabiri kutembea nasibu, utafiti wa baadaye unapaswa kutumia miundo isiyo ya mstari kama GARCH kwa kusanyiko la mienendo, au mbinu za kujifunza kwa mashine (mitandao ya LSTM, Misitu ya Nasibu) ili kukamata utegemezi tata, usio wa mstari ambao unaweza kutoa uwezo bora wa kutabiri kwa usimamizi wa hatari, kama inavyoonekana katika tafiti za hali ya juu za utabiri wa fedha za kigeni (k.m., majaribio yanayochanganya LSTM na taratibu za umakini).
• Uchambuzi wa Data ya Mzunguko wa Juu: Kutumia data ya ndani ya siku au tikiti ili kujaribu muundo mdogo wa soko na kasi ya kurekebisha kwa habari, na kutoa jaribio kali la ufanisi wa soko.
• Ujumuishaji wa Sababu za Hatari za Kimataifa: Kujumuisha wazi vigeu vya kimataifa kama Faharasa ya Dola ya Marekani ya ICE (DXY), VIX (faharasa ya mienendo), au bei za bidhaa katika mfumo wa VAR ili kutenganisha vichochezi vya ndani na vya kimataifa.
• Tathmini ya Sera: Kutumia mfumo uliowekwa kama kinyume cha ukweli ili kutathmini athari ya uingiliaji maalum wa NBU au mabadiliko ya sera baada ya 2020.
• Matumizi kwa Jozi za Sarafu za Kripto-Sarafu: Mbinu hiyo inaweza kubadilishwa ili kuchambua mienendo ya sarafu za soko zinazoibuka dhidi ya sarafu za kripto, eneo linalokua la kupendezwa katika fedha zisizo na kituo (DeFi).

9. Marejeo

1. Ignatyuk, A., Osetskyi, V., Makarenko, M., & Artemenko, A. (2020). Ukrainian hryvnia under the floating exchange rate regime: diagnostics of the USD/UAH exchange rate dynamics. Banks and Bank Systems, 15(3), 129-146.
2. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431.
3. Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
4. Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424-438.
5. Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1-48.
6. Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383-417.
7. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
8. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
9. Benki Kuu ya Ukraine. (2024). Takwimu na ripoti rasmi. Imepatikana kutoka [Tovuti ya NBU].
10. Shirika la Fedha la Kimataifa. (2023). Ripoti ya Mwaka juu ya Mipangilio ya Ubadilishaji na Vikwazo vya Ubadilishaji (AREAER).

10. Mtazamo wa Mchambuzi: Uelewa Msingi, Mtiririko wa Mantiki, Nguvu na Udhaifu, Uelewa Unaoweza Kutekelezwa

Uelewa Msingi: Karatasi hii inatoa ukweli mgumu kwa mtu yeyote anayeweka kamari kwenye Hryvnia: mwenendo wake msingi hauwezi kutabirika kabisa. Waandishi wanaonyesha kwa uthabiti kwamba kiwango cha USD/UAH ni mfano wa kutembea nasibu, na kuifuta tumaini la miundo ya uhakika ya utabiri wa mstari. Kitu cha kusisimua zaidi ni uwepo pamoja wa mchanganyiko huu na muundo wazi wa msimu na soko linalochambua habari kwa ufanisi lakini kwa muda mfupi. Hii inatoa picha ya soko ambalo ni lenye ufanisi wa kiufundi lakini lisilo thabiti kimsingi—mchanganyiko hatari kwa wawekezaji wa muda mrefu lakini uwanja wa uwezekano kwa wafanyabiashara wa kimkakati, wenye ufahamu wa msimu.

Mtiririko wa Mantiki: Hoja hiyo ni ya kimfumo na thabiti. Inaanza na dhana wazi (kutembea nasibu), inatumia vipimo vya kiwango cha tasnia (ADF, PP) kuiathibitisha, kisha inaongeza utata kwa kutambua ubaguzi wa msimu ambao kutembea nasibu hakuzuii. Hatimaye, inatumia mfumo wa VAR kujaribu uthabiti wa soko, na kuona linachukua mishtuko haraka—sifa ya soko lenye ufanisi wa kiasi, ikiwa sio la kina. Mtiririko kutoka uchambuzi wa kigeu kimoja hadi vigeu vingi ni wa kawaida na wenye ufanisi.

Nguvu na Udhaifu: Nguvu iko katika zana kamili ya mbinu na hitimisho wazi, zinazotokana na data. Waandishi hawazidishi. Hata hivyo, udhaifu mkubwa ni wa kukosa katika muktadha wa kisasa: ukosefu kamili wa mbinu zisizo za mstari au za kujifunza kwa mashine. Kushikamana na ARMA/VAR mwaka 2020 kuchambua sarafu yenye mienendo ya EM ni kama kutumia ramani kwenye kimbunga. Tafiti kama zile zinazotumia LSTM kwenye fedha za kigeni (k.m., Sezer et al., 2020) zinaonyesha mafanikio makubwa katika kukamata muundo tata ambao kutembea nasibu kunaweza kuficha. Zaidi ya hayo, "mishtuko ya nje" inaweza kuwa imelenga sana ndani, na kukosa kitu kikubwa: ushawishi mkubwa wa sera ya Benki Kuu ya Marekani na mizunguko ya dola ya kimataifa kwenye uchumi wenye dola kama Ukraine.

Uelewa Unaoweza Kutekelezwa:

• Kwa Makampuni na Mabanki: Acha utabiri wa uhakika kwa upangaji wa shughuli. Badilisha mara moja kwenye uchambuzi wa hali ya uwezekano na kujaribu shinikizo. Tumia tabia ya msimu ya Q1/Q2 iliyotambuliwa kama kipengele cha kimfumo katika kalenda yako ya kuzuia hatari—zingatia kuongeza ulinzi zaidi wakati wa vipindi hivi.
• Kwa NBU: Matokeo yanathibitisha ugumu mkubwa wa kulenga mfumuko wa bei na sarafu inayobebeka, ya kutembea nasibu. Mkakati wa mawasiliano lazima usisitize kusimamia matarajio na mienendo badala ya kujaribu kuongoza kiwango. Zingatia kuchapisha kiambatisho cha "mambo ya msimu" kwenye ripoti za mfumuko wa bei ili kuweka msingi wa uelewa wa umma.
• Kwa Watafiti: Karatasi hii ni msingi kamili. Hatua inayofuata ni kuibadilisha na miundo inayoweza kushughulikia usio wa mstari ambao utafiti huu unadokeza. Shirikiana na timu za sayansi ya data ili kutumia uboreshaji wa gradient au mitandao ya neva kwenye seti hii hii ya data; kulinganisha matokeo kungeweza kuchapishwa sana.
• Kwa Wawekezaji: Treat Ukraine kama mgao wa kimkakati, wenye mienendo kubwa. Muundo wa msimu (dhaifu H1, imara H2) unatoa mwelekeo wa kimfumo, ingawa wenye hatari. Nafasi yoyote ya muda mrefu lazima iwe na msingi wa mageuzi ya kimsingi yanayoboresha vichochezi vya msingi vya mienendo, sio kwenye utabiri wa sarafu.