RIGIBOR likme un tās prognozēšanas iespējas

Abstract

Maģistra darba „RIGIBOR likme un tās prognozēšanas iespējas” mērķis ir uz teorētiskās bāzes pamata izanalizēt procentu likmju lomu ekonomikā un, izmantojot dažādas prognozēšanas metodes, noteikt piemērotāko modeli RIGIBOR likmes prognozēšanai. Aplūkota makroekonomikas teorija, starpbanku tirgus būtība, procentu likmju riska jēdziens. Apskatīta situācija Latvijā. Tiek veidoti RIGIBOR laika rindas aprakstošie ARIMA, ARIMA-GARCH un neironu tīklu modeļi, labākie no tiem ir izmantoti likmes prognozēšanai. Dienas datiem 3 metožu prognožu kvalitāte neatšķiras, nedēļas un mēneša vidējām likmēm neironu tīkli dod precīzākus rezultātus.

Darba apjoms ir 95 lpp. Darbā ir 27 attēli, 14 tabulas, 2 pielikumi, izmantoti 63 literatūras un citi avoti.

Atslēgvārdi: PROGNOZĒŠANA, PROCENTU LIKMES, RIGIBOR, ARIMA, GARCH, MĀKSLIGIE NEIRONU TĪKLI

The aim of Master’s thesis „RIGIBOR Rate and its Forecasting Possibilities” is to analyze role of interest rates in economics upon theoretical basis and to choose the best model for RIGIBOR forecasting using various prediction methods. Thesis examines macroeconomic theory, interbank, interest rate risk, describes situation in Latvia. RIGIBOR time series are modelled using ARIMA, ARIMA-GARCH and neural networks, best models are used for interest rate forecasting. Forecasting performance of 3 methods is equal for daily RIGIBOR, for weekly and monthly average rates performance of neural networks is superior.

This Master’s thesis contains 95 pages, 27 figures, 14 tables, 2 supplements and 63 bibliography sources.

Keywords: FORECASTING, INTEREST RATES, RIGIBOR, ARIMA, ARIMA-GARCH, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS