Какая валюта стабильнее доллара США?

Все привыкли к доллару США, и считают его неким эталоном валют, в котором производятся экономические сравнения показателей всего мира. Однако, доллар сам по себе не является стабильной валютой: есть валюта мирового экономического лидера, менее волатильная относительно других валют, а также характеризующаяся меньшей инфляцией. Данный факт будет показан в исследовании с помощью простых математических вычислений.

Исследование написано простым языком, однако проведено по правилам научных работ, поэтому после утверждений указаны номера ссылок в квадратных скобках, согласно стандарту ISO 690:2021 [1]. Также, в статье будут использованы буквенные коды валют по стандарту ISO 4217:2015 [2].

В исследовании будут использованы четыре источника информации: Википедия [3], tradingeconomics.com [4], в котором публикуется официальная экономическая статистика по странам мира, а также mfd.ru [5] для получения истории котировок валют. Индексы потребительских цен взяты из файла на сайте Банка Международных Расчётов [6] с листа «Monthly Series». Данные по ценам взяты по состоянию на 31 июля 2023 года. Данные по ценам для России у Всемирного банка присутствуют до 31 марта 2023 года, однако, они совпадают с данными на tradingeconomics.com, на котором будут получены данные по индексу потребительских цен в России на май 2023 года [7]. Все использованные источники бесплатны, и доступны без регистрации.

Курсы валют стран мира выражается по отношению к доллару США, сам доллар США, в свою очередь, имеет свой индекс: DXY[8]. Индекс представляет собой средневзвешенный курс доллара относительно шести валют (в скобках показан код ISO 4217):

1. Евро (EUR), доля: 57,6%;
2. Японская иена (JPY), доля: 13,6%;
3. Фунт стерлингов (GBP), доля: 11,9%;
4. Канадский доллар (CAD), доля: 9,1%;
5. Шведская крона (SEK), доля: 4,2%;
6. Швейцарский франк (CHF), доля: 3,6%.

Индекс разработан, поддерживается и публикуется IntercontinentalExchange, Inc., при этом, название «U.S. DollarIndex» является зарегистрированной торговой маркой [8]. Сама система бирж IntercontinentalExchange организована в 2000 году [9]. Состав «корзины» менялся только один раз, когда в начале 1999 года несколько европейских валют были включены в состав евро [8]. Написано, что индекс начал рассчитываться в марте 1973 года, следовательно, часть данных вычислена по историческим данным.

Ссылка на данный индекс расположена на главной странице сайта tradingeconomics.com [4]: справа внизу в разделе Forex.

Перейдём на данную страницу [10], и проанализируем график DXY за период с января 1971 года по сегодняшний момент. У читателей значение индекса на последний момент будет другим: график изменяется онлайн.

На первый взгляд, может показаться, что доллар США является не такой уж и стабильной валютой. Задумывались ли когда-нибудь читатели о том, как между собой изменяются курсы валют, относительно которых вычисляется DXY? Есть ли в мире резервная валюта крупного государства, более стабильная, чем доллар США? Проведём исследование, чтобы найти ответы на вопросы. Результаты – в файле: https://cloud.mail.ru/public/cfjW/a1DDvNxvY, читатели могут свободно скачать и ознакомиться с полными результатами.

Возьмём исторические данные валютных пар на сайте mfd.ru:

• Индекс доллара США: DXY (пунктов);
• Австралийский доллар: AUDUSD (долларов США за австралийский доллар);
• Канадский доллар: USDCAD (канадских долларов за доллар США);
• Швейцарский франк:
  • USDCHF (франков за доллар США);
  • EURCHF (франков за евро);
• Китайский юань: USDCNY (юаней за доллар США);
• Евро EURUSD (долларов США за евро);
• Британский фунт стерлингов: GBPUSD (долларов США за фунт);
• Шведская крона: USDSEK (крон за доллар США);
• Японская иена: USDJPY (иен за доллар США);
• Новозеландский доллар: NZDUSD (долларов США за новозеландский доллар);
• Норвежская крона: USDNOK (норвежских крон за доллар США);
• Польский злотый: USDPLN (злотых за доллар США, взят, поскольку есть данные, добавлен для интереса);
• Российский рубль: USDRUB (рублей за доллар США, взят для исследования, поскольку интересно сравнить данные с рублём).

Всего 13 числовых рядов валютных пар, 12 из которых являются курсом валюты к доллару США. Период данных: с 1 января 2013 года до 31 августа 2023 года, именно такой отрезок доступен на сайте-источнике. Временной отрезок (таймфрейм): 1 месяц, цены взяты на закрытии месяца (close).

6 из 12 рассматриваемых валют, являются резервной валютой: общепризнанной в мире национальной валютой, которая накапливается центральными банками иных стран в валютных резервах [11]: доллар США, евро, британский фунт, японская иена, швейцарский франк и китайский юань.

Для данных 12 валют, показывающих курс к доллару США, возможны 66 валютных пар кросс-курсов, вычисленных через курс доллара. Для одной из валютных пар, EURCHF, данные предоставлены сайтом mfd.ru, для некоторых других пар также есть возможность получить данные, однако, для них числовые ряды завершаются до 2023 года. В рамках исследования самостоятельно вычислены 65 кросс-курсов валют через курс к доллару США. Всего получается 78 валютных пар, и индекс доллара США. Кросс-курсы могут отличаться от реальных курсов, однако, есть два момента: во-первых, отличие будет небольшое, и не повлияет на общую картину, во-вторых, данные на mfd.ru предоставляются бесплатно и без регистрации, поэтому, результаты исследования могут проверить абсолютно любой желающий. Однако, DXY там отсутствует, он взят вручную с графика на tradingeconomics.com.

Для оценки вариативности курса можно вычислить волатильность валютной пары [12], однако, волатильность в строгом понимании требует вычисление стандартного отклонения доходности валютной пары в течении дня, поэтому, для имеющихся данных месячного таймфрейма будет использовано отношение среднего значения курса валютных пар к стандартному отклонению за всё время. Данный параметр в статистике называется коэффициент вариации (не следует путать с ковариацией, это другое понятие).

Что такое стандартное отклонение и коэффициент вариации? Чтобы не перегружать читателя сложными данными, (хотя мир математики очень прекрасен, математика – хобби автора, стоит один раз понять тему – больше она не покажется сложной), будет приведено простое объяснение.

Возьмём числовой ряд: 6; 5; 3; 4; 5; 11; 1; 7; 5; 6. Среднее значение: 5,3. Есть такое понятие: размах, это разность между максимумом и минимумом, в нашем случае, 11 – 1 = 10. Среднеквадратичное отклонение показывает, насколько большим является типичный разброс вокруг среднего значения. Для данного примера он равен 2,49. На изображении среднее значение, плюс минус среднеквадратичное отклонение показано пунктиром.

Что он нам даёт? Почему просто не взять среднее значение, и размах?

Дело в том, что чем выше сам разброс величин, тем выше будет среднеквадратичное отклонение. Изменим предыдущий пример так, чтобы размах остался прежним, равным 10, и среднее значение осталось таким же, равным 5,3, это числовой ряд: 6; 9; 2; 3; 4; 11; 1; 10; 2; 5:

Среднеквадратичное отклонение увеличилось, и составляет 3,41. Так происходит из-за увеличения разброса значений вокруг среднего.

Коэффициент вариации вычисляется делением среднеквадратичного отклонения на среднее значение. В первом случае он составляет 2,49 / 5,3 = 0,47, во втором случае составляет 3,41 / 5,3 = 0,64. То есть, коэффициент вариации учитывает отклонения каждого значения от среднего. Чем он ниже, тем сильнее величина приближена к среднему значению, и меньше от него отклоняется. Если отдельные значения будут значительно отклоняться от среднего значения, среднеквадратичное отклонение также будет достаточно большим. В данном примере, среднее значение всё также равно 5,3, размах 10, 8 из 10 значений приближены к среднему значению, однако, среднеквадратичное отклонение ненамного ниже первого примера, и равно 2,37:

Далее, рассмотрим пример числового ряда, в котором коэффициент вариации небольшой: 5; 6; 5; 6; 4; 5; 7; 5; 6; 4, среднее значение – 5,3, среднеквадратичное отклонение – 0,90, коэффициент вариации – 0,9 / 5,3 = 0,17.

В данном случае, низкий коэффициент вариации является следствием небольшого разброса около среднего значения.

Если курс одной валюты упал по отношению к другой валюте, коэффициент вариации также вырастет, так как среднеквадратичное отклонение вырастет. Пример, в котором среднее значение равно 5,3, как и в предыдущих примерах, а среднеквадратичное отклонение равно 2,97:

Данные примеры позволят читателям понять, как с помощью коэффициента вариации определить, насколько валютная пара отклоняется от среднего значения.

Как это выглядит на практике? Вот пример графика валютной пары GBPCAD, коэффициент вариации равен 0,0638 (6,38%), изменение курса за исследуемый период: +8,84%. Для того, чтобы увидеть коэффициент вариации, шкала задана с нуля. Кросс-курс почти не повысился, имел незначительные колебания. С мая 2016 по февраль 2020 года почти не выходил за рамки среднего ± стандартное отклонение. Можно сказать, данные валюты достаточно хорошо связаны между собой.

А вот график валютной пары CHFNOK, коэффициент вариации равен 0,1561 (15,61%), изменение курса: +101,62%. Швейцарский франк в норвежских кронах повысился более, чем в 2 раза. Повышение курса даёт высокий коэффициент вариации.

А вот средний пример: валютная пара GBPUSD, коэффициент вариации равен 0,1022 (10,22%), изменение курса: -19,78%. На коэффициент вариации повлияло как общее падение, так и колебания вокруг среднего значения.

Единственным критерием отбора самых стабильных валютных пар в данном исследовании будет наименьшая величина коэффициента вариации валютной пары за исследуемый период. Можно и по изменению курса, но кто гарантирует, что начало и конец исследования будут подобраны удачно?

Вот два примера выбора границ времени исследования для пары GBPUSD. Первый вариант даст изменение цены -34,74%, второй +0,09%.

При расчёте коэффициента вариации вычисляется отклонение каждого значения от среднего, таким образом, рост или падение цены в нём уже учтено.

Расчёты расположены в приложенном файле на листе «Исследование», валютные пары с самостоятельно вычисленными курсами выделены серым цветом. Результат исследования с сортировкой по коэффициенту вариации расположен на листе «Сорт по коэфф вар». На данном рабочем листе, в столбцах 6 и 7 можно выделить ячейку, нажать кнопку «Выделить», и ячейки в столбцах 6 и 7 с этой же страной будут выделены зелёным цветом. Если ячейка уже выделена зелёным цветом, то нажав на кнопку, выделение во всех ячейках с данной страной будет сброшено.

По результатам исследования, выделено 6 групп валютных пар, по возрастанию коэффициента вариации с шагом 0,05: от 0 до 0,05 включительно, от 0,05 до 0,10 включительно, и так далее. Коэффициент вариации изменяется от 0,0374 для пары AUDNZD до 0,2669 для пары RUBJPY. Для индекса доллара DXY, коэффициент вариации составляет 0,0762, и результат можно считать достаточно хорошим, несмотря на активные движения индекса. Анализ первой и второй групп показан подробно, так как содержит интересные выводы.

Первая группа валют по стабильности

Список наиболее стабильных валютных пар, с коэффициентом вариации до 0,05 включительно: AUDNZD, USDCHF, EURPLN, EURCAD, CADAUD, NOKSEK, CADNZD, EURNZD. Три из восьми пар данной группы это пары географических соседей. Канада, Австралия и Новая Зеландия – бывшие колонии Великобритании (в исследовании не будет рассмотрен вопрос, насколько их можно считать современной версией Британской Империи, однако, на банкнотах и монетах данных стран присутствуют британские монархи, и данные страны являются ведущими странами Британского Содружества в экономической сфере), логично предположить, что их валюты оказались в курсовой близости. Что интересно, британский фунт с данными тремя валютами связан менее сильно: каждая из них в паре с GBP даёт больший коэффициент вариации. Доллар США и швейцарский франк оказались неожиданно связаны по валютному курсу, это второй лучший результат в исследовании.

Удивительным для автора оказалась курсовая близость валют Евросоюза, Канады и Новой Зеландии: примечательный результат, дающий повод для дальнейших размышлений. Основной торговый партнёр Канады – США: 77% экспорта [13], и 50% импорта [14] в 2022 году приходились на США. Для еврозоны статистика импорта и экспорта по странам на tradingeconomics.comотсутствует, но если проанализировать данные для Германии [15] [16], Франции [17] [18] и Италии [19] [20], то для них доля Канады в экспорте и импорте не превышает 1,1%. Для самой Канады, из зоны Евро, основной торговый партнёр – Германия: доля экспорта в 2022 году составила 0,93% [21], импорта – 3,1% [22], доля Новой Зеландии ещё меньше. Для самой Новой Зеландии, Канада и Германия занимают по 1,3% экспорта [23], 1,2% и 4,2% импорта [24]. Следовательно, причина близости евро, канадского и новозеландского доллара – не объём торговли. Автор выдвигает предположение: центральные банки данных трёх стран и объединений, в последние 10 лет, проводят политику стабильных валютных курсов, следствием чего является взаимная стабильность валют данных стран. Следовательно, курс доллара США для данных валют, скорее всего, больше обусловлен манипуляциями, чем торговлей. Мы ещё не затрагиваем тему роста цен, хотя в США, Канаде, Еврозоне и Новой Зеландии за последние 10 лет уровень роста цен был приблизительно одинаковым (25,89% в еврозоне, 28,55% в Новой Зеландии, 29,60% в Канаде, 32,49% в США). Далее в исследовании, на примере Японии, будет показано, что рост цен внутри страны может влиять на курс валюты с результатом, отличающимся от ожидаемого.

Вторая группа валют по стабильности

Франк и евро оказались менее связаны, чем доллар США и франк, на данный факт оказал влияние то, что 15 января 2015 года Национальный банк Швейцарии неожиданно для валютного рынка сообщил об отмене валютного порога к евро, что в кратчайшее время привело к небывалому росту курса франка (до 20 – 30 %) ко всем валютам мира [25].

Индекс DXY имеет коэффициент вариации, равный 0,0762, то есть, находится в середине второй группы валютных пар, с коэффициентом вариации от 0,05 до 0,10 включительно. В данной группе находится наибольшее количество валютных пар: 41 из 76, поэтому, валютные пары в данной группе, можно даже рассматривать как вариант некой средней нормы.

Выделим наиболее неожиданные стабильные валютные пары данной группы, в скобках – коэффициент вариации:

• австралийский доллар – шведская крона AUDSEK (0,0512);
• австралийский доллар – польский злотый AUDPLN (0,0584);
• новозеландский доллар – шведская крона NZDSEK (0,0612);
• австралийский доллар – норвежская крона AUDNOK (0,0630)

Данная близость, скорее всего объясняется тем, что за 10 лет, данные валюты упали к доллару США: NZDUSD-28,94%, AUDUSD -37,86% (данные валютные пары выражены в долларах США за один австралийский или один новозеландский, поэтому, они упали), USDSEK +70,64%, USDNOK +94,51% (здесь, выражен доллар в кронах, поэтому, доллар относительно крон подорожал, кроны упали). Судя по небольшому коэффициенту вариации данных валютных пар, падали они как-то очень слаженно. Для норвежской и шведской кроны падение настолько большое, что его уже не объяснить простым выбором интервала исследования, тут более глубокие причины.

Кстати, российские либералы очень любят Норвегию: тоже нефтедобывающая страна, только, по их мнению, там всё такое демократичное, и экономика стабильная. Между тем, норвежская крона, среди валют исследования, с января 2013 года, имеет второе место по падению валюты (первое у рубля) и третье место по росту цен (второе – у Польши, первое – у России). Конечно, у рубля всё хуже в этом плане, но получается, что на фоне остальных стран, норвежская валюта выглядит откровенно слабо. В марте 2020 года достигнуто максимальное падение, с курсом USDNOK12,1228. К лету 2021 года курс вернулся на уровень 8,20, на сегодняшний день он превышает 10,5 крон. Цена на нефть с лета 2022 года выросла.

Курс китайского юаня относительно доллара США имеет коэффициент вариации, равный 0,0502, он находится во второй группе стабильности, но на границе с первой. США – первый партнёр Китая по экспорту с долей 17% [26], и третий – по импорту, с долей 7,2% [27].

Что интересно, так это то, что из всех шести резервных валют[11], только три находятся в данной группе: китайский юань (USDCNY), евро (EURUSD) и доллар США (DXY). Франк относится к первой группе, британский фунт и японская иена – к третьей, но они имеют коэффициенты вариации 0,1022 и 0,1027, поэтому, находятся близко ко 2 группе стабильности.

Интересен пример Японии, она вновь показывает себя как страну с другой планеты. Цены с 2013 года выросли на 11,57%, курс к доллару США – на 60,04%. Таким образом, с января 2013 года, потребительские товары в Японии выросли на 15,5% (1 − 1,1157 / 1,3207) менее, чем выросли цены в США, то есть, если бы курс был одинаковым, товары в Японии для американцев подешевели бы на 15,5%. Если добавить сюда снижение курса иены на 60,04%, получается, что потребительские товары в среднем по Японии, подешевели для США на 47,2% (1 − 1,1157 / (1,3207 * 1,6004)), то есть, почти в два раза. Вообще, Япония, также удивительна тем, что с января 1991 года по май 2023 года, цены там повысились всего на 14,74%: до 1991 года цены росли, затем, на протяжении 30 лет были приблизительно на одном уровне: уникальный случай для страны с рыночной экономикой после 1945 года. Аналогичный рост: в США: 125,95%, в Швеции – на 83,23%, в Норвегии – на 112,56%. Хороший результат в Швейцарии: 33,65%.

Кстати, по данным Банка Международных Расчётов, цены в Швейцарии с января 1921 года по июль 2023 года выросли всего в 5,07 раз, ни у одной страны больше нет такой ценовой стабильности, в этом плане – швейцарский франк, на сегодняшний день, является лучшей валютой.

Третья группа валют оказалась для автора ничем не примечательной.

Четвёртая группа валют включает в себя валютные пары, участниками которых является норвежская крона и российский рубль. Две последних, самых слабых группы, полностью состоят из валютных пар с российским рублём.

Какая валюта мировой страны-экономического лидера, является более стабильной, чем доллар США? Ответ – китайский юань, на что указывают следующие факты:

• Если исследовать коэффициент вариации DXY, а также 15 валютных-пар, являющихся сочетаниями 6 валют, входящих в DXY между собой (EURCAD, GBPCAD, EURCHF и так далее), то выяснится, что 7 из 15 данных валютных пар имеют коэффициент вариации меньше, чем DXY, 8 валютных пар – больше, следовательно, в целом, сам по себе DXY является неким средним между всеми 6 валютами.
• Если исследовать коэффициент вариации каждой из 6 валют, входящих в DXY, относительно доллара США, то выяснится, что только валютная пара USDCHF имеет коэффициент вариации, меньший, чем у DXY, остальные валюты (USDCAD, EURUSD, GBPUSD, USDJPY, USDSEK) имеют коэффициент вариации больше, чем DXY, следовательно, данные валюты имеют колебания относительно доллара выше, чем индекс DXY, это объясняется тем, что в индексе DXY каждая валюта имеет вес 13,6% или меньше, за исключением евро, имеющим вес в DXY равный 57,6, однако, коэффициент вариации EURUSD = 0,0808, что ненамного выше коэффициента вариации DXY = 0,0762. Каждая из валют, входящих в DXY, имея высокие колебания относительно доллара, чисто математически будет давать меньшие колебания DXY, так как имеет в DXY небольшой вес.
• 5 из 6 валют, входящих в DXY, имеют коэффициент вариации в паре с китайским юанем ниже, чем коэффициент вариации с долларом (пример: коэффициент вариации EURCNY = 0,0559, коэффициент вариации EURUSD = 0,0808), исключением является лишь швейцарский франк, он более стабильный по отношению к доллару, чем по отношению к юаню;
• Если рассматривать рост потребительских цен, то из 13 рассмотренных стран, с января 2013 по июль 2023 года, цены выросли меньше всего в Швейцарии (+5,83%) и в Японии (+11,68%), результат Китая (+19,53%) является третьим лучшим, что говорит о хорошей ценовой стабильности внутри Китая.

Таким образом, китайский юань, по сравнению с долларом США, имеет меньшую вариативность колебания курса, за последние 10 лет, потребительские цены в Китае выросли меньше, чем США. Совокупность данных фактов позволяет считать юань более стабильной валютой, чем доллар США.

Источники

1. ISO 690:2021. International Organization for Standardization. [В Интернете] International Organization for Standardization. [Цитировано: 20 сентября 2023 г.] https://www.iso.org/standard/72642.html.
2. ISO 4217. International Organization for Standardization. [В Интернете] International Organization for Standardization. [Цитировано: 20 сентября 2023 г.] https://www.iso.org/iso-4217-currency-codes.html.
3. Википедия — свободная энциклопедия. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 31 августа 2023 г.] https://ru.wikipedia.org/wiki/Заглавная_страница.
4. Trading Economics | 20 million indicators from 196 countries. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 31 августа 2023 г.] https://tradingeconomics.com.
5. Mfd.ru - Финансовый портал: котировки акций, курсы валют, форум трейдеров, аналитика и новости. Информационное агентство «МФД-ИнфоЦентр». [В Интернете] Информационное агентство «МФД-ИнфоЦентр». [Цитировано: 1 сентября 2023 г.] https://mfd.ru.
6. Consumer prices. Банк Международных Расчётов, Bank for International Settlements (BIS). [В Интернете] Банк Международных Расчётов, Bank for International Settlements (BIS). [Цитировано: 8 сентября 2023 г.] https://www.bis.org/statistics/cp.htm.
7. Russia Consumer Price Index (CPI). Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/russia/consumer-price-index-cpi.
8. U.S. Dollar Index. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 31 августа 2023 г.] https://en.wikipedia.org/wiki/U.S._Dollar_Index.
9. Intercontinental Exchange. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 31 августа 2023 г.] https://en.wikipedia.org/wiki/Intercontinental_Exchange.
10. United States Dollar. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 31 августа 2023 г.] https://tradingeconomics.com/united-states/currency.
11. Резервная валюта. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://ru.wikipedia.org/wiki/Резервная_валюта.
12. Волатильность. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 1 сентября 2023 г.] https://ru.wikipedia.org/wiki/Волатильность.
13. Canada Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 1 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/canada/exports-by-country.
14. Canada Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 1 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/canada/imports-by-country.
15. Germany Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/germany/exports-by-country.
16. Germany Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/germany/imports-by-country.
17. France Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/france/exports-by-country.
18. France Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/france/imports-by-country.
19. Italy Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/italy/exports-by-country.
20. Italy Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/italy/imports-by-country.
21. Canada Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/canada/exports-by-country.
22. Canada Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/canada/imports-by-country.
23. New Zealand Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/new-zealand/exports-by-country.
24. New Zealand Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/new-zealand/imports-by-country.
25. Швейцарский франк. Википедия — свободная энциклопедия. [В Интернете] Фонд Викимедиа. [Цитировано: 1 сентября 2023 г.] https://ru.wikipedia.org/wiki/Швейцарский_франк.
26. China Exports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/china/exports-by-country.
27. China Imports By Country. Trading Economics. [В Интернете] Trading Economics. [Цитировано: 5 сентября 2023 г.] https://tradingeconomics.com/china/imports-by-country.