Том 8

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38082

Browse

Browsing Том 8 by Subject "EMPCA"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Поточне прогнозування ВВП за допомогою моделей факторiв зi змiшаною частотою для українських регiонiв
    (2025) Дрінь, Світлана; Журавльова, Анастасiя; Крюкова, Галина
    Своєчасна оцiнка регiональної економiчної активностi є ключовою для прийняття обґрунтованих рiшень та реагування на кризовi ситуацiї, особливо в економiках, де офiцiйна статистика публiкується iз суттєвими затримками. В Українi данi про валовий регiональний продукт (ВРП) оприлюднюються лише один раз на рiк iз запiзненням до 16 мiсяцiв, що значно ускладнює монiторинг економiчної ситуацiї в реальному часi. У цьому дослiдженнi запропоновано модель Mixed-Frequency Factor-Augmented Vector Autoregression (MF-FAVAR) для теперiшнього прогнозування (nowcasting) квартального зростання ВРП для київського регiону шляхом поєднання рiчних, квартальних i мiсячних показникiв. Запропонована структура iнтегрує традицiйнi макроекономiчнi статистичнi показники з високочастотними цифровими сигналами, отриманими з Google Trends, що дає змогу вiдстежувати змiни у споживчих настроях та поведiнкових патернах. Цi цифровi iндикатори виступають проксi змiн у споживчих настроях, намiрах щодо витрат i очiкуваннях на ринку працi, надаючи додаткову iнформацiю порiвняно з офiцiйною статистикою, що публiкується iз затримкою. Зменшення розмiрностi даних здiйснюється за допомогою сучасних методiв факторної екстракцiї, розроблених для неповних i неузгоджених наборiв даних, зокрема Expectation–Maximisation Principal Component Analysis (EMPCA), Bayesian PCA (BPCA) та Singular Value Decomposition Imputation (SVDI). Рiчний ряд ВРП було перетворено на квартальний за допомогою методу Дентона–Шолетта, що забезпечує узгодженiсть з офiцiйними пiдсумками. Емпiричнi результати показують, що факторна екстракцiя на основi EMPCA забезпечує найстабiльнiшi та найточнiшi коротко-, середньо- та довгостроковi прогнози. Зокрема, EMPCA досягає найменших значень середньоквадратичної похибки прогнозу (RMSFE) та безперервного рангового ймовiрнiсного показника (CRPS), що пiдтверджує її стiйкiсть у умовах обмежених i зашумлених даних. Отриманi результати свiдчать, що моделi зi змiшаною частотою та факторною структурою є ефективним iнструментом для регiонального nowcasting за умов нестачi даних, що робить їх особливо релевантними для перехiдних i кризових економiк, таких, як Україна.