Nowcasting як сучасний підхід до оцінювання ВВП України: порівняння з традиційними моделями прогнозування
| dc.contributor.author | Болотов, Єгор | uk_UA |
| dc.contributor.author | Дрінь, Світлана | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-02-11T13:10:49Z | |
| dc.date.available | 2026-02-11T13:10:49Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | This study evaluates advanced forecasting models (MF-VAR and MF-FAVAR) for estimating Ukraine's GDP, which address issues associated with traditional low-frequency data. The MF-FAVAR model stands out for its effectiveness in integrating large, diverse data sets, including regional "short data" and high-frequency indicators such as nighttime lighting, Google Trends, and Twitter activity, into common factors. This approach is vital for short-term forecasting, especially during wartime. In future studies, this model will be applied to forecast the gross regional product (GRP) of the Lviv region. | en_US |
| dc.description.abstract | Метою даного дослідження є порівняльний аналіз точності прогнозів ВВП України. До таких сучасних підходів до прогнозування на основі моделей змішаної частоти належать векторної авторегресії (MF-VAR) [1] та їх факторних розширень (MF-FAVAR) з традиційними моделями прогнозування. Особливий акцент робиться на їх здатності інтегрувати багаточастотні та нетрадиційні джерела інформації. Це дослідження є особливо актуальним, оскільки, хоча в українській науці вже існують дослідження змішаних частотних моделей на національному рівні (наприклад, U-MIDAS [2]), сучасні економічні підходи, такі як MF-FAVAR, ще не застосовувалися для регіональних прогнозів. | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Болотов Є. С. Nowcasting як сучасний підхід до оцінювання ВВП України: порівняння з традиційними моделями прогнозування / Болотов Є. С., Дрінь С. С. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 21-23. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38316 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Національний університет "Києво-Могилянська академія" | uk_UA |
| dc.relation.source | Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | ВВП України | uk_UA |
| dc.subject | модель MF-FAVAR | uk_UA |
| dc.subject | моделі змішаної частоти | uk_UA |
| dc.subject | фільтр Калмана | uk_UA |
| dc.subject | факторні моделі | uk_UA |
| dc.subject | матеріали конференції | uk_UA |
| dc.title | Nowcasting як сучасний підхід до оцінювання ВВП України: порівняння з традиційними моделями прогнозування | uk_UA |
| dc.title.alternative | Nowcasting as a modern approach to estimating Ukraine's GDP: comparison with traditional forecasting models | en_US |
| dc.type | Conference materials | uk_UA |