Динамічна факторна модель короткострокового прогнозу ВВП України

Larysa Mykolaivna Zomchak, Anastasiia Serhiivna Rakova


Анотація


Вступ. Короткостроковий (квартальний) прогноз ВВП базується на факторних змінних як фінансового, так і нефінансового секторів економіки, показниках зовнішньоекономічної діяльності, індикаторах економічної активності тощо. І хоч статистика цих показників доступна щомісяця, але її оприлюднення відбувається із певним лагом, а значення з часом можуть бути переглянуті та уточнені. Однак ці дані можуть бути використані для оцінювання квартального значення ВВП до того, як буде оприлюднена офіційна інформація щодо його емпіричного обсягу.

Мета. Метою дослідження є прогнозування квартального реального ВВП України за допомогою динамічної факторної моделі на основі квартальних та місячних значень головних соціально-економічних макропоказників України.

Метод (методологія). Для досягнення завдання використано економетричні методи макроекономічного моделювання, а саме динамічну факторну модель, фільтр Калмана, метод головних компонент тощо.

Результати. Отримано прогноз ВВП України на перші два квартали 2018 року за допомогою динамічної факторної моделі. На основі зіставлення отриманого прогнозу із емпіричними значеннями ВВП України за аналогічний період, оприлюдненим Міністерством фінансів України, зроблено висновок про адекватність моделі та високу якість отриманих результатів.


Ключові слова


динамічна факторна модель; реальний ВВП; короткостроковий прогноз; фільтр Калмана; метод головних компонент; макроекономічний показник

Повний текст:

PDF

Посилання


Cheung, C., & Demers, F. (2007). Evaluating forecasts from factor models for Canadian GDP growth and core inflation (No. 2007, 8). Bank of Canada Working Paper.

Camacho, M., & Sancho, I. (2003). Spanish diffusion indexes. Spanish economic review, 5(3), 173-203.

den Reijer, A. H. (2005). Forecasting Dutch GDP using large scale factor models (No. 028). Netherlands Central Bank, Research Department.

Schneider, M., & Spitzer, M. (2004). Forecasting Austrian GDP using the generalized dynamic factor model (No. 89).

Urasawa, S. (2014). Real-time GDP forecasting for Japan: A dynamic factor model approach. Journal of the Japanese and International Economies, 34, 116-134.

Dias, F., Pinheiro, M., & Rua, A. (2015). Forecasting Portuguese GDP with factor models: pre-and post-crisis evidence. Economic Modelling, 44, 266-272.

Rusnák, M. (2016). Nowcasting Czech GDP in real time. Economic Modelling, 54, 26-39.

Antipa, P., Barhoumi, K., Brunhes-Lesage, V., & Darné, O. (2012). Nowcasting German GDP: A comparison of bridge and factor models. Journal of Policy Modeling, 34(6), 864-878.

Gupta, R., & Kabundi, A. (2008). A dynamic factor model for forecasting macroeconomic variables in South Africa. International Journal of Forecasting.

Bessec, M. (2013). Short‐Term Forecasts of French GDP: A Dynamic Factor Model with Targeted Predictors. Journal of Forecasting, 32(6), 500-511.

Schumacher, C. (2007). Forecasting German GDP using alternative factor models based on large datasets. Journal of Forecasting, 26(4), 271-302.

Artis, M. J., Banerjee, A., & Marcellino, M. (2005). Factor forecasts for the UK. Journal of forecasting, 24(4), 279-298.

Ajevskis, V., & DĀVIDSONS, G. (2008). Dynamic Factor Models in Forecasting Latvia's Gross Domestic Product (No. 2008/02). Riga: Latvijas Banka.

State Statistics Service of Ukraine. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/

Ministry of Finance of Ukraine URL: https://index.minfin.com.ua/

Michałek, A. (2010). The Importance of Calculating the Potential Gross Domestic Product in the Context of the Taylor Rule. Dynamic Econometric Models, 10, 132-143.

Orphanides, A., & Norden, S. V. (2002). The unreliability of output-gap estimates in real time. Review of economics and statistics, 84(4), 569-583.

Giannone, D., Reichlin, L., & Small, D. (2008). Nowcasting: The real-time informational content of macroeconomic data. Journal of Monetary Economics, 55(4), 665-676.

Mariano, R. S., & Murasawa, Y. (2003). A new coincident index of business cycles based on monthly and quarterly series. Journal of applied Econometrics, 18(4), 427-443.

Demetra+ URL: https://ec.europa.eu/eurostat/cros/content/software-jdemetra_en.


Метрики статей

Завантаження метрик ...

Metrics powered by PLOS ALM

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Ліцензія Creative Commons
Статті поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Із зазначенням авторства - Некомерційна - Без похідних творів 3.0 Неадаптована.

 

Збірник наукових праць "Економічний аналіз"

ISSN 1993-0259 (Print)  ISSN 2219-4649 (Online)

 

© Тернопільський національний економічний університет

© «Економічний аналіз», 2007-2019