Nowcasting Ukraine's macroregional GRP: MF-FAVAR and SARIMAX based on official and alternate data
Loading...
Date
2026
Authors
Bolotov, Yehor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
This thesis focuses on the challenge of short-term economic forecasting under conditions of very limited data availability due to the Russian invasion of Ukraine. This has led to a gap in the publication of statistical data, causing traditional forecasting models to lose their effectiveness, particularly in the area of regional forecasts. The study evaluates the forecasting accuracy of MF-FAVAR and SARIMAX. The results show that nowcasting models can be developed even with sparse data. This thesis contributes to the literature on economic monitoring during times of crisis and provides a model for real-time forecasting in post-conflict reconstruction.
Description
У цій дипломній роботі розглядається проблема короткострокового економічного прогнозування в умовах дуже обмеженої доступності даних, що виникли внаслідок російського вторгнення в Україну. Це призвело до перебоїв у публікації статистичних даних, через що традиційні моделі прогнозування втратили свою ефективність, особливо в сфері регіональних прогнозів. У дослідженні оцінюється точність прогнозування моделі MF-FAVAR та моделі SARIMAX. Результати показують, що навіть за умови обмеженої кількості даних можна розробити моделі прогнозування. Ця робота є внеском у літературу з економічного моніторингу в умовах кризи та надає основу для прогнозування в режимі реального часу в умовах поствоєнної відбудови.
Keywords
Nowcasting, Gross Regional Product (GRP), MF-FAVAR, SARIMAX, Data scarcity, Macroeconomic forecasting, Ukraine, master's thesis, Поточне прогнозування, Валовий регіональний продукт (ВРП), MF-FAVAR, SARIMAX, Обмеженість даних, Макроекономічне прогнозування, Україна