Потенціал застосування моделей баєсівської векторної авторегресії (BVAR) центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників

Simple item page
dc.contributor.authorЛук'яненко, Іринаuk_UA
dc.contributor.authorНасаченко, Маріяuk_UA
dc.contributor.authorСова, Євгенійuk_UA
dc.date.accessioned2026-01-20T14:54:26Z
dc.date.available2026-01-20T14:54:26Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionThe article examines the theoretical foundations and characteristics of BVAR, as well as their advantages over traditional VAR model modifications. It also summarizes the forecasting characteristics of BVAR models in comparison with DSGE, QPM, AR models, and expert approaches across different countries and time periods, taking into account their experience of application in central banks. The aim of the study is to analytically assess the potential of BVAR models for use by central banks in forecasting key macroeconomic indicators, as well as to analyze their advantages and disadvantages compared to other models in the context of their practical application for achieving monetary policy objectives. The research employs a comparative analysis method to describe the theoretical advantages of BVAR models over traditional VAR model modifications, as well as their characteristics in practical applications compared to DSGE, QPM, VAR, and AR models; a visual assessment method is used to examine the forecasting quality of the models under consideration over various time horizons; and a synthesis method is applied to summarize the most effective applications of BVAR in practice. The research findings reveal that BVAR models demonstrate competitive, and in many cases superior, characteristics compared to DSGE models for the purpose of forecasting key monetary policy indicators. Depending on the country, the period, forecasting horizon, and economic conditions, the forecasting quality of the models may vary: for instance, when applying BVAR models to forecast GDP, better forecasting quality compared to other models was achieved for the economies of Ukraine, the UK, and the Eurozone; for inflation forecasting (CPI), better results were obtained for Ukraine, the Czech Republic, and Sweden. Overall, as the comparative analysis has shown, the application of BVAR models can be beneficial for central banks in developing and refining their macroeconomic modeling systems, particularly the tools for forecasting purposes. However, despite all the advantages of BVAR models, they should primarily be regarded as a supplementary tool for forecasting rather than a replacement for DSGE and QPM models, which, in turn, play a key role in incorporating expert judgments, facilitating the interpretation of forecasts, and justifying decisions in the development and implementation of monetary policy by central banks around the world.en_US
dc.description.abstractУ статті розглянуто теоретичні засади, особливості та переваги BVAR-моделей над традиційними модифікаціями VAR-моделей, а також узагальнено прогностичні характеристики BVAR-моделей порівня-но з DSGE-, QPM-, AR-моделями та експертними підходами для різних країн і часових періодів, враховуючи досвід їх застосування в центральних банках. Метою дослідження є аналітичне оцінювання потенціалу застосування BVAR-моделей центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників, а також аналіз їхніх переваг і недоліків порівняно з іншими моделями в контексті їх практичного використання для реалізації цілей монетарної політики. У дослідженні застосовано метод порівняльного аналізу для опису теоретичних переваг BVAR-моделей над традиційними модифікаціями VAR-моделей, а також їхніх характеристик у практичному застосуванні порівняно з DSGE-, QPM-, VAR-, AR-моделями; метод візуального оцінювання – для вивчення прогнозної якості розглянутих моделей на різних часових горизонтах; метод синтезу – для узагальнення напрямів найбільш ефективного застосування BVAR-моделей на практиці. За результатами дослідження виявлено, що BVAR-моделі демонструють конкурентні, а в багатьох випадках кращі характеристики порівняно з DSGE-моделями для прогнозування ключових показників монетарної політики. Залежно від країни, періоду, горизонту прогнозування та економічних умов прогнозна якість моделей може варіювати: наприклад, у разі застосування BVAR-моделей для прогнозування показника ВВП кращої прогнозної якості порівняно з іншими моделями досягнуто для економік України, Великої Британії та Єврозони, а в прогнозуванні інфляції (показника ІСЦ) кращі результати отримано для України, Чехії та Швеції. Загалом, як показав проведений порівняльний аналіз, застосування BVAR-моделей може бути корисним для центральних банків у розробленні та вдосконаленні їхніх систем макроекономічних моделей, зокрема як інструментарію для прогнозування. Однак, попри всі переваги BVAR-моделей, їх варто розглядати передусім як допоміжний інструмент для прогнозування, а не замінник DSGE- і QPM-моделей, які, своєю чергою, відіграють ключову роль для врахування експертних суджень, полегшення інтерпретації прогнозів та обґрунтування рішень під час розроблення й реалізації монетарної політики центральними банками різних країн світу.uk_UA
dc.identifier.citationЛук'яненко І. Г. Потенціал застосування моделей баєсівської векторної авторегресії (BVAR) центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показників / Лук'яненко І. Г., Насаченко М. Ю., Сова Є. С. // Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. - 2025. - Т. 10, вип. 1. - C. 134-145. - https://doi.org/10.18523/2519-4739.2025.10.1.134-145uk_UA
dc.identifier.issn2519-4739
dc.identifier.issn2519-4747
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18523/2519-4739.2025.10.1.134-145
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38112
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceНаукові записки НаУКМА. Економічні наукиuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectмонетарна політикаuk_UA
dc.subjectбаєсівська векторна авторегресія (BVAR)uk_UA
dc.subjectвекторна авторегресія (VAR)uk_UA
dc.subjectдинамічні стохастичні моделі загальної рівноваги (DSGE)uk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectцентральні банкиuk_UA
dc.subjectсценарний аналізuk_UA
dc.subjectфінансові ринкиuk_UA
dc.subjectфункції імпульсних відгуківuk_UA
dc.subjectмакроекономічні показникиuk_UA
dc.subjectмакроекономічні процесиuk_UA
dc.subjectекономічна нестабільністьuk_UA
dc.subjectбанківська системаuk_UA
dc.subjectінфляційне таргетуванняuk_UA
dc.subjectризикиuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectmonetary policyen_US
dc.subjectBayesian Vector Autoregression (BVAR)en_US
dc.subjectVector Autoregression (VAR)en_US
dc.subjectDynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) modelsen_US
dc.subjectforecastingen_US
dc.subjectcentral banksen_US
dc.subjectscenario analysisen_US
dc.subjectfinancial marketsen_US
dc.subjectimpulse response functionsen_US
dc.subjectmacroeconomic indicatorsen_US
dc.subjectmacroeconomic processesen_US
dc.subjecteconomic instabilityen_US
dc.subjectbanking systemen_US
dc.subjectinflation targetingen_US
dc.subjectrisksen_US
dc.titleПотенціал застосування моделей баєсівської векторної авторегресії (BVAR) центральними банками для прогнозування ключових макроекономічних показниківuk_UA
dc.title.alternativeThe potential for applying Bayesian Vector Autoregression (BVAR) models by central banks for forecasting key macroeconomic indicatorsen_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Lukianenko_Potentsial_zastosuvannia_modelei_baiesivskoi_vektornoi_avtorehresii.pdf
Size:
563.33 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 10, випуск 1
Кафедра фінансів