Дрінь, СвітланаСiрий, Михайло2026-08-132026-08-132026https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/40850Регiональнi економiчнi данi стають все дедалi цiкавiшими для аналiзу та поточного прогнозування (nowcast). Але вони мають короткi часовi ряди, що ускладнює побудову векторно-авторегресiйної моделi, адже вони матимуть малу точнiсть. Також на це впливає затримка публiкацiї даних. В кращому випадку регiональнi економiчнi показники публiкуються кожен квартал, в гiршому випадку кожен рiк. Це приводить до того, що в нашiй моделi є багато пропущених даних i до погiршення результатiв моделi. У цiй роботi ми працюватимемо з регiональними даними по українським областям. Цi данi мають пропуски по деяким кварталам через затримку пубiлкацiї даних. Саме тому в цiй роботi ми будемо працювати з моделями змiшаних частотностей (MF-VAR). Ми вирiшуємо цю проблему “нерiвних країв” рiзними методами i в кiнцi дослiдження порiвняємо їх всiх мiж собою за метриками 𝑀𝑆𝐸 та 𝑅𝑀𝑆𝐸.ukпоточні прогнозування (nowcast)векторно-авторегресiйна модельрегіональні економічні данімоделі змішаних частотностей (MF-VAR)аналіз часових рядівпроблема "нерівних країв"бакалаврська роботаOther