Shkurykhin, Andriy2018-12-052018-12-052018Shkurykhin A. O. Vector Error Correction Estimation of the Ukrainian Shadow Economy Share Using Currency Demand Approach / A. Shkurykhin // Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. - 2018. - Т. 3, вип. 1. - С. 120-125.2519-47392519-4747https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/14846https://doi.org/10.18523/2519-4739312018150652In order to avoid the limitations of the available empirical informal sector estimation methods and the problem with availability and coherence in input data, Currency demand approach to shadow economy estimation is extended by evaluating a Vector Error Correction model for the Ukrainian economy, using monthly monetary statistics data. The possible critique of the choice of exogenous factors determining the shadow economy and influencing the currency demand is avoided by modelling only the endogenous relationship between the cointegrating time series, namely the logarithm of currency in circulation and the deposit interest rate. The model is proven to be dynamically stable with theoretically justified values of the estimated coefficient and suitable for further analysis. Through historical decomposition, the upper-bound estimates of the size of Ukrainian shadow economy are obtained under the assumptions that all the currency demand unaffected by interest rate shocks is generated by informal economic activity; and that money velocity in the observed economy serves as an upper limit for the corresponding parameter of the informal sector in each time period. These estimates are found to be consistent with contemporary published studies of Ukrainian shadow economy. The proposed approach is considered useful for rapid informal sector estimations and provision of initial and boundary conditions for Multiple Causes - Multiple Indicators and Computable General Equilibrium models.З метою уникнення обмежень доступних емпіричних методів оцінки неформального сектору та проблеми наявності й узгодженості вхідних даних, підхід до вивчення тіньової економіки через попит на готівку розширено за допомогою використання векторної моделі коригування помилки, обчисленої для української економіки на основі місячних даних монетарної статистики. Задля уникнення критики вибору екзогенних факторів, які одночасно визначають обсяг тіньової економіки та впливають на попит на готівку, змодельовано виключно ендогенний зв'язок між коінтегрованими часовими рядами логарифму обсягу готівки в обігу та відсоткової ставки за депозитами. Продемонстровано динамічну стабільність і придатність моделі для подальшого аналізу, а також відповідність оцінених коефіцієнтів теоретично обґрунтованим значенням. Із використанням історичної декомпозиції визначено верхню межу частки тіньової економіки в Україні за припущень, що весь попит на готівку, не зумовлений змінами відсоткової ставки, створюється неформальним сектором, та що швидкість обертання грошей у офіційній економіці є верхньою оцінкою відповідного параметра тіньової економіки у кожному з періодів. Отримані оцінки тіньової економіки відповідають значенням з опублікованих досліджень. Запропонований підхід визнано корисним для швидкого оцінювання частки тіньової економіки, а також для одержання початкових і граничних умов при створенні багатоіндикаторних моделей латентної змінної та моделей загальної рівноваги.enshadow economyvector error correctionhistorical decompositioncurrency demand estimationarticleтіньова економікамодель коригування помилкиісторична декомпозиціяпопит на готівкуArticle