Болотов, ЄгорДрінь, Світлана2026-02-112026-02-112025Болотов Є. С. Nowcasting як сучасний підхід до оцінювання ВВП України: порівняння з традиційними моделями прогнозування / Болотов Є. С., Дрінь С. С. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 21-23.https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38316This study evaluates advanced forecasting models (MF-VAR and MF-FAVAR) for estimating Ukraine's GDP, which address issues associated with traditional low-frequency data. The MF-FAVAR model stands out for its effectiveness in integrating large, diverse data sets, including regional "short data" and high-frequency indicators such as nighttime lighting, Google Trends, and Twitter activity, into common factors. This approach is vital for short-term forecasting, especially during wartime. In future studies, this model will be applied to forecast the gross regional product (GRP) of the Lviv region.Метою даного дослідження є порівняльний аналіз точності прогнозів ВВП України. До таких сучасних підходів до прогнозування на основі моделей змішаної частоти належать векторної авторегресії (MF-VAR) [1] та їх факторних розширень (MF-FAVAR) з традиційними моделями прогнозування. Особливий акцент робиться на їх здатності інтегрувати багаточастотні та нетрадиційні джерела інформації. Це дослідження є особливо актуальним, оскільки, хоча в українській науці вже існують дослідження змішаних частотних моделей на національному рівні (наприклад, U-MIDAS [2]), сучасні економічні підходи, такі як MF-FAVAR, ще не застосовувалися для регіональних прогнозів.ukВВП Українимодель MF-FAVARмоделі змішаної частотифільтр Калманафакторні моделіматеріали конференціїConference materials