Прогнозування інфляції з використанням гібридних методів
No Thumbnail Available
Date
2025-12-10
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
У роботі досліджено підходи до короткострокового прогнозування інфляції в Україні на основі поєднання класичних економетричних моделей та методів машинного навчання. Обґрунтовано використання компонентного підходу та екзогенних індикаторів, зокрема валютного курсу, світових цін на енергоносії та продовольство. Розроблено та оцінено гібридні моделі SARIMAX+LSTM, що дають змогу врахувати як лінійні, так і нелінійні залежності.
The thesis examines short-term inflation forecasting in Ukraine using a hybrid approach that combines classical econometric models with machine learning techniques. It justifies a component-based framework and the inclusion of key exogenous indicators such as the exchange rate and global energy and food prices. Hybrid SARIMAX+LSTM models are developed to capture both linear and nonlinear patterns in inflation dynamics.
Description
Keywords
інфляція, індекс споживчих цін, прогнозування, гібридні моделі, SARIMAX, LSTM, короткостроковий прогноз, inflation, consumer price index, forecasting, hybrid models, short-term forecast
Citation
Новак А. П. Прогнозування інфляції з використанням гібридних методів : магістер. диплом. робота : 051, Економіка / Новак Антон Павлович ; наук. керівник Москаленко О. М. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Ф-т економiки та упр., Каф. економ. теорії. – Київ, 2025. – 116 с.