Прогнозування інфляції з використанням гібридних методів

Simple item page
dc.contributor.advisorМоскаленко, Олександра Миколаївна
dc.contributor.authorНовак, Антон Павлович
dc.contributor.authorNovak, Anton
dc.date.accessioned2026-07-21T12:17:20Z
dc.date.available2026-07-21T12:17:20Z
dc.date.issued2025-12-10
dc.description.abstractУ 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.
dc.identifier.citationНовак 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.
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/55810
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectінфляція
dc.subjectіндекс споживчих цін
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectгібридні моделі
dc.subjectSARIMAX
dc.subjectLSTM
dc.subjectкороткостроковий прогноз
dc.subjectinflation
dc.subjectconsumer price index
dc.subjectforecasting
dc.subjecthybrid models
dc.subjectshort-term forecast
dc.titleПрогнозування інфляції з використанням гібридних методів
dc.title.alternativeForecasting inflation using hybrid methods
dc.typeOther
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Novak_Anton_051_25.pdf
Size:
4.04 MB
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
2025 рік