Trends, Cycles and Seasonal Variations of Ukrainian Gross Domestic Product
Notice bibliographique
Résumé
The article attempts to study trends, seasonal variations and cyclical fluctuations of Ukraine’s quarterly GDP at current prices. The period of the study is from the first quarter of 2010 to the first quarter of 2020. The methodological support of the study includes an approach based on the Hamilton regression filter, the Hodrick-Prescott filter and the asymmetric filter model of Cristiano and Fitzgerald. Based on the use of a Hamilton regression filter, which clearly gives one complete cycle with a peak and a depression, the study substantiates that the seasonally adjusted series of GDP has a slight difference with the remainder, but its seasonal fluctuations are homogeneous and have the shape of the letter V, which allowed us to draw the following conclusions: seasonal fluctuations in GDP are confirmed by the ACF and PACF models during the study period; the filter is very different from the Hamilton filter in terms of trend and cycle, but has common features in the context of asymmetry in time with the random walk filter of Cristiano and Fitzgerald. The paper substantiates the conclusions about stable and stationary series of GDP by volatility (leading to a decrease) of cyclical fluctuations based on the used forecast model ARIMA (4,0,4) for 2020-2030, which passed through the Hamilton regression filter. Based on the results of the study, the author provides recommendations on the need to introduce a new monetary and fiscal policy, including reform measures, which should be balanced with current trends in the functioning and development of international financial institutions and organizations. Such changes will be a motivating lever for the growth of the share of agriculture and related activities, production, transport, real estate, capital formation and other macroeconomic indicators of Ukraine’s economy, respectively, during the period of GDP decline. Keywords: Gross Domestic Product, decomposition, trends, cyclical fluctuations, seasonal variations, Hamilton Filter, Hodrick-Prescott Filter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».