Modeling and Forecasting Ukraine’s Population by Time Series Using the Matlab Econometrics Toolbox

Abstract

Kovalova K. O., Misiura I. Y. Modeling and Forecasting Ukraine's Population by Time Series Using the Matlab Econometrics Toolbox The article deals with modeling and forecasting the population of Ukraine by time series. It is shown that time series analysis is a complex, multicomponent econometric task which does not have a universal approach to its solution. This is due both to the diversity of methods of and approaches to time series analysis which were developed over time and to the specifics of time series data. For example, the authors of the article worked with a univariate nonstationary time series, therefore, the approaches and methods presented in the article are not recommended for time series with different properties. The article has an enormous practical value, since it discusses in detail issues of computer modeling of tasks of the kind. The carried out analysis of the literature has shown the relevance of the problems considered, among which particular attention should be paid to the choice of the ARIMA model, data visualization, and forecast accuracy. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-5208-0853 УДК 519.246.85 JEL: С02 Ковальова К. О., Місюра Є. Ю. Моделювання і прогнозування населення України за допомогою часових рядів з використанням економетричного інструментального комплексу MATLAB Статтю присвячено моделюванню та прогнозуванню населення Укра-їни за допомогою часових рядів. Показано, що аналіз часових рядів є складною, багатокомпонентною економетричною задачею, що не має універсального підходу до її розв'язання. Це пов'язано як з різноманітніс-тю методів і алгоритмів до аналізу часових рядів, розроблених за весь час, так і зі специфікою цих часових рядів. Так, наприклад, автори стат-ті працювали з одновимірним нестаціонарним тимчасовим рядом, тому підходи і методи, наведені в цій статті, не рекомендується за-стосовувати до часових рядах, що володіють іншими властивостями. Стаття має колосальну практичну цінністю, оскільки в ній детально розглянуто питання комп'ютерного моделювання такого роду задач. Аналіз літератури показав актуальність цього питання на сьогодні. При цьому на перший план виходять такі важливі питання, як вибір мо-делі ARIMA, візуалізація даних і точність прогнозу.