KNEU Logo Публікації КНЕУ імені Вадима Гетьмана Publications of KNEU named after Vadym Hetman
Switch to Ukrainian Switch to English
Collection of Scientific Papers "Scientific Notes"

Collection of Scientific Papers "Scientific Notes"

ISSN 2415-8518
Радіонова Ірина Федорівна  
Iryna Radionova  
Федоренко Тетяна Олександрівна  
Tetiana Fedorenko  

НЕЛІНІЙНА МАКРОЕКОНОМІЧНОЇ ДИНАМІКА: ОЦІНЮВАННЯ З УРАХУВАННЯМ СТРУКТУРНИХ ЗМІН В УКРАЇНСЬКІЙ ЕКОНОМІЦІ

NONLINEAR MACROECONOMIC DYNAMICS: ASSESSMENT CONSIDERING STRUCTURAL CHANGES IN THE UKRAINIAN ECONOMY

DOI:

10.33111/vz_kneu.42.26.01.22.152.158

Анотація: В цьому дослідженні аналіз нелінійної макроекономічної динаміки здійс-нено в декількох контекстах. Ці контексти визначили цілі дослідження. По-перше, ідентифіковані способи (інструменти) аналізу макроекономічної динаміки та ви-значені ті її (нелінійної динаміки) аспекти, які можуть досліджуватись з викорис-танням цих інструментів. По-друге, обґрунтовано можливість використання й фактично використовується один з інструментів аналізу нелінійної макроекономі-чної динаміки. Йдеться про аналіз зв’язку між змінами темпів економічного зрос-тання та структурними змінами української економіки.
В дослідженні використана сукупність різних методів аналізу. Це, передусім, сис-темний підхід до аналізу методів дослідження нелінійної макроекономічної динаміки. Фактичні структурні зміни економіки оцінені з використанням статистичних коєфіцієнтів структурних змін двох типів. На основі кореляційного аналізу та гра-фічної побудови функцій визначено найбільш якісний та релевантний зв’язок між досліджуваними змінними. З’ясовано, що достатньо точно (на 57 %) цей зв’язок описує нелінійна (квадратична) функція при використанні коєфіцієнта структур-них змін першого типу. Оцінювання з використанням коєфіцієнта структурних змін другого типу — того, який передбачає виокремленні економічних секторів, включно, з так званим «інноваційним сектором», не забезпечило бажаного резуль-тату. Це дало можливість авторам статті не лише зробити висновки про поте-нціал аналізу нелінійної динаміки з урахуванням структурних змін, а й окреслити напрямки подальших досліджень нелінійної динаміки з використанням коєфіцієнтів структурних змін.
Автори дослідження припускають, що використання пропонованого підходу для аналізу нелінійної динаміки сприяє кращому розумінню існуючих зв’язків між змін-ними та більш точному прогнозуванню макроекономічних змін.
Abstract: This study analyzes nonlinear macroeconomic dynamics within several contexts that define the research objectives. First, the tools for analyzing macroeconomic dynamics are identified, specifying the aspects of nonlinearity that can be examined using these methods. Second, a specific analytical tool is justified and applied to investigate the relationship between economic growth rates and structural changes in the Ukrainian economy.
The study employs a multi-methodological approach, primarily utilizing a systematic analysis of nonlinear dynamics. Actual structural changes are assessed using two distinct types of statistical coefficients. Based on correlation analysis and graphical modeling, the most robust relationship between the variables was identified. The findings indicate that this relationship is accurately described (57 % explanatory power) by a quadratic function using the first type of structural change coefficient.
Conversely, the assessment using the second-type coefficient — which accounts for specific economic sectors, including the so-called "innovation sector" — did not yield the expected results. This allowed the authors not only to draw conclusions about the potential of nonlinear dynamics analysis for structural shifts but also to outline directions for future research.
The authors suggest that the proposed approach to analyzing nonlinear dynamics enhances understanding of the inherent relationships among variables and facilitates more accurate forecasting of macroeconomic trends.
Ключові слова: макроекономічна динаміка, нелінійна динаміка, інструменти мак-роекономічного аналізу, структурні зміни економіки, коєфіцієнти структурних змін, валова додана вартість (ВДВ).
Key words: macroeconomic dynamics, nonlinear dynamics, macroeconomic analysis, structural changes in the economy, structural change coefficients, gross value added (GVA).
УДК: 330.43:330.341:338.1(477)
UDC: 330.43:330.341:338.1(477)

JEL: C52 E01 O11 O47

To cite paper
In APA style
Radionova, I., & Fedorenko, T. (2026). NONLINEAR MACROECONOMIC DYNAMICS: ASSESSMENT CONSIDERING STRUCTURAL CHANGES IN THE UKRAINIAN ECONOMY. Collection of Scientific Papers "Scientific Notes", 42 (1), 297-310. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.42.26.01.22.152.158
In MON style
Радіонова І.Ф., Федоренко Т.О. НЕЛІНІЙНА МАКРОЕКОНОМІЧНОЇ ДИНАМІКА: ОЦІНЮВАННЯ З УРАХУВАННЯМ СТРУКТУРНИХ ЗМІН В УКРАЇНСЬКІЙ ЕКОНОМІЦІ. Збірник наукових праць "Вчені записки". 2026. № 42(1). С. 297-310. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.42.26.01.22.152.158 (дата звернення: 13.05.2026).
With transliteration
Radionova, I., Fedorenko, T. (2026) NELINIINA MAKROEKONOMIChNOI DYNAMIKA: OTsINIuVANNIa Z URAKhUVANNIaM STRUKTURNYKh ZMIN V UKRAINSKII EKONOMITsI [NONLINEAR MACROECONOMIC DYNAMICS: ASSESSMENT CONSIDERING STRUCTURAL CHANGES IN THE UKRAINIAN ECONOMY]. Collection of Scientific Papers "Scientific Notes", no. 42(1). pp. 297-310. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.42.26.01.22.152.158 [in Ukrainian] (accessed 13 May 2026).
# 42(1) / 2026 # 42(1) / 2026
Download Paper
7
Views
1
Downloads
0
Cited by

1. Barnichon, R., & Matthes, C. (2018). Functional approximation of impulse responses. Journal of Monetary Economics, 99, 41–55. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2018.04.013

2. Arias, J. E., Rubio-Ramírez, J. F., & Shin, M. (2022). Macroeconomic forecasting and variable ordering in multivariate stochastic volatility models. Journal of Econometrics, 235(2), 1054–1086. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2022.04.013

3. Ha, L. T. (2025). Measuring the contemporal and lead connectedness level between investor sentiment and exchange rate dynamics in Vietnam: Novel findings from TVP-VAR-SV technique. International Economics, 181, 100578. https://doi.org/10.1016/j.inteco. 2025.100578

4. Gangopadhyay, P., Pradhan, R. P., & Das, N. (2024). Asymmetric shocks of the COVID-19 pandemic on the Australian stock market: Evidence from multiple threshold nonlinear ARDL (MTNARDL) approach. International Economics, 179, 100533. https://doi.org/10.1016/j.inteco.2024.100533

5. Kayani, U., Hassan, M. K., Dejan, A., Khan, M., & Nawaz, F. (2024). Assessment of Economic Policy Uncertainty spillovers: A cross-border analysis of global and BRIC economies. International Economics, 179, 100530. https://doi.org/10.1016/j. inteco.2024.100530

6. Jawadi, F., & Pondie, T. M. (2024). Political uncertainty and macro-financial dynamics in the BRICS. International Economics, 179, 100523. https://doi.org/10.1016/j.inteco. 2024.100523

7. World Uncertainty Index. (2026, February 1). World Uncertainty Index. https://worlduncertaintyindex.com/

8. Ian Dew-Becker, Alireza Tahbaz-Salehi & Andrea Vedolin (2021, 2025) — Skewness and Time-Varying Second Moments in a Nonlinear Production Network: Theory and Evidence. NBER Working Paper Series (Working Paper №29499) URL: https://doi.org/10.3386/w29499

9. Pablo A. Guerrón Quintana, Alexey Khazanov & Molin Zhong (2023) — Financial and Macroeconomic Data Through the Lens of a Nonlinear Dynamic Factor Model. Finance and Economics Discussion Series (FEDS), Board of Governors of the Federal Reserve System, Paper №2023-027 URL: https://doi.org/10.17016/FEDS.2023.027

10. Fetai, F., Fetai, B., & Qabrati, I. (2025). Nonlinear public debt effect on economic growth: a dynamic panel threshold method. Journal of Economic Studies, 1–12. https://doi.org/10.1108/jes-07-2025-0544

11. Glawe, L., & Wagner, H. (2024). Inflation and inequality: new evidence from a dynamic panel threshold analysis. International Economics and Economic Policy, 21(2), 297–309. https://doi.org/10.1007/s10368-023-00580-x

12. Li, Y., & Guo, J. (2021). The asymmetric impacts of oil price and shocks on inflation in BRICS: a multiple threshold nonlinear ARDL model. Applied Economics, 54(12), 1377–1395. https://doi.org/10.1080/00036846.2021.1976386

13. Van Long, N. (2020). Managing, Inducing, and Preventing regime Shifts: A Review of the literature. Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance, 1–36. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54576-5_1

14. Dufrénot, G., Égert, B., & Jawadi, F. (2026). Uncertainty, nonlinearity, and macro-financial dynamics. International Economics, 100677. https://doi.org/10.1016/j.inteco. 2026.100677

15. Olawoyin, A., & Chen, Y. (2018). Predicting the Future with Artificial Neural Network. Procedia Computer Science, 140, 383–392. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.300

16. Cook, T., & Hall, A. S. (2017). Macroeconomic Indicator Forecasting with Deep Neural Networks. The Federal Reserve Bank of Kansas City Research Working Papers. https://doi.org/10.18651/rwp2017-1117. Akulov, O., & Radionova, I. (2025). Application of artificial neural networks to analyze the impact of the ICT sector on economic growth in Ukraine. Scientific Journal of Yuriy Fedkovich Chernivtsi National University Economics, (2), 3–14. https://doi.org/ 10.32782/ecovis/2025-2-1

18. World Uncertainty Index. (2026b, February 1). World Uncertainty Index. https://worlduncertaintyindex.com/?subscribe=success#subscribe-blog-blog_subscription-5

19. Romanova T. V. (2016) Integral indicators for assessing structural shifts in the economy. Economics and national economy management, 6 (61), 20-27. https://reposit.nupp.edu.ua/ bitstream/PoltNTU/1972/1/Романова.pdf

20. State Statistics Service of Ukraine. (n.d.). Annual national accounts. Data bank. [Data set]. Retrieved February 14, 2026, from https://stat.gov.ua/uk/explorer?urn=SSSU:DF_ ANNUAL_NATIONAL_ACCOUNTS(~)

22. Ukraine GDP Growth Rate | Historical Data | Chart | 1988-2023. Macrotrends | The Long Term Perspective on Markets. URL: https://www.macrotrends.net/datasets/global-metrics/countries/ukr/ukraine/gdp-growth-rate (date of access: 21.02.2026).

22. Ukraine GDP Growth Rate | Historical Data | Chart | 1988-2023. Macrotrends | The Long Term Perspective on Markets. URL: https://www.macrotrends.net/datasets/global-metrics/countries/ukr/ukraine/gdp-growth-rate (date of access: 21.02.2026).

23. Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98 (5, Part 2), S71–S102. https://doi.org/10.1086/261725