У статті проаналізовано проблемні аспекти побудови моделей прогнозування прямих іноземних
інвестицій в Україну. Аргументовано доцільність використання для цього методології авторегресійного
інтегрованого ковзного середнього та запропоновано метод трансформації нестаціонарного часового
ряду прямих іноземних інвестицій в Україну до стаціонарного виду. Для того, щоб мати змогу використати
ARIMA-моделі, вихідний часовий ряд було перетворено у стаціонарний за допомогою пакету Statistica
шляхом двохкрокової трансформації. Спочатку було проведено згладжування на основі простого ковзного
середнього для двох точок і потім віднімання лінійного тренду. Модель ARIMA (2,0,0) показала найменші
значення похибок MSE, AIC та BIC, що вказує на те, що вона найбільш вдало апроксимує часовий ряд ПІІ
в Україну за аналізований період та може бути обрана для короткострокового прогнозування. Отримані
статистичні характеристики параметрів моделі ARIMA (2,0,0) прогнозування прямих іноземних інвестицій
в Україну доводять її адекватність та придатність до формування короткострокових прогнозів. Також
отриманий на основі запропонованої моделі ARIMA (2,0,0) прогноз надходження прямих іноземних інвестицій в
Україну в 2018 році співпадає з прогнозами більшості інвестиційних компаній та Національного банку України.
У статті наголошено, що незважаючи на прийняття урядом низки заходів, спрямованих на дерегулювання
економіки, інвестори побоюються вкладати кошти в Україну через високий рівень корупції, повільне
впровадження реформ та нестабільну економіку. Отже, без кардинального покращення бізнес-клімату та
інвестиційної привабливості очікувати приросту інвестицій чи швидкого розвитку економіки в Україні не
варто.
The article analyzes the problematic aspects of constructing the models of forecasting foreign direct
investment in Ukraine. The expediency of using the autoregressive integrated moving average methodology for this
purpose is justified. The transformation method of non-stationary time series of direct foreign investments into Ukraine
to the stationary type is proposed. In order to be able to use the ARIMA-model, the output time series have been
converted to static ones using the Statistica package by two-step transformation. Firstly, smoothing based on a simple
moving average for the two points and then subtraction of the linear trend have been conducted. The ARIMA-model
(2,0,0) has shown the lowest error values for MSE, AIC and BIC, indicating that it approximates the time series of FDI
in Ukraine for the analyzed period in the best way and can be selected for short-term forecasting. The obtained ARIMAmodel
(2,0,0) statistical parameters of foreign direct investment prediction in Ukraine prove the adequacy of ARIMAmodel
and suitability for the formation of short-term forecasts. The forecast of foreign direct investment in Ukraine for
2018 based on the proposed ARIMA-model (2,0,0) in fact coincides with the forecasts of most investment companies
and the National Bank of Ukraine. The article emphasizes that despite the series of measures aimed to deregulate the
economy, which have been adopted by the government, investors are still afraid to invest in Ukraine due to the high
level of corruption, slow implementation of reforms and unstable economy. It is stressed that without cardinal
improvement of business climate and investment attractiveness, an increase in investment or rapid economic
development in Ukraine should not been expected.
