УДК 332.85:519.86
DOI: https://doi.org/10.36887/2415-8453-2026-3-17
Класифікація JEL: R31, C53, C22, R38, O18, H54
Опубліковано: 04.09.2026
У статті досліджено прогнозування введення житла в експлуатацію в Україні в контексті інвестиційної політики післявоєнного відновлення. Обґрунтовано, що в умовах воєнних руйнувань, нестабільності інвестиційних очікувань, обмеженості фінансових ресурсів і зростання ролі міжнародної допомоги прогнозування обсягів введення житла набуває значення інструменту стратегічного планування відновлення житлового сектору. Методичною основою дослідження є двоетапний прогнозний підхід, який поєднує багатофакторну регресійну модель із часовими моделями факторних змінних. Залежною змінною визначено обсяг введення житла в експлуатацію, а ключовими предикторами – обсяги виконаних будівельних робіт, індекс цін на первинному житловому ринку та обсяги офіційної міжнародної допомоги. Для прогнозування факторних змінних використано
S-curve trend-модель, лінійний тренд та ARIMA-модель. Отримані результати засвідчили помірне зростання прогнозних обсягів введення житла у 2025–2027 рр. Встановлено, що позитивна прогнозна динаміка значною мірою пов’язана з ціновими сигналами первинного ринку, тоді як будівельна активність і міжнародна допомога потребують обережної інтерпретації з урахуванням часових лагів і компенсаційного характеру зовнішньої підтримки. Запропонований підхід може бути використаний для обґрунтування інвестиційних рішень і формування пріоритетів післявоєнної житлової політики України.
Ключові слова: житлова нерухомість, ринок житла, прогнозування, інвестиційна політика, післявоєнне відновлення, міжнародна допомога.
Література
1. Hyndman R. J., Athanasopoulos G. Forecasting: principles and practice. Melbourne, Australia : OTexts, 2021. URL: https://otexts.com/fpp3.
2. Jenkins G. M., Reinsel G. C., Box G. E. P. Time Series Analysis: Forecasting and Control. Wiley & Sons, Limited, John, 2013. 784 p.
3. Puri A. K., Van Lierop J. Forecasting housing starts. International Journal of Forecasting. 1988. Vol. 4, no. 1. P. 125–134. DOI: https://doi.org/10.1016/0169-2070(88)90014-3
4. van der Drift R., de Haan J., Boelhouwer P. Forecasting House Prices through Credit Conditions: A Bayesian Approach. Computational Economics. 2024. Vol. 64, pp. 3381–3405. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-023-10542-9.
5. Pesaran M. H., Pick A., Timmermann A. Forecasting with panel data: Estimation uncertainty versus parameter heterogeneity. 2024. (Preprint). DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.11198.
6. Freeman P. K. Allocation of post-disaster reconstruction financing to housing. Building Research & Information. 2004. Vol. 32, no. 5. P. 427–437. DOI: https://doi.org/10.1080/0961321042000221016.
7. Maly E. Building back better with people centered housing recovery. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2018. Vol. 29. P. 84–93. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.09.005.
8. Joshi S. Time Series Analysis and Forecasting of the US Housing Starts using Econometric and Machine Learning Model. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.07848.
9. Mattera R., Franses P. H. Forecasting house price growth rates with factor models and spatio-temporal clustering. International Journal of Forecasting. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2024.09.003
10. Fiscal Resilience to Natural Disasters. OECD, 2019. DOI: https://doi.org/10.1787/27a4198a-en
11. Housing amid Covid-19: Policy responses and challenges. OECD Policy Responses to Coronavirus (COVID-19). OECD, 2020. DOI: https://doi.org/10.1787/cfdc08a8-en.
12. Franke J., Härdle W., Hafner C. M. ARIMA Time Series Models. Universitext. Berlin, Heidelberg, 2004. P. 175–197. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-10026-4_11.
13. Chirchir D., Mwangi M., Iraya C. Modeling Nairobi Residential Real Estate Prices using ARIMA. European Journal of Business and Management Research. 2024. Vol. 9, no. 4. P. 30–36. DOI: https://doi.org/10.24018/ejbmr.2024.9.4.2201.
14. Apurva P., Sharareh K., Elnaz S. Challenges in Post-Disaster Housing Reconstruction: Analysis of Urban vs. Rural Communities. Creative Construction e-Conference 2020, Online, 28 June – 1 January 2020. Online, 2020. DOI: https://doi.org/10.3311/ccc2020-054
15. Promoting Resilience Through Post-Crisis Recovery. UNDP. URL: https://www.undp.org/publications/promoting-resilience-through-post-crisis-recovery.
Статтю було отримано 04.09.2026
Цитувати статтю, стиль APA
Власенко О. А.04.09.2026. Прогнозування введення житла в експлуатацію в україні в контексті інвестиційної політики післявоєнного відновлення. Український журнал прикладної економіки та техніки. 2026. №3. 97-101 pp. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2026-3-17
Цитувати статтю, стиль MLA
Власенко О. А. Прогнозування введення житла в експлуатацію в україні в контексті інвестиційної політики післявоєнного відновлення. Український журнал прикладної економіки та техніки. 04.09.2026. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2026-3-17
Цитувати статтю, трансліт
Vlasenko O. A. Prognozuvannya vvedennya zhitla v ekspluatacіyu v ukraїnі v kontekstі іnvesticіynoї polіtiki pіslyavoєnnogo vіdnovlennya. Ukraїnskiy zhurnal prikladnoї ekonomіki ta tehnіki. 04.09.2026. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2026-3-17