Порівняння можливостей LLM-моделей у контексті їх застосування для макроекономічного прогнозування
| Назва | Порівняння можливостей LLM-моделей у контексті їх застосування для макроекономічного прогнозування |
| Назва англійською | Comparing the capabilities of LLMs for macroeconomic forecasting |
| Автори | Олександр Кузьменко |
| ORCID | https://orcid.org/0009-0002-1271-9293 | Принадлежність | Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, Київ, Україна |
| Бібліографічний опис | Кузьменко О. Порівняння можливостей LLM-моделей у контексті їх застосування для макроекономічного прогнозування. Галицький економічний вісник. 2026. Том 99. № 2. С. 41-49. |
| Bibliographic description (trans): | Kuzmenko O. Comparing the capabilities of LLMs for macroeconomic forecasting. Galician economic journal, 2026, vol. 99, no 2, pp. 41-49. |
| Bibliographic description: | Kuzmenko O. Comparing the capabilities of LLMs for macroeconomic forecasting. Galician economic journal, 2026, vol. 99, no 2, pp. 41-49. |
| UDC: | 330.43:004.8 |
| DOI | https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2026.02.041 |
| Ключові слова |
макроекономічне прогнозування, LLM, штучний інтелект, мовна модель, AI, індекс споживчих цін, нейронні мережі |
| Короткий опис |
У статті проведено аналіз можливостей LLM-моделей (великих мовних моделей), які можуть бути корисні для макроекономічного прогнозування на сучасному етапі його розвитку. Порівнюються три мовні моделі – Grok, Google Gemini та ChatGPT, яким було задано один і той самий промпт, але отримані результати виявилися значно різними за структурою, деталізацією та обґрунтуванням висновків. Основну увагу приділено аналізу потенціалу великих мовних моделей та їх поведінки саме у контексті задач макропрогнозування економічного розвитку України, зокрема у визначенні ключових макроекономічних показників, таких як темпи росту ВВП, рівень інфляції, обсяги інвестицій та динаміка споживчого попиту. У межах дослідження було поставлено одну ідентичну задачу для всіх трьох LLM, проте кожна модель використала різні джерела даних, різну статистичну та математичну методологію, що призвело до формування унікальних результатів. Отримані прогнози порівнювалися з офіційними даними та національним прогнозом економіки України, який розробляється уповноваженими державними органами. Аналіз показав, що моделі демонструють різну здатність до інтеграції історичних даних, оцінки ризиків та формування сценаріїв економічного розвитку, що дозволяє зробити висновок про їхню потенційну корисність у доповненні традиційних методів прогнозування. Дослідження також висвітлює проблемні аспекти застосування LLM у макроекономіці, серед яких відсутність стандартизованих підходів до вибору джерел даних, ризики появи систематичних помилок через упередженість моделей, а також труднощі у формулюванні точних економічних запитів, які забезпечують адекватний та надійний результат. У роботі окремо підкреслено важливість критичного аналізу отриманих прогнозів, необхідність перевірки їхньої достовірності та узгодженості з офіційними економічними показниками, а також перспективи інтеграції LLM у комбіновані моделі прогнозування, де вони можуть слугувати інструментом для швидкого аналізу великих обсягів текстових та числових даних. Таким чином, проведене дослідження дозволяє окреслити практичні та методологічні перспективи використання великих мовних моделей у макроекономічному прогнозуванні, а також формує основу для подальших досліджень щодо підвищення точності прогнозів, оптимізації роботи з даними та підготовки комплексних рекомендацій для економічних аналітиків і державних структур. У підсумку робота демонструє, що LLM можуть стати ефективним доповненням до традиційних методів прогнозування, проте потребують ретельної адаптації під специфіку національної економіки та контрольованого впровадження у практику. |
| ISSN: | 2409-8892 |
| Перелік літератури |
|
| References: |
|
| Завантажити |  |
Ліцензійні умови: автори зберігають авторське право, а також надають право журналу публікувати оригінальні наукові статті, що містять результати досліджень і не знаходяться на розгляді для опублікування в інших віданнях. Всі матеріали поширюються на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License International CC-BY , яка дозволяє іншим розповсюджувати роботу з визнанням авторства цієї роботи і першої публікації в цьому журналі.
