Статистичний аналіз сучасних світових ринків: принципи, методологія, виклики

Abstract

UK: Одним із ключових завдань сучасної економічної науки є виявлення достовірних взаємозв’язків між показни-ками добробуту населення та основними економічними характеристиками на рівні країн. Важливо не лише кі-лькісно вимірювати економічний розвиток, а й розуміти структуру чинників, що його визначають, а також ідентифікувати країни з нетиповими моделями розвитку. Це має як теоретичне, так і практичне значення, оскільки формує основу для міжнародних порівнянь, побудови ефективної політики економічного розвитку, а також коригування міжнародних рейтингів. Низка досліджень стверджує, що класичні макроекономічні пока-зники (наприклад, темпи зростання ВВП, частка експорту, рівень безробіття) можуть бути корисними для пояснення рівня добробуту. Проте для деяких країн із специфічними економічними моделями ці критерії виявля-ються недостатньо дієвими. Наприклад, у країнах із високою часткою доходів від природних ресурсів або суворо структурованою соціальною політикою традиційні залежності можуть бути ослаблені. У статті досліджено взаємозв’язок між рівнем добробуту населення, виміряним показником валового внут-рішнього продукту на душу населення, та основними макроекономічними характеристиками економічного роз-витку країн. Інформаційною базою дослідження слугували статистичні дані за 2024 рік для вибірки з дванад-цяти країн із різними моделями економічного розвитку. Методологічною основою роботи є застосування та практична реалізація методів статистичного аналізу, зокрема кореляційного та кластерного аналізу, що ши-роко використовуються для дослідження сучасних національних і міжнародних ринків. Отримані результати свідчать про слабку або відсутню лінійну залежність між рівнем добробуту та такими показниками, як темпи економічного зростання, експортна орієнтація та частка промисловості у ВВП. Окрему увагу приділено аналізу Норвегії як країни з нетиповою економічною моделлю, для якої класичні макроекономічні залежності проявля-ються значно слабше. Зроблено висновок, що універсальні статистичні інструменти аналізу сучасних ринків мають обмежену пояснювальну здатність без урахування структурних та інституційних особливостей еконо-мік.

EN: The article investigates the relationship between population welfare and key macroeconomic indicators in the context of modern global markets. Population welfare is measured by gross domestic product per capita, while explanatory variables include total GDP, GDP growth rates, the share of exports of goods and services in GDP, the industrial sector’s contribution to GDP, and unemployment rates. The empirical framework of the study is based on statistical data for 2024 covering a sample of twelve countries representing different models of economic development. The research highlights and practically implements statistical analysis methods widely used in applied market research, including correlation analysis and cluster analysis. These methods make it possible to identify similarities and structural differences between national economies and to assess the explanatory power of traditional macroeconomic indicators. The results reveal a high degree of heterogeneity in the relationships between GDP per capita and the selected macroeconomic factors. In particular, the analysis demonstrates that export orientation, industrial structure, and short-term economic growth rates do not necessarily determine a high level of population welfare in a cross-country comparison. Special attention is devoted to Norway as an economy with a unique structural configuration and exceptionally high income levels. The findings show that Norway exhibits weak linear correlations between GDP per capita and most macroeconomic variables, which explains its atypical position in the cluster analysis results. This confirms that standard statistical models applied to modern market analysis may have limited explanatory capacity when structural, institutional, and resource-based characteristics of national economies are not taken into account. These methods make it possible to identify similarities and structural differences between national economies and to assess the explanatory power of traditional macroeconomic indicators. The results reveal a high degree of heterogeneity in the relationships between GDP per capita and the selected macroeconomic factors. In particular, the analysis demonstrates that export orientation, industrial structure, and short-term economic growth rates do not necessarily determine a high level of population welfare in a cross-country comparison. Special attention is devoted to Norway as an economy with a unique structural configuration and exceptionally high income levels. The findings show that Norway exhibits weak linear correlations between GDP per capita and most macroeconomic variables, which explains its atypical position in the cluster analysis results. This confirms that standard statistical models applied to modern market analysis may have limited explanatory capacity when structural, institutional, and resource-based characteristics of national economies are not taken into account. The study emphasizes the importance of combining classical statistical tools with a contextual economic interpretation in comparative economic research and applied market analysis.