За своєю спрямованістю дисертація складається з трьох частин: теоретичної, практичної і методологічної. У теоретичній частині дисертації, що охоплює перший розділ, було узагальнено класичні і сучасні, теоретичні і емпіричні дослідження з ділових циклів та їх синхронізації, на основі чого було вдосконалено підхід для реалізації практичної частини цієї дисертації зврахуванням специфіки вхідних даних для України. У практичній частині дисертації, що охоплює другий і третій розділи, було проаналізовано динаміку і детермінанти синхронізації ділових циклів України та країн ЄС за період 2001-2022 рр. У методологічній частині дисертації, що наведена переважно у додатках, було запропоновано, на основі трансдисциплінарного підходу, модифікації до стандартної версії динамічної факторної моделі із змінними в часі параметрами й стохастичною волатильністю, що дозволяє розширити сферу її застосування до даних, що характеризуються екстремальноюволатильністю, наприклад, дані за період пандемії COVID-19 та дані по ВВП України починаючи з 2022 р. Крім цього, також було запропоновано конкретний алгоритм імплементації цієї версії динамічної факторної моделі.^UThe overall structure of this thesis is comprised of a theoretical, a methodological, and a practical parts. The theoretical part of this thesis includes the first section and is dedicated to an overview of classical and contemporary works, both theoretical and empirical, concerning business cycles and their co-movements. This overview formed the theoretical underpinnings for the practical part of thisthesis, in particular with respect to the choice of the most fitting approach to analyzing the data series on Ukraine. The practical part of this thesis includes the second and the third sections and is dedicated to the analysis of the evolution and the determinants of the co-movement of the business cycles of Ukraine and EU member states over the period of 2001-2022. The methodological part of this thesis includes the addenda and is dedicated to a transdisciplinary modification of the standard dynamic factor model with time varying parameters and stochastic volatility that extends the scope of its application to cases characterized by extreme volatility, e.g., such as those observed during the COVID-19 pandemic and in 2022 for Ukraine. The addenda also include details on the implementation of the algorithm for the estimation of the dynamic factor model thus modified.