МАКРОЕКОНОМІЧНІ ФАКТОРИ ВПЛИВУ НА РЕОРГАНІЗАЦІЮ БАНКІВ В УМОВАХ ЕКОНОМІЧНИХ ДИСБАЛАНСІВ

Main Article Content

Людмила Примостка
https://orcid.org/0000-0001-5490-2112
Ірина Краснова
https://orcid.org/0000-0002-4507-6629
Владислав Лавренюк
https://orcid.org/0000-0002-1069-0928
Олена Примостка
https://orcid.org/0000-0002-5887-7951
Оксана Чепіжко

Анотація

В умовах посилення економічних дисбалансів цілі реорганізації банків трансформуються та набувають нового наповнення, що посилює актуальність впливу саме макроекономічних факторів. Метою дослідження є виявлення впливу макроекономічних факторів на вибір методу реорганізації шляхом побудови нейронної мережі на зразок карти Кохонена. Застосовано кластерний підхід для побудови нейронної мережі типу самоорганізаційних карт Кохонена. У результаті було виділено чотири кластери. До першого кластера ввійшли країни, що розвиваються. Найпоширенішими методами є угоди M&A та операції зворотного викупу. Серед пріоритетних макроекономічних факторів впливу – високий рівень ВВП на душу населення, зростаюча частка міського населення, значні податкові надходження. До другого кластера ввійшли нові індустріальні країни, для яких пріоритетними є такі методи консолідації, як часткове поглинання, придбання основних засобів. Серед основних макроекономічних факторів впливу варто виділити товарну торгівлю, інфляцію та дефлятор ВВП. Третій кластер включає високорозвинені країни та країни, що розвиваються, для яких характерне домінування угод зворотного викупу акцій, що пов'язано насамперед із часткою прямих іноземних інвестицій, обсягом ВВП та обсягом податкових надходжень. До четвертого кластера ввійшли переважно розвинуті країни, які не ввійшли до третього кластера. Визначальний вплив чинять обсяги внутрішнього кредитування, прямі іноземні інвестиції, ВВП та валові нагромадження, що сприяє розвиткові майже всіх способів реорганізації (серед найпоширеніших угод можна виокремити M&A та зворотний викуп).

Article Details

Посилання

BaseGroup Labs. (n.d.). Deductor: analyst's guide. https://studfile.net/preview/2385102/page:31/

Bilyk, O. I. (2015). Problemy ta perspektyvy provedennia reorhanizatsii yak spo-sobu ozdorovlennia bankivskoi systemy Ukrainy. Finansovyi prostir - Financial space, 1 (17), 25-32. https://fp.cibs.ubs.edu.ua/index.php/fp/article/view/346/343

Bolzico, J., Mascaro, Y., & Granata, P. (2007). Practical Guidelines For Effective Bank Resolution. Policy Research Working Papers Series 4389. The World Bank. https://doi.org/10.1596/1813-9450-4389 DOI: https://doi.org/10.1596/1813-9450-4389

Hsiao, H.-C., Chang, H., Cianci, A. M., & Huang, L.-H. (2010). First Financial Restructuring and operating efficiency: Evidence from Taiwanese commercial banks. Journal of Banking & Finance, 34(7), 1461–1471. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.01.013 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2010.01.013

Iwanicz-Drozdowska, M., Smaga, P., & Witkowski, B. (2016). Bank restructuring in the EU: Which way to go? Journal of Policy Modeling, 38(3), 572–586. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2016.03.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2016.03.001

Kohonen, T. (2001). The Basic SOM. Self-Organizing Maps, 105–176. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-56927-2_3 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-56927-2_3

Krasnova, I. V., & Nikitin, A.V. (2013). Stratehichna reorhanizatsiia bankivskoi sys-temy Ukrainy. Ekonomika sohodennia: aktualni pytannia i perspektyvy – Today's economy: current issues and prospects, 2, 69-79. https://core.ac.uk/download/pdf/32607134.pdf

Micu, A. (2020). Risk Assessment in Banking Reorganization. Romanian Economic Journal, Department of International Business and Economics from the Academy of Economic Studies Bucharest, 23(75), 70-83. http://www.rejournal.eu/sites/rejournal.versatech.ro/files/articole/2020-04-03/3595/4ymicu.pdf

Mints, O., Marhasova, V., Hlukha, H., Kurok, R., & Kolodizieva, T. (2019). Analysis of the stability factors of Ukrainian banks during the 2014–2017 systemic crisis using the Kohonen self-organizing neural networks. Banks and Bank Systems, 14(3), 86–98. https://doi.org/10.21511/bbs.14(3).2019.08 DOI: https://doi.org/10.21511/bbs.14(3).2019.08

Miroshnychenko, I. V. (2016). Model otsiniuvannia investytsiinoho potentsialu krainy. Investytsii: praktyka ta dosvid - Investments: practice and experience, 7, 81–85. http://www.investplan.com.ua/pdf/7_2016/15.pdf

Pashchenko, Yu. P. (2015). Zastosuvannia zarubizhnoho dosvidu reorhanizatsii ta rest-rukturyzatsii bankiv dlia optymizatsii bankivskoi diialnosti v Ukraini. Efektyvna ekonomika - Effective economy, 12. http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=4635.

Prymostka, L., Pantielieieva, N., Krasnova, I., Lavreniuk, V., & Lytvynenko, O. (2021). The impact of M&A transactions on the growth of the banks’ market value. Financial and credit activity problems of theory and practice, 5(40), 45–54. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v5i40.244871 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v5i40.244871

Refinitiv Eikon. (n.d.). Data Catalogue: Financial Data. https://www.refinitiv.com/en/financial-data

Seelig, S. A. (2006). Techniques of Bank Resolution. Bank Restructuring and Resolution, 97–118. Palgrave Macmillan UK. https://doi.org/10.1057/9780230289147_3 DOI: https://doi.org/10.1057/9780230289147_3

Shane Lynn’s HomePage. Self-Organising Maps for Customer Segmentation using R. https://www.shanelynn.ie/self-organising-maps-for-customer-segmentation-using-r/

Shytykov, V. K., & Mastytskyi, S. E. (2017). Klassifikatsiya, regressiya i drugie algoritmyi Data Mining s ispolzovaniem R [Classification, regression and other Data Mining algorithms with R]. London. https://sociology.knu.ua/sites/default/files/library/elopen/shitikov_mastitsky_2017_dm_r.pdf

The Digital Projects Studio. (n.d.). Introduction to Self-Organizing Maps in R - the Kohonen Package and NBA Player Statistics. https://clarkdatalabs.github.io/soms/SOM_NBA

The World Bank. (n.d.). Economy and growth. https://data.worldbank.org/topic/3

Tsyhanova, N.V. (2020). Konsolidatsiia bankivskoho sektoru u konkurentnomu se-redovyshchi: monohrafiia. Kyiv: KNEU.

Viadrova, I. M. (2001). Reorhanizatsiia ta restrukturyzatsiia komertsiinykh bankiv (Candidate's thesis). eSSUIR – Electronic Sumy State University Institutional Repository. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/51389

Vo, X. V., Nguyen, H. H., & McMillan, D. (2018). Bank restructuring and bank efficiency — The case of Vietnam. Cogent Economics & Finance, 6(1), 1520423. https://doi.org/10.1080/23322039.2018.1520423 DOI: https://doi.org/10.1080/23322039.2018.1520423

Volokhata, V. Ye. (2014). Reorhanizatsiia ta restrukturyzatsiia bankiv v umovakh hlo-balizatsiinykh ta yevrointehratsiinykh protsesiv. Molodyi vchenyi - Young scientist, 11, 46-50. http://nbuv.gov.ua/UJRN/molv_2014_11%2814%29__12 DOI: https://doi.org/10.13034/cysj-2014-010

Wang, C.-A. (2012). Determinants of the Choice of Formal Bankruptcy Procedure: An International Comparison of Reorganization and Liquidation. Emerging Markets Finance and Trade, 48(2), 4–28. https://doi.org/10.2753/ree1540-496x480201 DOI: https://doi.org/10.2753/REE1540-496X480201

Waxman, M. (1999). A Legal Framework for Systemic Bank Restructuring. The World Bank Working Papers. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.172984 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.172984