БАНКІВСЬКА СИСТЕМА УКРАЇНИ В УМОВАХ ПАНДЕМІЇ ТА ВІЙНИ: СИМУЛЬТАТИВНА ЕКОНОМЕТРИЧНА МОДЕЛЬ

Ключові слова: банківська система, банк, активи, кредит, макроекономічне моделювання, економетричне моделювання, роздрібний товарооборот, державний бюджет, експорт товарів та послуг

Анотація

У дослідженні реалізовано симультативну модель банківського сектору України на основі квартальних статистичних даних за 2016-2022 роки. У якості результуючих змінних використано сукупні активи банків, капітал та резерви банків, видатки банків України. За факторні змінні обрано макроекономічні та фінансово-економічні показники: доходи банків, кредити банків, видатки державного бюджету, роздрібний товарооборот, експорт товарів та послуг. Залежності між змінними описано трьома рівняннями. Згідно з першим рівнянням, на сукупні активи банків впливають капітал, резерви, доходи, кредити банків та видатки державного бюджету. Друге рівняння описує залежність капіталу та резервів банків від сукупних активів та видатків банків, а також від макроекономічних показників роздрібного товарообороту, експорту і видатків державного бюджету. У третьому рівнянні досліджено вплив активів, капіталів, доходів та кредитів банків, а також видатків державного бюджету, на видатки банків. Для усіх рівнянь отримано високі значення відношень детермінації та статистично значущі параметри. Виявлено взаємну залежність між мікроекономічними показниками та кількісними характеристиками стану банківської системи на основі статистичних даних, зібраних в період до пандемії, пандемії та війни.

Посилання

Begenau J., Landvoigt T. Financial regulation in a quantitative model of the modern banking system. The Review of Economic Studies. 2022. № 89(4). P. 1748–1784.

Tabash M.I., Abdulkarim F.M., Akinlaso M.I., Dhankar R.S. Islamic banking and economic growth: fresh insights from Nigeria using autoregressive distributed lags (ARDL) approach. African Journal of Economic and Management Studies. 2022. № 13(4). С. 582–597.

Вдовин М.Л., Брода А.Р. Статистичне моделювання інвестиційних ризиків в умовах ринку. Глобальні та національні проблеми економіки. 2017. Випуск 17. С. 903–908.

Kyshakevych B., Klymkovych I. Estimation of Z-score for Ukrainian banking system. Scientific Journal of Polonia University. 2018. № 30(5). P. 43–51.

Mints A., Marhasova V., Hlukha H., Kurok R., Kolodizieva T. 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. 2019. № 14(3). P. 86.

Kaminskyi A., Nehrey M., Zomchak L. Machine learning methods application for consumer banking. SHS Web of Conferences. 2021. Vol. 107. EDP Sciences, 202.

Obeid R. Early Warning of Bank Failure in the Arab Region: A Logit Regression Approach. Asian Journal of Economics and Empirical Research. 2022. № 9(2). P. 91–99.

Зомчак Л.М., Вдовин М.Л. Прогнозування успішності банківського маркетингу методами логістичної регресії. Інтелект XXI. 2020. № 5. С. 100–104. URL: http://www.intellect21.nuft.org.ua/journal/2020/2020_5/21.pdf

Kuzmenko O.V., Koibichuk V.V. Econometric modeling of the influence of relevant indicators of gender policy on the efficiency of a banking system. Cybernetics and Systems Analysis. 2018. № 54. P. 687–695.

Almaqtari F.A., Al‐Homaidi E.A., Tabash M.I., Farhan N.H. The determinants of profitability of Indian commercial banks: A panel data approach. International Journal of Finance & Economics. 2019. № 24(1). P. 168–185.

Yuan D., Gazi M.A.I., Harymawan I., Dhar B.K., Hossain A.I. Profitability determining factors of banking sector: Panel data analysis of commercial banks in South Asian countries. Frontiers in Psychology. 2022. № 13. 1000412.

Rezgallah H., Özataç N., Katircioğlu S. The impact of political instability on risk‐taking in the banking sector: International evidence using a dynamic panel data model (System‐GMM). Managerial and Decision Economics. 2019. № 40(8). P. 891–906.

İncekara A., Çetinkaya H. Liquidity risk management: A comparative analysis of panel data between Islamic and conventional banking in Turkey. Procedia Computer Science. 2019. № 158. P. 955–963.

Zhu B. The multi-country transmission of sovereign and banking risk: A spatial vector autoregressive approach. Spatial Economic Analysis. 2018. № 13(4). P. 422–441.

Nguyen M., Xuan P., Bui T. Causal relationship between banking system development and real estate market. Management Science Letters. 2020. № 10(1). P. 41–52.

Yakubu I.N., Abokor A.H. Factors determining bank deposit growth in Turkey: an empirical analysis. Rajagiri management journal. 2020. № 14(2). P. 121–132.

Зомчак Л.М., Старчевська І.М. Симультативне моделювання залежності економічного зростання та рівня інфляції України. Науковий вісник Полтавського університету економіки і торгівлі. Серія «Економічні науки». 2022. № 1 (105). С. 78–85.

Державна служба статистики України. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/ (дата звернення: 10.06.2023).

Національний банк України. Статистика. URL: https://bank.gov.ua/ua/statistic (дата звернення: 10.06.2023).

Begenau, J., & Landvoigt, T. (2022). Financial regulation in a quantitative model of the modern banking system. The Review of Economic Studies, 89(4), 1748–1784.

Tabash, M.I., Abdulkarim, F.M., Akinlaso, M.I., & Dhankar, R.S. (2022). Islamic banking and economic growth: fresh insights from Nigeria using autoregressive distributed lags (ARDL) approach. African Journal of Economic and Management Studies, 13(4), 582–597.

Vdovyn, M.L., & Broda, A.R. (2017). Statystychne modelyuvannya investytsiynykh ryzykiv v umovakh rynku. Hlobalʹni ta natsionalʹni problemy ekonomiky, 17, 903–908.

Kyshakevych, B., & Klymkovych, I. (2018). Estimation of Z-score for Ukrainian banking system. Scientific Journal of Polonia University, 30(5), 43–51.

Mints, A., 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.

Kaminskyi A., Nehrey M., Zomchak L. Machine learning methods application for consumer banking. SHS Web of Conferences. Vol. 107. EDP Sciences, 202.

Obeid, R. (2022). Early Warning of Bank Failure in the Arab Region: A Logit Regression Approach. Asian Journal of Economics and Empirical Research, 9(2), 91–99.

Zomchak, L.M., Vdovyn, M.L. (2020) Prohnozuvannya uspishnosti bankivsʹkoho marketynhu metodamy lohistychnoyi rehresiyi. Intelekt XXI, 5, 100–104. Available at: http://www.intellect21.nuft.org.ua/journal/2020/2020_5/21.pdf

Kuzmenko, O.V., & Koibichuk, V.V. (2018). Econometric modeling of the influence of relevant indicators of gender policy on the efficiency of a banking system. Cybernetics and Systems Analysis, 54, 687–695.

Almaqtari, F.A., Al‐Homaidi, E.A., Tabash, M.I., & Farhan, N.H. (2019). The determinants of profitability of Indian commercial banks: A panel data approach. International Journal of Finance & Economics, 24(1), 168–185.

Yuan, D., Gazi, M. A. I., Harymawan, I., Dhar, B. K., & Hossain, A. I. (2022). Profitability determining factors of banking sector: Panel data analysis of commercial banks in South Asian countries. Frontiers in Psychology, 13, 1000412.

Rezgallah, H., Özataç, N., & Katircioğlu, S. (2019). The impact of political instability on risk‐taking in the banking sector: International evidence using a dynamic panel data model (System‐GMM). Managerial and Decision Economics, 40(8), 891–906.

İncekara, A., & Çetinkaya, H. (2019). Liquidity risk management: A comparative analysis of panel data between Islamic and conventional banking in Turkey. Procedia Computer Science, 158, 955–963.

Zhu, B. (2018). The multi-country transmission of sovereign and banking risk: A spatial vector autoregressive approach. Spatial Economic Analysis, 13(4), 422–441.

Nguyen, M., Xuan, P., & Bui, T. (2020). Causal relationship between banking system development and real estate market. Management Science Letters, 10(1), 41–52.

Yakubu, I. N., & Abokor, A. H. (2020). Factors determining bank deposit growth in Turkey: an empirical analysis. Rajagiri management journal, 14(2), 121–132.

Zomchak, L.M., & Starchevsʹka, I.M. (2022). Symulʹtatyvne modelyuvannya zalezhnosti ekonomichnoho zrostannya ta rivnya inflyatsiyi Ukrayiny. Naukovyy visnyk Poltavsʹkoho universytetu ekonomiky i torhivli. Seriya «Ekonomichni nauky», 1(105), 78–85.

State Statistics Service of Ukraine. Available at: http://www.ukrstat.gov.ua/ (accessed: 10.06.2023).

National Bank of Ukraine. Available at: https://bank.gov.ua/ua/statistic (accessed 10.06.2023).

Переглядів статті: 131
Завантажень PDF: 111
Опубліковано
2023-06-27
Як цитувати
Комар, М., Зомчак, Л., & Пешко, Б. (2023). БАНКІВСЬКА СИСТЕМА УКРАЇНИ В УМОВАХ ПАНДЕМІЇ ТА ВІЙНИ: СИМУЛЬТАТИВНА ЕКОНОМЕТРИЧНА МОДЕЛЬ. Економіка та суспільство, (52). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-52-15
Розділ
ФІНАНСИ, БАНКІВСЬКА СПРАВА ТА СТРАХУВАННЯ