ТРИГЕРНО-ВЕКТОРНА МОДЕЛЬ ПОВЕДІНКИ ІНДИВІДУАЛЬНИХ ІНВЕСТОРІВ НА РИНКУ ВНУТРІШНІХ ДЕРЖАВНИХ ЗАПОЗИЧЕНЬ
Article Sidebar
Надіслано: 28-08-2024
Опубліковано: 28-02-2025
©, Авторські права належать авторам.
Ця стаття опублікована відповідно до стандартів відкритого доступу та розповсюджується за ліцензією Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), яка дозволяє необмежене використання, розповсюдження та відтворення змісту на будь-якому носії, за умови зазначення оригінального автора та джерела.
Main Article Content
Анотація
Зростання видатків на оборону, соціальний захист населення, відновлення економіки України в умовах зростання дефіциту державного бюджету потребує додаткового фінансування через розвиток ринку внутрішніх державних запозичень і залучення коштів індивідуальних інвесторів. Останніми можуть виступати як фізичні особи, зокрема трудові мігранти, так і юридичні особи, особливо представники малого й середнього бізнесу, як резиденти, так і нерезиденти. У статті проведено моделювання впливу випуску облігацій державної позики на фінансову стабільність держави, напрями підвищення ефективності державної фінансової політики в контексті реалізації фінансового потенціалу індивідуальних інвесторів. Аналіз макропоказників дав змогу зробити висновок про те, що вільні кошти, які є у юридичних і фізичних осіб, не в повній мірі використовуються у фінансовій системі держави, що не дозволяє забезпечити макроекономічну стабільність, а відповідно впливає на обороноздатність України. Обґрунтовано доцільність вкладання власних коштів індивідуальними інвесторами саме в ОВДП, зокрема військові облігації. Визначено мету дослідження, яка полягає в розробці тригерно-векторної моделі поведінки індивідуальних інвесторів на ринку державних внутрішніх запозичень і обґрунтуванні напрямів її використання для залучення додаткових коштів на фінансування перемоги та повоєнного відновлення економіки України. В основі зазначеної моделі виокремлюється інвестиційний тригер, який дозволяє індивідуальним інвесторам прийняти обґрунтоване рішення на основі оцінки переваг і ризиків інвестування у військові ОВДП. Для оцінки впливу кількісних і якісних чинників, на прийняття рішень щодо інвестування в ОВДП, особливо військові облігації, тригерна модель доповнена векторною складовою.
Практичне використання тригерно-векторної моделі дасть змогу визначати відповідність фактичного стану ринку внутрішніх державних запозичень прогнозному, коригувати стратегію його розвитку, оцінювати зміни в поведінці індивідуальних інвесторів і вносити корективи в стратегічні й тактичні цілі державної фінансової політики з метою мотивації індивідуальних інвесторів до вкладання коштів у купівлю ОВДП.
Article Details
Посилання
Amosha, O.I., & Amosha, О. О. (2023). On the formula of the strategy of post-war economic restructuring. Economy of Industry, 1, 68–78. https://doi.org/10.15407/econindustry2023.01.068 DOI: https://doi.org/10.15407/econindustry2023.01.068
Bank metals and coins. (2024, July 15). In official site JSC CB PRIVATBANK. https://privatbank.ua/banking-metals
Bonner, C. (2016). Preferential Regulatory Treatment and Banks' Demand for Government Bond. Journal of Money, Credit and Banking, 48(6), 1195-1221. https://doi.org/10.1111/jmcb.12331 DOI: https://doi.org/10.1111/jmcb.12331
Cummans, Ja. (2014, Oct 01). A Brief History of Bond Investing. BondFunds.com. http://bondfunds.com/education/a-brief-history-of-bond-investing/
Danylenko, A., & Yershova, G. (2023). Post-War Economic Recovery: Main Factors of Impact and Global Experience for Ukraine. Finance of Ukraine, 6, 10 – 33. https://doi.org/10.33763/finukr2023.06.010 DOI: https://doi.org/10.33763/finukr2023.06.010
Economy of Ukrainian FOPs in real time. (n.d.). Opendatabot. https://opendatabot.ua/open/foponomics
Eichengreen, B. (2022, May 12). How should a Marshall plan for Ukraine work? The Guardian. https://www.theguardian.com/business/2022/may/12/marshall-plan-for-ukraine-russian-invasion
Georgoutsos, D. A., & Migiakis, P. M. (2024). Sovereign bonds' risk-based heterogeneity. International Journal of Finance & Economics, 1–22. https://doi.org/10.1002/ijfe.3007 DOI: https://doi.org/10.1002/ijfe.3007
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk. Econometrica, 47, 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185 DOI: https://doi.org/10.2307/1914185
Kalamov, Z., & Zimmermann, K. (2023). GDP-linked bonds and economic growth. Journal of International Money and Finance, 137. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2023.102918 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2023.102918
Kharabara, V.M., Greshko, R.I., & Tretyakova, O.V. (2021). Behavioral Finance: Essence and Basic Theoretical Blocks. Efektyvna ekonomika, 4. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2021.4.105 DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105-2021.4.105
Lyutiy, I., Petlenko, Y., & Drozd, N. (2022). The Importance of Openness and Transparency in the Budget Process in the Defense and Security Sector of Ukraine. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 6(47), 99–110. https://doi.org/10.55643/fcaptp.6.47.2022.3900 DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.6.47.2022.3900
Lyutyy, I., & Miedviedkova, N. (2023). The Modern Paradigm of the Financial Policy of the State and the Features of Its Implementation Under the War on the Territory of Ukraine. Finance of Ukraine, 6, 61–74. https://doi.org/10.33763/finukr2023.06.061 DOI: https://doi.org/10.33763/finukr2023.06.061
Lyutyy, I., Knir, M., Plieshakova, N., & Plieshakova, O. (2021). Behavioral Finance: Theoretical Background and Empirical Evidence. Financial and Credit Activity: Problems of Theory and Practice, 4(31), 385–393. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i31.190955 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i31.190955
Markowitz, H. M. (1991). Foundations of Portfolio Theory. The Journal of Finance, 46(2), 469–77. https://doi.org/10.2307/2328831 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb02669.x
National Bank of Ukraine. (n.d.). https://bank.gov.ua/
Nguyen, M. (2020). Collateral haircuts and bond yields in the European government bond markets. International Review of Financial Analysis, 69, 101467. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101467 DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101467
Rak, R. V. (2023). The evolution of the issue of military bonds: world experience and the practice of Ukraine. In I. Lyutyy. Financial system of Ukraine: realities, challenges, prospects. (P. 335-371). Taras Shevchenko National University.
Richelson, H., & Richelson, S. (2011). Bonds: The Unbeaten Path to Secure Investment Growth. John Wiley & Sons.
Shida, J. (2023). Primary market demand for German government bonds. Journal of International Money and Finance, 137. https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03901-w DOI: https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2023.102909
Solodukhin, S.V. (2016). Analysis of the Main Types of Herd Behavior of Investors. Global and National Problems of Economy, 9, 874–877. http://global-national.in.ua/archive/9-2016/179.pdf
Thaler, R.H. (2015). Misbehaving: The Making of Behavioral Economics. New York: W. W. Norton & Company.
Yagli, I., & Deviren, B. (2023). Impact of Russia-Ukraine war on the hierarchical structure of government bond markets. European Physical Journal – Plus, 138, 291. https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03901-w DOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03901-w
Zaremba, A. (2017). Performance persistence of government bond factor premia. Finance Research Letters, 22, 182–189. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.12.022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.12.022
Zhang, H., & Dufour, A. (2019). Modeling intraday volatility of European bond markets: A data filtering application. International Review of Financial Analysis, 63, 131–146. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.02.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.02.002