ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ БАГАТОКАНАЛЬНОГО МІЖСЕКТОРАЛЬНОГО ТРАНСФЕРУ ПОВЕДІНКОВИХ АТРАКТОРІВ НА МАКРОЕКОНОМІЧНУ СТАБІЛЬНІСТЬ КРАЇНИ

Марина Михайлівна Бричко, Вероніка Євгенівна Літовцева

Анотація


Бричко М.М., Літовцева В.Є. ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ БАГАТОКАНАЛЬНОГО МІЖСЕКТОРАЛЬНОГО ТРАНСФЕРУ ПОВЕДІНКОВИХ АТРАКТОРІВ НА МАКРОЕКОНОМІЧНУ СТАБІЛЬНІСТЬ КРАЇНИ

Мета. Необхідно розробити когнітивну модель поведінки соціально-економічної системи, що пояснює причинно-наслідковий механізм між розвитком фінансового та державного секторів за допомогою концепції довіри.

Методика дослідження. В процесі дослідження використано загальнонаукові методи, зокрема: діалектичний, аналізу і синтезу – для визначення основних змінних моделі. Нечіткий метод Дельфі було використано для перетворення лінгвістичних змінних та визначення вагомості кожної змінної. FCM аналіз дозволив перевести графічне представлення складної моделі у математичну форму матриці суміжності та виконати алгебраїчні розрахунки для ідентифікації різних структурних характеристик побудованої моделі багатоканального міжсекторального трансферу поведінкових атракторів на макроекономічну стабільність країни в програмному забезпеченні Mental Modeler.

Результати дослідження. Визначено 21 концепцію функціонування фінансового та держаного секторів економіки, що дало можливість побудувати когнітивну карту причинно-наслідкових зв’язків фінансового та державного сектору в контексті довіри між соціально-економічними та поведінковими змінними. Виявлено, що урядова політика, політики центрального банку і стабільності валютного курсу мають найбільший вплив на макроекономічну стабільність. А фінансова грамотність, позитивний попередній досвід, економія часу, витраченого на надання послуг, та невдача в наданні послуг є легкими в управлінні концептами, проте не мають суттєвого впливу на макроекономічну стабільність. Доведено, що довіра до фінансового сектору та уряду є визначальними змінними забезпечення макроекономічної стабільності, проте одночасно надзвичайно складними в управлінні.

Наукова новизна результатів дослідження. Запропоновано імітаційну модель багатоканального міжсекторального трансферу поведінкових атракторів на макроекономічну стабільність країни, яка враховує одночасний вплив довіри до уряду та довіри до фінансового сектору.

Практична значущість результатів дослідження. Обґрунтовані за результатами дослідження вагомі концепції можуть бути корисні для внутрішньодержавних сценаріїв забезпечення фінансової та макроекономічної стабільності в країні. Також результати становить наукову цінність для подальших досліджень та розвідок.

Ключові слова: довіра до фінансового сектору, довіра до уряду, макроекономічна стабільність, фінансова стабільність, імітаційне моделювання,  метод Дельфі, Mental Modeler.

Brychko M.M., Litovtseva V.Ye. SIMULATION MODEL OF MULTI-CHANNEL INTERSECTORAL TRANSFER OF BEHAVIORAL ATTRACTORS FOR MACROECONOMIC STABILITY OF THE COUNTRY

Purpose. The purpose of the research is to develop a cognitive model of the behaviour of the socio-economic system, which explains the causal mechanism between the development of the financial and public sectors using the concept of trust.

Methodology of research. The research utilized general scientific methods, including dialectical analysis and synthesis, to determine the main variables of the model. The fuzzy Delphi method was employed to transform linguistic variables and determine the weight of each variable. FCM analysis facilitated the translation of the complex model's graphical representation into a mathematical form of the adjacency matrix, enabling algebraic calculations to identify various structural characteristics of the built model of multi-channel intersectoral transfer of behavioral attractors for macroeconomic stability of the country in the Mental Modeler software.

Findings. The study identified 21 concepts related to the functioning of the financial and public sectors of the economy, enabling the construction of a cognitive map illustrating the cause-and-effect relationships between financial and public sectors within the context of trust among socio-economic and behavioral variables. The research found that government policies, central bank policies, and exchange rate stability have the greatest impact on macroeconomic stability. On the other hand, concepts such as financial literacy, positive previous experience, saving time spent on service provision, and service failure are easily manageable but do not have a significant impact on macroeconomic stability. Trust in the financial sector and the government were proven to be key variables in ensuring macroeconomic stability, but also extremely difficult to manage.

Originality. The study proposes a simulation model of the multi-channel intersectoral transfer of behavioral attractors for the macroeconomic stability of a country, considering the simultaneous influence of trust in the government and trust in the financial sector.

Practical value. The study proposes a simulation model of the multi-channel intersectoral transfer of behavioral attractors for the macroeconomic stability of a country, taking into account the simultaneous influence of trust in the government and trust in the financial sector.

Key words: trust in the financial sector, trust in the government, macroeconomic stability, financial stability, simulation modeling, Delphi method, Mental Modeler.


Ключові слова


довіра до фінансового сектору, довіра до уряду, макроекономічна стабільність, фінансова стабільність, імітаційне моделювання, метод Дельфі, Mental Modeler.

Повний текст:

PDF

Посилання


Global Competitiveness Rating. Global Competitiveness Report Special Edition 2020: How Countries are Performing on the Road to Recovery. URL: https://www.weforum.org/reports/the-global-competitiveness-report-2020/ (дата звернення: 12.05.2023).

Feeney D. Crediting Pseudolus: Trust, Belief, and the Credit Crunch in Plautus’ Pseudolus. Classical Philology, The University of Chicago. 2020. Vol. 105(3). P. 281-300. URL: https://doi.org/10.1086/656199 (дата звернення: 16.05.2023).

Bachmann R., Gillespie N., Kramer R. Trust in Crisis: Organizational and Institutional Trust, Failures and Repair. Organization Studies. 2011. Vol. 32(9). P. 1311-1313. URL: https://doi.org/10.1177/0170840611424020 (дата звернення: 16.05.2023).

Ennew C., Kharouf H., Sekhon H. Trust in UK financial services: A longitudinal analysis. Journal of Financial Services Marketing. 2011. № 16. P. 65-75. URL: https://doi.org/10.1057/fsm.2011.8 (дата звернення: 16.05.2023).

Guiso L. A trust-driven financial crisis. Implications for the future of financial markets. EUI Working paper ECO2010/07. 2010. URL: https://www.socialcapitalgateway.org/content/paper/guiso-l-2010-trust-driven-financial-crisis-implications-future-financial-markets-eui-w (дата звернення: 13.05.2023).

Iyer R., Puri M. Understanding Bank Runs: The Importance of Depositor-Bank Relationships and Networks. American Economic Review. 2012. Vol. 102 (4). P. 1414-1445. doi: 10.1257/aer.102.4.1414

Van der Cruijsen C., de Haan J., Jansen DJ. Trust and Financial Crisis Experiences. Soc Indic Res. 2015. № 127. Р. 577-600. URL: https://doi.org/10.1007/s11205-015-0984-8 (дата звернення: 13.05.2023).

Stix H. Why do people save in cash? Distrust, memories of banking crises, weak institutions and dollarization. Journal of Banking & Finance. 2013. Vol. 37(11). P. 4087-4106.

Agnew J., Szykman L., Utkus S., Young J. Trust, plan knowledge and 401(k) savings behavior. Journal of Pension Economics & Finance. 2012. Vol. 11(1). P. 1-20. doi:10.1017/S1474747211000230.

Guiso L., Sapienza P., Zingales L. Cultural Biases in Economic Exchange? The Quarterly Journal of Economics. 2009. Vol. 124(3). P. 1095-1131.

Gurun U., Stoffman N., Yonker S. Trust Busting: The Effect of Fraud on Investor Behavior. The Review of Financial Studies. 2018. Vol. 31(4). P. 1341-1376. URL: https://doi.org/10.1093/rfs/hhx058 (дата звернення: 15.05.2023).

Elgin C., Solis-Garcia M. Public Trust, Taxes and the Informal Sector. Bogazici Journal, Review of Social, Economic and Administrative Studies. 2012. Vol. 26(1). P. 27-44.

Kaplanoglou G., Rapanos V. Why do people evade taxes? New experimental evidence from Greece. Journal of Behavioral and Experimental Economics (formerly The Journal of Socio-Economics). 2015. Vol. 56(C). P. 21-32.

Zelekha Y., Werner S. Fixers as Shadow “Public Servants”: A Case Study of Israel. International Journal of Public Administration. 2011. Vol. 34(10). P. 617-630. doi: 10.1080/01900692.2011.586841

Bjørnskov C., Potrafke N. Politics and privatization in Central and Eastern Europe. Economics of Transition. 2011. № 19. Р. 201-230. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0351.2010.00404.x (дата звернення: 16.05.2023).

Torgler B. Tax Morale and Compliance: Review of Evidence and Case Studies for Europe. World Bank Policy Research Working Paper, 5922. 2011. URL: https://ssrn.com/abstract=1977173 (дата звернення: 14.05.2023).

Levi M., Stoker L. Political Trust and Trustworthiness. Annual Review of Political Science. 2000. № 3. P. 475-507. URL: https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.3.1.475 (дата звернення: 12.05.2023).

Chanley V., Rudolph T., Rahn V. The Origins and Consequences of Public Trust in Government: A Time Series Analysis. Public Opinion Quarterly. 2000. Vol. 64(3). P. 239-256. URL: https://doi.org/10.1086/317987 (дата звернення: 15.05.2023).

Stecker C., Norris P., Inglehart R. Cultural Backlash. Trump, Brexit, and Authoritarian Populism. Polit Vierteljahresschr. 2019. № 61. P. 389-391. URL: https://doi.org/10.1007/s11615-020-00246-2 (дата звернення: 14.05.2023).

Putnam R.D. What makes democracy work? Nat Civic Rev. 1993. № 82. Р. 101-107. URL: https://doi.org/10.1002/ncr.4100820204 (дата звернення: 12.05.2023).

Cloud-Based Accounting Adoption in Jordanian Financial Sector / Eldalabeeh A., Al-Shbail M., Almuiet M., Bany Baker M., E’leimat D. The Journal of Asian Finance, Economics and Business. 2021. Vol. 8(2). P. 833-849. URL: https://doi.org/10.13106/JAFEB.2021.VOL8.NO2.0833 (дата звернення: 13.05.2023).

Brychko M., Savchenko T., Vasylieva T., Piotrowski P. Illegal activities of financial intermediaries: a burden of trust crisis. Journal of International Studies. 2021. Vol. 14(1). P. 172-189.

Suvitsakdanon U., Sornsaruht P. Thai small business owner leasing customer trust: A SEM analysis. Revista. 2019. Vol. 40(27). P. 8.

Schiffman L., Thelen S.T., Sherman, E. Interpersonal and political trust: modeling levels of citizens' trust. European Journal of Marketing. 2010. Vol. 44(3/4). P. 369-381. URL: https://doi.org/10.1108/03090561011020471 (дата звернення: 13.05.2023).

Chanley V.A. Trust in Government in the Aftermath of 9/11: Determinants and Consequences. Political Psychology. 2010. № 23. P. 469-483. URL: https://doi.org/10.1111/0162-895X.00294 (дата звернення: 15.05.2023).

Nye J. In Government We Don’t Trust. Foreign Policy. 1997. № 108. P. 99-111. URL: https://doi.org/10.2307/1149092 (дата звернення: 16.05.2023).

Betsey S., Wolfers J. Trust in Public Institutions over the Business Cycle. American Economic Review. 2011. Vol. 101(3). P. 281-87.

Stelzl I. Zur Uneindeutigkeit von LISREL-Lösungen: Überlegungen und Beispiele. Psychologische Beiträge. 1983. Vol. 25(3-4). P. 315-335.

Nachtigall C., Kroehne U., Funke F., Steyer R. (Why) Should We Use SEM? Pros and Cons of Structural Equation Modeling. Methods of Psychological Research Online. 2023. Vol. 8(2). P. 1-22.

Etheredge L.S. Review of Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites, by R. Axelrod. Policy Sciences. 1977. Vol. 8(3). P. 375-378.

Bouzon M., Govindan K., Rodriguez C. M., Campos L. M. Identification and analysis of reverse logistics barriers using fuzzy Delphi method and AHP. Resources, Conservation and Recycling. 2016. № 108. P. 182-197. doi:10.1016/j.resconrec.2015.05.021

Nozari M.A., Ghadikolaei A.S., Govindan K., Akbari V. Analysis of the sharing economy effect on sustainability in the transportation sector using fuzzy cognitive mapping. Journal of Cleaner Production. 2021. № 311. Р. 127-331. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.127331

Özesmi U., Özesmi S.L. Ecological models based on people’s knowledge: a multi-step fuzzy cognitive mapping approach. Ecological Modelling. 2004. Vol. 176(1-2). P. 43-64. doi.org: 10.1016/j.ecolmodel.2003.10.027.

Hage P., Harary F. Structural Models in Anthropology. Cambridge : Cambridge University Press, 1983. 201 p.

Sourani A., Sohail M. The Delphi Method: Review and Use in Construction Management Research. International Journal of Construction Education and Research. 2015. Vol. 11(1). P. 54-76. DOI: 10.1080/15578771.2014.917132

Ahmad S., Wong K. Development of weighted triple-bottom line sustainability indicators for the Malaysian food manufacturing industry using the Delphi method. Journal of Cleaner Production. 2019. № 229. Р. 1167-1182. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.04.399

Ocampo L., Ebisa J., Ombe J., Escoto M. Sustainable ecotourism indicators with fuzzy Delphi method – A Philippine perspective. Ecological Indicators. 2018. № 93. Р. 874-888. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.05.060




DOI: https://doi.org/10.37332/2309-1533.2023.2.3

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Creative Commons License

Інноваційна економіка 2006 – 2024