Macroeconomic factors influencing on the reorganization of banks in the conditions of economic imbalances

Abstract
Іn the context of increasing economic imbalances, the goals of bank reorganization are being transformed and are acquiring new content, which increases the relevance of macroeconomic factors. The article is aimed at identifying the impact of macroeconomic factors on the choice of reorganization method by building a neural network like the Kohonen map. A cluster analysis method has been applied to build a neural network of the type of self-organization maps of Kohonen. As a result, has allowed four clusters. The first cluster includes developing countries. The most common methods are M&A agreements and buyback operations. Among the priority factors of influence are a high level of GDP per capita, a growing share of the urban population, and significant tax revenues. The second cluster includes developing countries, for which consolidation methods such as partial absorption, and acquisition of fixed assets are a priority. Among the main factors influencing, it is worth highlighting commodity trade, inflation, and the GDP deflator. The third cluster includes highly developed, developing countries, for which the dominance of share buyback agreements, which is primarily related to the share of foreign direct investments, the volume of GDP and the volume of tax revenues. The fourth cluster includes mainly developed countries, that are not included in the third cluster. Due to the determining influence of significant volumes of domestic crediting, foreign direct investments, GDP and a significant share of gross accumulation, practically all methods of reorganization are common in these countries (M&A, buybacks can be singled out among the most common transactions). 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).
Description
Keywords
methods of consolidation, mergers and acquisitions, liquidation, transformation, business model, crisis, neural network, cluster approach, Kohonen map, методи консолідації, злиття та поглинання, ліквідація, трансформація, бізнес-модель, криза, нейронна мережа, кластерний підхід, карта Кохонена
Citation
Macroeconomic factors influencing on the reorganization of banks in the conditions of economic imbalances / Liudmyla Prymostka, Іryna Krasnova, Vladyslav Lavreniuk [et al.] // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики : зб. наук. пр. / Харків. навч.-наук. ін-т ДВНЗ «Ун-т банк. справи» ; [редкол.: Б. Самородов (голов. ред.) та ін.]. – Харків, 2023. – Т. 4, № 51. – С. 8–20.