Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/93148
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Digital Currencies and Fintech Innovation Technologies for Economic Growth |
Other Titles |
Цифрові валюти та інноваційні фінтех-технології для економічного зростання |
Authors |
Baltgailis, J.
Simakhova, A. Buka, S. |
ORCID | |
Keywords |
цифрова валюта центрального банку регресійна модель тренд ВВП державний борг інфляція європейські країни CBDC regression model trend GDP government debt inflation European countries |
Type | Article |
Date of Issue | 2023 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/93148 |
Publisher | Sumy State University |
License | Creative Commons Attribution 4.0 International License |
Citation | Baltgailis, J., Simakhova, A., & Buka, S. (2023). Digital Currencies and Fintech Innovation Technologies for Economic Growth. Marketing and Management of Innovations, 14(3), 202–214. https://doi.org/10.21272/mmi.2023.3-18 |
Abstract |
Перехід світової економіки на цифрові валюти неминучий. Сьогоднішні монетарні методи регулювання не
забезпечують стабільної та інклюзивної економіки, і центральні банки будуть змушені переходити до
впровадження державної цифрової валюти в реальну практику, що в кінцевому підсумку дозволить запровадити
тотальний контроль за використанням активів клієнтів і жорстке регулювання бізнесу, особливо в сфері тіньової
економіки та податкових злочинів. Основні фактори переходу на цифрові валюти: технологічний прогрес,
збільшення обсягів онлайн-транзакцій, незалежність від національних валют, низькі комісії. Метою статті є
оцінка потенціалу для економічного зростання цифрових валют та інноваційних технологій FinTech в умовах
зростання державних боргів розвинутих країн Європи. Наукова новизна отриманих результатів полягає в
побудові регресійної моделі залежності зростання ВВП від рівня інфляції, державного боргу та довгострокової
процентної ставки. Регресійний аналіз проводився шляхом побудови лінійної множинної моделі для окремих
розвинених європейських країн на основі статистичних даних Європейського центрального банку, Європейської
комісії та інших Інтернет-ресурсів. Отримане в результаті регресійного моделювання рівняння залежності ВВП
європейських країн від обраних факторів може бути практично використане для прогнозування майбутніх
показників ВВП. Модель показала, що зростання інфляції негативно впливає на зростання ВВП, і підтвердила,
що подальше економічне зростання можливе за умови впровадження цифрової валюти, яка допоможе знизити
інфляційне навантаження. Емісія цифрової валюти буде суворо контролюватися, що сприятиме формуванню
інклюзивної економіки через залучення до бізнесу людей, які не мають банківських рахунків, а також
зменшенню тіньової економіки. Це створить можливості для реального економічного зростання. Прогнозується,
що впровадження цифрових валют може призвести до створення більш швидкої, зручної, дешевої платіжної
системи, що є важливим для громадян та бізнесу. The transition of the global economy to digital currencies is inevitable. Today's monetary methods of regulation do not provide a stable and inclusive economy, and central banks will be forced to move on to the implementation of the state digital currency in real practice, which will ultimately allow introducing total control over the use of customer assets and strict business regulation, especially in the field of the shadow economy and tax crimes. The main factors for the transition to digital currencies are technological progress, an increase in online transactions, independence from national currencies, and low commissions. The purpose of the article is to assess the potential for economic growth of digital currencies and FinTech innovation technologies in the context of growing government debts. The scientific novelty of the obtained results lies in the construction of a regression model of GDP growth dependence on inflation, government debt and the long-term interest rate. The regression analysis was conducted by building a linear multiple model for selected developed European countries based on statistical data from the European Central Bank, the European Commission, and other Internet resources. The equation of dependence of the GDP of European countries on the selected factors obtained as a result of regression modelling can be practically used to forecast future GDP indicators. The model showed that inflation growth has a negative impact on GDP growth and confirmed that further economic growth is possible with the introduction of digital currency, which will help to reduce the inflationary burden. The issuance of digital currency will be strictly controlled, which will contribute to the formation of an inclusive economy by attracting people who do not have bank accounts to business, and the shadow economy will be reduced. This will create opportunities for real economic growth. It is predicted that the introduction of digital currencies could lead to a faster, more convenient, cheaper and more private payment system, which is important for citizens and businesses. |
Appears in Collections: |
Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations) |
Views
Argentina
625397
Australia
95042
Bangladesh
82
Belgium
3502
Cameroon
1
China
95044
Ghana
64
Hong Kong SAR China
1
India
625391
Indonesia
1
Israel
1
Italy
1
Lithuania
1
Nigeria
95053
Norway
1
Oman
1
Pakistan
1
Romania
1
South Africa
32848
Ukraine
18165
United Kingdom
625400
United States
625405
Unknown Country
384
Vietnam
1
Downloads
Algeria
1
Australia
95043
Austria
1
Cameroon
95061
Czechia
1
Finland
47
France
30
India
625398
Indonesia
1
Iran
87
Japan
1
Netherlands
43
Nigeria
95054
Norway
1
Pakistan
83
Portugal
1
South Africa
95045
South Korea
1
Ukraine
1
United Kingdom
625401
United States
625390
Unknown Country
1
Vietnam
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Baltgailis_mmi_3_2023.pdf | 590.1 kB | Adobe PDF | 2256693 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.