Coping strategies for financial problems

What factors determine financial awareness based on Hungarian data from the OECD 2022 report?

  • Botond Géza Kálmán Neumann János Egyetem, Pénzügy és Számvitel Tanszék, Széchenyi István Egyetem, Fenntarthatósági Kompetencia Központ, II. Rákóczi Ferenc Kárpátaljai Magyar Főiskola, Számvitel és Auditálás Tanszék, Óbudai Egyetem, Üzleti Tudományok és Digitális Ismeretek Intézet, Budapesti Metropolitan Egyetem, Gazdaságtudományi és Pénzügyi Intézet, Kodolányi János Egyetem
  • Szilárd Malatyinszki Kodolányi János Egyetem, Gazdaságtudományi Kar, Gazdálkodási és Menedzsment Tanszék
  • Erzsébet Németh Budapesti Metropolitan Egyetem, Marketing és Kommunikáció-tudományi Intézet
Keywords: financial behavior, demographic factors, financial strategies, regional differences, financial education

Abstract

The purpose of the study is to reveal the role of demographic factors in the strategies for managing financial problems, based on the data of the OECD’s 2022 financial culture survey in Hungary. The focus of the analysis was age, gender, type of residence, income and differences between regions. The research used multivariate statistical methods such as canonical correlation analysis and Ridge regression to identify relationships between demographic factors and financial behavior. The results showed that region and age are the most significant determining factors in the choice of financial strategies, while education and income have a smaller impact. Budapest residents showed higher financial awareness and more diversified strategies, compared to the more traditional approach of rural residents. Based on the results, it is recommended to develop targeted financial education programs that take into account demographic and regional differences, thereby supporting the increase of financial stability.

References

Andrade, C. (2021): Z Scores, Standard Scores, and Composite Test Scores Explained. Indian Journal of Psychological Medicine, 43(6): 555–557. https://doi.org/10.1177/02537176211046525

Banerjee, A. V. – Duflo, E. (2011): Poor Economics: A Radical Rethinking of the Way to Fight Global Poverty. Public Affairs.

Barber, B. M. – Odean, T. (2001): Boys will be Boys: Gender, Overconfidence, and Common Stock Investment. The Quarterly Journal of Economics, 116(1): 261–292. https://doi.org/10.1162/003355301556400

Bechly, P. (2018): An Examination of Demographic Differences in Obtaining Investment and Financial Planning Information. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3369267

Carroll, C. D. (1997): Buffer-stock saving and the life cycle/permanent income hypothesis. Quarterly Journal of Economics, 112(1), 1–55. http://www.jstor.org/stable/2951275

Collins, D. – Morduch, J. – Rutherford, S. – Ruthven, O. (2009): Portfolios of the Poor: How the World’s Poor Live on $2 a Day. Princeton University Press.

Coşgun, H. H. (2023): Dealing with Missing Data from Zero to Advanced. Medium. https://medium.com/@hhuseyincosgun/dealing-with-missing-data-from-zero-to-advanced-4fb734ee5998

Deaton, A. (1991): Saving and liquidity constraints. Econometrica, 59(5), 1221–1248. https://doi.org/10.2307/2938366

Demirgüç-Kunt, A. – Klapper, L. – Singer, D. – Ansar, S. – Hess, J. (2018): The Global Findex Database 2017: Measuring Financial Inclusion and the Fintech Revolution. World Bank. https://doi.org/10.1596/978-1-4648-1259-0

Demirgüç-Kunt, A. – Klapper, L. – Singer, D. – Ansar, S. (2022): The Global Findex Database 2021. Washington DC: International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank. https://www.worldbank.org/en/publication/globalfindex

Dew, J. – Xiao, J. J. (2011): The Financial Management Behavior Scale: Development and Validation. SSRN Scholarly Paper. Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=2061265

Digitális Magyarország Ügynökség (2022): Nemzeti Digitalizációs Stratégia 2022–2030. Kormányzati Informatikai Fejlesztési Ügynökség. https://www.dmu.gov.hu/documents/prod/Nemzeti-Strategiai-Utemterv_vegl.pdf

Dunn, O. J. (1964): Multiple Comparisons Using Rank Sums. Technometrics, 6(3): 241–252. https://doi.org/10.1080/00401706.1964.10490181

Goodman, L. A. – Kruskal, W. H. (1954): Measures of Association for Cross Classifications. Journal of the American Statistical Association, 49(268): 732–764. https://doi.org/10.2307/2281536

Gosztonyi, M. (2016): A pénz zsonglőrei – Az alacsony jövedelmű családok pénzügyi túlélési stratégiája és egy részvételi akciókutatás története. PhD-értekezés, Budapesti Corvinus Egyetem. https://phd.lib.uni-corvinus.hu/989/13/Gosztonyi_Marton_dhu.pdf

Hergár, E. – Kovács, L. – Németh, E. (2024): A pénzügyi kultúra helyzete és fejlődése Magyarországon. Hitelintézeti Szemle, 23(1):5–28. https://doi.org/10.25201/HSZ.23.1.5

Hofstede, G. (2001): Culture’s Consequences: Comparing Values, Behaviors, Institutions and Organizations Across Nations. 2nd ed. Thousand Oaks, CA, US: SAGE Publications, Inc. http://www.pdfdrive.com/cultures-consequences-comparing-values-behaviors-institutions-and-organizations-across-nations-e194565778.html

Huston, S. J. (2010): Measuring Financial Literacy. The Journal of Consumer Affairs, 44(2): 296–316. https://www.jstor.org/stable/23859793

Jerez, J. M. – Molina, I. – García-Laencina, P. J. – Alba, E. – Ribelles, N. – Martín, M. – Franco, L. (2010): Missing data imputation using statistical and machine learning methods in a real breast cancer problem. Artificial Intelligence in Medicine, 50(2): 105–115. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2010.05.002

Kahneman, D. – Tversky, A. (1979): Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185

Kleinbaum, D. G. – Klein, M. (2010) Ordinal Logistic Regression. In Logistic Regression. New York, NY: Springer, 463–488.

Kovács, L. – Nagy, E. (2022): A hazai pénzügyi kultúra fejlesztésének aktuális feladatai. Gazdaság és Pénzügy, 9(1): 2–19. https://doi.org/10.33926/GP.2022.1.1

Kőműves, Zs ; Pálmai, L. ; Kovács-Kósa, P. & Szabó-Szentgróti, G. (2023) Generációs különbségek elemzése a versenyszférában, Új Munkaügyi Szemle, 4 : 3 pp. 2-13. , 12 p.

Kőmüves, Zs ; Hopp, A & Szabó-Szentgróti, G. (2022) Generációs különbségek és motiváció az élelmiszeriparban, Studia Mundi - Economica 9 : 2 pp. 37-48. , 12 p.

KSH (2022): Keresetek. https://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/gyor/ker/ker2212.html

KSH (2024): Jövedelem és fogyasztás. https://www.ksh.hu/jovedelem-es-fogyasztas

Langley, P. (1995): Elements of Machine Learning. 1st ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann.

Little, R. – Rubin, D. (2019): Statistical Analysis with Missing Data. Third ed. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119482260

Loayza, N. V. (1996): The economics of the informal sector: A simple model and some empirical evidence from Latin America. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 45, 129–162. https://doi.org/10.1016/S0167-2231(96)00021-8

Lukács, E. - Völgyi, K. (2018): Mega-FTAs in the Asia-Pacific region. European Journal of East Asian Studies, 17(1), 158–175. http://doi.org/10.1163/15700615-01701008

Lukács, E. - Völgyi, K. (2021): Chinese foreign direct investments in Hungary from the perspective of BRI, International Capacity Cooperation, and Made in China 2025. Contemporary Chinese Political Economy and Strategic Relations, 7(1), 413–446.

Lusardi, A. – Hasler, A. – Yakoboski, P. J. (2020): Building up financial literacy and financial resilience. Mind & Society, 1–7. https://doi.org/10.1007/s11299-020-00246-0

Lusardi, A. – Mitchell, O. S. (2014): The economic importance of financial literacy: Theory and evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5–44. https://doi.org/10.1257/jel.52.1.5

Mitchell, O. S. – Lusardi, A. (2015): Financial Literacy and Economic Outcomes: Evidence and Policy Implications. The Journal of Retirement, 3(1): 107–114. https://doi.org/10.3905/jor.2015.3.1.107

MNB (2020): A pénzügyi kultúra fejlesztése – értékelés és javaslatok. Magyar Nemzeti Bank. https://www.mnb.hu/letoltes/mnb-penzugyi-kultura-fejlesztes-2020.pdf

Modigliani, F. – Brumberg, R. (1954): Utility analysis and the consumption function: An interpretation of cross-section data. In Kurihara, K. K. (ed): Post-Keynesian Economics. Rutgers University Press, 388–436.

Murray, L. – Nguyen, H. – Lee, Y.-F. – Remmenga, M. D. – Smith, D. W. (2012): Variance inflation factors in regression models with dummy variables. Conference on Applied Statistics in Agriculture. https://doi.org/10.4148/2475-7772.1034

Németh, E. – Zsótér, B. – Béres, D. (2020): A pénzügyi sérülékenység jellemzői a magyar lakosság körében az OECD 2018-as adatainak tükrében. Pénzügyi Szemle, 65 (2), 281–308. https://real.mtak.hu/111279/

OECD (2013): OECD/INFE toolkit to measure financial literacy and financial inclusion: guidance, core questionnaire and supplementary questions. OECD_Russia Trust Fund. https://www.oecd.org/daf/fin/financial-education/TrustFund2013_OECD_INFE_toolkit_to_measure_fin_lit_and_fin_incl.pdf

OECD (2019): Evaluating financial education programmes: OECD/INFE guidance. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://www.oecd.org/finance/Evaluating-Financial-Education-Programmes.pdf

OECD (2022): OECD/INFE Toolkit for Measuring Financial Literacy and Financial Inclusion 2022. OECD. https://doi.org/10.1787/cbc4114f-en

Pénziránytű (2015): A Pénziránytű Alapítvány által lebonyolított pénzügyi kultúra kutatás fő eredményeinek bemutatása. Pénziránytű Alapítvány. https://www.mnb.hu/letoltes/a-penziranytu-alapitvany-altal-lebonyolitott-penzugyi-kultura-kutatas-fo-eredmenyeinek-bemutatasa.pdf

Pénziránytű (2021a): Iránytű a pénzügyekhez: Középiskolai pénzügyi-gazdasági alapismeretek. Pénziránytű Alapítvány. https://penziranytu.hu/sites/default/files/tananyag/tankonyv/Iranytu_a_Penzugyekhez_2021.pdf

Pénziránytű (2021b): Pénzügyi tudatosság a köznevelésben. Pénziránytű Alapítvány. https://penziranytu.hu/sites/default/files/penzugyi_tudatossag_a_kozoktatasban.pdf

Polya, G. (1920): Über den zentralen Grenzwertsatz der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das Momentenproblem. Mathematische Zeitschrift, 8(3–4): 171–181. https://doi.org/10.1007/BF01206525

Salas-Velasco, M. (2022): Causal Effects of Financial Education Intervention Aimed at University Students on Financial Knowledge and Financial Self-Efficacy. Journal of Risk and Financial Management, 15(7), 284. https://doi.org/10.3390/jrfm15070284

Shalabh (2022): Theory of Ridge Regression Estimation with Applications. Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society, 185(2): 742–743. https://doi.org/10.1111/rssa.12816

Shapiro, S. S. – Wilk, M. B. (1965): An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika, 52(3–4): 591–611. http://links.jstor.org/sici?sici=0006-3444%28196512%2952%3A3%2F4%3C591%3AAAOVTF%3E2.0.CO%3B2-B

Suri, T. – Jack, W. (2016): The long-run poverty and gender impacts of mobile money. Science, 354(6317), 1288–1292. https://doi.org/10.1126/science.aah5309

TÁRKI (2020): Túlzottan eladósodott családok megélhetési stratégiái és szolgáltatási válaszok feltérképezése. Szociális és Gyermekvédelmi Főigazgatóság, EFOP-1.9.4.–VEKOP-16-2016-0001 „A szociális ágazat módszertani és információs rendszereinek megújítása” – „Módszertani tárgyú kutatások és fejlesztések” c. program. https://szocialisportal.hu/wp-content/uploads/2023/09/30T_Tulzottan-eladosodott-uzsoraval-erintett-csaladok-megelhetesi-strategiai.pdf

Thaler, R. H. (1999): Mental accounting matters. Journal of Behavioral Decision Making, 12(3), 183–206. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-0771(199909)12:3<183::AID-BDM318>3.0.CO;2-F

Thaler, R. H. (2000): From homo economicus to homo sapiens. Journal of Economic Perspectives, 14(1), 133–141. https://doi.org/10.1257/jep.14.1.133

Thaler, R. H. – Sunstein, C. R. (2008): Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. Yale University Press.

Tukey, J. (1977): Exploratory Data Analysis. 1st ed. London: Pearson. https://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160

Uurtio, V. – Monteiro, J. M. – Kandola, J. – Shawe-Taylor, J. – Fernandez-Reyes, D. – Rousu, J. (2017): A Tutorial on Canonical Correlation Methods 33. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1711.02391

Wallis, J. J. (1989): Employment in the Great Depression: New data and hypotheses. Explorations in Economic History, 26(1): 45–72. https://doi.org/10.1016/0014-4983(89)90004-1

Zhang, Y. – Politis, D. N. (2020): Ridge Regression Revisited: Debiasing, Thresholding and Bootstrap. arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2009.08071

Published
2025-09-24
How to Cite
KálmánB. G., MalatyinszkiS., & NémethE. (2025). Coping strategies for financial problems: What factors determine financial awareness based on Hungarian data from the OECD 2022 report?. Hungarian Review of Sociology, 35(3), 85-109. https://doi.org/10.51624/SzocSzemle.18188
Section
Studies