Leidenov ekofizički model najbolje je testiran od strane središnjih banaka

OV-fietsen (Lipanj 2019).

Anonim

Potpuni pregled svih zajmova i potraživanja između banaka spriječit će novi financijski kolaps. No, banke ne daju ove informacije. Econophysics model Diego Garlaschelli i suradnici rekonstruira najvjerojatniju situaciju i završava prvo mjesto u dva neovisna testa.

Financijska kriza 2008. iznimno je jasno pokazala koliko je nepredvidljiv i ranjiv naš bankarski sustav. Banke su isprepletene u složenoj globalnoj mreži dugova i zajmova, gdje početni lokalni financijski problem može dovesti do kaskade stečajeva. Detaljna karta međubankovnih veza diljem svijeta omogućila bi sustavu sprečavanje previsoke ovisnosti. Međutim, banke ne otkrivaju informacije o tome kome posuđuju i posuđuju. Oni su samo dužni otkriti svoje ukupne zaduženja i kredite.

Skrivena riskantnost

Za svaku banku nedostatak znanja o tome kako su dužnici i vjerovnici povezani s ostatkom sustava često impliciraju "skrivenu riskantnost". To otežava odlučivanje o kamatnoj stopi za zajmove. Da bi se izbjegao ovaj informacijski deficit, fizičar Leidena Diego Garlaschelli i tim međunarodnih suradnika izgradili su teorijski model temeljen na statističkoj fizici koji izračunava vjerojatnost svake banke da posuđuje novac iz druge banke. Njegov je model ocijenjen najboljim probabilističkim modelom u suradnji nekoliko središnjih banaka i nezavisne istraživačke skupine.

Najbolji model

Ove su studije uspoređivale izvedbu nekoliko alternativnih metoda u rekonstrukciji stvarnih međubankovnih mreža zaštićenih privatnošću od djelomičnih informacija, a model Garlaschelli i suradnika pronađen je najbolji u oba slučaja. "Banke određuju kamatnu stopu za kredite drugim bankama na temelju percipirane riskantnosti", objašnjava Garlaschelli. "Ako banka A posudila mnogo novca za banku B, koja je zauzvrat davala novac na nestabilnu banku C, tada banka A postaje nestabilna. Naš model odražava ovo i može se koristiti za procjenu skrivenih rizika i izračunavanje realnijih kamatnih stopa. Ispravne stope održavaju sustav stabilnim. "

Stari model

Stari model je isključivo zasnovan na golim brojevima za ukupni zadužen / kredit. Na primjer, kako biste procijenili odnos između Rabobanka i ING-a, Rabobankove ukupne zaduženja množite s ING-ovim kreditom i podijelite s ukupnim iznosom u optjecaju širom svijeta. To stvara mrežu u kojoj su sve banke međusobno povezane. Međutim, to zanemaruje činjenicu da u stvarnosti većina odnosa nepostoje; dakle, oni koji postoje postoje mnogo teži od onoga što predviđa stari model. A te veze su upravo one koje mogu širiti financijske poteškoće.

Gustoća veza

Garlaschelli: "Osim što pouzdano procjenjujemo koje su banke povezane, naš model izračunava najvjerojatniju težinu svake veze, ovisno o jedinom nepoznatom faktoru - gustoći veza u sustavu. I zato što ovaj broj izgleda prilično stabilan u nekoj zemlji, lako je proxy, a zatim predviđamo o tome koji linkovi postoje i koliko su teški. Središnje banke mogu koristiti ove informacije kako bi bolje pratile financijsku mrežu i implementirale politike koje sprečavaju da se lokalne nestabilnosti ugrušaju u opasnost za cijeli sustav.

menu
menu