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As redes complexas e o estudo do risco sistêmico no sistema financeiro / Complex networks and the study of systemic risk on financial system

As crises financeiras são processos de perdas decorrentes do mecanismo do mercado financeiro. Elas afetam as instituições do sistema financeiro e por meio do processo de contágio se espalham por ele, algumas vezes analogamente ao efeito dominó. Este processo pode levar muitas instituições financeiras saudáveis a se tornarem insolventes. Isso acontece porque os agentes econômicos estão interligados por meio de relações contratuais e se tornam dependentes uns aos outros. O risco sistêmico pode ser entendido como o risco de uma grande perda em um sistema. O presente trabalho tem como objetivo utilizar as propriedades de um modelo de contágio, proposto para estudar os efeitos da propagação de crises financeiras, bem como a mensuração do risco sistêmico no sistema interbancário. Este problema foi investigado considerando três diferentes topologias de rede: Erdös-Rényi, Livre de Escala (ou Scale-Free) e Interbancária Empírica. A escolha destas topologias foi pelo fato de que duas delas - Livre de Escala e Interbancária Empírica - podem emular o sistema bancário real e a de Erdös-Rényi ter sido utilizada em diversos modelos da literatura. Cada nó representa um banco que possui balanço patrimonial constituído de passivos (patrimônio líquido, empréstimos e depósitos) e ativos (empréstimos, títulos e valores mobiliários). Foi analisada a influência da alavancagem do sistema, da probabilidade inicial de default e do número de clusters da rede Interbancária Empírica. O risco sistêmico foi medido utilizando o Indicador de Risco Sistêmico, o Índice de Risco Sistêmico e o VaR Sistêmico. Mostrou-se que as redes Livres de Escala são mais robustas em relação aos ataques aleatórios evitando o aumento da inadimplência. O aumento abrupto do impacto causados pela crise acontece devido ao aumento do grau de alavancagem do sistema. O número de clusters da rede Interbancária Empírica impacta a robustez do sistema. O modelo reproduz o resultado conhecido como Muito Interconectado para Falhar, que é quando bancos mais interconectados oferecem maior risco ao sistema. / The financial crises are processes of losses arising from financial market mechanism. They affect the institutions of the financial system by the process of contagion. Sometimes it is equal to the domino effect. This process can make many healthy financial institutions become insolvents. It happens because economic agents are interconnected through contractual relations and become dependent on each other. Systemic risk can be understood as the risk of a huge loss in a system. The present work aims to study the properties of a contagion model proposed to study the effects of the spread of financial crises, as well as the measurement of systemic risk in the interbank system. This problem was investigated considering three different network topologies: Erdös-Rényi, Scale-Free and Empirical Interbank. The choice of these topologies was made by the fact that two of them - Scale-Free and Empirical Interbank - may emulate the real banking system and Erdös-Rényi has been used in several models in the literature. Each node is a bank and consists on a balance sheet split as liabilities (equity, borrowings and deposits) and assets (lendings, bonds and securities). It was analyzed the influence of the coefficient of leverage, the influence of the initial probability of default and the influence of the number of clusters on the Empirical Interbank. The systemic risk was measured using the Systemic Risk Indicator, Systemic Index and Systemic Value at Risk. It was shown that Scale-Free networks are more robust against random attacks, avoiding increases in the number of defaults. The abrupt increase in the impact caused by the crisis happens due to the increase in coefficient of leverage. The number of clusters on Empirical Interbank network impacts the robustness of the system. The model reproduces the result known as Too Interconnected to Fail, that is, banks more interconnected offer higher risk to the system.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-12092013-184127
Date12 July 2013
CreatorsLeandro Augusto Ferreira
ContributorsFernando Fagundes Ferreira, Luiz Jurandir Simões de Araujo, Paulo Fernando Coimbra Tilles
PublisherUniversidade de São Paulo, Modelagem de Sistemas Complexos, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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