Modelo dinâmico computacional de rede de bancos

Abstract

Este trabalho apresenta um modelo dinâmico computacional de rede de bancos que permite o estudo do impacto de medidas regulatórias ou de alterações na estrutura do mercado interbancário sobre a resiliência da rede a choques extremos. Ao contrário de outros estudos nesta área, que em geral se baseavam em modelos estáticos onde as inter-relações bancárias eram determinadas exógenamente ou de forma aleatória, o modelo proposto procura dotar os bancos de capacidade de aprendizado, de forma que essas inter-relações surjam endogenamente em resposta às restrições dos mercados nos quais os bancos atuam e às mudanças dos parâmetros representativos das medidas regulatórias. Adicionalmente, o modelo permite elevado grau de heterogeneidade entre os bancos, tornando bastante amplo o leque de questões que poderiam ser estudadas a partir dele. Os resultados apresentados, utilizando variáveis agregadas do modelo,mostram que os bancos efetivamente aprendem a otimizar suas ações em busca da maximização de seus lucros e respondem de acordo com o esperado para determinadas mudanças nos parâmetros do modelo. As relações interbancárias surgem naturalmente, com a liquidez excedente de alguns bancos fluindo para outros bancos com escassez de liquidez, aumentando a capacidade de o sistema bancário assim construído emprestar para a economia real. Alguns resultados interessantes também podem ser observados ao submeter o modelo a choques de estresse, particularmente o fato de que o aumento da exigência de capital para os bancos diminui drasticamente o número de inadimplências no caso de choques macroeconômicos, não sendo,no entanto, tão efetivo para evitar o risco sistêmico (contágio) no caso de choques externos em apenas um banco da rede por vez. Ao contrário, a introdução de uma câmara de pagamentos com garantias reduz a possibilidade de risco sistêmico de forma significativa para os dois tipos de choques. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT

This study presents a computational dynamic model of a bank network to study the impact of regulatory measures or changes in the structure of the interbank market on the network resilience to external shocks. Unlike other studies in this area, which generally relied on static models where the inter-bank relationships were determined exogenously and randomly, the proposed model provides the banks the ability to learn, so that these interrelationships emerge endogenously in response to restrictions in the markets in which the banks operate and to the change of parameters representative of regulatory measures. Additionally, the model allows a high degree of heterogeneity among banks, making it possible to study a wide range of issues. The results, using aggregate variables of the model, show that banks actually learn to optimize their actions in pursuit of maximizing profits and they respond as expected to certain changes in model parameters. The inter-bank relationship arises naturally, with the surplus liquidity of some banks flowing to other banks with liquidity shortages, increasing the capacity of the banking system to lend to the real economy. Some interesting results can also be observed by subjecting the model to shocks of stress, particularly the fact that increased capital requirements for banks will dramatically reduce the number of defaults in the case of macroeconomic shocks, despite, however, not being as effective to avoid systemic risk (contagion) in the case of external shocks in only one bank of the network at a time. In contrast, the introduction of a clearinghouse with guarantees reduces significantly the possibility of systemic risk for both types of shocks.