15 de abril del 2021
Resumen: Introducimos un algoritmo numérico simple para estudiar los sistemas bancarios sujetos a riesgo crediticio. El algoritmo se basa en un modelo que está completamente definido por solo dos parámetros. Comenzamos con una descripción de los balances de los bancos e incorporamos dos características para contabilizar los efectos de conectividad: (i) préstamos interbancarios y (ii) exposiciones correlacionadas a un universo común de préstamos. El motor del modelo es el progresivo deterioro de las carteras de crédito a las que están expuestos los bancos. Este efecto se modela utilizando un enfoque basado en la cópula gaussiana. Este método es útil para identificar las debilidades de una determinada red bancaria y evaluar los méritos de diferentes posibles intervenciones regulatorias del banco central. Además, presentamos varias métricas que brindan información importante sobre la resiliencia de la red. En resumen, este algoritmo es una valiosa herramienta de diagnóstico que puede ayudar a los reguladores antes y durante una crisis financiera. Un ejemplo basado en el sistema bancario de un país latinoamericano demuestra la utilidad de este enfoque.
Palabras clave: riesgo sistémico; redes bancarias; redes financieras; contagio por defecto; cascadas; riesgo crediticio.
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Abstract: We introduce a simple numerical algorithm to study banking systems subject to credit risk. The algorithm is based on a model that is completely defined by only two parameters. We start with a description of banks’ balance sheets and incorporate two features to account for connectivity effects: (i) interbank loans and (ii) correlated exposures to a common universe of loans. The driving force behind the model is the progressive deterioration of the loan portfolios to which the banks are exposed. This effect is modeled using a Gaussian copula-based approach. This method is useful to identify the weaknesses of a given banking network and to assess the merits of different potential regulatory interventions by the central bank. In addition, we present several metrics that provide important information regarding the resilience of the network. In short, this algorithm is a valuable diagnostic tool that can help regulators before and during a financial crisis. An example based on the banking system of a Latin American country demonstrates the usefulness of this approach.
Keywords: systemic risk; banking networks; financial networks; default contagion; cascades; credit risk.
Citation: Cifuentes, A. Hawas, F. Chavarria, E. A numerical simulation approach to study systemic risk in banking systems. Journal of Network Theory in Finance. 2021. https://doi.org/10.21314/JNTF.2021.001
Fecha de Publicación: 31 de marzo 2021
Revista (Vol y No.): Journal of Network Theory in Finance, ISSN: 2055-7795 (print), 2055-7809 (online)
DOI: 10.21314/JNTF.2021.001
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scienceTipo de investigación
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