Medidas de Riesgo Sistémico y Contagio entre Bancos Rodrigo Cifuentes Gerencia de Investigación Financiera Banco Central de Chile (Preliminar, no citar) VIII Reunión del Comité Regional para América Latina de la IADI Cartagena de Indias, Colombia Marzo 2011
Agenda Introducción Objetivos Resultados Conclusiones 2
Agenda Introducción Objetivos Resultados Conclusiones 3
Introducción Esta presentación presenta una metodología de cómo medir la importancia sistémica de instituciones financieras. Por importancia sistémica entendemos el impacto que puede tener sobre el funcionamiento de un sistema la falla de alguno de sus miembros o componentes. 4
Introducción Una primera aproximación es que la importancia sistémica de una institución puede medirse por el tamaño de su aporte al sistema. Este aporte puede medirse de varias maneras. Por ejemplo, en términos de provisión de liquidez, o de activos mantenidos por otras instituciones (cualquier forma de pasivo interbancario por ejemplo). Si bien esto es correcto, una medida más relevante de riesgo sistémico considera además el impacto que puede tener en el aporte de otras instituciones al sistema, la ausencia del aporte al sistema de una institución i ió en particular. 5
Introducción Por ejemplo, la provisión de liquidez al sistema de una cierta institución puede ser redundante, en el sentido que la ausencia de esta provisión puede no generar ningún efecto adicional en el sistema. Por el contrario, si esta provisión no es redundante, significa que las instituciones que esperaban recibir esta liquidez enfrentarán dificultades para hacer sus pagos. Por esto, el problema sistémico de liquidez que se genera por la falla de una institución es mayor al tamaño de su aporte. 6
Introducción 7 Un argumento similar se puede elaborar para los problemas de solvencia. Una primera aproximación al problema sistémico de que una institución deje de pagar sus pasivos, es el tamaño de estos. Sin embargo, el no pago de estos pasivos puede generar problemas de solvencia en otras instituciones que los lleve, a su vez, a tener problemas para pagar sus propios pasivos. De manera similar a la anterior, el impacto sistémico de que una institución deje de pagar sus pasivos puede ser superior al tamaño de los pasivos que se dejan de pagar. Esto por los efectos de segunda ronda (y superiores) que puede haber.
Introducción Por ejemplo, la provisión de liquidez al sistema de una cierta institución puede ser redundante, en el sentido que la ausencia de esta provisión puede no generar ningún efecto adicional en el sistema. Por el contrario, si esta provisión no es redundante, significa que las instituciones que esperaban recibir esta liquidez enfrentarán dificultades para hacer sus pagos. Por esto, el problema sistémico de liquidez que se genera por la falla de una institución es mayor al tamaño de su aporte. 8
Introducción 9 Un argumento similar se puede elaborar para los problemas de solvencia. Una primera aproximación al problema sistémico de que una institución deje de pagar sus pasivos, es el tamaño de estos. Sin embargo, el no pago de estos pasivos puede generar problemas de solvencia en otras instituciones que los lleve, a su vez, a tener problemas para pagar sus propios pasivos. De manera similar a la anterior, el impacto sistémico de que una institución deje de pagar sus pasivos puede ser superior al tamaño de los pasivos que se dejan de pagar. Esto por los efectos de segunda ronda (y superiores) que puede haber.
Introducción Esto implica que la importancia sistémica de una institución i ió puede ir más allá de lo que podamos observar en su hoja de balance, y puede estar determinada por la situación del resto del sistema con el que se relaciona. Esto incorpora dos nuevos elementos: La relación de la institución con el resto del sistema, La situación de las otras instituciones condicional a la relación que tienen con la institución en cuestión. Por lo tanto lo que se requiere es un marco de análisis que considere la información de todas las instituciones del sistema y de la forma en que ellas se interrelacionan. 10
Agenda Introducción Objetivos Resultados Conclusiones 11
Objetivos Dos objetivos de esta línea de trabajo: 1. Medición de importancia sistémica de instituciones 2. Determinantes de la importancia sistémica 12
1. Medición de importancia sistémica de instituciones Un marco de análisis ampliamente usado en esta literatura es el algoritmo propuesto por Eisenberg y Noe (2001). Este algoritmo considera el impacto de un shock en una institución sobre otras con las que este se relaciona. Luego, el impacto que puedan tener estas instituciones afectadas sobre terceras instituciones y así sucesivamente. 13
1. Medición de importancia sistémica de instituciones La aplicación de este algoritmo permite medir el impacto sistémico i de cada institución. i ió Esto se puede hacer en distintos contextos en los que se pueda medir de manera relevante las relaciones de dependencia entre instituciones, y los determinantes del impacto en una institución. Por ejemplo, en esta presentación se presentan resultados para temas de liquidez como de solvencia. Este ejercicio es de gran utilidad y nos permite medir el impacto sistémico de instituciones. Esto puede ser útil para definir prioridades de monitoreo o regulación específica para instituciones. 14
2. Determinantes de importancia sistémica Una segunda pregunta es cuáles son los determinantes de ese impacto sistémico. Como se señalara anteriormente, la información ió de una institución en particular puede no ser suficiente. Para determinar el impacto es importante saber cómo se interrelacionan las instituciones. 15
2. Determinantes de importancia sistémica La interrelación entre instituciones puede ser muy difícil de medir, dada la gran cantidad de dimensiones que esto involucra. 16
2. Determinantes de importancia sistémica Afortunadamente existe una Teoría de Redes. Esta ha generado medidas para caracterizar redes. Es posible usar estas medidas para determinar qué atributos de una red están asociados a una mayor o menor transmisión de pérdidas en la red. Las medidas de red son variadas. 17
2. Determinantes de importancia sistémica: Una pregunta específica En particular, una dimensión a explorar consiste en la importancia i de la diversificación ifi ió de vínculos o interconexiones. En principio, puede existir un trade-off en la relación entre número de interconexiones y riesgo sistémico (Cifuentes et al, 2005). Por una parte, un mayor número de interconexiones implica que un determinado shock afecta a un mayor número de contrapartes, aumentando potencialmente el impacto sistémico. 18
2. Determinantes de importancia sistémica: Una pregunta específica El foco que se ha puesto recientemente en el fenómeno de too interconnected t to fail apunta en esta dirección. Por otra, al distribuir entre más contrapartes un mismo shock puede disminuir el impacto en el sistema. Este trabajo ofrece un caso empírico para determinar la bondad o no de un mayor número de interconexiones. 19
Liquidez Como se mencionara anteriormente, esta metodología es posible aplicarla l a distintos i ámbitos. En esta presentación abordaremos dos ámbitos: liquidez y solvencia. En este caso se busca modelar el flujo de liquidez en un grupo de bancos. La importancia sistémica de un banco se mide a través del grado en que la ausencia de la liquidez que provee a través de sus pagos afecta la capacidad de otros bancos de efectuar sus pagos. 20
Liquidez Los datos consisten en la base de datos del sistema de pagos interbancarios i de Liquidación id ió Bruta en Tiempo Real (LBTR) del Banco Central de Chile. Un desafío al estudiar problemas de liquidez con datos de flujos efectivos es que no podemos controlar por las posibilidades de sustitución de que disponen las instituciones. En efecto, para considerar como un problema el que una institución no pueda hacer una transferencia de liquidez a otra, debe ser cierto que no existen sustitutos para esa transferencia. 21
Liquidez En esta base de datos además del monto involucrado en la transacción se indica, entre otra información: El banco emisor y el receptor del pago. Esto permite dibujar la red de pagos. La naturaleza del pago: si es un pago entre cuentas de clientes o un pago entre cuentas de banco. 22 Lo segundo permite identificar ifi los pagos exógena (de clientes), versus los pagos entre bancos. Estos segundos pueden ser operaciones de transferencia de liquidez id para poder realizar los primeros y/o operaciones financieras propietarias de los bancos.
Liquidez Nuestra estrategia es trabajar con la red de pagos exógena, en el sentido que es esa la que impone las posibilidades de uso y las necesidades de liquidez de los bancos en el sistema. Los otros tipos de pagos tienen una naturaleza más sustituible: Si un nodo no tiene liquidez para hacer una inversión financiera no es evidente que eso sea un problema. Similar situación con los créditos interbancarios. Si un banco no puede hacer un crédito, puede que otro lo pueda hacer. De esta manera el ejercicio i está libre del problema de que no se consideren las posibilidades de sustitución ya que este tipo de pagos es por naturaleza no sustituible. 23
Índice de Impacto Sistémico Simulamos la caída de cada banco para cada día. Nuestra variable de Impacto Sistémico se define: Contagio i FT FOi FT FT i Donde FT es el flujo total de pagos efectuados en el sistema, FO -i es el flujo de pagos efectuados por el banco i y FT -i es el flujo total de pagos que el sistema puede efectuar luego de la caída del banco i. 24
Índice de Impacto Sistémico 1 2 3 4 5 6 4.6 0.2.4. 6 7 8 9 10 11 12 0.2.4 Cont tagion.4.6 0.2.2.4.6 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 0.2.4.6 0 25 26 27 28 29 30 0 500 1000 1500 0 500 1000 1500 0 500 1000 1500 0 500 1000 1500 0 500 1000 1500 0 500 1000 1500 Day Graphs by banco 25
Big versus Connected Sólo importa el tamaño? Evidencia indica que para un mismo tamaño de banco que deja de pagar el efecto es muy variado 26
Importancia de la Red Análisis intradía: distintos bancos pero con similar tamaño Ejemplo muestra que bancos con similar importancia en términos de pagos que efectúan generan distintos niveles de contagio Es relevante buscar determinantes de red, es decir, distintos del tamaño. Día Banco FO/FT Contagio 473 4 0.3 0.28 473 17 0.28 0.54 473 18 0.25 0.02 27
Simulación del impacto sistémico 28
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Importancia de la Red Análisis del mismo banco pero en distintos días. En este caso se trata del mismo banco en días distintos. Un mayor genera menos contagio Día Banco FO/FT Contagio 473 17 0.28 0.54 547 17 0.42 0 34
Simulación del impacto sistémico (día 547) 35
Simulación del impacto sistémico (día 547) 36
Simulación del impacto sistémico (día 547) 37
Agenda Introducción Objetivos Resultados Conclusiones 38
Resultados: Intuición Más conexiones es peor, El contagio se propaga con mayor facilidad y afecta a muchos agentes. Más conexiones es mejor, El efecto del shock se va amortiguando entre varios agentes. 39
Big versus Connected Día Banco FO/FT Contagio Out Degree 473 4 0.3 0.28 4 473 17 028 0.28 054 0.54 1 473 18 0.25 0.02 9 547 17 0.42 0 4 La caída de cada banco se repartió entre más bancos. Esta evidencia va en la dirección de que más conexiones disminuyen el impacto sistémico. 40
Variables 41 Utilizamos variables a nivel de nodo y de red (constantes intra día). Creamos cerca de 20 variables relevantes en la literatura de redes, presentaremos algunas de las más importantes: Out Degree es el número de links que salen de un nodo. In Degree es el número de links que entran a un nodo. Distancia entre un nodo i y otro nodo j es el número de links necesarios para alcanzar el nodo j partiendo del nodo i. Diametro es la distancia máxima de la red.
Variables Average Path Length es la distancia promedio desde un nodo a los demás nodos (alcanzables) en la red. Clustering Coefficient señala cuál es la probabilidad de que 2 nodos que están linkeados con otro, también estén linkeados entre sí. Conectividad de la Red, es el número de links existentes en la red sobre los links potenciales. Buffer (% del Flujo Total), es el exceso de liquidez de los bancos (sin el banco caído) por sobre el total de flujos totales transados. 42
Variables Herfindhal (Buffer), mide la concentración del exceso de liquidez en la Red. Participatio Ratio Out, indica qué tan concentrados son los flujos out de un banco (i.e. Herfindhal de los pagos que realiza cada banco). Average Participatio Ratio In, qué tan concentrados son en promedio los flujos que reciben los bancos a los que el banco caído les realiza pagos. Weight Out, son los pagos realizados por un banco como porcentaje del total transado en el día. 43
Resultados Variable Signo Esperado Signo Efectivo Ateóricas Weight Out + Buffer (% FT) - Clustering Coefficient Bank + Average Participatio Ratio In + Rol de Conexiones en Contagio Disminuyen Aumentan Out Degree - + Participatio Ratio Out + - Average Path Length + - Connectivity Network - + Clustering Coefficient Network - + 44
45 Resultados
46 Resultados
Resultados: Estimación entrega signos esperados en variables generales, y que apoyan hipótesis de que mayor interconexión disminuye el riesgo sistémico Variable Signo Esperado Signo Efectivo Ateóricas Weight Out + + Buffer (% FT) - - Clustering Coefficient Bank + + Average Participatio Ratio In + + Rol de Conexiones en Contagio Disminuyen Aumentan Más Conexiones disminuyen Contagio Out Degree - + - Participatio Ratio Out + - + Average Path Length + - + Connectivity Network - + - Clustering Coefficient Network - + - 47
Resultados: Capacidad de variables de red de compensar riesgo producido por tamaño es relevante Variable Ateóricas Media Media +/- 1 Desviación Estándar Rango variación contagio Weight Out 0.167 [0.106, 0.23] [0.068, 0.129] Buffer (% FT) 0.343 [0.18, 0.507] [-0.107, -0.038] Average Participation Ratio In Rol de Conexiones en Contagio 0.438 [0.321, 0.557] [0.012, 0.021] Participatio Ratio Out 0.385 [0.183, 0.588] [0.006, 0.021] Clustering Coefficient 0.624 [0.47, 0.779] [-0.031, -0.019] Network 48
Resultados 0.25 0.2 tagion Con 0.15 0.1 005 0.05 0 0.01 0.1 0.19 0.28 0.37 0.46 0.55 0.64 0.73 0.82 0.91 1 Weight Out 49
Agenda Introducción Objetivos Resultados Conclusiones 50
Conclusiones 1. Identificación de instituciones con mayor capacidad de contagio: Ranking según tamaño de pagos de banco difiere de ranking de capacidad de generar contagio. 0.060 0.050 0.040 o Contagi 0.030 0.020 0.010 0.000 0.000 0.050 0.100 0.150 0.200 Weight Out 51
Conclusiones 2. Determinantes - Variables de red son relevantes para explicar contagio. - Mayor conectividad id d disminuye i el riesgo sistémico, i en ordenes de magnitud relevantes. 52
Medidas de Riesgo Sistémico y Contagio entre Bancos Rodrigo Cifuentes Gerencia de Investigación Financiera Banco Central de Chile (Preliminar, no citar) VIII Reunión del Comité Regional para América Latina de la IADI Cartagena de Indias, Colombia Marzo 2011