As redes complexas e o estudo do risco sistêmico no sistema financeiro - Ferreira, Leandro Augusto (2013)
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.