L’analisi economica dei sistemi di pagamento
interbancari
Luca Arciero
Banca d’Italia
[email protected]
Le opinioni espresse sono dell’autore e non impegnano la responsabilità dell’Istituto
Introduzione (informale)
L’11 settembre del 2001,
quest’ uomo - su un aereo in
volo da Basilea a New York apprende dell’attacco alle
Twin Towers.
Chi è?
Quale è la sua principale preoccupazione?
Introduzione (informale)
E’ Alan Greenspan, l’allora Governatore della
Federal Reserve di New York.
Ma quale è la sua principale preoccupazione
(… dopo aver pensato alla moglie e ai
colleghi)?
Introduzione (informale)
Sta pensando al sistema dei pagamenti:
“….The possible economic crises were all too evident. The
worst, which I thought highly unlikely, would be a collapse of
the financial system. The Federal Reserve is in charge of the
electronic payment systems that transfer more than $4 trillion a
day in money and securities between banks all over the country
and much of the rest of the world.
We’d always thought that if you wanted to cripple the U.S.
economy, you’d take out the payment systems. Banks would be
forced to fall back on inefficient physical transfers of money.
Businesses would resort to barter and IOUs; the level of
economic activity across the country could drop like a rock….”
A. Greenspan, The Age of Turbulence, 2007.
Introduzione (formale)
Il sistema dei pagamenti consiste dell’insieme, di strumenti,
procedure interbancarie e, tipicamente sistemi di regolamento
interbancari (interbank funds transfer systems) che assicurano
il trasferimento della moneta all’interno di un sistema
economico (Bank for International Settlements, 2001)
I sistemi di regolamento interbancari possono essere definiti
come accordi formali tra più intermediari e un agente di
regolamento che detiene i conti su mandato degli intermediari e
gestisce il processo di regolamento.
I sistemi di pagamento di importo rilevante
I sistemi di pagamento di importo rilevante (LVPS) svolgono un
ruolo cruciale nella conduzione della politica monetaria in quanto
consentono alle banche di trasferire liquidità in modo sicuro, veloce
e tempestivo all’interno di una medesima area valutaria
La trasmissione degli impulsi di politica monetaria richiede infatti
che gli intermediari creditizi abbiano corretti incentivi e la capacità
operativa di gestire in modo efficiente le proprie posizioni di
liquidità in modo da consentire che operazioni di arbitraggio
possano essere eseguite celermente all’interno della relativa area
valutaria.
I sistemi di pagamento: classificazione
Sistemi di regolamento su base netta (DNS)
Le banche regolano le posizioni nette a uno o più momenti prestabiliti (di
solito a fine giornata)
 Basso costo di liquidità
 Elevato rischio sistemico
 Attualmente usato per il regolamento di pagamenti al dettaglio
Sistemi di regolamento lordo in tempo reale (RTGS)
I pagamenti sono regolati singolarmente in tempo reale appena immessi
nel sistema, in presenza di sufficiente liquidità sui conti di regolamento
 Eliminazione dei rischi di credito e sistemici
 Elevati costi di liquidità
RTGS: fonti di liquidità e relativi costi
Fonti
Costi
• Contante
• Costo opportunità
• Prestiti sul mercato monetario
• Tasso di interesse interbancario
• Credito infragiornaliero
• Pagamenti ricevuti
• Costo opportunità o tariffa
• Nessuno o costo di ritardare i
pagamenti
La stretta relazione tra le variabili chiave della politica monetaria e il
funzionamento dei sistemi large-value, nonché la rilevanza per i
profili di stabilità finanziaria - confermate anche a livello empirico,
e.g. Ashcraft and Duffie (2007), Klee (2007) - spiega la crescente
attenzione dedicata dagli economisti ai sistemi di pagamento nel
corso degli ultimi anni
L’analisi economica dei sistemi RTGS
I sistemi RTGS sono stati studiati attraverso diversi approcci
• Modelli neoclassici
• Modelli di simulazione
• Network analysis
• Modelli ad agente
L’analisi economica dei sistemi RTGS
La pluralità degli approcci è dettata dalla natura peculiare
di tali sistemi: diverse criticità emergono, infatti,
nell’analizzare i sistemi RTGS
• I flussi di pagamento seguono dinamiche complesse
• L’azione di ogni singola banca produce effetti a cascata
sugli altri partecipanti, impedendo che un singolo
partecipante possa elaborare una strategia ottimale in
autonomia
• Il disegno architetturale dei sistemi può modificare gli
incentivi dei partecipanti rispetto alla tempistica con cui
effettuare i pagamenti
I modelli neoclassici: Angelini (1998)
Ipotesi semplificatrici:
• due banche e due periodi (mattina e pomeriggio)
• nessun obbligo di riserva
• assenza di costi di transazione
• banche risk-neutral
• assenza di limiti alle esposizioni infragiornaliere
I modelli neoclassici: pro e contro
I modelli neoclassici
consentono di micro-fondare alcune policies delle banche centrali su solide basi
teoriche, ad esempio, nel disegnare l’architettura del sistema e nel definirele
modalità di concessione del credito infragiornaliero, in modo da minimizzare il
rischio di comportamenti opportunistici
ma a causa della loro stilizzazione
risultano inadeguati rispetto a una serie di problematiche da affrontare nel
mondo reale, e.g., nel quantificare l’ammontare di liquidità che i partecipanti a
un sistema devono detenere per regolare le proprie obbligazioni
tempestivamente
Infatti la modellistica di tipo neo-classico incontra difficoltà nel risolvere
analiticamente problemi vicini alle reali caratteristiche dei sistemi RTGS (in
termini ad esempio di numero di agenti, di spettro di azioni che possono essere
intraprese)
Analisi di simulazione
Per superare i limiti dell’analisi neoclassica, nel corso degli anni si è
assistito a un crescente ricorso a tecniche di simulazione in grado di
replicare il disegno architetturale di sistemi di regolamento reali.
Utilizzando i dati effettivamente osservati, è possibile riprodurre
perfettamente la giornata operativa di un sistema di regolamento.
Modificando il data set originale è possibile costruire scenari
controfattuali per valutare il funzionamento del sistema in
determinate condizioni. Alternativamente, si possono introdurre
modifiche nel disegno del sistema e, ceteris paribus, valutare exante decisioni di policy
Leinonen and Soramäki (1999)
E’ il primo esempio in letteratura di simulazioni applicate a un sistema di
regolamento. I due autori studiano la relazione tra fabbisogni di liquidità e
controvalore dei pagamenti in sistemi caratterizzati da differenti disegni
architetturali
Ledrut (2004)
L’autrice analizza gli impatti sull’operatività del sistema olandese TOP
derivanti dal default del principale partecipante al variare dei tempi di
reazione dei restanti partecipanti. Tali effetti sono misurati in termini di
pagamenti non regolati e costi addizionali di liquidità
Analisi di simulazione
Nel corso degli anni si è registrato un numero crescente di contributi
effettuati essenzialmente con il Bank of Finland Payment System Simulator,
il più diffuso strumento di simulazione esistente.
Questo filone di letteratura incontra il suo limite principale nell’escludere
reazioni da parte dei partecipanti al variare dell’ambiente di riferimento. Il
comportamento individuale è esogeno deciso all’esterno del modello ex-ante,
prima dell’avvio dell’operatività del sistema
Utilizzando il gergo degli economisti, si può affermare che tali modelli sono
soggetti alla critica di Lucas
Network analysis
La network analysis fornisce un framework analitico per investigare le
complesse relazioni che intercorrono tra partecipanti a un sistema di
pagamento.
Un sistema di pagamento può essere rappresentato come un network, un
insieme di nodi, ognuno dei quali rappresenta una banca, collegati da archi
correlati con una particolare variabile (ad esempio, il numero o il
controvalore dei pagamenti)
Network analysis: il sistema inglese CHAPS
Fonte: Lasaosa, 2012
Network analysis
Identificando e studiando i collegamenti tra i partecipanti al sistema, è possibile
capire la tipologia e il grado di interconnessione tra i partecipanti al sistema di
pagamento aumenta o riduce la resilienza del sistema agli shock.
La network analysis può inoltre aiutare le autorità di sorveglianza del sistema a
valutare l'importanza sistemica dei partecipanti in un sistema di pagamento
attraverso l'individuazione dei partecipanti che potrebbero avere un forte impatto
su un sistema predefinito o se hanno qualche tipo di problema di liquidità.
L'interconnessione dipende dall'ampiezza e dall'intensità delle relazioni finanziarie
di un partecipante con gli altri componenti del network . Un partecipante può essere
considerato altamente connesso se esegue transazioni con molti partecipanti o se è
“centrale” rispetto alle relazioni tra gli altri partecipanti
Le analisi di rete possono contribuire a fornire una immagine più esaustiva del ruolo
di un partecipante e l'importanza di un sistema, al di là semplici misure di valore e il
volume delle transazioni.
Modelli ad agente (AbM)
I modelli ad agente rappresentano la frontiera nell’analisi di sistemi
di regolamento large value
Tali modelli consentono di costruire sistemi basati su una molteplicità
di agenti a cui è possibile assegnare regole comportamentali
Le regole comportamentali possono essere funzione sia delle
caratteristiche idiosincratiche degli agenti (ad esempio, dimensione
e/o rischio di credito) sia delle condizioni del mercato (sbilanci di
liquidità, dinamica del tasso di interesse)
L’interazione tra gli agenti determina le condizioni prevalenti di
mercato che a loro volta influenzano le decisioni degli agenti.
AbM & sistemi di pagamento
Galbiati and Soramaki, non diversamente da Angelini (1998)
analizzano le strategie di finanziamento infragiornaliero delle
banche che devono scegliere se stanziare liquidità all’inizio della
giornata o ricorrere ai pagamenti in entrata
Figura 1: Equilibrio cooperativo (linea
tratteggiata) versus equilibrio di Nash
AbM & sistemi di pagamento
Markose et alii utilizzano un modello AbM per valutare sistemi
caratterizzati da differente modalità di concessione della liquidità
infragiornaliera: i.e. possiblità di ricevere credito non garantito
tariffato nel corso della giornata day (JUST-IN-TIME) versus
stanziamento iniziale di collateral (OPENING LIQUIDITY) .
Figure 4: Time delay versus liquidity
AbM & sistemi di pagamento
Arciero et alii (2008) ricorrono ai modelli ad agente per
simulare gli effetti di un default di un intermediario,
modellando congiuntamente un sistema di regolamento e un
mercato monetario stilizzato che consente alle banche di
scambiarsi liquidità, creando nuovi pagamenti.
Viene simulato un sistema basato sul meccanismo del direct
debit con un numero limitato di operatori, cui sono assegnati
determinati livelli di liquidità, e un insieme di pagamenti
esogeni da effettuare nel corso della giornata.
Il modello è calibrato sul sistema italiano esistente nel 2007
(BI-REL): le cinque banche incluse del modello sono generate a
partire dal maggior numero di partecipanti al sistema.
AbM & sistemi di pagamento
Arciero et al. (in costruzione) estendono il precedente modello
con un modello che prevede:
•un periodo di mantenimento di riserva obbligatoria su più
giorni
•obblighi di riserva da rispettare in media nel corso del periodo
di mantenimento
•un insieme esogeno di pagamenti
•incertezza sul timing e sul valore dei pagamenti, fronteggiata
attraverso il mercato monetario
Si assume l’assenza di una banca centrale e delle relative
facilities (intraday credit, standing facilities, operazioni di
mercato aperto) per isolare il mercato monetario da ogni effetto
che non sia riconducibile alle dinamiche del sistema RTGS e al
soddisfacimento degli obblighi di riserva
AbM & sistemi di pagamento
Le banche decidono l’immissione dei pagamenti, le strategie di rispetto
degli obblighi di riserva, i prezzi e le quantità scambiate sul mercato
monetario sulla base di regole pre-definite
Conclusioni
“…We do not need to throw out our DSGE and asset-pricing
models: rather we need to develop complementary tools to improve
the robustness of our overall framework.
[…]. We need to deal better with heterogeneity across agents and
the interaction among those heterogeneous agents. We need to
entertain alternative motivations for economic choices.
Behavioural economics draws on psychology to explain decisions
made in crisis circumstances. Agent-based modelling dispenses
with the optimization assumption and allows for more complex
interactions between agents. Such approaches are worthy of our
attention…”
Former ECB President Trichet
Grazie per l’attenzione
Luca Arciero
Banca d’Italia
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