Uma visão geral completa de todos os empréstimos e dívidas entre bancos evitaria um novo colapso financeiro. Mas os bancos não fornecem essas informações. Um modelo econofísico de Diego Garlaschelli e colaboradores reconstrói a situação mais provável e termina em primeiro lugar em duas provas independentes.

A crise financeira de 2008 deixou bem claro como nosso sistema bancário é imprevisível e vulnerável. Os bancos estão entrelaçados em uma complexa teia global de dívidas e empréstimos, onde um problema financeiro inicialmente local pode levar a uma cascata de falências. Um mapa detalhado de links interbancários em todo o mundo permitiria ao sistema evitar que as dependências se tornassem muito fortes. Contudo, os bancos não divulgam informações sobre a quem emprestam e de quem tomam empréstimos. Eles são obrigados apenas a divulgar seu débito e crédito total.

Risco oculto

Para cada banco, a falta de conhecimento sobre como seus devedores e credores estão conectados ao resto do sistema muitas vezes implica um "risco oculto". Isso torna difícil decidir a taxa de juros dos empréstimos. Para contornar esse déficit de informações, O físico de Leiden Diego Garlaschelli e uma equipe de colaboradores internacionais construíram um modelo teórico baseado na física estatística que calcula a probabilidade de cada banco tomar dinheiro emprestado de outro banco. Seu modelo foi julgado como o melhor modelo probabilístico por uma colaboração de vários bancos centrais e por um grupo de pesquisa independente.

Melhor modelo

Esses estudos compararam o desempenho de vários métodos alternativos na reconstrução de redes interbancárias reais protegidas por privacidade a partir de informações parciais, e o modelo de Garlaschelli e colaboradores foi considerado o melhor em ambos os casos. 'Os bancos determinam a taxa de juros para empréstimos a outros bancos com base no risco percebido, “Garlaschelli explica. 'Se o banco A emprestou muito dinheiro ao banco B, que por sua vez emprestou dinheiro a um banco C instável, então o banco A se torna instável, também. Nosso modelo reflete isso, e pode ser usado para estimar riscos ocultos e calcular taxas de juros mais realistas. As taxas corretas mantêm o sistema estável. '

Modelo antigo

O antigo modelo estabelecido baseava-se exclusivamente nos números básicos para débito / crédito total. Por exemplo, para estimar a relação entre o Rabobank e o ING, você multiplica o débito total do Rabobank pelo crédito do ING e divide pela soma total em circulação em todo o mundo. Isso cria uma rede onde todos os bancos estão conectados uns aos outros. Contudo, isso ignora o fato de que, na realidade, a maioria das relações é inexistente; Portanto, aqueles que existem são muito mais pesados ​​do que o que o modelo antigo prevê. E esses links são precisamente os que podem propagar dificuldades financeiras.

Densidade de links

Garlaschelli:'Além de fornecer uma estimativa confiável de quais bancos estão conectados, nosso modelo calcula o peso mais provável de cada relacionamento, dependendo de apenas um fator desconhecido - a densidade de links no sistema. E como esse número parece ser bastante estável dentro de um país, podemos facilmente procurá-lo e, em seguida, fazer uma previsão sobre quais links existem, e como eles são pesados. Os bancos centrais podem usar essas informações para monitorar melhor a rede financeira e implementar políticas que evitem que as instabilidades locais se tornem um perigo para todo o sistema. '