Analisando a Interconexão Bancária Através de Dados de CDS

Entender como os bancos e instituições financeiras afetam uns aos outros é muito importante, principalmente em tempos de crise. Crises financeiras passadas mostraram que um problema em um banco pode gerar problemas para outros. Recentemente, vimos casos em que bancos nos EUA e na Europa enfrentaram desafios significativos, especialmente durante a pandemia de COVID-19 e os aumentos nas taxas de juros em 2022. Este artigo examina como podemos usar dados de mercado, especificamente os Credit Default Swaps (CDS), para analisar o risco e as probabilidades de estresse para bancos nessas regiões.

#Contágio Financeiro

Contágio financeiro acontece quando um problema em uma parte do sistema financeiro se espalha para outras. Por exemplo, durante a crise financeira de 2008, muitas instituições enfrentaram problemas devido a um colapso no mercado imobiliário. Mais recentemente, em 2023, vários bancos, incluindo o Silicon Valley Bank e o Credit Suisse, quebraram, causando ondas de preocupação em todo o sistema financeiro global. Entender como esses efeitos se propagam de uma instituição para outra é crucial para investidores, reguladores e formuladores de políticas.

#Risco Bancário e CDS

Os Credit Default Swaps (CDS) são contratos financeiros que oferecem seguro contra a inadimplência de um tomador. Se um tomador não consegue pagar sua dívida, o comprador do CDS recebe uma compensação. O spread do CDS reflete o custo desse seguro e serve como um indicador da visão do mercado sobre o risco de inadimplência. Spreads mais altos podem indicar um risco percebido maior.

Usando dados de CDS, podemos modelar como o estresse se espalha entre diferentes bancos. Isso envolve olhar como as probabilidades de estresse dos bancos individuais mudam em relação uns aos outros ao longo do tempo.

#Modelando Probabilidades de Estresse Bancário

Para analisar as probabilidades de estresse dos bancos, podemos usar vários modelos estatísticos. Esses modelos ajudam a entender e prever como o estresse de um banco pode afetar os outros. Propomos usar cópulas de fatores estruturados, que nos permitem capturar as relações complexas entre vários bancos e considerar tanto fatores comuns (riscos sistemáticos) quanto fatores individuais (riscos idiossincráticos).

#Tipos de Contágio

Existem dois principais tipos de contágio a considerar:

1. Contágio Sistemático: Isso acontece quando um fator comum afeta vários bancos simultaneamente. Por exemplo, recessões econômicas ou mudanças nas taxas de juros podem afetar os bancos da mesma forma.

2. Contágio Idiossincrático: Isso ocorre quando um problema em um banco se espalha para outros devido à sua interconexão, como por meio de empréstimos ou investimentos compartilhados.

#Importância da Co-dependência

A relação entre os bancos é chave para entender o risco. Se os problemas de um banco levam a dificuldades para outros, o potencial para uma crise maior aumenta. Analisar a estrutura de co-dependência entre os bancos ajuda a capturar esses riscos de forma mais precisa.

#Metodologia

Na nossa análise, coletamos dados diários de CDS para uma seleção de bancos na Europa e nos EUA ao longo de mais de 16 anos. Esse período inclui várias crises financeiras, permitindo observar como os bancos reagiram em tempos difíceis.

Usamos métodos estatísticos específicos para analisar os dados de CDS e modelar as probabilidades de estresse. Os modelos utilizados incluem:

1. Cópulas Multi-fatoriais: Essas permitem levar em conta várias fontes de risco que afetam os bancos.

2. Cópulas de Fatores Estruturados: Essas proporcionam uma forma de agrupar bancos com base em características como geografia.

3. Cópulas Factor-Vine: Essas ajudam a modelar as relações complexas entre os bancos de forma mais eficaz.

#Estimação Bayesiana Variacional

Usamos um método chamado Bayes Variacional para estimar os parâmetros dos nossos modelos. Essa técnica é útil porque permite cálculos mais rápidos mesmo com grandes conjuntos de dados.

#Resultados Empíricos

Nossos achados sugerem que a relação entre bancos nos EUA e na Europa durante o período selecionado foi influenciada tanto por fatores sistemáticos quanto idiossincráticos. Os modelos que aplicamos conseguiram capturar bem essas dinâmicas.

#Resultados ao Longo do Tempo

Analisando os dados de CDS, identificamos períodos chave de estresse no setor bancário, como durante a pandemia de COVID-19 e os aumentos nas taxas de juros. A probabilidade de estresse entre os bancos aumentou durante esses períodos, refletindo uma preocupação disseminada.

#Probabilidades de Estresse Conjunto e Individual

Calculamos várias medidas relacionadas às probabilidades de estresse, incluindo:

• Probabilidade Individual de Estresse: Reflete a probabilidade de um banco específico enfrentar estresse.

• Probabilidade Conjunta de Estresse: Indica a probabilidade de vários bancos estarem com estresse simultaneamente.

• Proporção Esperada em Estresse: Mede quantos bancos podem estar estressados se um banco em particular enfrentar problemas.

• Shortfall Esperado: Mede os spreads de CDS antecipados se vários bancos estiverem em estresse.

#Discussão

Os resultados da nossa análise destacam a interconexão entre os bancos. Descobrimos que, durante períodos de estresse financeiro, a probabilidade de estresse era significativamente maior. Essa informação é benéfica para reguladores e formuladores de políticas, pois ressalta a importância de monitorar de perto os bancos, especialmente em tempos econômicos turbulentos.

#Implicações para Reguladores e Formuladores de Políticas

Entender como o estresse flui através dos sistemas financeiros pode ajudar na criação de políticas melhores para mitigar riscos. Monitorando o mercado de CDS e empregando modelos semelhantes aos discutidos, os reguladores podem obter insights sobre potenciais crises antes que elas se agravem.

#Conclusão

Em resumo, nosso estudo destaca a importância de modelar o contágio financeiro entre os bancos. O uso de Credit Default Swaps nos permite obter insights sobre riscos potenciais e entender como o estresse pode se espalhar de uma instituição para outra. Ao empregar modelos estatísticos sofisticados, podemos prever melhor as vulnerabilidades do setor bancário, o que é essencial para garantir a estabilidade financeira em um mundo cada vez mais interconectado.

#Direções para Pesquisas Futuras

Estudos futuros poderiam explorar mais como outros fatores externos, como eventos geopolíticos ou mudanças tecnológicas, impactam a interconexão bancária. Além disso, expandir o escopo geográfico da análise poderia fornecer mais insights sobre os sistemas financeiros globais e os riscos.