Il congelamento del mercato interbancario 79

Come descritto, dunque, la ricerca teorica ed empirica riguardante le diverse forme di contagio nei modelli a rete ha visto crescere un grande attenzione da parte della letteratura in materia ed è stata fortemente sviluppata a tutto tondo. Tuttavia tutte le conoscenze acquisite

45  _{UPPER  E  WORMS  (2004)  per  il  sistema  bancario  tedesco;  SHELDON  E  MAURER  (1998)  per  il  sistema  svizzero;}   COCCO,  GOMES  E  MARTINS  (2009)  per  il  Portogallo;  FURFINE  (2007)  per  il  gli  Stati  Uniti;    WELLS  (2004)  per  il   Regno  Unito;  BOSS  E  AL.  (2004)  per  il  sistema  bancario  austriaco;  DEGRYSE  E  NGUYEN  (2007)  per  il  Belgio.  

non si sono comunque rilevate sufficienti per prevedere e comprendere a priori quello che è realmente successo nell’ Agosto 2007, cioè l’esaurimento completo del mercato interbancario. Nonostante i tassi d’interesse fossero molto elevati, spesso fuori dal range dettato dalla banche centrali, molte istituzioni non riuscivano a prendere a prestito con scadenze di breve termine.

È nato dunque in ambito di studio il problema relativo alla possibile applicazione dei modelli teorici di contagio visti fino ad ora: possono questi essere utili a comprendere il fenomeno che si è verificato, o vi è la necessità di elaborarne degli altri?

Nonostante alcuni autori avessero in qualche modo considerato la possibilità di stallo del mercato interbancario dovuto, per esempio, ad un collasso nel sistema dei pagamenti46_{, tali}

teorie non sono applicabili al caso concreto. All’inizio della crisi finanziaria del 2007-2009, infatti, i sistemi di pagamento non erano in blocco, e il flusso di liquidità era regolarmente garantito. Pertanto per comprendere il fenomeno del congelamento interbancario bisogna ricorrere a nuove considerazioni.

Tra i possibili modi di procedere vi è quello di studiare la formazione delle reti rifacendosi alla teoria dei giochi, quindi analizzando tutte le possibilità per giungere all’equilibrio. Un tale tipo di modello è stato proposto da Ana Babus (2007). Secondo lei la formazione endogena di una rete funziona bene e porta all’efficienza; se tuttavia vengono introdotti degli elementi di attrito, è possibile che anche piccoli cambiamenti esogeni nella composizione del rischio possano avere effetti importanti nel mercato interbancario, forzando gli agenti che vi operano a ritirarsi progressivamente dal network.

Un altro contributo che può rivelarsi funzionale allo scopo è quello di Karlan, Mobius, Rosenblat e Szeidl (2009), che in uno studio sulla Social network Analysis hanno proposto un modello di concessione di credito in cui le relazioni tra individui assumono la funzione di garanzie sociali. I risultati da loro ottenuti evidenziano come in una rete ricca di connessioni il capitale che può essere preso a prestito non può eccedere il valore più basso di un collegamento tra due agenti.

Tali considerazioni di origine prettamente sociale possono però trovare applicazione anche nelle analisi del mercato interbancario. In tale contesto, le relazioni tra individui vengono sostituite dai prestiti che le banche hanno tra loro, esposizioni che evolvono nel tempo. Inoltre la rete esistente tra loro rappresenta la garanzia che esse potranno formare un altro network in futuro. In tale scenario, una diminuzione nel valore della garanzia può scatenare un effetto                                                                                                                

avverso sul processo di formazione dei collegamenti futuri. Ad un piccolo shock potrà quindi seguire una caduta rilevante nelle attività di ottenimento e concessione dei prestiti all’interno della rete.

CAPITOLO 4

IL MODELLO EMPIRICO D’ANALISI

4.1 Introduzione - 4.2 Le diverse misure di connettività – 4.2.1 Le Centrality Measures - 4.3 La creazione del modello – 4.3.1 La scelta degli indici – 4.3.2 La scelta dei dati – 4.3.3 La scelta del modello - 4.4 Analisi e risultati– 4.4.1 Riassunto dei risultati ottenuti

4.1 INTRODUZIONE

La trattazione fatta nel capitolo appena concluso, seppur necessariamente breve e non sufficiente ad esaurire la pretesa di completa conoscenza dell’argomento, è tuttavia capace quanto meno di tracciare i confini entro cui la teoria delle reti si è mossa negli ultimi anni. Alla proliferazione dei modelli teorici descritti si è affiancata però anche la sempre più frequente formulazione di strumenti pratici per l’analisi delle reti, con modelli di vario tipo proposti a titolo di mezzi conoscitivi e, sperabilmente, predittivi. L’analisi di ampie basi dati ha acquisito sempre maggiore importanza e le indagini in campo statistico ed econometrico sono spesso divenute la base di studi di grande importanza settoriale.

Per studiare la salute del sistema finanziario le analisi basate sui modelli a rete propongono, come visto, di mettere al centro dell’attenzione i legami esistenti tra i diversi attori, per capire come questi possano influenzare il processo di propagazione del rischio. I modelli empirici di analisi cercano appunto di esprimere questi legami in maniera quantitativa, andando a scegliere delle informazioni che possono per tal fine essere adatte. Ecco che ad esempio i valori di bilancio di un istituto finanziario passano dall’essere informazioni che fotografano lo stato di benessere della singola organizzazione, al configurarsi come potenziale fonte di dati da utilizzare per indagare la stabilità del sistema finanziario globale e per testare il suo grado di resilienza alla propagazione di uno shock.

È importante sottolineare come in passato le considerazioni relative al rischio sistemico e alla sua propagazione erano quasi esclusivamente indirizzate alle banche, considerate alla stregua di enti accentratori di tutte le attività finanziarie. Ma se tale idea poteva una volta avere quantomeno delle basi ideologiche, ad oggi risulta del tutto inappropriata. Lo straordinario sviluppo di nuovi prodotti finanziari, pensati ad hoc per ogni tipo di finalità, ha aggiunto numerosi gradi di complessità al sistema, rendendo necessario la crescita, sia in termini di

importanza del ruolo, che in termini di numero vero e proprio, di molti altre tipologie di istituzioni. Le banche, seppur ricoprano ancora un ruolo fondamentale, devono tuttavia quasi obbligatoriamente avere legami con altri istituti, dalle assicurazioni ai fondi speculativi di investimento. La complessità dei prodotti finanziari moderni è dunque rispecchiata dalla crescita di complessità delle istituzioni stesse che li emettono; qualsiasi studio che miri alla comprensione dei collegamenti all’interno del sistema finanziario dovrà tenerne conto.

Tali premesse ci permettono di inquadrare quanto verrà di seguito proposto nell’ultimo capitolo di questo studio. Esso sarà infatti dedicato all’implementazione di un piccolo modello statistico econometrico che abbia lo scopo di evidenziare la relazione tra le maggiori istituzioni finanziarie di un determinato contesto geografico, da individuarsi nell’eurozona allargata. Il modello riprende il lavoro affrontato in altri studi, in particolare quello di Billio, Getmansky, Lo e Pelizzon (2011), poi considerato anche da Francesco Cusin nella sua tesi di laurea specialistica47. Il modello sviluppato in questo studio utilizzerà infatti la stessa base dati, seppur con alcune differenze, come vedremo in seguito. Come accennato, tali dati utilizzati riguardano tre tipi di istituzioni: Banche, Assicurazioni ed Hedge Fund. Lo scopo dell’analisi è quello di osservare le connessioni tra questi istituti, sia all’interno di un singolo gruppo, sia considerandole insieme, prima ogni coppia e poi tutte insieme. Si evidenzieranno inoltre come tali collegamenti variano nel tempo, considerando periodi di osservazione diversi, al fine di interpretare i risultati in chiave di quanto detto fin ora e di provare a tracciare delle linee di tendenza.

Per farlo si dedicherà la prima parte di questo capitolo ad una breve spiegazione dei principali indici di connessione utilizzati per lo studio dei mercati finanziari, concentrandosi nello specifico su quelli che verranno impiegati nel nostro studio. Si passerà poi all’esplicazione del modello vero e proprio: si illustrerà il modello, per poi entrare nello specifico con la discussione relativa ai dati utilizzati in questo studio. Si testeranno le ipotesi fondamentali per vedere se il modello è effettivamente corretto e significativo, per arrivare così all’ottenimento, con relativa interpretazione, dei risultati.

47  _{“Misure  di  rischio  sistemico  e  connettività  nei  mercati  finanziari:  analisi  del  mercato  europeo”,  anno}   accademico  2001-­‐2012