Lanalisi economica dei sistemi di pagamento interbancari Luca

L’analisi economica dei sistemi di pagamento interbancari Luca Arciero Banca d’Italia luca. arciero@bancaditalia. it 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 (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) Þ Basso costo di liquidità Þ Elevato rischio sistemico Þ 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 Þ Eliminazione dei rischi di credito e sistemici Þ 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 (Ab. M) 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.

Ab. M & sistemi di pagamento Galbiati and Soramaki, non diversamente da Angelini (1998) analizzano le strategie di finanziamento infragiornaliero delle banche 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

Ab. M & sistemi di pagamento Markose et alii utilizzano un modello Ab. M 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

Ab. M & 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 (BIREL): le cinque banche incluse del modello sono generate a partire dal maggior numero di partecipanti al sistema.

Ab. M & 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

Ab. M & 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 luca. arciero@bancaditalia. it