Πολύπλοκα Δίκτυα και Χρηματοοικονομικά
Creators: name: Μουρουζίδου, Μαρία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Συστημικός Κίνδυνος
Δείκτες οικονομικής ευρωστίας
Τράπεζες Κλειδιά
Πολύπλοκα δίκτυα τραπεζικών συστημάτων
Ελάχιστο Δένδρο ζεύξης
Συσχέτιση Pearson
Systemic Risk
Financial Soundness Indicators
Key Banks
Complex network banking analysis
Minimum Spanning Tree
Pearson correlation

description: Στην παρούσα διπλωματική παρουσιάζεται μια δυναμική μελέτη εντοπισμού των συστημικά σημαντικών τραπεζών. Τα δεδομένα αποτελούνται από χρονικές σειρές των Financial Soundness Indicators και συλλέχθηκαν από το International Monetary Fund (IMF). Οι Soundness Indicators επιλέχθηκαν με βάση έρευνα γενικής αξιολόγησης που διεξήγαγε το IMF και ως αποτελεσματικότεροι ορίστηκαν το Regulatory Tier1 Capital To Risk Weighted Assets, Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE) και Interest Margin to Gross Income (IMGI). Οι χώρες που μελετήθηκαν ανήκουν στην λίστα των τοπ 100 χωρών σύμφωνα με το GDP (Ακαθάριστο Εγχώριο Προϊόν) του έτους 2019. Διαθέσιμα τριμηνιαία δεδομένα για τους δείκτες μελέτης υπάρχουν για 46 από τις 100 χώρες σύμφωνα με την βάση δεδομένων του IMF. Η χρονική περίοδος μελέτης είναι από το 2010 μέχρι το 2017 και χωρίζεται σε 3 παράθυρα, το 2010-2011 (δεδομένα από 8 τρίμηνα), το 2012-2014 (δεδομένα από 12 τρίμηνα) και το 2015-2017 (δεδομένα από 12 τρίμηνα). Τα δεδομένα κάθε χώρας συγκεντρώνονται από τους deposit-takers της. Για την δημιουργία δικτύου ορίστηκαν ως κόμβοι οι 46 χώρες και ως ακμές οι συσχετίσεις του συντελεστή Pearson με αποτέλεσμα να δημιουργηθούν 12 πλήρη δίκτυα. Σε πρώτη φάση τα πλήρη δίκτυα χωρίστηκαν σε positive και negative correlation δίκτυα. Σκοπός αυτού ήταν α)η μελέτη του evolution weighted και unweighted density και β)η μελέτη του degree evolution centralization όλων των δεικτών. Σε δεύτερη φάση στα πλήρη δίκτυα εφαρμόστηκε ο αλγόριθμος για την εύρεση του Minimum Spanning Tree (MST) και έπειτα εφαρμόστηκε αλγόριθμος για την εύρεση των Core Bank. Στη συνέχεια, έγινε μελέτη μεταξύ των τεσσάρων αριθμοδεικτών με σκοπό την εύρεση του πιο αντιπροσωπευτικού αριθμοδείκτη ως προς τα αποτελέσματα των Core Bank. Έπειτα, από τα 12 σετ Core Bank δημιουργείται μια τελική σταθμισμένη λίστα τραπεζών, σύμφωνα με την συχνότητα και τη θέση εμφάνισης της κάθε τράπεζας. Το πλήθος της λίστας αποτελείται από 20 τράπεζες και η ονομασία που τους δίνεται είναι Key Banks. Επόμενος στόχος της εργασίας είναι να απαντηθεί το ερώτημα αν μια τράπεζα χρειάζεται μόνο να έχει υψηλή θέση στο GDP για να μπει στην λίστα των συστημικά σημαντικών τραπεζών (Key Bank) ή όχι. Στην συνέχεια έπεται η απάντηση στο ερώτημα κάθε πότε πρέπει να γίνεται η αναθεώρηση μιας τράπεζας που έχει χαρακτηριστεί ως συστημικά σημαντική (Key Bank). Τα όρια που θεσπίστηκαν στο σύμφωνο της Basel I και II συντέλεσαν σημαντικά στην διεξαγωγή των συμπερασμάτων. Στο τελευταίο κομμάτι της εργασίας γίνεται γενίκευση της ανάλυσης των χωρών σε επίπεδο ηπείρου.
description: In this current dissertation it is represented a dynamic consideration about the detection of global systemically important banks. Data are consisted in time-series of Soundness Indicators and are collected from International Monetary Fund (IMF). Indicators are chosen based on a study which was conducted by IMF and the results defined Regulatory Tier1 Capital To Risk Weighted Assets, Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Interest Margin to Gross Income (IMGI) as those with the proper evaluation. The participants are countries which are included in the list of top 100 countries of GDP in year 2019. Available quarterly data exists only for 46 countries. The period of study starts from 2010 and end ups in 2017 and is separated in three windows 2010-2011, 2012-2014 and 2015-2017. The data of indicators are gathered by the deposit-takers of each country. For the construction of network, 46 countries are represented as nodes and the links between them are evaluated via Pearson coefficient correlation, in order to construct 12 full graphs. Firstly, every full graph was separated in two subgraphs, one positive and one negative correlation graph. The aim of that was a)to study the evolution of weighted and unweighted density and b)to study the evolution of degree centralization of each graph. Secondly, in each full graph MST algorithm and furthermore algorithm of finding Core Banks were applied. Consequently, research was conducted among indicators in order to find the most represented one for these data. Afterwards, from the 12 sets of Core Banks a weighted list was aggregated. The length of this list is 20 and those elements are categorized as Key Banks. The next goal of this project was to answer the following two questions 1st: Is a Big Bank always a Key Bank? and 2nd: Is a Key Banks always a Key Bank? . The regulations of Basel I and II played a crucial role for the determination of the conclusions. The last step was to generalize the country study into continent study.