Una red financiera es un concepto que describe cualquier conjunto de entidades financieras (como compañías de tarjetas de pago , empresas, bancos y procesamiento de transacciones financieras) y los vínculos entre ellas, idealmente a través de transacciones directas o la capacidad de mediar en una transacción. [1] Un ejemplo común de vínculo de red financiera son las tenencias de valores (por ejemplo, acciones de empresas que cotizan en bolsa), donde la propiedad de acciones de una empresa representaría un vínculo entre las acciones y la empresa . En términos de ciencia de redes , las redes financieras están compuestas de nodos financieros , donde los nodos representan instituciones financieras o participantes, y de bordes, donde los bordes representan relaciones formales o informales entre nodos (es decir, propiedad de acciones o bonos). [2]
El concepto y uso de redes financieras surgió en respuesta a la observación de que los sistemas financieros modernos exhiben un alto grado de interdependencia. [2] La globalización ha magnificado el nivel de interdependencia financiera entre muchos tipos de organizaciones. Las acciones, los activos y las relaciones financieras se mantienen y se mantienen en mayor medida con el tiempo. La tendencia es un tema de gran interés en el sector financiero, particularmente debido a sus implicaciones en las crisis financieras. [3]
Las crisis han desempeñado un papel importante en el desarrollo de la comprensión de las redes financieras. En 1998, la crisis de la gestión de capital a largo plazo (LTCM) expuso su importancia subyacente. [4] En particular, el caso LTCM puso de relieve las correlaciones ocultas inherentes a las redes financieras. En el caso de LTCM, las correlaciones financieras fueron mucho mayores de lo esperado entre los bonos japoneses y los rusos. LTCM asumió una cantidad significativa de riesgo (en un momento apalancó 25:1) para negociar con esta relación, al tiempo que subestimó estas correlaciones. La crisis financiera asiática de 1997 y la posterior crisis financiera rusa de 1998 provocaron una divergencia entre los bonos europeos, japoneses y estadounidenses, provocando el colapso de LTCM. La consiguiente crisis del mercado demostró el impacto que pueden tener las redes financieras. [5] De manera similar, después de la crisis financiera de 2008 , muchos economistas han llegado a la conclusión de que la arquitectura en red del sistema financiero desempeña un papel central en la configuración del riesgo sistémico. De hecho, muchas de las acciones políticas posteriores han estado motivadas por estos conocimientos. [6]
Como resultado de estos conocimientos, los conceptos de la ciencia de redes se han aplicado de forma cruzada al campo de las finanzas. En 2008, la literatura en este campo era bastante incipiente. [2] En términos generales, puede resultar difícil obtener datos sobre las relaciones y transacciones interbancarias. [7] Esto puede limitar el número de casos de uso aplicables. Sin embargo, existen algunas áreas importantes de interés y aplicaciones para el estudio de las redes financieras. Algunos de ellos son el contagio financiero y el riesgo del sistema, [8] la formación de mercados interbancarios, [9] y la caracterización de los sistemas financieros actuales. [10] Otras aplicaciones de las redes financieras son las redes de correlación de acciones , las redes interbancarias y los modelos basados en agentes . Algunos modelos financieros basados en agentes que utilizan una cartera de órdenes limitada son ejemplos de redes financieras, donde los comerciantes están conectados a al menos un intercambio, y el intercambio media en las transacciones entre comerciantes. [11] [12] Otra área de estudio son las cascadas en las redes financieras , que ayudan a los científicos y formuladores de políticas a determinar cómo mitigar las crisis financieras. [13]
Los conceptos de ciencia de redes que se han aplicado a las redes financieras son numerosos y variados. Stiglitz, et al. aplicó el concepto y las matemáticas detrás de las redes multicapa para evaluar el costo de la mayor complejidad en las redes financieras. [14] Battiston, et al. utilizó la centralidad para desarrollar el algoritmo DebtRank, un medio para evaluar el riesgo sistémico que ciertas instituciones pueden plantear en función de su conectividad y niveles de deuda. [8] Otros se han centrado ampliamente en el desarrollo de modelos de referencia para la estructura de redes financieras; algunos adoptan un enfoque impulsado por la economía al pronosticar los nodos como actores racionales en un sistema, mientras que otros adoptan un enfoque más de física estadística, [2] un enfoque justificado por la necesidad de reconstruir la red porque la información disponible a menudo es incompleta. [15]
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