Systemische stabiliteit van de interbankenmarkt: theorie en toetsing op Russische data

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2011 – 2012

Systemische stabiliteit van de interbankenmarkt: theorie en toetsing op Russische data

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van

Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur

Nathan Braeckmans onder leiding van Prof. Koen Schoors

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2011 – 2012

Systemische stabiliteit van de interbankenmarkt: theorie en toetsing op Russische data

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van

Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur

Nathan Braeckmans onder leiding van Prof. Koen Schoors

Vertrouwelijkheidsclausule PERMISSION

Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding.

Nathan Braeckmans

Woord vooraf Het schrijven van deze thesis was niet mogelijk zonder een aantal belangrijke mensen. Hierbij wil ik de personen die meegeholpen hebben om dit werkstuk naar een hoger niveau te tillen, eervol vermelden. Vooreerst moet ik Prof. Dr. Koen Schoors bedanken die me telkens met raad en daad bijstond. Zijn tips en ervaring bezorgden mij nieuwe inzichten, die ik grotendeels geïmplementeerd heb in deze scriptie. De inbreng van Prof. Dr. Koen Schoors was, zowel op theoretisch als op empirisch vlak, onmiskenbaar. Verder wil ik mijn dank betuigen aan Dr. Alexei Karas, die me bijstond tijdens de praktische uitwerking van het eigen onderzoek. Zijn ideeën hebben tot een nieuwe invalshoek geleid. Tot slot wil ik nog mijn ouders, broer en vrienden bedanken voor allerlei praktische zaken, bovenop de morele steun die ze mij gedurende deze periode gegeven hebben.

I

Inhoudsopgave Gebruikte afkortingen ................................................................................................................. IV Lijst van figuren ............................................................................................................................ V Lijst van tabellen ......................................................................................................................... VI Hoofdstuk 1: Inleiding .................................................................................................................. 1 Hoofdstuk 2: Systemische stabiliteit ............................................................................................. 5 2.1. Belang van systematisch risico ..................................................................................................... 5 2.2. Definitie en omschrijving .............................................................................................................. 7 Hoofdstuk 3: Klassieke theorie.................................................................................................... 12 3.1. Model van Allen en Gale ............................................................................................................ 12 3.1.1. Verschillende structuren ...................................................................................................... 15 3.1.2. Stabiliteit van de structuren ................................................................................................ 19 3.2. Literatuurstudie klassieke visie .................................................................................................. 21 Hoofdstuk 4 : Interbankenmarkt als een netwerk ........................................................................ 26 4.1. Componenten van de netwerktheorie ....................................................................................... 27 4.1.1. Basisbegrippen .................................................................................................................... 27 4.1.2. Connectiviteit ....................................................................................................................... 27 4.1.3. In/Out-degree ...................................................................................................................... 28 4.1.4. Clustercoëfficiënt ................................................................................................................. 28 4.2. Stabiliteit .................................................................................................................................... 29 4.3. Literatuurstudie netwerktheorie................................................................................................ 34 Hoofdstuk 5: Situatie in Rusland ................................................................................................. 38 5.1. Situatie voor de eerste crisis ...................................................................................................... 38 5.2. De eerste crisis in 1995............................................................................................................... 39 5.3. Het eerste post-crisis herstel...................................................................................................... 40 5.4. De wisselkoerscrisis van 1998 .................................................................................................... 41 5.5. Economisch herstel na tweede crisis ......................................................................................... 42 5.6. Situatie tot op heden .................................................................................................................. 43 Hoofdstuk 6: Eigen onderzoek .................................................................................................... 46 6.1. Marktdiscipline in de literatuur .................................................................................................. 46 6.2. Data ............................................................................................................................................ 48 6.3. Onderzoek .................................................................................................................................. 49 6.4. Resultaten................................................................................................................................... 52 6.4.1. Binnenlandse vs. buitenlandse banken ............................................................................... 53 II

6.4.2. Staatsbanken vs. private banken......................................................................................... 55 6.4.3. Crisis vs. post-crisis .............................................................................................................. 56 Hoofdstuk 7: Conclusie ............................................................................................................... 58 Lijst van de geraadpleegde werken ............................................................................................. VII Bijlagen Bijlage 1: Output SPSS Bijlage 1.1.: Output onafhankelijke T-test tussen interest van binnen- en buitenlandse banken Bijlage 1.2.: Output onafhankelijke T-test tussen interest van staats- en private banken Bijlage 1.3.: Output onafhankelijke T-test tussen interest crisis en post-crisis periode Bijlage 2: Beschrijvende statistiek en regressies in Stata Bijlage 2.1.: Beschrijvende statistiek van de variabelen Bijlage 2.2.: Algemene marktdiscipline op de Russische interbankenmarkt (1998-2004) Bijlage 2.3.: Verschil in marktdiscipline tussen binnen- en buitenlandse banken op de Russische interbankenmarkt (1998-2004) Bijlage 2.4.: Verschil in marktdiscipline tussen staats- en private banken op de Russische interbankenmarkt (1998-2004) Bijlage 2.5.: Verschil in marktdiscipline tussen crisis en post-crisis periode op de Russische interbankenmarkt (1998-2004)

III

Gebruikte afkortingen BBP

Bruto Binnenlands Product.

CBR

Russische Centrale Bank.

CHAPS

Clearing House Automated Payment System. Engels betalingssysteem.

ECB

Europese Centrale Bank.

ESRB

European Systemic Risk Board.

Fedwire

Federal Reserve Wire Network. Systeem voor interbancaire transacties, door de Federal Reserve.

GKO

Gosudarstvenniy Komitet Oborony. Overheidsobligaties uitgegeven door de Russische Staat.

IMF

Internationaal Monetair Fonds.

InterestRate

Interest dat banken betalen op een bepaald tijdstip voor hun interbancaire leningen.

LGD

Loss Given Default. Het percentage van de totale vordering op een in problemen verkerende bank, dat de eisende bank niet meer zal ontvangen.

Liq1

Maatgetal voor liquiditeit. Liq1 wordt berekend als de som van alle liquide activa van een bank, gedeeld door de som van alle passiva die op een account staan, met een maximale looptijd van 30 dagen.

Liq2

Maatgetal voor liquiditeit. Verhouding tussen de reserves die een bank aanhoudt bij de centrale bank en de totale activa.

LnAssets

Logaritme van het totale activa van een bank.

LoansNonBank Verhouding van het aantal leningen niet uitgegeven aan een bank op het totaal aantal leningen. OECD

Organisation for Economic Co-operation and Development.

R

Return van een investering in activa bij het model van Allen en Gale.

ROA

Return On Assets. Verhouding tussen de return van een bank en de totale activa.

Risk

Verhouding tussen het aantal slechte leningen en het totaal aantal leningen van een bank.

IV

Lijst van figuren Figuur 1: Balans van een bank ....................................................................................................... 3 Figuur 2: Kostprijs van recente systematische crisis ........................................................................ 6 Figuur 3: Complete marktstructuur .............................................................................................. 15 Figuur 4: Incomplete marktstructuur............................................................................................ 16 Figuur 5: Niet verbonden onvolledige marktstructuur ................................................................... 17 Figuur 6: Multiple money center .......................................................................................................... 19 Figuur 7: Fedwire interbancaire netwerk ...................................................................................... 27 Figuur 8: Inflatie in Rusland (1992-2011) ...................................................................................... 39 Figuur 9: Globale binnenlandse blootstellingen op de interbankenmarkt ....................................... 43

V

Lijst van tabellen Tabel 1: Belangrijkste balansposten van de Belgische banken in 2007 (in miljard Euro) ..................... 1 Tabel 2: Regionale liquiditeitsschokken ........................................................................................ 14 Tabel 3: Regionale liquiditeitsschokken met pertubatie................................................................. 19 Tabel 4: A priori verwachtingen van de invloed van onafhankelijke variabelen op InterestRatei,t ..... 51

VI

Hoofdstuk 1: Inleiding Deze thesis heeft als doel de stabiliteit van de interbankenmarkt na te gaan, onder meer in tijden van crisis. Deze markt is voor banken het beste kanaal om onmiddellijk liquide middelen te bekomen. Een onstabiele en slecht functionerende interbankenmarkt heeft een rechtstreekse negatieve impact op de stabiliteit van de economie in het algemeen. Een stabiel bankensysteem daarentegen heeft een positieve invloed op de economische groei. Een belangrijke term hierbij is het systematisch risico, welke uitgebreid wordt uitgelegd in Hoofdstuk 2. Een passende definitie van de interbankenmarkt wordt gevonden bij Vander Vennet (2008): “Op de interbankenmarkt worden tegoeden en verplichtingen op ten hoogste 1 jaar verhandeld tussen binnen- en buitenlandse kredietinstellingen” (Vander Vennet, 2008, pg. 1). De markt is volgens Vander Vennet (2008) ontstaan op initiatief van de kredietinstellingen en werkt autonoom, zonder inmenging van de overheid. Overheidsbanken kunnen echter wel actief zijn op de markt, zijnde als kredietgever of -nemer. In het empirisch onderzoek van deze scriptie zal het verschil in stabiliteit tussen private en staatsbanken dan ook onderzocht worden. Het belang van de interbankenmarkt wordt aangetoond aan de hand van Tabel 1, die het omvangrijk aandeel van de interbancaire kredieten illustreert in de balansposten van de Belgische banken.

Tabel 1: Belangrijkste balansposten van de Belgische banken in 2007 (in miljard Euro) Activa

Passiva

Interbankvorderingen

320

Interbancaire schulden

431

Vorderingen op cliënten

750

Cliëntentegoeden

760

Effecten/waardepapier

390

Achtergestelde schulden

36

Vaste activa

25

Eigen vermogen

67

Andere posten

90

Andere posten

284

1578

1578

Bron: CBFA; Vander Vennet (2008), pg 1. De interbankenmarkt heeft een aantal doelstellingen. Neyer en Wiemers (2004) bespreken de bestaansredenen van deze geldmarkt. De interbankenmarkt speelt een cruciale rol in het bepalen 1

van een monetair beleid (Neyer en Wiemers, 2004). Die doelstelling is gelijklopend met die van Allen, Carletti en Gale (2008). Volgens de auteurs is de interbankenmarkt een ideaal medium voor de centrale banken om hun monetair beleid uit te voeren. Verder treden banken op de interbankenmarkt toe om de onverwachte liquiditeitsschokken, waar de banken dagelijks mee geconfronteerd worden, op te vangen (Neyers en Wiemers, 2004). Banken met een overschot aan liquide middelen bieden deze aan op de interbankenmarkt aan instellingen met een liquiditeitstekort. Liquiditeitsoverschotten eenvoudig beleggen en liquiditeitstekorten snel overbruggen is dan ook de oorspronkelijke ontstaansreden van de interbankenmarkt (Vander Vennet, 2008). Neyers en Wiemers (2004) benadrukken wel dat banken vaak participeren door de speculatieve opportuniteiten die zich aanbieden op de interbankenmarkt. Allen et al. (2008) nemen eveneens deze bestaansreden op in hun verantwoording. De interbankenmarkt bestaat algemeen gezien enerzijds als middel voor het monetair beleid uit te voeren, en anderzijds om liquide middelen uit te wisselen tussen financiële instellingen (Allen et al., 2008, Neyer en Wiemers, 2004). Er moet echter benadrukt worden dat de interbankenmarkt geen liquiditeit creëert. De bestaande liquide middelen worden enkel verdeeld onder de deelnemers. Neyer en Wiemers (2004) halen verder nog een bijkomende bestaansreden aan voor de interbankenmarkt. Volgens de auteurs verschillen de marginale kosten van diverse banken bij het bekomen van fondsen bij de centrale bank. Banken met een relatief lage marginale kost treden dan op als een intermediaire partij tussen de centrale bank en de banken met een hoge marginale kost (Neyers en Wiemers, 2004). Een bank zal enkel optreden als intermediair als er een positief verschil is tussen het interestpercentage uitgegeven door de centrale bank en het percentage op de interbankenmarkt. Dit verschil moet groot genoeg zijn om het risico op niet-terugbetaling te dekken. De interbankenmarkt is een interessante markt om te bespreken aangezien op deze markt veel blootstellingen plaatsvinden. Het systematisch risico dreigt altijd. In sommige omstandigheden kan een bank die in de problemen komt er voor zorgen dat die individuele problemen een weerslag hebben op de rest van het bankensysteem. Deze faling kan een domino-effect in gang zetten waarbij mogelijks besmetting optreedt (Allen en Gale, 2000). Banken die een lening hebben uitgegeven aan de in nood verkerende bank zien dat geld dus mogelijk niet meer terug. Banken zijn onderling gerelateerd door het interbancaire systeem. De individuele problemen van één bank kunnen voor problemen zorgen in alle andere banken, ook al zijn die niet rechtstreeks gelinkt aan elkaar. Dit fenomeen noemt men besmetting en wordt verder besproken in Hoofdstuk 2 en 3 (Allen en Gale, 2000). De mate waarin deze problemen zich zullen verspreiden, hangt af van de structuur of

2

kenmerken van de interbankenmarkt. De meest stabiele structuur van de interbankenmarkt wordt besproken in Hoofdstuk 3 en 4. Zoals eerder besproken is de belangrijkste bestaansreden van de interbankenmarkt het herverdelen van liquide middelen. Banken gebruiken de interbankenmarkt om hun balans in evenwicht te brengen. Cohen-Cohen-Cole, Patacchini en Zenou (2010) illustreren aan de hand van een eenvoudig voorbeeld, samenhangend met Figuur 1. Figuur 1: Balans van een bank

Bron: Cohen-Cole, Patacchini en Zenou (2010), Figuur 1, pg 57. Het gebeurt op regelmatige basis dat een kredietinstelling meer leningen uitgeeft dan dat de passiva zijde kan dekken. Banken kunnen dan op korte termijn liquide middelen sprokkelen op de interbankenmarkt om hun balans in evenwicht te brengen(Cohen-Cole et al., 2010). Figuur 1 toont de samenstelling van een bancaire balans. Als een financiële instelling voor 1100€ aan leningen uitgeeft, maar slechts over 900€ deposito’s en 100€ eigen vermogen beschikt, moet de balans in evenwicht gebracht worden. De bank zal dan een beroep doen voor 100€ op een interbancaire lening. De financiële instellingen maakten veelvuldig gebruik van deze opportuniteit wanneer de interbankenmarkt zeer liquide was (Cohen-Cole, Kirilenko en Patacchini, 2011). Zo waren er sommige banken die leningen uitgaven, die ze grotendeels financierden met interbancaire leningen. Tijdens een crisis kent de interbankenmarkt vaak grote problemen. De gebeurtenissen en stabiliteit van de interbankenmarkt tijdens de Russische crisissen worden verder in deze thesis besproken. Recentelijk waren er tijdens de financiële crisis van 2007-2008 grote problemen op de interbankenmarkt. Voor de financiële crisis was het voor banken geen probleem om aan liquide 3

middelen te komen via de interbankenmarkt (Vander Vennet, 2008). Toen de financiële crisis toesloeg in de Verenigde Staten en Europa, droogde de interbankenmarkt op (Cohen-Cole et al., 2011). Beide centrale banken intervenieerden om er voor te zorgen dat banken toch nog over middelen zouden kunnen beschikken om hen te financieren. De rest van de thesis is als volgt opgebouwd. In Hoofdstuk 2 wordt de systemische stabiliteit van de interbankenmarkt besproken, aan de hand van het systematisch risico. Verscheidene definities en kenmerken worden toegelicht. De klassieke visie omtrent de stabiliteit en structuur van de interbankenmarkt wordt aangehaald in Hoofdstuk 3. Het vertrekpunt voor dit deel is het werk van Allen en Gale (2000), die verschillende auteurs als basis gebruiken. De bijgevoegde literatuurstudie toont de populariteit van deze theorie aan. De huidige tegenhanger van de klassieke theorie, vertrekt vanuit de netwerktheorie, besproken in Hoofdstuk 4. Het uitgangspunt van beide theorieën is verschillend. Ook hier is een uitgebreide literatuurstudie aanwezig. Voor het eigen onderzoek aan te vatten, wordt kort de situatie in Rusland dieper bekeken in Hoofdstuk 5. De problemen in de Russische bankensector zijn bepalend voor het onderzoek in Hoofdstuk 6. Hierin worden vooreerst het concept en de keuze voor marktdiscipline besproken aan de hand van voorgaande literatuur. De thesis wordt afgesloten met een conclusie in Hoofdstuk 7.

4

Hoofdstuk 2: Systemische stabiliteit In dit hoofdstuk wordt de systemische stabiliteit van de interbankenmarkt besproken aan de hand van het systematisch risico. De invloed en belang van het systematisch risico is gebleken door de recente financiële crisis. De problemen in de Verenigde Staten, veroorzaakt door het ineenstorten van de huizenprijzen, werden wereldwijd gevoeld onder de financiële instellingen. Na het faillissement van Lehman Brothers op 15 september 2008, zakte de interbankenmarkt in elkaar. Het belang van deze markt werd reeds besproken in de inleiding. De liquide geldstroom naar de economie viel stil. Het belang van dit risico voor de totale economie en de interbankenmarkt op zich, wordt aangehaald in 2.1. Een correcte omschrijving en definitie van het concept komt voor in 2.2., waar de inzichten van verschillende auteurs toegelicht worden.

2.1. Belang van systematisch risico De interbankenmarkt is een onderdeel van het totale financiële systeem, waarvan de stabiliteit afhangt van een aantal macro-economische indicatoren. Het systematisch risico bepaalt, zowel volgens de klassieke als moderne theorie, in grote mate de stabiliteit van de interbankenmarkt. Het belang van dit risico is duidelijk gebleken tijdens de recente financiële crisis. Hoewel er tot op heden nog altijd geen algemeen aanvaarde definitie is van dit risico, zijn de meeste academische auteurs en instellingen zich wel bewust van het gevaar. Getuige van het potentiële risico is de oprichting in 2010 van het European Systemic Risk Board (ESRB), onder toezicht van de ECB. Deze nieuw opgerichte instelling probeert aan de hand van macro-economische ontwikkelingen het systematisch risico op een correcte wijze in te schatten. De Europese Centrale Bank heeft echter nog steeds geen eenduidig beeld gevormd over dit risicovol concept. Borio en Drehmann (2009) hebben geprobeerd om een synthese te maken van de verschillende definities. Het is dus vanzelfsprekend dat er dieper ingegaan moet worden op het systematisch risico wanneer de stabiliteit van de interbankenmarkt besproken wordt. Een systematische crisis, veroorzaakt door het systematisch risico, heeft enorme gevolgen voor het land en de financiële instellingen in dat land. Een systematische crisis is een veelal korte periode waarbij de economie te maken heeft met een grootschalige bancaire en algemene ineenstorting (Claessens, Klingebiel en Laeven, 2004). Er is dan vaak sprake van een totale economische 5

afremming. Er worden tijdens een systematische crisis enorme fiscale kosten gemaakt door de overheid. Figuur 2 toont de kostprijs aan van de recente crisis. Dit tekort komt enerzijds door de verminderde economische activiteit, en anderzijds door de kosten gemaakt door de overheid om de economie opnieuw te stimuleren. Het tekort liep voor de meer vooruitstrevende landen gemiddeld op tot bijna 9 procent van het BBP (IMF, 2010). Figuur 2: Kostprijs van recente systematische crisis

Bron: IMF (2010), Figuur 1.7., pg 9. Claessens et al. (2004) besluiten echter in hun studie dat supplementaire grootschalige uitgaven of enorme depositogaranties niet per definitie een positief effect hebben op de economische groei, integendeel. De auteurs suggereren dat een strikt beleid en structurele hervormingen de beste remedie zijn. Bovendien zorgen deze maatregelen er eveneens voor dat toekomstige systematische crisissen voorkomen kunnen worden. Schwarcz (2008) beschouwt marktdiscipline één van de mogelijke benaderingen om het systematisch risico te drukken, iets wat in deze thesis in praktijk zal worden toegepast. Haldane, Hoggarth, Saporta en Sinclair (2004) tonen eveneens het financiële belang aan van een crisis. Aan de hand van 33 crisissen hebben de auteurs onderzocht wat het effect is van een crisis op het BBP van het land. Om het bancaire systeem van de afgrond te redden, moet de overheid een aantal fiscale kosten maken. Hiertoe behoren onder andere de herkapitalisatie van in nood verkerende landen en het borg staan voor deposito’s. Algemeen kan gesteld worden dat de gemiddelde fiscale kost voor het land grosso modo 15% van het BBP bedraagt (Haldane et al., 2004). Het verlies is evenwel hoger in landen die geconfronteerd worden met een liquiditeitscrisis. De Indische crisis in 1997, bijvoorbeeld, koste de overheid de helft van het BBP. Deze fiscale kosten worden gedragen door het land, met als doel de crisis te bestrijden. Wanneer het land deze kosten niet maakt, zoals tijdens de Grote Depressie begin de jaren ‘30, kunnen de algemene negatieve gevolgen voor de economie nog groter zijn. Deze fiscale kosten gemaakt door de overheid staan los 6

van het verlies in output wat betreft welvaart. Haldane et al. (2004) besluiten dat er gemiddeld genomen een bijkomend output verlies is van 10% van het BBP als gevolg van de systematische crisis. Het belang en gevaar van het systematisch risico is dus vrij duidelijk, in tegenstelling tot een eenduidige definitie van het concept.

2.2. Definitie en omschrijving Jean-Claude Trichet (2009), voormalig voorzitter van de ECB, kaderde het systematisch risico in de sfeer van de opwarming van de aarde. De Fransman omschreef het risico als de negatieve impact die de daden van miljoenen individuen hebben, handelend in hun eigen belang, op het wereldwijde ecosysteem. Uiteindelijk zal iedereen last ondervinden van deze dreiging. De link met het economische systeem is snel gemaakt. Het is het risico dat een negatieve ontwikkeling van enkele spelers een enorme impact kan hebben op het totale systeem, wat kan resulteren in het ineenzakken van de gehele economie. De individuele problemen kunnen zich razendsnel verspreiden over het systeem aan de hand van linken tussen de actoren. Het is vanzelfsprekend dat de interbankenmarkt hiervoor een geschikt medium is. Cohen-Cole et al. (2011) volgen het concept van Trichet (2009) en komen tot de volgende definitie: “systemic risk is the degree to which minor changes in the actions or outcomes of a single entity can cascade into a system-wide effect” (Cohen-Cole, Kirilenko en Patacchini, 2011, pg. 3). De auteurs hameren vooral op het belang van het individuele gedrag en het effect op het totale evenwicht. Als een individu een verandering ondergaat, zullen de overige spelers dit ook doen aangezien ze interageren met dat individu. De G10, een economische vereniging van 11 landen, hebben in hun rapport naar aanleiding van een toenemende financiële consolidatie in 2001 de volgende definitie gelanceerd: “Systemic financial risk is the risk that an event will trigger a loss of economic value or confidence in, and attendant increases in uncertainty about, a substantial portion of the financial system that is serious enough to quite probably have significant adverse effects on the real economy” (Eijffinger, 2009, pg. 44). Deze definitie legt de nadruk op het verlies van vertrouwen in een bepaald deel van het systeem, dat een weerspiegeling zal vinden in de totale omvang ervan. Kaufmann en Scott (2003) tot slot, definiëren het concept als volgt: “Systemic risk refers to the risk or probability of breakdowns in an entire system, as opposed to breakdowns in individual parts or components, and is evidenced by comovements (correlation) among most or all the parts” (Kaufmann 7

en Scott, 2003, pg. 371). De auteurs benadrukken eveneens dat een systematisch risico gevolgen kan hebben voor andere markten in de financiële sector, zelfs op wereldschaal. In de recente financiële crisis heeft het initiële faillissement van Lehman Brothers gevolgen gehad voor bijvoorbeeld verzekeringsfirma’s, zoals Ethias. Borio en Drehmann (2009) hebben uit verschillende de definities van het systematisch risico, een algemeen beeld proberen te vormen over het concept. Vooreerst nemen alle auteurs, wanneer er sprake is van het systematisch risico, altijd de volledige economie in beschouwing. Voor individuele banken of instellingen is er geen plaats. Borio en Drehmann (2009) benadrukken eveneens het spillover effect van de financiële sector naar de hele economie. Dit kan gedefinieerd worden als een effect waarbij een externe partij of economie, de invloed voelt van een actie, gebeurtenis of proces van een andere speler, ondanks dat ze niet rechtstreeks betrokken zijn in dit proces. Dit spillover effect kan zelfs wereldwijd plaatsvinden. Tot slot besluiten de auteurs dat de kracht van het systematische risico meestal uitgedrukt wordt in termen van financiële instabiliteit. De instabiliteit is concreter en beter meetbaar dan de stabiliteit. Deze drie aspecten zitten veelal vervat in de meeste definities. Het meest klassieke voorbeeld van het systematisch risico in de financiële sector is een bank run (Schwarcz, 2008). Recent was er een bank run bij Northern Rock. In dit geval kunnen banken de opvragingen van liquide middelen niet meer beantwoorden. Dit kan voorkomen wanneer een groot deel van de depositohouders panikeren en hun geld willen afhalen. Negatieve geruchten werken dit fenomeen in de hand. Aangezien kredietinstellingen slechts een klein deeltje van de deposito’s met hun cashreserves kunnen dekken, kunnen niet alle klanten voldaan worden. Het gevolg zal zijn dat een bank onvoldoende cash heeft, waardoor ze uiteindelijk zal falen. Een faillissement van één bank heeft dan gevolgen voor de andere banken, aangezien deze allen lenen en ontlenen van elkaar op de interbankenmarkt. Door deze verwevenheid zullen banken elk op hun beurt hun verplichtingen niet kunnen invullen. Volgens Schwarcz (2008) leidde tijdens de crisis in 1929 de negatieve gebeurtenissen op de aandelenmarkt tot het massaal opvragen van de deposito’s. Door de interconnectiviteit zijn veel solvabele banken toch failliet gegaan. Tussen 1930 en 1933 zijn er naar schatting 2000 bedrijven jaarlijks failliet gegaan door deze kettingreactie (Schwarcz, 2008). De Bandt en Hartmann (2000) nemen in opdracht van de Europese Centrale bank drie soorten systematisch risico’s op in hun analyse. Het werk van De Bandt en Hartmann (2000) inzake systematisch risico wordt door veel andere auteurs erkend en geciteerd. Het is dan ook voor de hand liggend dat dit werk de leidraad vormt door het concept. Eerst en vooral erkennen de auteurs 8

contagion, financiële besmetting. Dit domino-effect wordt uitgebreid besproken door Allen en Gale (2000). De auteurs gaan dieper in op de term financiële besmetting of contagion, een eerste soort systematisch risico. Dit fenomeen komt vaak voor op de interbankenmarkt. Een noodzakelijke voorwaarde voor de besmetting is echter wel dat banken direct gelinkt zijn. Financiële besmetting is het effect waarbij één of slechts enkele instellingen geraakt worden door een gebeurtenis. De regio ondervindt een negatieve schok. Allen en Gale (2000) beschrijven dit effect als volgt. Een regio of een bank is verbonden met andere regio’s of banken. Regio A is verbonden met regio B,C,D, enzovoort. Deze regio’s hebben vorderingen ten opzichte van elkaar. Wanneer regio A een negatieve schok ondervindt, komt deze regio in de problemen. De kredietinstelling zal nu problemen krijgen met de waarde van de activa. Het gevolg hiervan is dat de vorderingen die banken in de andere regio’s hebben ten opzichte van banken in regio A, nu minder waard worden. Het activa van de overige regio’s kan nu ook in waarde gedaald zijn. Wanneer het effect sterk genoeg is, kan dit leiden tot ernstige problemen en in het slechtste geval zelfs faillissementen. Het meest recente voorbeeld hiervan is het faillissement van Lehman Brothers op 15 september 2008 en de toenemende onrust dat het veroorzaakte in de Amerikaanse financiële sector. Voor de financiële crisis waren er alleen maar beschermingsmaatregelen die betrekking hadden op de financiële gezondheid van een individuele instelling. Het faillissement van Lehman Brothers had enorme gevolgen voor andere banken. Verschillende financiële instellingen moesten gered worden van de afgrond, waaronder AIG. De stabiliteit van een bank wordt nu niet langer enkel bepaald door de reserves die de bank aanhoudt. Een bepalende factor die voorheen over het hoofd werd gezien is de verbondenheid tussen de banken. Sinds het uitbreken van de crisis wordt een bank voortaan evenals beoordeeld op de financiële transacties die gebeuren op de interbankenmarkt en hun verwevenheid met andere kredietinstellingen. Ten tweede worden gemeenschappelijke schokken ook opgenomen als risico (De Bandt en Hartmann, 2000). Dit is het risico dat macro-economische schokken gelijktijdig schade toebrengen aan markten of financiële instellingen, ondanks het feit dat de banken indirect gelinkt zijn. Verschillende banken zijn hoog gecorreleerd met elkaar wanneer ze een aantal overeenkomstige producten in hun portefeuille hebben. De schok zal dan niet enkel gevolgen hebben op enkele afzonderlijke banken, maar op de hele economie. Beide concepten, financiële besmetting en gemeenschappelijke schokken, worden ook door Kaufman en Scott (2000) beschouwd als vormen van het systematisch risico. De Bandt en Hartmann (2000) bespreken nog een derde minder aanvaarde vorm van het systematisch risico. De auteurs halen aan dat goede tijden gekenmerkt worden door een toename 9

van consumptie en investeringen. Gelijkopgaand hiermee worden risico’s fout geprijsd. Eén kleine gebeurtenis kan voldoende zijn om dit bloot te leggen en een crisis te veroorzaken. Het derde concept van Kaufman en Scott (2000) ligt in de lijn van het contagion. De auteurs hebben het over een initiële schok. Als een bank nu negatief beïnvloed wordt door deze schok, zal het gerucht zich rap verspreiden. Er zal grote onzekerheid zijn bij de andere partijen die last kunnen ondervinden door deze schok, waardoor ze met grote waarschijnlijkheid nu deposito’s zullen opvragen. De bank zal dan vrij vlug te maken krijgen met liquiditeits- en solvabiliteitsproblemen. Acharya en Yorulmazer (2003) daarentegen hebben het nog over een ander soort systematisch risico, namelijk de informatieve contagion. Wanneer een kredietinstelling dan in de problemen komt, zal het door de negatieve informatie voor andere gezonde banken moeilijker worden om krediet te bekomen. Het faillissement van Lehman Brothers in 2008 zorgde voor een opdroging van de interbankenmarkt. De oorzaak lag niet alleen bij de directe verliezen, maar ook bij de negatieve signalen die de financiële markten opvingen dat er een probleem was met de perceptie van het risico. Tot nu toe zijn er echter niet zoveel auteurs die zich toegelegd hebben op het informatieve contagion. De stabiliteit van de interbankenmarkt kan op verschillende manieren getest worden. In Hoofdstuk 3 wordt de nadruk gelegd op de vorm van de interbankenmarkt, aan de hand van het model van Allen en Gale (2000). Verschillende auteurs hebben aan de hand van simulaties, zoals weergegeven in de literatuurstudie, de impact van het systematisch risico onderzocht. Een gelijkaardige methode om de stabiliteit te onderzoeken, wordt toegepast in Hoofdstuk 4, door de interbankenmarkt te zien als een netwerk. Andere auteurs hebben op een alternatieve wijze de stabiliteit van de interbankenmarkt getest. Cocco, Gomes en Martins (2009) onderzoeken aan de hand van Portugese data de relaties op de interbankenmarkt. Volgens de onderzoekers ontstaat een relatie tussen twee banken door het uitvoeren van herhaaldelijke transacties tussen beiden. Voor Cocco et al. (2009) is het verkrijgen van liquiditeit om te voldoen aan de reservevereisten, de voornaamste bestaansreden van de interbankenmarkt. Affinito (2011) definieert een interbancaire klantenrelatie als een stabiele en sterke relatie die vaak voorkomt tussen twee banken, waarbij elk van beiden ontlener of lener kan zijn. De auteur voorspelt dat zulke relaties in de problemen verkerende kredietinstellingen overeind kunnen houden. Aan de hand van empirisch onderzoek met Italiaanse data, wordt deze hypothese bevestigd. De interbancaire transacties in Italië tijdens een crisis vielen niet stil, door het bestaan van stabiele relaties tussen beide partijen (Affinito, 2011). De interbankenmarkt is dus volgens deze methode stabiel over een crisis (Affinito, 2011).

10

Cocco et al. (2009) bekijken het interestpercentage op de leningen. Als een kredietnemer reeds een sterke relatie heeft uitgebouwd met de tegenpartij dan zal deze minder interest moeten betalen. Bovendien vinden Cocco et al. (2009) dat kredietinstellingen die geconfronteerd worden met hoge liquiditeitsschokken vaker een relatie zullen aangaan met banken die minder volatiele schokken te verwerken krijgen. Kleine banken zijn in hun onderzoek meestal ontlener, terwijl de grotere banken optreden als kredietnemer. Ook Furfine (1999) komt tot dit besluit. Financiële instellingen die vaak niet in evenwicht zijn qua reserves, zullen meer geneigd zijn om relaties aan te gaan met het oog op financiële transacties. Tijdens een crisis zullen banken dus vaker geneigd zijn om beroep te doen op interbancaire relaties (Cocco et al., 2009). Een andere mogelijkheid om de stabiliteit van de interbankenmarkt na te gaan, is aan de hand van het marktdiscipline. Schwarcz (2008) haalt aan dat marktdiscipline ideaal is om het systematisch risico te temperen. In deze thesis wordt deze methode toegepast. In Hoofdstuk 6 wordt deze manier van onderzoeken uitgebreid besproken.

11

Hoofdstuk 3: Klassieke theorie De klassieke theorie van de interbankenmarkt, werd gevormd door het werk van Allen en Gale (2000). Dit onderzoek wordt dan ook uitgebreid besproken in 3.1. De auteurs gaan na bij welke structuur van de interbankenmarkt, het systematisch risico het best verwerkt wordt. Allen en Gale (2000) veronderstellen dat de structuur van de interbankenmarkt gegeven is. In 3.2. wordt een uitgebreide literatuurstudie samengevat omtrent de klassieke interbancaire theorie.

3.1. Model van Allen en Gale Het werk van Allen en Gale wordt beschouwd als de basis van de klassieke literatuur omtrent de structuur en stabiliteit van de interbankenmarkt. Het onderzoek wordt tevens vaak gevolgd in aanverwante literatuur. Dit werk is dus onontbeerlijk voor deze scriptie. Allen en Gale (2000) vertrekken van het standpunt dat de structuur tussen de verschillende banken gegeven is. Er wordt in het vervolg van hun onderzoek niet verder afgeweken van deze assumptie. Het werk vormt dan ook een basis voor de mogelijke structuren op de interbancaire markt. De auteurs gaan na in welke mate een faling in een bepaalde regio wordt verspreid over de andere regio’s. In hun werk wordt enkel uitgegaan van één soort besmetting. Allen en Gale (2000) richten zich op de overlappende claims die verschillende regio’s of kredietinstellingen hebben ten opzichte van één andere partij. Wanneer een regio verlies lijdt, heeft dit gevolgen voor de overige regio’s. Als de vorderingen genoeg in waarde gedaald zijn, kan dit leiden tot een crisis in die regio’s. Dit is het enigste kanaal van besmetting waar Allen en Gale (2000) belang aan hechten. Om de financiële besmetting goed te begrijpen, wordt de assumptie gemaakt dat alle instellingen over de nodige informatie beschikken van hun omgeving. Incomplete of imperfecte informatie kan een ander kanaal van besmetting veroorzaken. In het model worden ook crisissen ten gevolge van verschillende valuta uitgesloten. Internationale wisselkoerseffecten worden eveneens niet in acht genomen. De verschillende regio’s hebben uiteraard ongelijke liquiditeitspreferenties. De interbankenmarkt speelt hier een cruciale rol bij het herverdelen van liquide middelen. De totale vraag naar liquide middelen is echter constant. De verschillende banken zijn nu aan elkaar gerelateerd doordat een bank met een overschot aan liquide middelen ontleent aan een bank met een tekort aan liquiditeit. Wanneer een regio wordt getroffen door een bankencrisis, lijden de andere regio’s ook een verlies. Zij hebben namelijk een vordering op de falende regio. Deze claim is nu beduidend minder waard. Als 12

dit spillover effect sterk genoeg is, kan dit een crisis veroorzaken in de naburige regio’s. De claims moeten dus voldoende in waarde gezakt zijn. In extreme gevallen kan deze crisis zich verspreiden van regio tot regio en kan er sprake zijn van financiële besmetting. Allen en Gale (2000) maken een aantal assumpties die gelden voor hun model. Zo zijn alle consumenten identiek aan elkaar. Bovendien zijn er drie mogelijke tijdstippen: t=0,1,2. Op tijdstip 1 komen de consumenten van zichzelf te weten dat ze vroege of late consumenten zijn. Vroege consumenten schatten enkel consumptie naar waarde op tijdstip 1, late consumenten doen dit alleen op tijdstip 2. Het aantal vroege en late consumenten verschilt per regio en is willekeurig verdeeld. Doordat er onzekerheid is over de voorkeuren van de consumenten, wordt er een vraag naar liquiditeit gecreëerd. Op het eerste tijdstip, t=0, is er een financiële donatie van elke consument met de waarde van één unit consumptiegoed aan de financiële instellingen. De auteurs spreken van een endownment. Voor de overige tijdstippen is er geen sprake meer van een endownment. Tijdens de twee volgende periodes, t=1 en t=2, krijgen de klanten een bedrag voor consumptie terug. Dit bedrag zal verschillen naargelang de consument beslist de storting te laten plaatsvinden op tijdstip 1 of 2. De kredietinstellingen kunnen kiezen om het gekregen consumptiegoed te investeren in korte of lange termijn activa. De korte termijn activa levert een return op van één eenheid na één periode. De activa op lange termijn leveren na één periode een return op van R < 1, en na twee periodes een opbrengst van R > 1. Het is vanzelfsprekend dat de investering in lange termijn activa een grotere return heeft dan die op korte termijn, op voorwaarde dat deze activa op lange termijn tot de vervaldag worden behouden. Indien het consumptiegoed maar voor één periode kan belegd worden, is het beter om te opteren voor de korte termijn activa. Liquidatie van de lange termijn activa voor de vervaldag, is financieel onaantrekkelijk. Investeringen in lange termijn activa zijn bijgevolg niet nuttig voor vroege consumenten. Voor de consumenten zelf daarentegen, is het beter om deze donatie te laten verlopen via een kredietinstelling. Banken hebben een comparatief voordeel bij het verwerven van liquiditeit. Consumenten hebben daarentegen bij het doneren van hun consumptiegoed nog geen idee of ze een vroege of een late consument zijn. Om zich te beschermen tegen deze onzekerheid en toch een zeker rendement op te strijken, doneren ze hun unit bij de banken, die fungeren als ideaal hulpmiddel. De economie, die beschreven wordt volgens Allen en Gale (2000), bestaat uit vier ex ante identieke regio’s A, B, C en D. De auteurs veronderstellen dat elke regio een verschillend aantal liquiditeitsschokken te verwerken krijgt. De totale liquiditeitsvraag is wel constant. Een regio kan een 13

enkele bank, een geografische regio in een land of zelfs een land zijn. Deze regio kan ook overeenkomen met een specifieke sector in de bankenwereld. Elke regio bestaat uit een set van ex ante identieke consumenten. Een consument heeft financiële endownment ten voordele van de financiële instelling die op tijdstip 0 gelijk staat aan één consumptie unit. De probabiliteit dat een persoon in een bepaalde regio een vroege consument is en enkel consumptie in de eerste periode waardeert, wordt gegeven door De kans dat een consument dan een late consument is, bedraagt bijgevolg 1-De kans verschilt naargelang de regio. We gebruiken i

om de kans weer te geven dat er een vroege consument is in regio i. Er zijn altijd twee mogelijke waarden van i , namelijk l en h , welke staan voor een lage en een hoge waarde van  Er geldt:

(3.1.) In het model is er sprake van verschillende toestanden waarin de regio’s zich kunnen bevinden, waarbij er telkens verschillende liquiditeitsschokken zijn. Voor elke toestand is de totale vraag naar liquide middelen even groot. De helft van de regio’s heeft nood aan een hoge liquiditeit, de andere helft prefereert een lagere liquiditeit. In het model zijn er dus twee regio’s met een verhoogde kans op vroege consumptie en twee regio’s met een hoge kans op late consumptie. Allen en Gale (2000) houden rekening met twee mogelijke situaties, beschreven in de Tabel 2. Tabel 2: Regionale liquiditeitsschokken A

B

C

D

S1

h

l

h

l

S2

l

h

l

h

Bron: Allen en Gale (2000), pg 8. Er moet opgemerkt worden dat elke regio ex ante dezelfde kans heeft op een hoge liquiditeitsschok. Indien aan de voorwaarde voldaan is dat er voldoende liquiditeit is, zijn er twee mogelijke situaties. Op tijdstip 1 wordt alle onzekerheid weggenomen wanneer de consument te weten komt of hij een vroege of een late consument is. Bij situatie S1 zullen regio A en C geconfronteerd worden met een verhoogde liquiditeitsvraag op tijdstip 1. Regio B en C daarentegen zullen te maken hebben met een lage vraag naar liquiditeit. Situatie S2 is analoog, maar is de inverse van S1. Een correcte samenvatting van de regionale liquiditeitsschokken in beide situaties wordt samengevat in Tabel 2.

14

3.1.1. Verschillende structuren Allen en Gale (2000) overlopen een aantal mogelijke structuren van de interbankenmarkt, die hier worden beschreven. De verschillende vormen hebben een aantal specifieke kenmerken. Bovendien reageren de alternatieven verschillend op een kritieke situatie. De stabiliteit van de diverse marktstructuren wordt besproken in 3.1.2. De complete marktstructuur is de eerste vorm van de interbankenmarkt die de auteurs bespreken. Elke regio is verbonden met elke andere regio, en houdt deposito’s aan bij alle overige regio’s. De visuele vorm wordt weergegeven in Figuur 3. Figuur 3: Complete marktstructuur

Bron: Allen en Gale (2000), pg 11. Er is een onderlinge financiële afhankelijkheid. De deposito’s die elke bank in regio i aanhoudt in elke andere regio j ≠ i wordt gegeven door: (3.2.) Waarbij: (3.3.) De deposito’s van de verschillende banken zijn identiek en hebben de waarde van één unit op tijdstip 1. Elke regio is negatief gecorreleerd met twee andere regio’s. De onderzoekers maken de assumptie dat er geen algemeen tekort aan liquiditeit mag zijn, zoals weergegeven in Tabel 2. In 3.1.2. wordt een situatie besproken waar er wel een algemeen tekort is. In die situatie wordt de stabiliteit van de structuur duidelijk. Wanneer bijvoorbeeld regio A een lage liquiditeitsvraag heeft, dan kent regio B 15

een hoge vraag. Regio B zal dan vorderingen op regio A en C moeten liquideren om aan die verhoogde vraag te voldoen. In situatie S2 tijdens t=1 is dit het geval. De totale vraag naar liquiditeit in een regio bestaat dus uit twee delen. Enerzijds hebben we de vraag binnen de regio zelf, anderzijds moet de regio ook voldoen aan de vraag van andere regio’s. Deze vraag kan zowel positief als negatief zijn. Op tijdstip 1 zal de budgetbeperking van de verschillende banken dus ook gerespecteerd worden. Op het laatste tijdstip liquideren alle banken hun overblijvende activa. De liquiditeitsvraag van een regio die op tijdstip 1 geconfronteerd werd met een hoge liquiditeitsvraag zal nu ook uit twee delen bestaan. Enerzijds worden de late consumenten van de regio uitbetaald, anderzijds is er de terugbetaling aan de twee andere regio’s met een lage liquiditeitsvraag. Wanneer er geen sprake is van een totaal liquiditeitstekort, zorgen de verschillende regio’s er voor, door de uitwisseling van deposito’s, dat alle behoeften worden voldaan. Elke bank kan voldoen aan de liquiditeitsvraag waarmee deze geconfronteerd wordt. De complete marktstructuur is bijgevolg stabiel in situatie S1 en S2. De complete marktstructuur zoals die hierboven beschreven en afgebeeld is, is echter vaak niet realistisch. Soramäki, Bech, Arnold, Glass en Beyeler (2007) bekijken in hun werk de Amerikaanse interbankenmarkt. Uit hun onderzoek blijkt dat slechts 0,3% van alle mogelijke relaties tussen de verschillende banken benut worden. Een complete marktstructuur komt in praktijk dus zelden of nooit voor. Het bankensysteem is altijd verbonden op verschillende manieren. De aanwezigheid van transactie- en informatiekosten kan er wel voor zorgen dat banken niet gelinkt zijn aan andere banken die verder gelegen zijn. Op die manier ontstaat de incomplete structuur, zoals voorgesteld in Figuur 4. Figuur 4: Incomplete marktstructuur

Bron: Allen en Gale (2000), pg 13.

16

Financiële instellingen zijn eerder geneigd om transacties af te sluiten met andere kredietinstellingen die geografisch dichter bij elkaar liggen. Dit is dan ook de voornaamste reden waarom de incomplete marktstructuur bestaat. Ondanks dat de regio’s maar op één manier met elkaar verbonden zijn, is de hele economie in verbinding met elkaar. Allen en Gale (2000) veronderstellen bij de incomplete marktstructuur dat elke regio in slechts één naburige regio een deposito aanhoudt. Banken in regio A hebben enkel deposito’s staan bij banken in regio B, die op hun beurt enkel deposito’s aanhouden bij banken uit regio C, enzovoort. Bij een incomplete marktstructuur is het eigen dat een regio met een hoge liquiditeitsschok deposito’s heeft in regio met een lage liquiditeitsschok. Situatie S1 of S2 wordt iets aandachtiger bekeken. Stel dat regio B terug geconfronteerd wordt met een hoge liquiditeitsvraag op tijdstip t=1, dus situatie S2. Opnieuw zal regio B de investeringen op korte termijn moeten liquideren. Bovendien zullen nu de deposito’s die aangehouden worden in de naburige regio, ook geliquideerd moeten worden. Enkel op deze manier kan regio B voldoen aan de vraag. Ook op tijdstip t=2 zullen er geen problemen voorkomen. Ondanks dat de structuur van de interbankenmarkt niet compleet is, is het mogelijk voor alle regio’s om te voldoen aan hun vraag, doordat de deposito’s op een correcte manier verdeeld worden onder de verschillende banken. Ook bij deze structuur is de markt in beide situaties stabiel. De niet verbonden onvolledige structuur is de derde en laatst mogelijke structuur die Allen en Gale (2000) aan de interbankenmarkt geven. Deze is vrij analoog met de incomplete structuur die hierboven werd besproken, alleen is de niet verbonden incomplete structuur nog onvollediger. Figuur 5 stelt deze structuur visueel voor. Figuur 5: Niet verbonden onvolledige marktstructuur

Bron: Allen en Gale (2000), Figuur 3, pg 15

17

Regio A houdt deposito’s aan in regio B, en omgekeerd. Deze twee regio’s zijn enkel en alleen met elkaar verbonden. Analoog met de incomplete marktstructuur kan hier worden aangetoond dat in situatie S1 of S2 alle schokken zullen opgevangen worden door het systeem. Deze structuur is evenals de twee voorgaande, stabiel indien er geen algemeen liquiditeitstekort is. Er kan concluderend gesteld worden dat in een situatie waarbij er geen tekort is aan liquiditeit, het interbancaire systeem stabiel is, ongeacht de structuur van de markt. Freixas, Parigi en Rochet (2000) beschrijven in hun werk eveneens de structuur van de interbankenmarkt. Het model is vrij gelijklopend aan het model van Allen en Gale (2000). Er wordt ook hier uitgegaan van drie periodes, t=0,1,2 en één consumptiegoed. In elke regio is er slechts één bank. Interbancaire transacties vinden dus plaats op tijdstip twee wanneer consumenten hun goederen zullen opvragen in een andere regio. De auteurs gaan eveneens uit van drie mogelijke structuren op de interbankenmarkt. De eerste structuur die Freixas et al. (2000) bespreken is de credit chain interbank funding. De onderzoekers omschrijven deze structuur als een cirkel waarbij elke bank met de volgende bank verbonden is. Het is duidelijk dat deze structuur analoog is met de onvolledige marktstructuur bij Allen en Gale (2000). Bij de diversified lending structuur is elke bank verbonden met elke andere bank. De vergelijking met de incomplete marktstructuur van Allen en Gale (2000) is treffend. De conclusie betreffende de meest stabiele structuur is ook hier gelijklopend met de conclusie die Allen en Gale (2000) maakten. Een complete marktstructuur biedt een betere bescherming tegen financiële besmetting. Freixas et al. (2000) hebben nog een derde marktstructuur. Dit is, bovenop de drie structuren van Allen en Gale (2000), de vierde mogelijke marktstructuur. De money center structuur bestaat uit één money center die gelinkt is aan verschillende andere banken, zonder met elkaar verbonden te zijn. Het faillissement van een gewone kredietinstelling hoeft niet per definitie gevolgen te hebben voor andere banken of het money center. Degryse en Nguyen (2004) vinden in hun onderzoek dat de Belgische marktstructuur is geëvolueerd van een complete structuur naar een multiple money center structuur. Dit is een variant van de money center structuur waarbij de verschillende money centers ook met elkaar verbonden zijn. Deze evolutie in de Belgische structuur zorgt voor een significante afname van het besmettingseffect. Figuur 6 geeft de structuur van een money center weer.

18

Figuur 6: Multiple money center

Bron: Degryse en Nguyen (2004), pg 37.

3.1.2. Stabiliteit van de structuren In 3.1.1. werd uitgegaan van verschillende situaties, waarbij er telkens algemeen voldoende liquiditeit op de markt was. In situatie S1 en S2 kon bijgevolg niets gezegd worden over de stabiliteit van de verschillende structuren. Allen en Gale (2000) bekijken nu een derde situatie, namelijk S, zoals aangetoond in Tabel 3. In deze toestand is er een totale vraag naar liquiditeit die groter is dan het vermogen van het systeem om liquide middelen aan te bieden. Op deze manier kan het systeem grotere problemen kennen. Tabel 3: Regionale liquiditeitsschokken met pertubatie

S

A

B

C

D









Bron: Allen en Gale (2000), pg 16. In alle regio’s, met uitzondering van regio A, geldt de gemiddelde vraag naar liquiditeit Het is belangrijk om te weten dat in toestand S de gemiddelde liquiditeitsvraag hoger is dan in S1 en S2. Op tijdstip t=0 zal deze abnormale toestand geen verschil opleveren. Vanaf de tweede periode zullen er verschillen optreden. Vroege consumenten zullen hun deposito’s terugtrekken op t=1, late consumenten zullen dat doen op t=2. Op tijdstip t=1 kan een bank zich in drie toestanden bevinden. Vooreerst kan een kredietinstelling solvabel zijn, als de bank elke vraag van haar klanten kan beantwoorden. Een bank kan echter ook insolvabel zijn. Dit is het geval als de financiële instelling de wensen van de klanten kan invullen door de lange termijn activa te liquideren. Ten slotte kan een bank failliet zijn als de bank, ondanks de liquidatie van alle activa, de vraag van de klanten niet kan beantwoorden. Tijdens de tweede periode zullen banken dus een volgorde ontwikkelen voor de liquidatie van activa. Een bank zal altijd eerst de korte termijn activa liquideren. Vervolgens zullen de 19

deposito’s die de kredietinstelling aanhoudt in andere regio’s geliquideerd worden. De laatste mogelijkheid bestaat er in om de lange termijn activa te liquideren, waarbij verlies gemaakt wordt. Aangezien het systeem te maken heeft met een algemeen liquiditeitstekort, kunnen de banken niet onderling liquide middelen uitlenen. Het spreekt vanzelf dat situatie S enorme gevolgen kan hebben voor de interbankenmarkt. Allen en Gale (2000) gaan nu de stabiliteit van de mogelijke interbancaire structuren na aan de hand van situatie S. Bij een complete marktstructuur met een algemeen tekort aan liquiditeit, zou regio A failliet verklaard worden. Regio A heeft een overmatige liquiditeitsvraag. Doordat andere financiële instellingen regio A niet kunnen bijspringen, zal regio A de vraag van de investeerders niet kunnen beantwoorden. Banken die nu deposito’s aanhouden bij regio A zullen een verlies lijden, aangezien regio A failliet verklaard is. De auteurs gaan nu na wat de effecten zijn van het faillissement van regio A op de overige regio’s. Allen en Gale (2000) besluiten dat de banken met vorderingen op regio A wel insolvent zullen zijn, maar ze zullen in geen geval failliet gaan. Een financiële crisis zal bij de complete marktstructuur het best verwerkt worden. De tekorten worden verspreid over alle regio’s waardoor algemeen bekeken de gevolgen relatief beperkt zijn. Dit wil echter niet zeggen dat een complete marktstructuur vrij is van enige vorm van financiële besmetting. Elke instelling pakt een deel van het verlies op zich zodat alles gespreid wordt. Alle andere structuren van Allen en Gale (2000) zullen in dergelijke gevallen tot meer faillissementen leiden. Bij situatie S1 en S2 waren er geen verschillen tussen de complete en de incomplete marktstructuur. In toestand S zal dit wel het geval zijn. Allen en Gale (2000) gaan er van uit dat groot genoeg is zodat banken in regio A, door de verhoogde vraag naar liquiditeit, failliet zullen gaan. Door de volgorde van liquidatie zullen de financiële instellingen in regio B, C en D hun deposito’s in respectievelijk regio C, D en A gaan liquideren. Als een kredietinstelling in regio A failliet is, zal er een spillover effect optreden ten opzichte van regio D. Afhankelijk van de grootte van zal het spillover effect regio D insolvabel of failliet maken. Als het spillover effect groter is dan de buffer in D, zal regio D evenals failliet zijn. Dit faillissement zal dan weer gevolgen hebben voor regio C, enzovoort. De gevolgen voor het hele systeem kunnen bij een incomplete marktstructuur erger zijn, dan bij de complete marktstructuur. Tot slot wordt de stabiliteit van de laatste structuur besproken, wanneer er niet voldoende liquiditeit is op de markt. Bij de niet verbonden incomplete marktstructuur kan een financiële besmetting zich nu niet verspreiden over alle regio’s. Wanneer regio A een faillissement kent, kan dit enkel gevolgen 20

hebben voor regio B. De overige regio’s worden gespaard aangezien deze niet verbonden zijn. Regio B zal de verliezen van regio A behoorlijk voelen, wat in het slechtste geval kan leiden tot een faillissement. De auteurs besluiten dat er een verband is tussen de financiële stabiliteit van een systeem en de structuur van de interbankenmarkt. Een complete interbancaire structuur zal er voor zorgen dat de crisis beperkt blijft tot regio A. De incomplete marktstructuur heeft als gevolg dat de crisis uitbreidt naar alle regio’s, zodat er sprake is van serieuze financiële besmetting. De niet verbonden incomplete marktstructuur, ten slotte, beperkt de crisis tot regio A en B.

3.2. Literatuurstudie klassieke visie Degryse en Nguyen (2004) onderzoeken de evolutie van het systematisch risico aan de hand van Belgische bancaire data. Een overgang van een complete marktstructuur zoals besproken door Allen en Gale (2000) naar een multiple money center structuur, welke duidelijk het geval is in België, zorgt er voor dat het risico op en de impact van financiële besmetting veel kleiner is. Hiervoor gebruiken de auteurs data van het Belgische financiële systeem om de evolutie van financiële besmetting te onderzoeken. De Belgische interbankenmarkt is zeer internationaal en bevat ideale informatie (Degryse en Nguyen, 2004). De markt is geëvolueerd van een complete marktstructuur naar een multiple money center structuur. De auteurs gaan door middel van een stresstest de mogelijke gevolgen van financiële besmetting na in België. Aan de hand van een simulatie wordt gekeken wat de consequenties zijn voor de markt wanneer een bank zijn interbancaire verplichtingen niet nakomt. De data die de onderzoekers gebruiken zijn maandelijkse transacties tussen de verschillende banken gedurende de periode tussen 1992 en 2002. Het Belgische banksysteem is zeer geconcentreerd, aangezien de vier grootste banken 85% van de totale activa van de Belgische banken in hun bezit hebben. Deze vier banken behoren tot groep G1. Degryse en Nguyen (2004) ordenen het Belgische banksysteem in 5 groepen, volgens grootte. Zoals algemeen geweten is de Belgische economie zeer open en bijgevolg internationaal getint. Transacties die plaatsvinden op de binnenlandse markt gaan meestal tussen de grote banken. Door middel van simulaties gaan Degryse en Nguyen (2004) de impact van het falen van een bank op de overige instituties na voor een gegeven verlies, namelijk een Loss Given Default. De Loss Given Default kan omschreven worden als het percentage van de totale vordering op een in problemen verkerende bank, dat de eisende bank niet meer zal ontvangen (Degryse en Nguyen, 2004). De 21

auteurs houden de LGD constant en gelijk voor alle failliet gaande banken. Men kan pas besluiten dat de besmetting opgehouden is, als de toestand terug stabiel is. In deze fase zijn er geen bijkomstige faillissementen meer. De auteurs vertrekken bij het maken van hun simulaties met data betreffende de blootstellingen op de interbankenmarkt en gaan de consequenties na van het niet terugbetalen van interbancaire leningen. In tegenstelling tot de gegevens die in het empirisch onderzoek van deze thesis worden gebruikt, moet de data die Degryse en Nguyen (2004) gebruiken geschat worden. Dit kan gebeuren aan de hand van een aantal schattingsmethodes. De auteurs bestuderen drie indicatoren van het besmettingsrisico. Eerst en vooral is er het worst case scenario, het scenario waarbij het grotendeel van de banken worden besmet. De tweede pijler is het percentage van de kredietinstellingen dat bij een faling een besmettingsreactie in gang zal zetten. Ten slotte is er ook nog het aantal rondjes die kunnen voorkomen in het worst case scenario. Tussen 1999 en 2002 valt het de onderzoekers op dat het contagion effect een laagte bereikt, zeker voor hogere LGD-waarden. Deze evolutie kan volgens Degryse en Nguyen (2004) verklaard worden door twee feiten. Eerst en vooral merken ze structurele veranderingen in de interbankenkmarkt op. De grote banken tenderen naar de vorm van een multiple money center. Het faillissement van een bank die gelinkt is aan dit centrum veroorzaakt geen falen bij het money center zelf. De structuur vermindert de drie graadmeters van het besmettingsrisico. Door middel van een regressieanalyse observeren de onderzoekers dat een stap in de richting van een multiple money center er voor zorgt dat het contagion risico significant vermindert, gegeven een bepaalde LGD-waarde. Ten tweede is er de trend dat Belgische banken steeds vaker de internationale interbankenmarkt opzoeken. Meer dan 85% van de transacties op de interbankenmarkt gebeuren op internationaal niveau. Aan de hand van de regressie wordt de hypothese bevestigd dat internationalisatie zorgt voor minder financiële besmetting. De hierboven beschreven waarnemingen zorgen voor een reductie van het risico op besmetting. De auteurs komen tot de vaststelling dat het falen van een Belgische bank niet tot een extreme besmetting leidt. Het faillissement van een grote internationale bank heeft meer gevolgen, en zet bovendien het proces van besmetting meer in gang. Degryse en Nguyen (2004) gaan nu aan de hand van een simulatie met internationale banken het effect van een faling van een buitenlandse bank na. Het falen van een buitenlandse bank is echter wel gevaarlijker en heeft grotere gevolgen dan het falen van een binnenlandse bank. Er kunnen echter maar een beperkt aantal banken voor ernstige problemen zorgen. Een klein aantal internationale banken kan zorgen voor het aantasten van de activa van de Belgische kredietinstellingen. Deze banken hebben echter een bepaalde rating en zijn 22

internationaal befaamd waardoor het vrij ongewoon is dat deze failliet zouden gaan. Het totale risico voor de binnenlandse banken blijft bijgevolg gering. Een laatste stap van de simulatie gaat over de blootstelling van Belgische banken ten opzichte van de andere EU-landen. Men gaat na wat het effect is voor de Belgische banken indien een aantal landen hun vorderingen niet meer zouden kunnen terugbetalen. Voor de verschillende LGD-waarden ziet men dat vooral Frankrijk, Groot-Brittannië en Nederland de activa van de Belgische banken kunnen besmetten. Tekortkomingen in andere Europese landen zorgen voor insignificante besmettingen in het Belgische bankensysteem. Aan de hand van deze resultaten zouden we voor België geen problemen mogen verwachten ten gevolge van de huidige financiële situatie in Griekenland. Deze data loopt echter slechts tot 2002, waardoor we voorzichtig moeten zijn met dergelijke uitspraken. Volgens Degryse en Nguyen (2004) wakkeren bovendien gebeurtenissen zoals de terroristische aanslagen en de Russische crisis in 1998 de interesse aan voor de interbankenmarkt. Voor de centrale banken is de interbankenmarkt belangrijk om de interest te bepalen die overeenkomt met hun monetair beleid. Op het niveau van de micro-economie is de interbankenmarkt belangrijk om de liquiditeit te regelen tussen de verschillende kredietinstellingen. Instellingen met een overschot aan liquide middelen lenen deze uit aan banken met een tekort aan cash. Deze bestaansredenen vinden we ook terug bij Neyers en Wiemers (2004). Op macro-economisch niveau zorgt de interbankenmarkt er voor dat instellingen meer geïntegreerd zijn. Dit is dan ook de reden waardoor er zoveel besmettingsgevaar op de interbankenmarkt is. Het werk van Degryse en Nguyen (2007) ligt in de lijn van met dat van in 2004. Degryse en Nguyen (2007) merken op dat de multiple money center structuur er voor zorgt dat veel gelijkaardige kleine banken zich gaan verzamelen. Hierdoor vermindert het risico op besmetting na een initiële onverwachte schok. De conclusie betreffende het gevaar voor binnen- en buitenlandse banken is parallel. De teloorgang van een grote Belgische kredietinstelling zou geen problemen geven voor het Belgische bankensysteem (Degryse en Nguyen, 2007). Geen enkele bank zou hun volledige tier one kapitaal hierdoor verliezen. Een faillissement van een noemenswaardige buitenlandse bank brengt wel de nodige gevaren met zich mee. Het werk van Upper en Worms (2004) is vrij gelijklopend met het werk dat Degryse en Nguyen (2004) maakten, maar dan in het bijzonder voor Duitsland. Kenmerkend voor Duitsland is het feit dat vele transacties op de interbankenmarkt op lange termijn gebeuren. De interbankenmarkt is dus meer dan een verzameling van korte termijn transacties. Bovendien zijn deze transacties vrij geconcentreerd. We weten via Allen en Gale (2000) dat dit ideaal is voor financiële besmetting. Ook bij Upper en Worms (2004) worden simulaties gemaakt voor de Duitse interbankenmarkt door 23

telkens een instelling failliet te verklaren. Vervolgens wordt het effect op de totale interbankenmarkt nagegaan. Upper en Worms (2004) laten de financiële besmetting echter alleen gebeuren via blootstellingen van kredieten op de interbankenmarkt. Er wordt geen rekening gehouden met andere kanalen, zoals bank runs, die er voor gezorgd hebben dat er een sterkere regulering is. De verschillende partijen in een transactie worden ontleed. Actoren, meer bepaald de tegenpartijen, kunnen opgedeeld worden in binnenlandse of buitenlandse banken. Verder delen ze de tegenpartij op in een coöperatieve centrale banken of landenbanken, die in het werk giro-instituties worden genoemd. De transacties worden ook naar looptijd ingedeeld, met een maximale looptijd van vier jaar. Upper en Worms (2004) houden enkel rekening met binnenlandse transacties, met als gevolg dat we te maken hebben met een gesloten gemeenschap. Alle transacties worden uiteindelijk ingedeeld in vijf categorieën. De auteurs beschrijven de Duitse interbankenmarkt tweeledig. Eerst en vooral bestaat deze uit een complete marktstructuur zoals beschreven door Allen en Gale (2000). De tweede structuur is minder uitgesproken en heeft gelijkenissen met de multiple money center structuur, beschreven door Freixas et al. (2000). Tot slot bekijken Upper en Worms (2004) de gevolgen voor de overige banken wanneer een instelling failliet zou gaan, aan de hand van simulaties. Dit is een goede waardemeter voor de stabiliteit van de interbankenmarkt. Een cruciale voorwaarde voor financiële besmetting is dat het totaal van transacties op de interbankenmarkt van een bank groter is dan het kapitaal van diezelfde bank. Meestal is aan deze voorwaarde voldaan. Vele Duitse kredietinstellingen hebben drie keer meer leningen op de interbankenmarkt dan de waarde van hun kapitaal. De simulaties tonen aan dat, ongeacht het Loss Given Default, er altijd besmetting optreedt. Het aantal banken die besmet worden hangt af van het verlies ratio. Deze verhouding is echter niet lineair. Er zijn steeds minstens 17 kleine banken die besmet worden. In het ergste geval kan het faillissement van één bank leiden tot de ondergang van 15% van de actieve spelers in de bancaire sector. Bij de simulatie hebben Upper en Worms (2004) geen rekening gehouden met de veiligheidsnetten, die er voor zorgen dat giro-instituten en coöperatieve centrale banken niet failliet kunnen gaan. Alle voorzorgsmaatregelen kunnen er echter

alleen voor zorgen dat het

besmettingseffect afneemt in alle simulaties. Het uitsluiten van financiële besmetting is echter onmogelijk. Furfine (1999) onderzoekt via simulaties de stabiliteit van de interbankenmarkt in de Verenigde Staten. Er zijn vier mogelijkheden die Furfine (1999) bespreekt op het vlak van initiële faillissementen. Zo wordt er bijvoorbeeld nagegaan wat het effect op de interbankenmarkt is 24

wanneer de meest significante bank in de problemen komt. Alle scenario’s worden onderzocht voor twee LGD-waarden, namelijk 5% en 40%. Een hogere LGD-waarde zorgt ook hier voor meer falingen bij de andere banken. Er kan echter wel algemeen gesteld worden dat de interbankenmarkt in de VS vrij stabiel is, op basis van deze schattingen.

25

Hoofdstuk 4 : Interbankenmarkt als een netwerk De netwerktheorie is vrij recent en benadert de structuur van een markt vanuit een ander standpunt dan de klassieke visie die hierboven besproken werd. Deze theorie heeft de laatste jaren aan populariteit gewonnen, om de structuur en stabiliteit van een systeem te onderzoeken. De netwerktheorie wordt gebruikt in verschillende domeinen en vakgebieden. Newman (2003) beschrijft in zijn werk de kenmerken en eigenschappen van diverse sociale netwerken, waaronder het World Wide Web. Netwerken onderscheiden zich van elkaar aan de hand van verschillende eigenschappen, die hieronder zullen besproken worden. Het meest bekende netwerkvorm is zeker en vast het smallworld netwerk. Sociale netwerken, zoals financiële structuren, zijn dan ook van dit type. Haldane (2009) onderstreept het belang van de netwerktheorie om de verspreiding van de huidige financiële crisis uit te leggen. Financiën en netwerken zijn geen onbekenden voor elkaar. In deze thesis is het de bedoeling om de netwerktheorie te linken aan de stabiliteit van het interbancaire systeem. Het grote verschil tussen de klassieke visie en de moderne theorie is het uitgangspunt. De klassieke theorie volgens Allen en Gale (2000) veronderstelt een exogene marktstructuur. De vorm van de interbankenmarkt is volgens deze auteurs vast. Er wordt verder niet meer afgeweken van deze veronderstelling. De netwerktheorie ziet de markt als een continu veranderend systeem. De kenmerken en eigenschappen van het systeem worden bepaald door de veranderingen die plaatsvinden tussen de actoren. De vorm van de interbankenmarkt is bijgevolg endogeen. Aan de hand van deze moderne visie is het de bedoeling om het systematische risico en de stabiliteit van de markt na te gaan. Een groot voordeel van deze netwerktheorie is het feit dat een netwerk vrij gemakkelijk visueel kan voorgesteld worden. Het belang van een link kan aangeduid worden via verschillende kleuren of tinten in een grijsschaal. In Figuur 7 wordt een dagelijks Amerikaans interbancair netwerk voorgesteld. Het netwerk telt ongeveer 6.600 nodes en telde meer dan 77.000 transacties. Zoals te zien op Figuur 7, bestaat de interbankenmarkt echter vaak uit een groot aantal spelers en transacties. Daardoor wordt een visuele voorstelling minder overzichtelijk en geschikt. Statistische analyse van een netwerk biedt vaak de oplossing om dit soort netwerken te vergelijken en te ontleden.

26

Figuur 7: Fedwire interbancaire netwerk

Bron: Soramäki, Bech, Arnold, Glass en Beyeler (2007), pg 2.

4.1. Componenten van de netwerktheorie 4.1.1.Basisbegrippen Een netwerk is, eenvoudig uitgedrukt, een structuur waarbij verschillende actoren relaties aangaan met elkaar. In ons geval zijn de spelers financiële instellingen, voorgesteld als nodes. De grootte van een netwerk hangt bijgevolg af van het aantal nodes, N. Twee nodes kunnen met elkaar een relatie aangaan. Het totaal aantal interbancaire relaties in een netwerk wordt voorgesteld door M. Het meest eenvoudige netwerk bestaat uit twee nodes, waartussen één relatie geldt. Het gewicht van de link hangt af van de frequentie en omvang van de interbancaire betalingen. In het werk van Soramäki et al. (2007) wordt een voorstelling gemaakt van de interbancaire activiteiten in de Verenigde Staten. Gemiddeld genomen zijn er elke dag 7.584 verschillende spelers op de Amerikaanse interbankenmarkt. Dagelijks vinden er rond de 345.000 betalingen plaats, goed voor een totaalbedrag van 1,3 biljoen Dollar. Deze cijfers weerspiegelen het belang van de interbankenmarkt. Een visuele voorstelling is vanzelfsprekend te complex, zoals geïllustreerd door Figuur 7. De evolutie van het aantal nodes en links kan echter wel grafisch voorgesteld worden en tot verklarende effecten leiden.

4.1.2.Connectiviteit De connectiviteit van een netwerk bepaalt in welke mate het netwerk verbonden is. Dit maatgetal stelt de onvoorwaardelijke kans voor dat twee nodes een link delen. De connectiviteit C wordt berekend als de verhouding van het aantal links op het totaal aantal mogelijke links van dat netwerk.

27

(4.1.) De connectiviteit schommelt tussen 0 en 1. Een netwerk dat volledig verbonden is met elkaar, heeft een connectiviteit die 1 bedraagt (Atalay en Bech, 2008). Deze interbancaire structuur is compleet, en kan vergeleken worden met de complete marktstructuur van Allen en Gale (2000). Een ander maatgetal die vaak voorkomt bij netwerken is de wederkerigheid. Deze variabele van een netwerk meet voor welk deel van de relaties er ook een link is in de tegenovergestelde richting. Deze component bepaalt dus de mate waarin relaties langs beide richtingen voorkomen.

4.1.3.In/Out-degree Het aantal tegenpartijen dat een node heeft, bepaalt de belangrijkheid van die bank in het interbancaire netwerk. In de netwerktheorie wordt het aantal connecties die een node heeft, beschreven als de degree. De in-degree van een bank is het aantal inkomende relaties die de bank heeft met andere actoren. De out-degree is het tegenovergestelde, namelijk het aantal uitgaande relaties dat de node heeft. Voor elk netwerk is het gemiddelde van de in-degree gelijk aan het gemiddelde van de out-degree, meer bepaald het aantal links gedeeld door het aantal nodes. Netwerken worden vaak vergeleken aan de hand van hun degree verdeling. Voor een klassiek willekeurig netwerk volgen de degrees een Poisson verdeling. Sommige netwerken hebben, zoals de Fedwire in Soramäki et al. (2007), volgen een power-law verdeling in de staart.

4.1.4.Clustercoëfficiënt De clustercoëfficiënt is de laatste statistiek die hier zal worden besproken van de netwerktheorie. Deze meeteenheid bepaalt de waarschijnlijkheid dat twee nodes die buren zijn van één en dezelfde node, ook verbonden zijn met elkaar. Deze correlatie tussen nodes beschrijft de kans dat twee vrienden van Jan, ook vrienden zijn van elkaar. Soramäki et Al. (2006) definieert de clustercoëfficiënt van één node als volgt:

(4.2.)

De clustercoëfficiënt van node i is gelijk aan de verhouding tussen het aantal directe links tussen de buren van node i, weergegeven door Mnn,i en het aantal potentiële links tussen hen. K wordt 28

berekend als het aantal links gedeeld door het aantal nodes. De totale clustercoëfficiënt van het netwerk wordt berekend als het gemiddelde van de individuele coëfficiënten. Andere maatgetallen, zoals de afstand en het gemiddelde kortste pad zullen niet uitgebreid besproken worden. Ze hebben wel een significante betekenis bij de netwerktheorie en zullen voorkomen in de literatuurstudie ervan.

4.2.Stabiliteit Hoewel het model van Allen en Gale (2000) de stabiliteit van de interbankenmarkt bespreekt naargelang de verschillende structuren, is het model te simplistisch. Het model beperkt zich tot vier banken of regio’s. Bovendien houden Allen en Gale (2000) enkel rekening met de connectiviteit van de interbankenmarkt. Aan de hand van de netwerktheorie is het de bedoeling om dieper in te gaan op de verschillende componenten die de stabiliteit van de markt bepalen. Georg (2010) linkt de netwerkstructuur van de interbankenmarkt met de financiële stabiliteit, gemeten aan de hand van het systematische risico. De auteur bekijkt de invloed van de verschillende componenten van de netwerktheorie op de stabiliteit. Georg (2010) bewijst dat er een negatief verband bestaat tussen de gemiddelde lengte van een pad in een netwerk en de financiële stabiliteit. De gemiddelde lengte van een pad in een netwerk wordt gedefinieerd als het gemiddeld aantal stappen langs alle kortste paden tussen alle mogelijke nodes. Deze correlatie is vrij intuïtief. Georg (2010) bewijst empirisch dat een schok zich rapper kan verspreiden in een netwerk met een korte gemiddelde padlengte. De invloed van de clustercoëfficiënt wordt eveneens bekeken. Georg (2010) maakt een model op waarbij elke kredietinstelling zowel geld kan lenen als ontlenen. Een gevolg hiervan is dat bij een hoge clustercoëfficiënt, een financiële instelling met een liquiditeitstekort meer banken zal hebben waarbij het financiering kan krijgen. Georg (2010) stelt een model op met vier banken waarbij twee ervan een liquiditeitstekort hebben, A en D, terwijl de andere twee, B en C, een liquiditeitsoverschot kennen. Deze situatie is vrij parallel met het model van Allen en Gale (2000). George (2010) veronderstelt nu dat een bank B insolvabel zou worden. Wanneer er sprake zou zijn van een hoge clustercoëfficiënt, zouden zowel bank A en C een verlies te verwerken krijgen op hun leningen. In het geval van een lage clustercoëfficiënt, zou bank A het volledige verlies dragen. Bank A zou dan ook niet aan bank D kunnen vragen voor bijkomende liquiditeiten, wat wel mogelijk is bij een hoge 29

clustercoëfficiënt. Een hoge clustercoëfficiënt leidt bijgevolg tot meer financiële instabiliteit, gemeten als de mate waarin er financiële besmetting optreedt. De omvang van de interbancaire transacties hebben eveneens een significante invloed op de stabiliteit van de markt. Nier, Yang, Yorulmazer en Alentorn (2008) bekijken het verband tussen deze twee grootheden. De omvang van de interbancaire relaties wordt uitgedrukt als het percentage interbancaire activa dat de kredietinstellingen in hun balans hebben. Door dit percentage te laten toenemen, worden de interbancaire relaties steviger en het gewicht van de links zwaarder. Het contagion effect zal miniem zijn indien de interbankenmarkt vrij klein is. Wanneer het aandeel van de interbancaire activa hoger komt te staan dan 18%, zullen banken in de problemen komen (Nier et al., 2008). Het systematisch risico neemt dan toe. Bij een faling zal een bank de schok niet meer kunnen opvangen door het eigen vermogen. Tijdens de simulaties probeerden de auteurs het eigen vermogen op te krikken, om zo de toenemende interbancaire blootstellingen op te vangen. Het contagion effect werd lichtjes verzacht, maar bleef zeker en vast aanwezig. Georg (2010) komt tot dezelfde conclusie en besluit dat er eveneens een negatief verband bestaat tussen het totaal van interbancaire transacties en de financiële stabiliteit. De interbankenmarkt heeft bovendien een contradictorische eigenschap volgens Nier et al. (2008). In tijden van crisis leiden de blootstellingen tot een verhoogd besmettingseffect, terwijl in normale tijden deze gemeenschappelijke blootstellingen er voor zorgen dat het risico meer gespreid wordt. Nier et al. (2008) concluderen verder dat er een negatief verband bestaat tussen de concentratie van de interbankenmarkt en de stabiliteit er van. Het risico op contagion zal hoger zijn wanneer het systeem geconcentreerder is. In het werk van Nier et al. (2008) betekent een lage concentratie van de interbankenmarkt een structuur met 25 kredietinstellingen. Een hoge concentratiegraad wordt voorgesteld door een markt met 10 banken. Hoge connectiviteit zorgt voor meer stabiliteit op de interbankenmarkt, aldus Allen en Gale (2000). Ook tijdens onderzoek via de moderne theorie komen auteurs tot dit besluit. Gai en Kapadia (2010) komen tot een vrij analoge conclusie als Allen en Gale (2000) met betrekking tot de stabiliteit van de interbankenmarkt, maar dan aan de hand van een netwerkmodel. De auteurs besluiten dat een hoge connectiviteit leidt tot een verlaagd systematisch risico. De verhoogde verbondenheid op de interbankenmarkt zorgt er langs de andere kant ook voor dat grootte van de systematische crisissen toeneemt. De invloed van de connectiviteit van de interbankenmarkt op de stabiliteit is volgens Nier et al. (2008) dubbel. Langs de ene kant zorgt een goed netwerk er voor dat besmettingen zich vlot kunnen verspreiden. Langs de andere kant zorgen de vele interbancaire relaties er voor dat een 30

mogelijke schok kan worden opgevangen door verschillende banken. De schok zal zo, in navolging van de complete marktstructuur van Allen en Gale (2000), worden verspreid over meerdere financiële instellingen. De klassieke theorie bekijkt enkel het schokabsorberend karakter van de connectiviteit. Nier et al. (2008) besluiten dat wanneer het netwerk een kleine stijging van de connectiviteit kent, het contagion effect zal verhogen indien de initiële connectiviteit laag ligt. In dit geval zal de hogere verbondenheid er voor zorgen dat de verspreiding van een besmetting wordt gestimuleerd. In het geval dat het netwerk al vrij compleet is, zal een stijging op gebied van connectiviteit het bankensysteem stabieler maken. De schokken zullen bijgevolg goed geabsorbeerd worden. Li en He (2011) sluiten zich aan bij hun voorgangers met betrekking tot de connectiviteit. Een small-world netwerk bijvoorbeeld, heeft long-range edges, wat er voor zorgt dat de besmetting gemakkelijk kan verspreiden. Sachs (2011) komt tot dezelfde conclusie wat betreft connectiviteit en stabiliteit. De auteur wijst er evenwel op dat de stabiliteit niet enkel afhangt van de connectiviteit van een netwerk. De verdeling van de claims tussen banken is evenzeer belangrijk. Sachs (2011) besluit dat bij een zeer compleet netwerk, een gelijke interbancaire blootstelling over de verschillende banken tot een nog hogere stabiliteit leidt. Bij een lagere verbondenheid tussen de actoren echter, zorgt een ongelijke verdeling qua claims voor een stabieler systeem. Zo toont de auteur aan dat, in tegenstelling tot de theorie van Allen en Gale (2000), een incompleet netwerk onder bepaalde omstandigheden stabieler kan zijn dan een compleet netwerk. Tot slot besluit Nier et al. (2008) dat er niet-lineair negatief verband bestaat tussen de kapitalisatie van kredietinstellingen en het systematisch risico. Dit verband heeft geen betrekking op de netwerktheorie, maar is wel belangrijk voor de regulering van banken. Het is dan ook vanzelfsprekend dat in navolging van de financiële crisis, de kapitaalvereisten van de banken strenger geworden zijn. Het effect van de kapitalisatiegraad op de hoogte van de interest die de banken moeten betalen, wordt besproken in het eigen onderzoek. Als banken algemeen gezien over meer kapitaal beschikken, zal het risico op besmetting minder groot zijn. Dit sluit aan bij de theorie omtrent marktdiscipline die in Hoofdstuk 6 wordt besproken. Wanneer banken over een hoge kapitalisatiegraad beschikken, zullen er niet zoveel faillissementen zijn. Het systematisch risico is aan de lage kant aangezien de schokken worden geabsorbeerd door het kapitaal. Vanaf het moment dat het zuiver vermogen lager is dan 2%, zal het systematisch risico enorm toenemen (Nier et al., 2008). Indien er nu aan de hand van alle optimale componenten een netwerk gebouwd zou worden, kan het ideale netwerk in termen van stabiliteit samengesteld worden. Het is echter niet mogelijk om voor 31

elke component de ideale verhouding te nemen. Leitner (2005) probeert het ideale netwerk op te bouwen door de bedreiging van de financiële besmetting op te nemen in de structuur van het netwerk. De verbintenissen tussen kredietinstellingen die het besmettingsrisico veroorzaken, moeten volgens Leitner (2005) er voor zorgen dat de banken elkaar helpen om samen een faillissement tegen te gaan. De auteur benadrukt echter wel het belang van een centraal coördinatiemechanisme, maar kan tot geen eenduidig model komen. In de netwerktheorie zijn er een gegeven aantal soorten netwerken. Markose, Giansante, Gatkowski en Shaghaghi (2009) bespreken de verschillende soorten structuren van een netwerk. Li en He (2011) onderzoeken de stabiliteit van de verschillende soorten netwerken, die ook in Markose et al. (2009) voorkomen. Bij Li en He (2011) komen vier soorten netwerken aan bod: tiered, scale-free, smallworld en willekeurige netwerken. Het is nu de bedoeling om na te gaan wat de ideale structuur zou zijn voor de interbankenmarkt. Volgens Markose et al. (2009) neemt een financieel netwerk de vorm aan van een small-world structuur. Dit is bijvoorbeeld het geval bij de interbancaire betalingen in de Verenigde Staten, volgens Soramäki et al. (2007). Financiële netwerken zijn daardoor grotendeels gelijklopend met andere informatieve kanalen, zoals het World Wide Web. Deze netwerken worden meestal gekenmerkt door een hoge concentratie in- en out-degrees, een hoge clustercoëfficiënt en een zeer korte gemiddelde padlengte. Specifiek voor financiële netwerken betekent dit dat de kredietinstellingen snel en adequaat informatie en liquiditeit kunnen verspreiden. Echter, dit impliceert evenzeer dat financiële besmettingen razendsnel kunnen optreden. Vooral de omvangrijke banken zouden kunnen zorgen voor de grootste verspreiding. Haldane (2009) pikt in op dit aspect door te besluiten dat belangrijkere banken als gevolg hiervan grotere reserves zouden moeten aanhouden. Zoals gezegd hebben de internationale instituties dit opgemikt en geïmplementeerd met Basel III als resultaat. Li en He (2011) gaan na wat het effect is op de interbankenmarkt wanneer deze getroffen wordt door verschillende schokken, en hoe de schokken zich verspreiden. Er wordt uitgegaan van selectieve en willekeurige schokken. Tijdens een selectieve schok ondergaan de nodes via een zekere volgorde een schok. Willekeurige schokken gebeuren op een stochastische manier. Li en He (2011) proberen, rekeninghoudend met de voorgaande literatuur, een algemene conclusie te trekken in verband met de stabiliteit van de verschillende financiële netwerken. De auteurs vertrekken van een tiered netwerk en bekijken vervolgens het contagion effect van de verschillende andere soorten netwerken. Een tiered netwerk is een vorm waarbij er klein aantal 32

banken behoren tot de eerste groep, terwijl er veel meer financiële instellingen deel uitmaken van de tweede groep (Li en He, 2011). De structuur valt min of meer te vergelijken met de money center structuur van Freixas et al. (2000). De eerste groep banken hebben ondanks hun numerieke minderheid, toch het grootste aantal links. Financiële instellingen uit de tweede groep hebben niet zoveel relaties met andere banken. Bovendien leent de eerste groep banken aan elkaar en aan de andere groep, terwijl de kredietinstellingen uit de tweede groep enkel lenen aan de andere groep. Deze structuur komt voor op de Oostenrijkse en Duitse interbankenmarkt. Li en He (2011) besluiten dat de scale-free netwerken het meest resistent zijn tegen schokken en bijgevolg de meest stabiele netwerkvorm is. De scale-free netwerken hebben een lage clustercoëfficiënt en een variabele padlengte, volgens Markose et al. (2009). Er is een overeenkomst met het small-world netwerk wat betreft de fat-tail degree verdeling. Het aantal faillissementen door een initiële faling is bij een scale-free netwerk minimaal. De small-world netwerken daarentegen zijn het meest kwetsbaar van alle netwerken. Ondanks het feit dat het merendeel van de interbancaire structuren gebaseerd zijn op small-world eigenschappen, neemt de structuur van de Braziliaanse interbankenmarkt

een scale-free netwerkvorm aan (Cont, Moussa en Santos ,2010). De

interbankenmarkt in Brazilië is bijgevolg stabieler en verschilt van een small-world netwerk aangezien er veel nodes zijn die een lage clustercoëfficiënt hebben. Aangezien Haldane (2009) besluit dat financiële systemen vaak de vorm aannemen van het small-world netwerk, zijn deze niet echt stabiel. Li en He (2011) besluiten verder dat wanneer de banken allen dezelfde deposito’s aanhouden en bijgevolg homogeen zijn, de stabiliteit van een tiered netwerk een beetje lager is dan deze van een willekeurig netwerk. In de andere gevallen zal de volgorde in termen van stabiliteit omgekeerd zijn, wat betreft de twee laatstgenoemde structuren. Een scale-free wordt beschouwd als het meest stabiele netwerk, terwijl een small-world netwerk niet echt resistent is tegen schokken (Li en He, 2011). Een willekeurig netwerk heeft net zoals een scale-free financieel netwerk een korte gemiddelde padlengte. De clustercoëfficiënt daarentegen is laag, terwijl de degree verdeling exponentieel is.

33

4.3. Literatuurstudie netwerktheorie Boss, Elsinger, Summer en Thurner (2004) analyseren de structuur op de interbankenmarkt aan de hand van data verkregen door de Oostenrijkse nationale bank. De relaties binnen het netwerk worden gezien als een belangrijke component met betrekking tot het systematische risico. De auteurs zijn de eerste die de netwerktheorie empirisch toepassen op de interbankenmarkt. Alhoewel de Oostenrijkse interbankenmarkt niet zo uitgebreid is, is ze in grote mate gelijklopend met de markten van andere Europese grootheden. Boss et al. (2004) tonen aan de hand van tien matrices, de blootstellingen die de verschillende banken ten opzichte van elkaar hebben. Alle Oostenrijkse banken worden vervolgens opgedeeld in één van de zeven sectoren, gevormd door historische redenen. Transacties tussen de verschillende banken, gegroepeerd in clusters, kunnen nu uitgezet worden aan de hand van een netwerk. Andere criteria kunnen ook gebruikt worden om clusters te vormen. Geografische nabijheid is een veel gebruikte. De mate waarin banken zich groeperen kan gegeven worden door de clustercoëfficiënt. In dit onderzoek is de coëfficiënt vrij laag. De interbankenmarkt kan bijgevolg voorgesteld worden door een netwerk met een lage graad van verwijdering tussen twee nodes. De grootte van de ontleningen volgen een power law verdeling, verklaard door de grootte en de rijkdom van de verschillende banken. De financiële situatie en de omvang van een bank bepaalt dus de mate waarin een bank ontleent op de interbankenmarkt. Voor de verschillende clusters van het netwerk zijn er diverse schalingsexponenten. Als de transacties op de interbankenmarkt verdeeld zijn volgens een power law, betekent dit dat het netwerk redelijk stabiel is. Een faillissement van een willekeurige bank zal geen catastrofale gevolgen hebben. De interbankenmarkt toont een lage clustercoëfficiënt (Boss et al., 2004). Volgens de auteurs heeft de Oostenrijkse interbankenmarkt een small-world structuur, met een zeer lage afscheidingsgraad tussen twee willekeurige nodes. Dit betekent dat de Oostenrijkse interbankenmarkt een niet zo stabiel netwerk is (Li en He, 2011). In het werk van Soramäki et al. (2007) wordt de netwerkstructuur nagegaan aan de hand van interbancaire transacties in de Verenigde Staten. De interbankenmarkt heeft de vorm van een money center structuur waarbij er overkoepelende instellingen zijn zoals beschreven door Freixas et al. (2000). De situatie op de interbankenmarkt in de VS wordt beschreven aan de hand van de netwerktheorie. Er wordt eveneens onderzocht wat de gevolgen zijn van de terreuraanslagen op 11 september 2001 voor de financiële markten.

34

De data van interbancaire transacties die Soramäki et al. (2007) voor het onderzoek gebruiken, wordt verkregen via de Fedwire. Het netwerk wordt gekenmerkt door commerciële banken die als nodes worden voorgesteld en waartussen de verschillende relaties, zijnde financiële transacties, plaatsvinden. Elke dag wordt voorgesteld als een nieuw verschillend netwerk. Gemiddeld vinden er dagelijks 345.000 betalingen plaats, goed voor een totaalbedrag van 1,3 biljoen Dollar. Deze cijfers weerspiegelen het belang van de interbankenmarkt. Het netwerk is helemaal niet compleet met een vrij lage connectiviteit. Soramäki et al. (2007) vinden dat 99,7% van alle mogelijke links tussen verschillende banken niet benut worden. Een node kan direct of indirect verbonden zijn met een andere node. Verder kan een node ook verbonden zijn met zichzelf, door middel van een loop. De wederkerigheid bedraagt 22%, wat concreet wil zeggen dat bijna een kwart van de relaties langs beide richtingen plaatsvindt. Er is een significante correlatie tussen het aantal nodes en relaties enerzijds, en het volume en de waarde van de betalingen anderzijds. Voor de wederkerigheid daarentegen is er geen correlatie met andere variabelen. Complexe netwerken, alsook het netwerk opgesteld door de auteurs, worden veelal gekenmerkt door het small-world fenomeen (Soramäki et al., 2007). Elke node kan dan in enkele stappen bereikt worden door elke andere node. Kleinberg (1999) omschrijft dit fenomeen door te stellen dat elke persoon in de Verenigde Staten met elkaar verbonden is, wanneer er zes niveaus zijn van het netwerk. Er zijn dus met andere woorden maximaal vijf stappen tussen beide personen. Tot slot gaat Soramäki et al. (2007) het effect na van de terreuraanslagen op de interbancaire betalingen. Door de aanslagen was het vaak onmogelijk om de transacties te laten doorgaan ten gevolge van communicatie- en informatiestoornissen. Voor de netwerkstructuur betekent dit concreet dat sommige nodes van het netwerk werden verwijderd. Een tweede gevolg kenmerkte zich door het feit dat veel actoren geen inkomende transacties meer kregen. Doordat banken de lopende uitgaven vaak financieren door lopende inkomsten kwamen de interbancaire transacties op een laag pitje te staan. Links tussen nodes werden verbroken of kregen minder gewicht. De connectiviteit nam af, terwijl de afstand tussen nodes groter werd. De Federal Reserve nam bijgevolg dus maatregelen om de interbankenmarkt te stimuleren. Atalay en Bech (2008) bestuderen de netwerkstructuur van de Amerikaanse interbankenmarkt, namelijk de federale fondsen markt. Deze markt is beschikbaar voor iedere instelling die een nood of een tekort heeft aan liquide middelen, op voorwaarde dat het lid is van de Federal Reserve. Banken zijn meestal actief op de federale fondsen markt omdat ze moeten voldoen aan de financiële eisen (Atalay en Bech, 2008). 35

Atalay en Bech (2008) concluderen dat het netwerk voorgesteld door de interbankenmarkt grote gelijkenissen vertoont met structuren uit complexe netwerktheorieën. De onderzoekers constitueren dat er op de Amerikaanse interbankenmarkt weinig spraken is van intermediatie. De relatie tussen een netto aanbieder en een netto vrager van liquide middelen is vrij direct. Op deze federale fondsen markt kan een onderscheid gemaakt worden tussen een drietal partijen. Ten eerste zijn er de banken die een overschot aan liquide middelen hebben. Zij zijn de netto ontleners, die duidelijk in de meerderheid zijn. Verder zijn er de financiële instellingen die nood hebben aan cash, de vragende partij. Ten slotte is er nog een derde partij die de twee vorige coördineren in hun samenwerking. Atalay en Bech (2008) concluderen dat de besproken interbankenmarkt bestaat uit een groot aantal kleine banken die ontlenen aan een klein aantal grote kredietinstellingen. De federale fondsen markt wordt verder gekenmerkt door de wederkerigheid tussen de banken (Atalay en Bech, 2008). Deze maatstaf geeft aan in hoeverre bank A aan bank B leent, maar ook in welke mate bank B aan bank A leent op een gegeven dag. Atalay en Bech (2008) vinden dat er een significant verband is tussen de mate van wederkerigheid in het netwerk en de hoogte van de interest op de markt. In 2006 bevatte de federale fondsen markt gemiddeld 470 ± 15 nodes. Er werden in totaal maar 8.660 transacties tussen verschillende nodes gevonden. De onderzoekers kunnen dus eenvoudig concluderen dat de federale fondsen markt helemaal niet volledig is, met een waarde minder dan 1%. De connectiviteit van Atalay en Bech (2008) is van dezelfde grootorde als die van Soramäki et al. (2007). De wederkerigheid is op de federale fondsen markt daarentegen wel kleiner dan op de markt van Fedwire payments. Het aantal tegenspelers dat een node heeft, bepaalt de belangrijkheid van deze node. De verhouding tussen het aantal voorliggers en opvolgers van een node speelt een belangrijke rol in de netwerktheorie. Aan elke link wordt ook een gewicht toegekend, meestal afhankelijk van de hoogte van de financiële transactie. De sterkte van een node is gelijk aan de som van het gewicht van alle inkomende en uitgaande links. Atalay en Bech (2008) gaan aan de hand van correlatie tussen de nodes na in welke mate er transacties tussen deze actoren plaatsvinden. De auteurs besluiten dat banken die slechts aan een klein aantal andere banken leent, meestal zelf van zeer veel instellingen lenen. Banken met een lage oud-degree, hebben dus veelal een grote in-degree (Atalay en Bech, 2008). De clustercoëfficiënt drukt uit in hoe groot de probabiliteit is dat twee naburige nodes met elkaar gelinkt zijn. Toegepast op mensen betekent dit de waarschijnlijkheid waarmee twee personen, die elk vrienden zijn van een persoon A, ook vrienden zijn van elkaar. De afstand tussen twee nodes is gelijk aan de lengte van de 36

kortste route tussen deze twee punten. De excentriciteit van een node is de maximale afstand van een node tot om het even welke andere node. De diameter van een netwerk wordt uitgedrukt als de maximale excentriciteit over alle nodes van een netwerk. Het interestpercentage kan eveneens schommelen van bank tot bank. Financiële instellingen die centraler in het netwerk liggen, kunnen een gunstig interestpercentage krijgen. Hier speelt de Bonacich centraliteit een rol. Deze bepaalt hoe groot de onderhandelingskracht van een node is in een netwerk. Atalay en Bech (2008) beweren zelfs dat de interest drie basispunten hoger is als de ontlener centraler gepositioneerd is dan de lener. Becher, Millard en Soramäki (2008) linken de netwerkstructuur van een betalingssysteem tussen banken in het Verenigd Koninkrijk met de stabiliteit van het systeem. Het betalingssysteem dat de auteurs bespreken is de CHAPS, dat bestaat uit een 15-tal banken. Ondanks het feit dat de CHAPS met beduidend minder spelers is dan de Fedwire, besproken door Soramäki et al. (2007), is de structuur van de netwerken gelijklopend. De banken vormen een goed verbonden netwerk, te vergelijken met de incomplete interbancaire structuur van Allen en Gale (2000). De meeste banken hebben een bilaterale relatie met alle andere banken. De gemiddelde afstand van het pad ligt dicht bij één. Dit zorgt er voor dat de verdeling van liquiditeit zeer efficiënt gebeurt. De kenmerken van het netwerk veranderen nauwelijks over de tijd. Wanneer de onderzoekers een node uit het netwerk weghalen, heeft dit geen significante invloed op het netwerk. Het feit dat het netwerk volledig verbonden is, zorgt er voor dat deze schok opgevangen wordt. Deze conclusie stemt overeen met het besluit dat Allen en Gale (2000) reeds maakten bij de klassieke visie. Indien de actoren op de interbankenmarkt voldoende met elkaar gelinkt zijn, zullen schokken beter opgevangen worden en tot minder negatieve effecten leiden.

37

Hoofdstuk 5: Situatie in Rusland Rusland heeft de voorbije jaren een drietal bankencrisissen meegemaakt (1995, 1998 en 2004) en is bijgevolg een geschikt praktisch voorbeeld voor deze thesis. Na deze periode is er supervisie gekomen om alle banken individueel gezond te maken en te houden. Individuele controle is echter niet genoeg (Borio en Drehmann, 2009). Een kredietinstelling kan autonoom solvabel zijn, maar door blootstellingen op de interbankenmarkt kan deze op het eerste zicht gezonde bank toch nog tot het faillissement gedreven worden. Dit fenomeen is beter gekend als het systematisch risico en is hierboven al uitvoerig beschreven. Lanine (2006) gaat op zoek naar een model om de Russische markt te beschermen tegen financiële besmetting. De auteur laat een aantal banken failliet gaan, en gaat dan de gevolgen voor de Russische bankensector na. Deze techniek is realistischer en sluit nauwer aan bij de reële omstandigheden van een economische recessie. Degruyse en Nguyen (2004) daarentegen gaan bij hun onderzoek naar de stabiliteit van een bankensysteem uit van de faling van één enkele kredietinstelling. De woelige periode na de val van de Sovjet-Unie wordt hieronder weergegeven.

5.1. Situatie voor de eerste crisis In de periode voorafgaand aan de eerste economische crisis werd Rusland gekenmerkt door een reeks van structurele en economische hervormingen. De Sovjet-Unie werd opgedoekt in 1991, december 1993 betekende voor het land het einde van communistische praktijken (Perotti, 2001). Democratie nam voortaan de bovenhand. Er was een sterk internationaal geloof dat Rusland snel zou integreren met de rest van de wereld, en geen verdere bedreiging meer zou vormen voor de wereldvrede (Sulimierska, 2011). Bovendien was er nu een overgang naar een markteconomie, waar allocatie van kapitaal en arbeid centraal staat. Een markteconomie vergt echter ook enkele sociale en politieke structuren, welke niet aanwezig waren. Ondanks de afschaffing van de Sovjet-Unie was de eerste stabilisatiepoging geen succes (Perotti, 2001). Het IMF en de Wereldbank probeerden na de val van de Sovjet-Unie Rusland op de rails te krijgen. Door de liberalisering van de markten, ontstond er een hyperinflatie. Figuur 8 toont de jaarlijkse inflatiepercentages in Rusland. De maandelijkse inflatie varieerde tussen de 5 en 25% in 1992-1994 (Perotti, 2001). Deze situatie was macro-economisch instabiel. Volgens de toenmalige president van de CBR kwam dit doordat de vraag het aanbod oversteeg. Firma’s konden niet aan de vraag beantwoorden, aangezien ze over te weinig kapitaal beschikten (Sulimierska, 2011). De Russische 38

centrale bank kwam over de brug met nieuw kapitaal. Ondanks de inspanningen van de CBR beleefde het land politieke instabiliteit. Een jaar na de wedergeboorte van Rusland, was het land in complete wanorde. Figuur 8: Inflatie in Rusland (1992-2011)

Bron: OECD Statistical compendium

5.2. De eerste crisis in 1995 Begin de jaren ’90 kende de Russische bankenmarkt een enorme groei (Lanine, 2006). In 1996 was er een toppunt met 2.600 financiële instellingen. Deze banken schoten als paddenstoelen uit de lucht omdat veel ondernemers gecharmeerd waren door de hoge winsten enerzijds en de lage kapitaaleisen anderzijds. De Russische interbankenmarkt bestond uit twee delen. Een tier 1 met de grootste banken en een tier 2 met de overige instellingen. Transacties tussen beide groepen konden voorkomen, maar waren uiterst zelden. Volgens Lanine (2006) hadden de twee groepen elk hun eigen interestpercentage. De kleinere banken uit groep twee hadden minder voordelige interestpercentages ten opzichte van de grote. De Russische kredietinstellingen deden bovendien niet aan risicomanagement, waardoor investeringen niet gedekt konden worden (Lanine, 2006). Het ontlenen van liquide middelen werd niet goed gecontroleerd. De kredietwaardigheid van de tegenpartij werd nauwelijks gescreend. Banken leenden geld aan andere spelers zonder de toestand van die partij in acht te nemen. Het beleid van de CBR was net voor het uitbreken van de crisis zeer laks (Claeys, Lanine en Schoors, 2005). Er waren Russische financiële instellingen die zich volledig financierden via de interbankenmarkt om speculatieve investeringen te dekken (Lanine, 2006). Het Russische bankensysteem was vrij instabiel gedurende deze periode.

39

In oktober 1994 kreeg het land dan ook te maken met een wisselkoerscrisis. Chiodo en Owyang (2002) omschrijven deze crisis als een speculatieve aanval op de wisselkoers, wat kan resulteren in een forse devaluatie van de munt en het mogelijk niet terugbetalen van de schulden. De bankencrisis van 1995 was dan ook het logische gevolg. De CBR heeft door middel van tussenkomsten en injecties de crisis in de hand kunnen houden. Vanaf 1996 legde de Russische Centrale Bank striktere regels op inzake minimumkapitaal (Claeys et al., 2005). Het aantal nieuwe banken daalde zienderogen en bleef op een laag niveau. Bovendien verloren

verschillende

banken

hun

licentie

voor

dit

buitensporig

gedrag.

Heel

wat

wisselkoersbureaus en kleine kredietinstellingen verloren hun licentie als eerste (Claeys et al., 2005). De crisis was voor Rusland een uitgerekende kans om vanaf nul te herbeginnen. De Roebel werd gebonden aan de Dollar, om zo een efficiënt inflatiebeleid te voeren (Sulimierska, 2011). Het land concentreerde zijn beleid voortaan op een stabiele wisselkoers en op een lage inflatie (Sutela, 1999).

5.3. Het eerste post-crisis herstel In de aanloop naar de presidentiële verkiezingen had de Russische overheid in 1996 nood aan financiële middelen (Karas, Lanine en Schoors, 2008). Rusland vond volgens Chiodo en Owyang (2002) een oplossing voor de terugbetaling van de grote schulden, overgeërfd van de Sovjet-Unie. De internationale markten hadden daardoor terug het nodige vertrouwen in Rusland (Sulimierska, 2011). Ondanks dit optimisme en de stabilisatie van de inflatie, was het land op zoek naar liquide middelen. De twee jaren voor de crisis in 1998 werden gekenmerkt door optimisme en hervormingen. De relaties met het Westen werden uitgebouwd, wat resulteerde in een positieve verhouding tussen import en export (Chiodo en Owyang, 2002). Volgens Sulimierska (2011) lag de grote zwakte van Rusland in het onvoldoende collecteren van taksen (Perotti, 2001). De Russen besloten om zich toe te spitsen op de GKO-markt, korte termijn schuldbewijzen uitgegeven door de overheid, bij hun zoektocht naar geld. De opbrengsten een gemiddelde investering lagen een pak lager dan die van de GKO’s. Lenen aan de reële economie bracht 60% op, terwijl investeringen in de vorm van GKO’s tot 100% op bracht (Lanine, 2006). Bovendien waren GKO-investeringen fiscaal aftrekbaar. Er ontstond een mogelijkheid tot arbitrage. De korte termijn schuldbewijzen werden zeer populair. Er volgden enorme investeringen in GKO’s. Een jaar lager, in 1997, werden buitenlanders toegelaten op de GKO-markt (Lanine, 2006). De reden hiervoor was een

40

toenemend budgetdeficit. Dit tekort werd veroorzaakt doordat russische bedrijven hun belastingen uitstelden en als gevolg van de zwakke olieprijs. Investeringen in activa met Roebels leverde voor het eerst een hogere opbrengst op dan die in Dollar (Perotti, 2001). De Roebel was toen in het algemeen zeer stabiel (Lanine, 2006). Tegen het einde van 1997 was ruim 30% van de schuldbewijzen in handen van buitenlanders, volgens Chiodo en Owyang (2002). De voortvarende situatie in 1997 duurde echter niet zo lang. Rusland sloot het jaar af met een economische groei van 0.8% (Chiodo en Owyang, 2002).

5.4. De wisselkoerscrisis van 1998 Ondanks alle positieve verwachtingen waren er toch nog problemen in het land. De lonen bleven relatief gezien laag in vergelijking met de jaren voor de crisissen. De buitenlandse markten werden geraakt door een Oost-Aziatische crisis. Door deze Aziatische crisis die ontstond eind 1997, werd er een speculatieve aanval gepleegd op de Roebel (Chiodo en Owyang, 2002). De Roebel kwam onder grote druk te staan (Sulimierska, 2011). Een poging van de CBR om de Roebel te verdedigen, was geen al te groot succes (Chiodo en Owyang, 2002). Op hetzelfde moment besloten de buitenlandse houders van GKO’s om te hedgen met een Russische tegenpartij aan de hand van futures (Lanine, 2006). Volgens Desai (2000) deden de investeerders dit om zich in te dekken tegen een waardedaling van de Roebel, in navolging van de Aziatische wisselkoersen. De Russische kredietinstellingen riskeerden dus een groot verlies, maar waren verblind door de hoge winsten die gemaakt konden worden. De Russische financiële instellingen hadden door deze transacties meer passiva in vreemde munt in handen, dan passiva gedekt door de Roebel. De banken hadden snel door dat deze situatie onhoudbaar en te risicovol was. Ze besloten om leningen in vreemde valuta uit te geven aan Russische inwoners (Lanine, 2006). Zo werd een wisselkoersrisico omgevormd in een kredietrisico. Door de devaluatie van de Roebel konden dan ook veel kredietnemers hun schulden niet terug betalen. Volgens Perotti (2001) verloor de Roebel twee derde van haar waarde ten opzichte van de Dollar. De slechte economische situatie ging hand in hand met een politieke crisis (Sulimierska, 2011). In maart ontsloeg president Yeltsin zijn gehele regering. Het was snel duidelijk dat Rusland haar schulden zonder externe hulp niet kon terugbetalen. Buitenlandse investeerders hadden geen oog meer voor de Russische investeringen, en trokken weg met hun kapitaal (Perotti, 2001). De beurs had 75% van haar waarde verloren in de periode tussen januari en augustus (Chiodo en Owyang, 2002). 41

Ondanks de hulp van het IMF en de Wereldbank, kon Rusland Op 17 augustus 1998 enkele publieke schulden niet meer terugbetalen (Perotti, 2001). De consequenties waren internationaal voelbaar. De internationale gevolgen waren significant aangezien Rusland zich op korte termijn had ontpopt tot één van de grootste netto ontleners (Sutela, 1999). Volgens Popov (2000) hadden enkelen wel voorspeld dat er een crisis zou optreden aangezien de Roebel overgevalueerd was, maar niemand had de enorme impact correct kunnen inschatten. Kort na de crisis was er een scherpe daling wat betreft de productie. Perotti (2001) stelt dat ondanks de crisis, door het sterke herstel in december, het cumulatieve verlies bescheiden bleef. De totale kost van de crisis in 1998 werd geschat op 7% van het BBP (Lanine, 2006). Rusland eindigde het jaar 1998 met een daling van de reële output van 4.9%, terwijl een groei voorspeld was. Het ineenstorten van de Roebel zorgde voor een stijging van de export. De import daarentegen bleef op een laag pitje (Chiodo en Owyang, 2002). Popov (2000) wijt de oorzaak van de crisis in 1998 volledig aan de devaluatie van de Roebel. Volgens de auteur had dit niets te maken met de schulden van de Russische staat en bedrijven, aangezien die internationaal gezien vrij bescheiden waren. Ook na deze crisis was volgens Shleifer and Treisman (2000) de hoop van het Westen dat Rusland zijn economie adequaat kon hervormen, grotendeels verdwenen. Enkele banken verloren ook nu hun licentie.

5.5. Economisch herstel na tweede crisis Na de crisis in 1998 herstelde de interbankenmarkt en Russische economie zich in het algemeen voortreffelijk. Het optimisme was duidelijk niet volledig weggetrokken (Chiodo en Owyang, 2002). Er was een strenger belastingsbeleid, wat er voor zorgde dat de taksen op tijd werden geïnd. Bovendien was een stijging van de olieprijs positief voor de vraag in het land (Perotti, 2001). De structurele hervormingen hadden hun effect duidelijk niet gemist (Vasiliev, 2000). De individuele beleggers en huishoudens trokken weg van private banken. Perotti (2001) stelt dat na de crisis in augustus 80% van de retail deposito’s aangehouden werd bij de Sberbank, een nationale bank met depositogarantie. Het BBP dikte aan met 8,3% in 2000 en kende voldoende positieve groei het jaar erop (Chiodo en Owyang, 2002). Op de interbankenmarkt verdubbelde volgens Karas, Schoors en Lanine (2008) het aantal binnenlandse transacties. Financiering via de interbankenmarkt werd terug belangrijker. Dit gold echter niet voor de 40 grootste Russische banken. Er was volgens de auteurs een dalende 42

marktconcentratie. De grote spelers bouwden het aandeel van interbancaire transacties in hun balans af, terwijl voor kleinere banken dit deel significant toe nam. Het gevolg hiervan was een deconcentratie van de interbancaire markt (Karas et al., 2008). In de periode tussen 1998 en 2004 komen een aantal interessante feiten aan het licht. Vooreerst kon een faillissement bij kredietinstellingen met de grootste interbancaire verplichtingen een verlies veroorzaken tussen de 2 en 2,5% van het totale interbancaire volume, in de periode 1998-1999. In 2004 was dit percentage gezakt tot 1 à 1,5%. Verder besloten Karas et al. (2008) dat banken met het grootste aantal tegenpartijen in 1998-1999 tussen de 2 en 3% van de markt konden besmetten. Tijdens de eerstvolgende crisis in 2004, was het gevaar voor het aantal besmettingen verdubbeld. Concluderend kan gesteld worden dat de grootte van de mogelijke schokken verminderd is, terwijl de kans om geraakt te worden door een schok vergroot is. De bijgevoegde Figuur 9 bevestigt duidelijk deze trend.

Figuur 9: Globale binnenlandse blootstellingen op de interbankenmarkt

Bron: Karas, Schoors en Lanine (2008), pg. 10.

5.6. Situatie tot op heden Ondanks de positieve trend na 1998, werd het land daarna geconfronteerd met nog twee crisissen. De crisis van 2004 wordt evenals de recente financiële crisis, niet uitvoerig besproken worden aangezien deze minder belangrijk geacht worden voor het onderzoek in deze thesis.

43

In 2004 kreeg de Russische Federatie te maken met een derde crisis (Lanine, 2006). De crisis van 2004 wordt ook wel eens een vertrouwenscrisis genoemd (CBR, 2004). In mei van dat jaar werden verschillende banken beschuldigd van witwaspraktijken en sponsoring van terroristische organisaties. De Russische Centrale Bank trok de licentie in van een bepaalde kredietinstelling, die verdacht werd van illegale praktijken. Als gevolg hiervan ontstonden onofficiële zwarte lijsten en valse geruchten. De activiteit op de interbankenmarkt daalde in mei en juni 2004 met meer dan 10% (CBR, 2004). Er was echter geen concrete lijst van deze dirty dozen. Daardoor kwam de geruchtenmolen op gang en was de onzekerheid compleet. Verschillende banken werden genoemd door deze speculaties. Het wantrouwen op de interbankenmarkt was groot, terwijl het vertrouwen in de banken grotendeels weg was. Op 9 juni 2004 werd de interbankenmarkt geraakt door een liquiditeitsschok (Lanine, 2006). Verschillende banken maakten een eind aan de interbancaire transacties en trokken de ontleningen terug. Zo stond de Guta Bank op de rand van het faillissement en werd ze uiteindelijk overgenomen. De CBR nam enkele beslissingen die de interbankenmarkt stimuleerden, waardoor de situatie tegen het einde van augustus hersteld was (CBR, 2004). In navolging van de crisissen is het bankensysteem in Rusland geregulariseerd om de bancaire sector te stabiliseren. De grote fout die wordt gemaakt is het beoordelen van een bank als een individuele entiteit (Lanine, 2006). Relaties en bedreigingen komend vanwege de interbankenmarkt worden buiten beschouwing gelaten. Een op papier gezonde instelling, volgens de Russische normen, kan relatief gezien snel in de problemen komen door blootstelling aan ongezonde banken. Om een bank en de financiële sector in het geheel te regulariseren moet financiële besmetting in de analyse opgenomen worden. Dit is dus ook volgens Borio en Drehmann (2009) één van de belangrijkste redenen wanneer de systemische stabiliteit besproken wordt. De huidige financiële crisis heeft Rusland bereikt in de zomer van 2008. De globale recente financiële crisis zorgde opnieuw voor een dalend vertrouwen op de Russische interbankenmarkt (Fungacova en Solanko, 2008). De kleinere kredietinstellingen kregen geen toegang meer tot de interbancaire liquiditeit. De overheid loste de problemen op met bijkomende liquiditeitsinjecties (Fungacova en Solanko, 2008). De effecten van deze crisis zal Rusland door hun strikte structuur langer voelen dan andere landen (Mankoff , 2010). Onder andere door de Russische invasie van Georgië, trokken vele buitenlandse investeerders weg uit Rusland. Bovendien daalde de inkomsten van export, aangezien er minder vraag was naar basisproducten (Mankoff, 2010). De export, afhankelijk van energie en olie, is voor Rusland altijd al een belangrijke pijler voor de economie geweest. Net zoals in de meeste andere landen, intervenieerde de Centrale Bank om de Roebel te ondersteunen. De kosten gemaakt door de regering om de crisis en de werkloosheid te bestrijden, zorgden voor een begrotingstekort 44

van 6.3% van het BBP in 2009 (Mankoff, 2010). Ook de groei van het BBP was negatief. Vanaf 2010 was er terug een positieve economische groei in het BRIC-land. De hoogte van voor de crisis wordt wel niet meer bereikt.

45

Hoofdstuk 6: Eigen onderzoek Zoals aangehaald in Hoofdstuk 2, zijn er verschillende mogelijkheden om de systemische stabiliteit van de interbankenmarkt te bestuderen. Onderzoeken en simulaties aan de hand van de theorie van Allen en Gale (2000) en de netwerktheorie, zijn reeds veelvuldig aan bod gekomen. In deze scriptie is geopteerd om de interbancaire stabiliteit te bespreken aan de hand van het marktdiscipline. Dit concept heeft recentelijk aan populariteit gewonnen. Bovendien is het onderzoek naar marktdiscipline op de interbankenmarkt voorlopig nog steeds karig.

6.1. Marktdiscipline in de literatuur De recente financiële crisis heeft de interesse voor marktdiscipline weer aangewakkerd, zowel op academisch als op politiek vlak. Marktdiscipline is tegenwoordig het meest bekend als de derde pijler van Basel II en bijgevolg essentieel voor een stabiel banksysteem. Meestal komt het concept voor in combinatie met financiële regularisatie. Marktdiscipline wordt vooral gebruikt in dit financieel akkoord als ondersteuning voor de andere twee pijlers, zodat actoren informatie te weten komen over de banken. Ondanks dat marktdiscipline gebruikt wordt in Basel II, staat er geen definitie in deze standaard. Een echt eenduidige definitie over het concept in het algemeen bestaat tot op heden evenals niet. Een vroegere theorie over de hoogte van interbancaire rentes stelde dat banken prijsnemers waren (Ho en Saunders, 1985). De kredietinstellingen aanvaardden de prijs die gesteld was op de interbankenmarkt, zonder het risico in acht te nemen dat de tegenpartij niet kon terugbetalen. Tegenwoordig betalen banken met een hoog risicoprofiel meer voor een lening (Flannery, 1998). Volgens King (2008) betalen banken met een hoger risico meer voor hun leningen op de interbankenmarkt dan die met een veiliger profiel. De auteur besluit dan ook dat risicovolle banken minder geneigd zijn om de interbankenmarkt te gebruiken als bron van liquiditeit. Verschillende auteurs hebben hun licht al laten schijnen over het concept van marktdiscipline. Volgens Flannery (2004) betekent dit enerzijds het vermogen van de investeerder om adequaat informatie in te schatten van een bank. Een voorwaarde voor een efficiënte marktdiscipline is dus bijgevolg dat er voldoende informatie aanwezig is voor de marktparticipanten. In deze thesis zal een financiële instelling dus het verbonden risico en de handelswijze van de tegenpartij proberen in te schatten. Het tweede deel van marktdiscipline beslaat volgens Flannery (2004) het vermogen van 46

een tegenpartij om dit gedrag te beïnvloeden. Deze definitie ligt in de lijn met de omschrijving van Martinez-Peria en Schmuckler (2001). Volgens Malherbe (2012) heeft verschillende werken over marktdiscipline gelezen en komt tot de volgende omschrijving over het concept: “the market imposes discipline on an agent if the anticipation of the market outcome by this agent influences his actions in a socially beneficial way” (Malherbe, 2012, pg. 6). Marktdiscipline wordt dus volgens de auteur beschreven als de impact die een bepaalde handeling heeft op het evenwicht van een markt. Stephanou (2010) probeert het concept in brede zin aan te pakken. “Market discipline is the mechanism via which market participants monitor and discipline excessive risk-taking behavior by banks” (Stephanou, 2010, pg. 4). Volgens Stephanou (2010) heeft marktdiscipline niet echt betrekking op de markt in se, maar vooral op het institutionele model, inclusief informatie en controle. De bedoeling van marktdiscipline is om de moral hazard en asymmetrische informatie problemen te reduceren. Banken worden onder andere door Basel II meer gedwongen om informatie vrij te geven, waardoor investeerders hen kunnen disciplineren. Kredietinstellingen met veel negatieve informatie, zullen een hogere premie moeten betalen om geld te verwerven. In de literatuur is het algemeen aanvaard dat de aanwezigheid van een depositogarantie marktdiscipline afzwakt (Demirgüç-Kunt en Detragiache, 2002). De auteurs besluiten verder in hun werk dat depositogarantie nadelig is voor de stabiliteit van een bankensysteem. De link tussen marktdiscipline en systemische stabiliteit is dus bijgevolg snel gelegd. Een zwakke marktdiscipline leidt tot een onstabiele markt (Nier en Baumann, 2006). De aanwezigheid van marktdiscipline wordt onderzocht aan de hand van de schattingen van de coëfficiënten van de bank specifieke variabelen. Een kredietinstelling heeft een zwakkere marktdiscipline in vergelijking met een andere bank met dezelfde waarde van variabelen, als ze minder groei in termen van deposito’s ervaren, of als ze hoge interestpercentages moeten betalen (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). De banken die dan deposito’s aanhouden bij een dergelijk zwakke bank zullen vervolgens hun deposito’s terugtrekken, of een hogere interest vragen. Marktdiscipline stimuleert voorzichtiger gedrag van de banken, waardoor er minder faillissementen en daaropvolgende crisissen in de banksector zouden zijn (Hoggarth, Jackson en Nier, 2003). Hieruit volgt vanzelfsprekend dat een degelijke marktdiscipline zorgt voor een toenemende stabiliteit. Systematische risico’s hebben ook hun invloed op marktdiscipline (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). Dit effect kan zowel direct als indirect voorkomen. Slechte economische omstandigheden kunnen de waarde van de deposito’s van de actoren verlagen. Zo kan een wisselkoersrisico er voor 47

zorgen dat in de bedreigde landen, een aantal deposito’s worden teruggetrokken. Martinez-Peria en Schmukler (2001) illustreren dit met het voorbeeld van de crisis in Argentinië, begin deze eeuw. Ondanks het feit dat de banken voldoende liquiditeit en kapitaal hadden, werd de markt aangetast door een zwakke wisselkoers. Het interestpercentage op de markt ging sterk de hoogte in, zeker voor kredietinstellingen die meer blootgesteld werden aan het systematisch risico. Literatuur over marktdiscipline onderzoekt veelal de reactie van de markt bij wijzigende kenmerken van de bank. Martinez-Peria en Schmukler (2001) besluiten verder dat banken die eigendom zijn van de overheid een andere invloed uitoefenen op het marktdiscipline, in vergelijking met private instellingen. Marktdiscipline wordt in de literatuur meestal besproken aan de hand van deposito’s die individuen en gezinnen of firma’s aanhouden. King (2008) bespreekt echter het concept in de Amerikaanse interbankenmarkt. Deze is een ideale plaats om het marktdiscipline te testen (King, 2008). De auteur stelt dat de leningen ongedekt zijn. Dit is belangrijk aangezien depositogaranties of waarborgen het marktdiscipline afzwakken (Karas, Pyle en Schoors, 2010). Verder hebben banken een bevoorrechte positie om de bankensector in te schatten (King, 2008). Gewone gezinnen of kleine firma’s kunnen veelal de kwaliteit van een financiële instelling niet adequaat inschatten. Bovendien stelt King (2008) dat interbancaire leningen vaak ’s nachts plaatsvinden, wat problemen met betrekking tot de looptijd van de transacties vermijdt. De grootste oorzaak voor het gering onderzoek naar marktdiscipline op de interbankenmarkt ligt volgens King (2008) aan het feit dat banken snel deze markt kunnen verlaten. Verkopers van federale fondsen kunnen de markt vlot de rug toe keren, indien ze opmerken dat de lener problemen kent (King, 2008). Zoals gezegd is de situatie in Rusland ideaal om de stabiliteit van de interbankenmarkt na te gaan. Karas et al. (2010) gaan de relatie tussen het marktdiscipline en depositogarantie na in het land. Volgens de auteurs was er sprake van een verhoogde marktdiscipline bij de bedrijven en gezinnen, na de crisis in 1998. In 2004 werd de depositogarantie ingevoerd, net op het moment dat er een bankencrisis uitbrak (Karas et al., 2010). De invoering van een depositogarantie heeft een negatief verzachtend effect gehad op het marktdiscipline, conform met de theorie (Karas et al., 2010).

6.2. Data De data, verkregen door professor Koen Schoors, beslaat alle interbancaire transacties op de Russische interbankenmarkt tussen de zomer van augustus 1998 en het einde van 2004. De data bevat, in tegenstelling tot veel ander empirisch onderzoek op de interbankenmarkt, geen 48

schattingen. Van elke kredietinstelling zijn eveneens voldoende gegevens aanwezig betreffende het risicoprofiel en prestaties. In totaal zijn er 276.427 observaties gegeven. Deze periode van de data bevat de crisis van 1998 en de kleinere crisis van 2004. De data is bijgevolg geschikt om effecten en trends te onderzoeken met betrekking tot het marktdiscipline. Het onderzoek wordt uitgevoerd in Stata.

6.3. Onderzoek Er zijn in het algemeen in de literatuur twee aanvaarde soorten disciplines. Beiden zullen sterk afhangen van het risicoprofiel van de bank. De kwantitatieve dimensie van het marktdiscipline gaat na in welke mate het aantal deposito’s van een kredietinstelling in een bepaalde periode is toegenomen. Volgens Ungan en Caner (2004) zullen depositohouders hun geld terugtrekken van een bank, wanneer die een hoger risico nemen. De prijsdiscipline daarentegen onderzoekt in hoeverre het interestpercentage dat een bank moet betalen op een deposito afhangt van een aantal variabelen. Ook hier zullen de kredietinstellingen bij een verhoogd risico, meer interest moeten betalen (Ungan en Caner, 2004). Aan de hand van verscheidene voorgaande onderzoeken naar het prijsdiscipline en rekening houdend met het interbancaire profiel, is de volgende vergelijking adequaat om het marktdiscipline in te schatten: (6.1.) Met i = 1,…, N en t = 1,…,T. N stelt het aantal banken voor, terwijl T het aantal bankspecifieke observaties weergeeft. De afhankelijke variabele InterestRatei,t weerspiegelt het interestpercentage dat een bank i moet betalen tijdens een periode t. We veronderstellen, net zoals King (2008) dat de interbankenmarkt voldoende competitief is. Dit betekent voor de regressies dat de interest die een bank moet betalen, onafhankelijk is van de geleende hoeveelheid. De individuele betaalde rente zal dus grosso modo lineair zijn met het risico. De rente zal dus afhangen van een aantal andere variabelen. De BankRisk variabele is een vector met een aantal bankspecifieke exogene variabelen. De meeste auteurs maken van BankRisk een vertraagde variabele, omdat financiële informatie niet direct publiekelijk wordt vrijgegeven (Demirgüc-Kunt en Huizinga, 2004; Karas, Pyle en Schoors, 2006). De tegenpartijen hebben één periode nodig om de informatie te verkrijgen en verwerken. In dit onderzoek laten we het vertragend 49

element weg. Aangezien de data niet voor elke opeenvolgende maand gegevens bevat, wordt dit moeilijk. Bovendien worden dan enkel de gegevens onderzocht waarbij banken reeds transacties met elkaar gedaan hebben. Hierdoor is de observatie niet onafhankelijk van transacties in het verleden. Banken zullen daardoor reeds een relatie opgebouwd hebben met de tegenpartij. Zoals Cocco et al. (2009) en Affinito (2011) besluiten kunnen relaties tussen financiële instellingen er voor zorgen dat er irrationeel ontleend wordt. Dit zou onze resultaten negatief beïnvloeden. De bankspecifieke variabelen die tot de vector behoren, bevatten informatie omtrent het genomen risico, de prestaties en de structuur van de balans. De a priori verwachte invloed van de hieronder beschreven onafhankelijke variabelen op de interest, wordt weergegeven in Tabel 4. Het eerste maatgetal dat behoort tot de vector, is de kapitalisatiegraad. Deze variabele geeft het risiconiveau weer van de bank. Het is volgens vele auteurs in de literatuur de basis voor het marktdiscipline (Cook en Spellman, 1994; Martinez-Peria en Schmukler, 2001). De kapitalisatiegraad wordt berekend als de verhouding van het geplaatste kapitaal tot het totale activa. We verwachten dan ook dat de kapitalisatiegraad een negatieve invloed zal hebben op de hoogte van de interest. Nier et al. (2008) besloot eveneens reeds dat het kapitaal van een bank en het systematisch risico negatief gerelateerd zijn. Liq1 en Liq2 zijn twee variabelen die rekening houden met het aantal liquide middelen waarover de bank beschikt. Algemeen gezien wordt aanvaard dat liquiditeit dezelfde invloed heeft op het marktdiscipline als de kapitalisatiegraad (Karas et al., 2006). Kredietinstellingen met een hoge liquiditeit kunnen onverwachte afhalingen van deposito’s beter opvangen (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). Banken zijn daardoor meer vatbaar voor bank runs (Pfingsten, Sträter en Wissing, 2008). Liq1 wordt berekend als de som van alle liquide activa, gedeeld door de som van alle passiva die op een account staan, met een maximale looptijd van 30 dagen. A priori wordt een negatieve relatie tussen de hoogte van de interest en het aantal liquide middelen verwacht, zoals beschreven in Tabel 4. Liq2 wordt weergegeven door de verhouding tussen de reserves die een bank aanhoudt bij de centrale bank, en de totale activa. Deze tweede variabele die als liquiditeitsratio fungeert, heeft a priori geen duidelijke verwachtingen (Karas et al. 2006). In een meer mature economie, wordt Liq2 gezien als een middel om onverwachte afhalingen op te vangen. Karas et al. (2006) merken echter op dat Russische banken vaak uit zijn op speculatieve opportuniteiten, waardoor het bezitten van meer reserves gezien worden als een teken van risico. We moeten ook variabelen in acht nemen die de prestaties van de bank beschrijft. Een hogere return relatief gezien ten opzichte van de totale activa, zal de stabiliteit verhogen, waardoor de banken 50

minder vatbaar zijn voor marktdiscipline (Demirgüc-Kunt en Huizinga, 2004). Kredietinstellingen die een hoge winstgevendheid boeken, zullen meer vertrouwen geven aan de tegenpartij (Pfingsten et al., 2008). We verwachten dan ook a priori dat de variabele ROA een negatief effect zal hebben op de rente. Volgens Pfingsten et al. (2008) wordt het aantal slechte leningen vaak weerspiegeld als een maatstaf voor de kwaliteit van de activa. De variabele Risk wordt gegenereerd als de verhouding tussen het aantal slechte leningen en het totaal aantal leningen. Banken met minder risicovolle leningen in hun portefeuille zullen aanzien worden als veiliger en zullen bijgevolg een lagere interest moeten betalen (Pfingsten et al., 2008). Een groter aantal slechte leningen zal positief gerelateerd zijn met de hoogte van de interest (Cook en Spellman, 1994). Verder wordt er nog een variabele in de vector opgenomen die de structuur van de balans in beschouwing neemt. In de literatuur is hierover geen eenduidigheid (Karas et al., 2006). LoansNonBank is een variabele die het aandeel van de leningen aan andere partijen dan een bank, over de totale leningen weergeeft. A priori is het verwachte teken niet duidelijk (Pfingsten et al., 2008). Een groter aantal leningen aan niet-banken kan enerzijds gezien worden als een groter kredietrisico, en anderzijds als een toevlucht naar meer traditionele activiteiten (Karas et al., 2006; Pfingsten et al., 2008). De laatste variabele in de vector is LnAssets. Deze variabele wordt weergegeven door het logaritme van alle activa van een bank. De reden waarom LnAssets wordt toegevoegd is als controle voor mogelijke schaaleffecten (Martinez-Peria en Schmuckler, 2001). Grotere banken zullen normaliter meer deposito’s aantrekken. Bovendien kunnen vele kleinere banken er voor zorgen dat de variabelen een vertekend beeld geven, wat effectief het geval is voor Rusland. Tabel 4: A priori verwachtingen van de invloed van onafhankelijke variabelen op InterestRatei,t Kapitalisatiegraad

-

Liq1

-

Liq2

?

Return on assets

-

Risk

+

LoansNonBank

?

LnAssets

?

Bron: Eigen voorspellingen gebaseerd op de literatuur 51

De variabele MacroEcot is een controle voor de macro-economische schokken die het totale bankensysteem aantasten. Dit is voor alle banken hetzelfde en hangt af van het tijdstip. BankEff i geeft een bankspecifiek effect weer, onafhankelijk van de tijd, dat de heterogeniteit in het bankensysteem in acht neemt. In dit onderzoek gaan we het marktdiscipline na aan de hand van een aantal opsplitsingen betreffende de identiteit van de kredietinstelling. Aan de hand van de verschillende regressies zal worden onderzocht hoe de verschillende variabelen verschillen van elkaar. Eerst en vooral zullen we kijken of er een verschil is qua marktdiscipline tussen een binnenlandse Russische bank en een buitenlandse bank. Als tweede onderzoek zal het verschil in discipline onderzocht worden tussen staatsbanken en private banken. Tot slot wordt bekeken wat een crisis doet met het marktdiscipline. Volgens

de

literatuur

wordt

het

bankensysteem

wakker

geschud

na

een

crisis.

6.4. Resultaten In Bijlage 2.1. worden eerst en vooral enkele beschrijvende statistieken van de variabelen berekend, waarbij de ontbrekende waarden niet in beschouwing zijn genomen. Wat direct opvalt zijn de extreem hoge waarden bij Liq1 en Risk. Een aandeel van 600% slechte leningen bij de variabele Risk is niet realistisch. Verder valt op dat banken een gemiddeld interestpercentage betalen van 8,615% op hun interbancaire leningen. Om de statistische analyse correct te laten verlopen, worden eerst en vooral alle uitschieters van alle variabelen verwijderd. Een waarde van variabele X wordt verwijderd indien:

√

(6.2.)

De uitschieters worden niet meer betrokken in het verder onderzoek. Tot slot worden nog enkele observaties verwijderd waarbij de variabele Risk, die het aandeel slechte leningen voorstelt, groter is dan 100%. Een groter aantal slechte leningen dan totale leningen is niet relevant. De algemene regressie van Vergelijking 6.1., waarbij geen onderscheid wordt tussen de verschillende doelgroepen, wordt gevonden in Bijlage 2.2. Het valt direct op dat er marktdiscipline aanwezig is op de Russische interbankenmarkt. De uitkomst komt grotendeels overeen met de a priori verwachtingen uit Tabel 4. Het belangrijkste maatgetal, de kapitalisatiegraad, is significant negatief. Dit wijst er op dat banken met meer kapitaal, een lagere interest moeten betalen. Banken bestraffen hun tegenpartij dus voor wangedrag (Martinez-Peria en Schmuckler, 2001). Voor ROA, de variabele die de prestaties van de bank weerspiegelen, worden gelijklopende resultaten gevonden. 52

Kredietinstellingen met een hogere relatieve winst zullen minder premie moeten betalen wanneer ze willen ontlenen op de interbankenmarkt. Verder is het markant dat Liq2 eveneens een significant negatieve invloed heeft op de hoogte van de betaalde interest. Zoals gezegd is de uitkomst hiervan tweeledig te interpreteren (Karas et al., 2006). Algemeen geldt dat meer liquide reserves bij de centrale bank er voor zorgen dat de bank stabieler is. De Russische economie wordt echter gekenmerkt door speculatieve activiteiten, waardoor deze reserves voor destabiliserende doeleinden kunnen worden aangewend. Een passend besluit voor deze variabele kan in deze thesis dus ook niet genomen worden. A priori is er eveneens geen eenduidigheid over de variabele LoansNonBank. Een groter aandeel leningen aan andere entiteiten dan banken, leidt tot een significant hogere interest. Op de Russische markt betekent dit een hoger kredietrisico (Pfingsten et al., 2008). Activiteiten en leningen aan banken wordt dus veiliger en stabieler beschouwd dan aan niet-banken. Tot slot zijn er nog twee insignificante variabelen. Enerzijds is er Liq1, die de liquiditeitspositie van een bank bepaalt. Dit maatgetal heeft verrassend een positieve invloed op de hoogte van de interest, terwijl a priori het tegenovergestelde verwacht wordt. Rekening houdend met de lage t-waarde, is de coëfficiënt van Liq1 echter niet significant verschillend van nul. Hetzelfde geldt anderzijds voor de variabele Risk. Beide variabelen zijn niet consistent met de theorie omtrent marktdiscipline, maar hun invloed is evenwel niet significant. Aan de hand van de F-test kan er besloten worden dat de regressie een significante invloed uitoefent op de te verklaren variabele. Een algemene R² van 0,0357 is eerder aan de lage kant, maar ligt echter wel in lijn met vergelijkbare regressies die reeds in de literatuur zijn uitgevoerd. Concluderend kan gesteld worden dat

marktdiscipline

aanwezig is op de

Russische

interbankenmarkt. Volgens Hoggarth et al. (2003) zorgt marktdiscipline voor voorzichtig en rationeel gedrag bij de kredietinstellingen. De Russische interbankenmarkt is dus tijdens de periode 1998 en 2004 vrij stabiel.

6.4.1. Binnenlandse vs. buitenlandse banken Het eerste onderscheid dat we onderzoeken is het verschil tussen de Russische banken en de buitenlandse financiële instellingen. Een buitenlandse bank wordt in dit onderzoek gedefinieerd als een kredietinstelling die voor 100% in handen van een buitenlandse eigenaar. Om het marktdiscipline te onderzoeken, wordt het interestpercentage bekeken in SPSS. Ook hier worden uitschieters niet meegerekend. Het gemiddelde interestpercentage voor een binnenlandse bank ligt 53

iets hoger dan voor een buitenlandse bank, zoals weergegeven in Bijlage 1.1. Aan de hand van een onafhankelijke T-test in SPSS kan besloten worden dat beide percentages significant verschillen van elkaar. Een binnenlandse bank moet dus algemeen gezien iets meer betalen voor het verkrijgen van liquide middelen, dan een buitenlandse financiële instelling. Dit kan er op wijzen dat binnenlandse Russische banken iets risicovoller zijn, en daardoor een hogere premie moeten betalen. De juiste resultaten worden weergegeven in Bijlage 1.1. De resultaten van de regressie worden samengevat in Bijlage 2.3. Uit de output blijkt duidelijk dat een buitenlandse bank meer discipline heeft dan een binnenlandse. De a priori verwachtingen uit Tabel 4 worden allemaal ingelost bij de buitenlandse banken. De kapitalisatiegraad en ROA zijn significant sterk negatief. Opvallend is dat de risicovariabele Risk hier bij buitenlandse banken wel positief is, in tegenstelling tot de algemene resultaten. Ook Liq1 vertoont een negatief teken, wat consistent is met de theorie. De liquiditeitsvariabele is echter wel niet significant. Deze resultaten wijzen op een sterke marktdiscipline. De buitenlandse banken die actief zijn op de interbankenmarkt, zijn voldoende stabiel. De binnenlandse banken vertonen minder discipline, zoals duidelijk blijkt uit bijlage 2.3. Ook hier hebben de kapitalisatiegraad en de ROA een significant negatieve invloed op de hoogte van de betaalde interest. De variabele Risk is echter significant negatief. Banken die meer slechte leningen in hun portefeuille hebben, en bijgevolg meer risico nemen, betalen significant minder interest. Parallel hierbij is de uitkomst van de Liq1. Financiële instellingen moeten een hogere premie betalen als ze over meer liquide middelen beschikken. Beide verbanden staan haaks op de theorie omtrent marktdiscipline. Liq2 en LoansNonBank laten we buiten beschouwing wanneer beide groepen worden vergeleken. De variabelen hebben in beide gevallen samen een significante invloed op de hoogte van de interest, wat kan afgeleid worden uit de F-test. De verklaringskracht van de regressie ligt bij buitenlandse banken een stuk hoger dan bij binnenlandse, al blijft deze coëfficiënt op een laag niveau. Uit de resultaten blijkt dat buitenlandse banken op de interbankenmarkt meer discipline vertonen dan binnenlandse banken. De risicovariabele Risk en het liquiditeitsniveau hebben voor Russische financiële instellingen een onverwacht teken. Bovendien ligt de interest die een Russische bank moet betalen significant hoger dan wat een buitenlandse bank moet betalen. De banken buiten Rusland zijn dus volgens de theorie een stuk stabieler. Dit kan verklaard worden door de woelige periode die de Russische bankenwereld heeft gekend, zoals besproken in Hoofdstuk 5.

54

6.4.2. Staatsbanken vs. private banken De tweede categorie die onderzocht wordt, is het verschil tussen staats- en private banken. Een staatsbank wordt in deze thesis omschreven als een financiële instelling die voor meer dan 50% in handen is van de staat. Ook hier wordt er gestart met een vergelijking tussen het niveau van interest in SPSS, waarvan de resultaten in Bijlage 1.2. staan. Staatsbanken betalen een significant lagere interest dan banken die niet in handen zijn van de staat. De nulhypothese dat beide percentages gelijk zijn aan elkaar, kan verworpen worden op 5% significantieniveau. Banken die eigendom zijn van de staat, zouden volgens de literatuur minder effectief zijn in het uitoefenen van marktdiscipline (Hoggarth et al., 2003). Dit effect is gelijklopend met het aanwezig zijn van een depositogarantie. Voor de invoering van de depositogarantie in Rusland, was marktdiscipline adequaat in het land (Karas et al., 2010). Risicovolle banken moest een hogere premie betalen. Na de introductie van de depositogarantie werd het duidelijk dat het percentage dat risicovolle banken moesten betalen, lager werd (Karas et al., 2010). De resultaten van het onderzoek naar discipline tussen beide soort banken zijn bijgevoegd in Bijlage 2.4. Private banken op de Russische interbankenmarkt vertonen weinig marktdiscipline. De kapitalisatiegraad en ROA zijn beiden significant negatief. Kapitaalkrachtige banken die beter presteren moeten minder interest betalen op hun leningen. Opvallend zijn de resultaten voor het risico Risk en de liquiditeitspositie Liq1. Beiden hebben een significant omgekeerd teken van ten opzichte van de a priori verwachtingen (Martinez-Peria en Schmuckler, 2001). Private banken worden niet gestraft door hun zwakke liquiditeitspositie en het hebben van slechte leningen in hun portefeuille. De determinatiecoëfficiënt van de staatsbanken is beduidend hoger dan bij de private kredietinstellingen. De F-waarde is bij beide regressies significant. De uitkomsten van de staatsbanken liggen in lijn met die van de a priori verwachtingen van marktdiscipline. De kapitalisatiegraad, ROA en Liq1 zijn allen negatief. De laatste is echter niet significant verschillend van nul. De risicovariabele Risk heeft een significant positieve invloed op de hoogte van de interest. Staatsbanken weerspiegelen een sterke discipline. Van een afgezwakte marktdiscipline, zoals voorspeld bij staatsbanken door Hoggarth et al. (2003) is geen sprake. Als besluit kan gesteld worden dat banken die eigendom zijn van de staat meer marktdiscipline vertonen, en bovendien gemiddeld gezien een lagere interest moeten betalen op hun interbancaire transacties. Private financiële instellingen worden niet volledig gestraft voor wangedrag. Volgens de

55

theorie van Hoggarth et al. (2003) zijn staatsbanken stabieler dan private banken op de interbankenmarkt.

6.4.3. Crisis vs. post-crisis Tot slot wordt bekeken wat de impact is van een crisis. Zoals reeds uitgebreid besproken heeft Rusland te maken gekregen met een crisis in 1998. Het gemiddelde interestpercentage dat de banken moesten betalen in tijden van crisis, was bijna dubbel zo hoog als de periode na deze crisis, zoals weergegeven in Bijlage 1.3. Dit wijst op een verhoogde instabiliteit tijdens de crisisperiode. Het vertrouwen was weg waardoor de interest hoger lag. Beide rentes zijn duidelijk significant verschillend van elkaar, wat statistisch bevestigd wordt door de bijgevoegde T-test. Crisissen zijn ideaal om het marktdiscipline te onderzoeken (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). Tijdens een crisis worden de economie en de banksector geconfronteerd met enkele serieuze schokken. Bovendien wordt de kans dat een bank haar deposito’s niet meer kan terugbetalen tijdens een crisis groter. De periode na een crisis wordt volgens de literatuur gekenmerkt door een verhoogde marktdiscipline (Martinez-Peria en Schmuckler, 2001; Karas et al., 2010). Een schok zorgt er voor dat banken waakzamer zullen zijn met hun deposito’s die ze willen storten (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). Het bankensysteem wordt als het ware wakker geschud (Karas et al., 2010). De uitkomst van de regressies bevestigt de theoretische voorspellingen, zoals samengevat in Bijlage 2.5. De crisisperiode wordt gekenmerkt door een zwakke marktdiscipline. De kapitalisatiegraad, wat het belangrijkste maatgetal is voor het marktdiscipline te testen, is nog steeds negatief, maar de coëfficiënt is niet meer significant verschillend van nul. Liq1 en Risk hebben een significant tegenovergestelde invloed, in vergelijking met de verwachtingen. Op uitzondering van de variabele die de prestaties in acht neemt, de ROA, zijn er geen tekenen van marktdiscipline tijdens de crisis van 1998 in Rusland. De periode na de crisis gaat gepaard met een toegenomen marktdiscipline. De kapitalisatiegraad is terug significant negatief. Banken met een hoog kapitaal zullen minder interest moeten betalen. Liq1 en Risk vertonen een verkeerd teken, maar zijn niet significant. De prestaties van een bank, ROA, hebben nu een nog sterkere negatieve invloed op de premie die de banken moeten betalen. Er kan gesteld worden dat de banken wakker geschud zijn na de crisis van 1998. De R² ligt voor de periode na de crisis iets hoger dan de extreem lage coëfficiënt tijdens de crisis zelf. Beide regressies vertonen ook hier een significante F-waarde.

56

Algemeen kan besloten worden dat de crisisperiode minder stabiel was dan de periode erna. Banken moesten tijdens de crisis van 1998 gemiddeld genomen dubbel zoveel betalen op hun interbancaire leningen. Het marktdiscipline was in tijden van crisis zeer zwak. De kapitalisatiegraad, de basis voor marktdiscipline, was insignificant. Het effect waarbij de banken na de crisis worden wakker geschud, zoals Karas et al. (2010) vaststellen, is duidelijk aanwezig in Rusland. Banken zullen na de crisis waakzamer zijn, wat de stabiliteit ten goede komt.

57

Hoofdstuk 7: Conclusie In deze thesis wordt de stabiliteit van de interbankenmarkt onderzocht. Enerzijds is de interbankenmarkt geschikt om het monetair beleid van de centrale bank door te voeren (Allen et al., 2008; Neyers en Wiemers, 2004). Anderzijds benadrukken deze auteurs dat banken toetreden op deze markt om hun liquiditeitspositie aan te pakken. De markt creëert geen geld op zich, maar verdeelt de liquide middelen onder de toetreders om hun balans in evenwicht te brengen. De stabiliteit kan op verschillende manieren onderzocht worden. Ongeacht de keuze voor de methode die gemaakt wordt, moet het systematisch risico altijd in acht genomen worden. Een systematische crisis vormt een bedreiging voor de stabiliteit van een systeem. Een dergelijke crisis zal zorgen voor algemene economische achteruitgang (Claessens et al., 2004). De kost van een crisis is een aanzienlijk percentage van het totale BBP van een land. Algemeen gezien kan een systematisch risico gezien worden als het risico dat de faling van een bepaalde speler zorgt voor de ineenstorting van het hele economische systeem. Het systematisch risico wordt veelal uitgedrukt in termen van economische instabiliteit (Borio en Drehmann, 2009). De meest belangrijke vorm van systematisch risico is de financiële besmetting. De stabiliteit van de interbankenmarkt kan op verschillende manieren worden onderzocht, waarvan de belangrijkste methodes in deze thesis zijn opgenomen. Allen en Gale (2000) bespreken de mogelijke structuren van de interbankenmarkt. De auteurs gaan na welke structuur het meest resistent is tegen schokken. Allen en Gale (2000) bekijken in welke mate de faling van een individuele regio of bank gevolgen heeft voor de naburige regio’s. De onderzoekers spreken van financiële besmetting. Regio’s of banken zijn onderling gerelateerd door het uitwisselen van liquide middelen op de interbankenmarkt. De stabiliteit van de mogelijke structuren op de interbankenmarkt worden bekeken in een situatie waarbij de totale vraag naar liquiditeit groter is dan het vermogen van het systeem om liquide middelen aan te bieden. Bij een complete marktstructuur, waarbij alle regio’s met elkaar verbonden zijn, zal een initiële faling van regio A tot het minste aantal faillissementen leiden. Het geleden verlies van de initiële faling wordt verspreid over de overige instellingen. De tweede vorm van Allen en Gale (2000) betreft de incomplete marktstructuur. In deze structuur houden banken enkel deposito’s aan in de naburige regio’s. Een faling van regio A zal bij een incomplete marktstructuur leiden tot grote problemen bij een andere regio. Afhankelijk van de grootte van het spillover effect, zal regio D insolvabel of zelfs failliet verklaard worden. De gevolgen zijn erger dan bij een complete vorm. Tot slot bespreken Allen en Gale (2000) de niet verbonden 58

incomplete marktstructuur. Een regio heeft in deze structuur enkel relaties met één andere regio. Wanneer een regio of bank faalt, kan enkel die regio getroffen worden waarmee de falende regio verbonden is. De complete marktstructuur is bijgevolg de meest stabiele voor een interbankenmarkt. De stabiliteit van de interbankenmarkt wordt in de bijgevoegde klassieke literatuurstudie vaak onderzocht aan de hand van simulaties. De gevolgen van de initiële faling voor de overige banken worden zo blootgelegd. Recentelijk wordt de stabiliteit van de interbankenmarkt onderzocht door middel van de netwerktheorie. Het verschil tussen de klassieke theorie van Allen en Gale (2000) en deze moderne theorie is het uitgangspunt. De klassieke theorie veronderstelt een exogene marktstructuur. In het vervolg van het onderzoek blijft de structuur vast. De netwerktheorie gaat uit van een continu veranderde structuur, waarbij actoren op een constante wijze interageren met elkaar. Het interbancaire netwerk wordt gevormd door kredietinstellingen die met elkaar transacties uitvoeren voor een bepaald bedrag. Er kunnen voor elk netwerk een aantal maatgetallen berekend worden, zoals uitgebreid besproken in Hoofdstuk 4. Aan de hand van deze getallen kan een netwerk beschreven worden, dat zeer resistent is tegen schokken. Eerst en vooral stelt Georg (2010) dat een hoge clustercoëfficiënt negatief is voor de stabiliteit van het netwerk. Verder zal een geconcentreerd netwerk negatief zijn voor de stabiliteit van de interbankenmarkt (Nier et Al, 2008). Vervolgens zorgt een korte gemiddelde lengte van een pad voor minder stabiliteit (Georg, 2010). Tot slot komt de moderne theorie tot een gelijkaardig besluit als dat van de klassieke theorie. Een verhoogde connectiviteit leidt tot een stabieler netwerk, bij een vrij compleet netwerk (Gai en Kapadia, 2010; Nier et Al., 2008). Op deze manier kan de stabiliteit van een interbancair netwerk geëvalueerd worden. Het is echter quasi onmogelijk om een netwerk te creëren die voldoet aan deze criteria. Een financieel netwerk neemt meestal de vorm aan van een small-world netwerk. Kenmerkend voor dit netwerk is de korte gemiddelde lengte van het pad en de hoge clustercoëfficiënt. Hierdoor zijn dit soort netwerken, waaronder de meeste interbankenmarkten, zeer kwetsbaar voor financiële besmetting. In de bijgevoegde literatuurstudie wordt een overzicht gegeven van de reeds uitgevoerde onderzoeken naar interbancaire netwerken. In deze scriptie wordt de stabiliteit van de Russische interbankenmarkt onderzocht aan de hand van het marktdiscipline. Rusland is een ideaal terrein om dit onderzoek op uit te voeren. Het land werd bevrijd van communistische praktijken begin de jaren ’90. Rusland kende moeilijke tijden en werd in 1995 voor het eerst geconfronteerd met een crisis. Banken waren niet geregulariseerd en vertoonden buitensporig gedrag (Claeys et al., 2005). De eerste crisis was slechts een voorbode voor

59

een nieuwe wisselkoerscrisis in 1998. Het land en de interbankenmarkt kenden echter een sterk herstel in de periode na de crisis. Deze periode is dan ook geschikt voor het onderzoek in deze thesis. Een alternatieve methode om de stabiliteit van een interbankenmarkt te onderzoeken is die aan de hand van het marktdiscipline. Dit concept is tegenwoordig vrij populair en maakt deel uit van Basel II. De basis voor marktdiscipline is het bestraffen van banken die minder goed presteren of meer risico’s nemen. Die banken moeten dan een hoger interestpercentage betalen op hun leningen. Een noodzakelijke voorwaarde voor marktdiscipline is de beschikbaarheid van informatie. Zonder adequate informatie kunnen de investeerders de bank niet inschatten en beoordelen. Kredietinstellingen met een lage kapitalisatiegraad of weinig liquiditeit worden gestraft doordat ze hogere premies moeten betalen om liquide middelen te bekomen (Martinez-Peria en Schmukler, 2001). Marktdiscipline leidt tot meer stabiliteit (Nier en Baumann, 2006). In Hoofdstuk 6 wordt er nagegaan of er marktdiscipline aanwezig was op de Russische interbankenmarkt tijdens de periode tussen 1998 en 2004. Het onderzoeken van marktdiscipline tussen banken is vrij zeldzaam in de literatuur. Vergelijking 6.1. wordt toegepast op de interbancaire data uit Rusland in Stata. Opvallend aan Vergelijking 6.1. is het feit dat de bankspecifieke variabelen niet vertraagd worden. De data bevat niet voor alle banken opeenvolgende observaties, waardoor het onmogelijk is om voor sommige transacties de variabelen te vertragen. Hierdoor zouden enkel die observaties overblijven waarvan er opeenvolgende waarnemingen zijn. Op die manier worden enkel transacties onderzocht waarbij de banken reeds een relatie met elkaar hebben. Zoals gezien in de literatuur wordt tussen banken die een relatie hebben met elkaar, irrationeel ontleend (Cocco et al., 2009). Het vertragen van de bankspecifieke variabelen zou onze resultaten verkeerd beïnvloeden. De algemene regressie in Bijlage 2.2. toont aan dat de uitkomsten van Vergelijking 6.1. grotendeels overeenkomen met de a priori verwachtingen uit Tabel 4. De meeste variabelen zijn sterk genoeg en bevestigen de aanwezigheid van het marktdiscipline. Dit betekent dat de Russische interbankenmarkt in de periode 1998-2004 vrij stabiel was. De eerste opsplitsing die wordt onderzocht is het verschil in discipline tussen binnen- en buitenlandse banken. Er kan besloten worden dat buitenlandse banken meer discipline vertonen dan binnenlandse banken. Buitenlandse banken worden gestraft indien ze te veel slechte leningen hebben, in tegenstelling tot de Russische banken. Buitenlandse banken zijn bijgevolg stabieler dan de Russische financiële instellingen. Dit kan uiteraard verklaard worden door de problemen die het land heeft gehad in dat tijdperk. Een tweede onderscheid die gemaakt wordt, is die tussen de staats- en private banken. Kredietinstellingen die eigendom zijn van de staat vertonen meer marktdiscipline. Het nemen van grote risico’s of het slecht 60

presteren van private banken wordt niet afgestraft op de interbankenmarkt. Private banken worden niet veroordeeld voor hun wangedrag en zijn bijgevolg niet zo stabiel als staatsbanken. Tot slot wordt bekeken hoe stabiel de markt is tijdens een crisis. Tijdens de crisis van 1998 was het dubbel zo duur om te lenen op de interbankenmarkt in vergelijking met de periode er na. Bovendien is er tijdens de crisis weinig discipline op de interbancaire markt. Dit wijst op een verhoogde instabiliteit op de interbankenmarkt en een toegenomen wantrouwen tussen de banken. Het verwachte effect waarbij na de crisis het marktdiscipline terug wordt aangewakkerd, wordt bevestigd door de resultaten. De post-crisis periode vertoont een stuk meer discipline en is significant stabieler.

61

Lijst van de geraadpleegde werken Acharya V., Pedersen L., Philippon T., en Richardson M., 2009, Regulating Systemic Risk, In Restoring Financial Stability: How to Repair a Failed System, pg. 1-43.

Acharya V., en Yorulmazer T., 2003, Information Contagion and Inter-Bank Correlation in a Theory of Systemic Risk, CEPR Discussion Papers 3473, pg. 1-41.

Affinito M., 2011, Do Interbank Customer Relationships Exist? And How Did They Function Over The Crisis? Learning from Italy, Systemic Risk, Basel III, Financial Stability and Regulation 2011, pg. 1-39. .

Allen F., Carletti E., en Gale D., 2008, Interbank Market Liquidity and Central Bank Intervention, Journal of Monetary Economics 56, pg. 639-652.

Allen F. en Gale D., 2000, Financial Contagion, Journal of Political Economy 108(1), pg. 1–33.

Atalay E. en Bech M., 2008, The topology of the federal funds market, ECB Working Paper Series, No. 986, pg. 1-30.

Becher C., Millard S., en Soramäki K., 2008, The Network Topology of Chaps Sterling, Bank of England, Working Paper No. 355, pg. 1-26.

Borio C. en Drehmann M., 2009, Assessing the Risk of Banking Crises–Revisited, BIS Quarterly Review, pg. 29–46.

Boss M., Elsinger H., Summers M. en Thurner S., 2004, The Network Topology of the Interbank Market, Quantitative Finance, 4:6, pg. 677-684.

Buchs T., 1999, Financial crisis in the Russian Federation: Are the Russians learning to tango? The Economics of Transition, 7(3), pg. 687-715.

CBR, 2004, Report on the banking sector and banking regulation development in 2004, URL: . VII

Chiodo A. en Owyang M., 2002, A case study of a currency crisis: the Russian Default of 1998, Review, Federal Reserve Bank of St. Louis, pg. 4-16.

Claessens S., Klingebiel S., en Laeven L., 2004, Resolving systemic crises: policies and institutions, The World Bank Policy Research Working Paper 3377, August 2004, pg. 1-27.

Claeys S., Lanine G., en Schoors K., 2005, Bank Supervision Russian Style: Rules versus Enforcement and Tacit Objectives, William Davidson Institute Working Paper Number 778, pg. 1-39.

Cocco J.F., Gomes F., Martins N., 2009, Lending Relationships in the Interbank Market, Journal of Financial Intermediation, 18, pg. 24–48.

Cohen-Cole E., Kirilenko A., en Patacchini E., 2011, Financial Networks and the Propagation of Systemic Risk, Cambridge University Handbook of Systemic Risk, pg 1-24.

Cohen-Cole E., Patacchini E. en Zenou Y., 2010, Systemic Risk and Network Formation in the Interbank Market, Carefin Research Paper No. 25/2010, pg. 1-19.

Cont R., Moussa A., en Santos, E.B., 2010, Network structure and systemic risk in banking systems, pg. 3-38. URL : < http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1733528> (01/12/2010).

Cook D. en Spellman L., 1994, Repudiation risk and restitution costs: Toward understanding premiums on insured deposits, Journal of Money, Credit and Banking 26, pg. 439-459.

De Bandt O., en Hartmann P., 2000, Systemic risk: A survey, Working Paper 35, European Central Bank, Frankfurt, Germany, pg 5-56.

Degryse H., en Nguyen G., 2004, Interbank Exposures: An Empirical Examination of Systemic Risk in the Belgian Interbank Market, NBB Working Paper No. 43.

Degryse H., en Nguyen G., 2007, Interbank Exposures: An Empirical Examination of Contagion Risk in the Belgian Banking System, International Journal of Central Banking, Vol. 3 No 2., pg. 124-171. VIII

Demirgüç-Kunt A., en Detragiache E., 2002, Does Deposit Insurance Increase Banking System Stability? An Empirical Investigation, Journal of Monetary Economics 49, pg. 1373-1406.

Demirgüc-Kunt A., en Huizinga H., 2004, Market Discipline and Financial Safety Net Design, Journal of Monetary Economics 51, pg. 375-399.

Desai P., Why Did the Ruble Collapse in August 1998?, American Economic Review: Papers and Proceedings, May 2000, 90(2), pg. 48-52.

Eijffinger S., 2009, Defining and Measuring Systemic Risk, Banking and Finance, V. January, pg. 44-49.

Flannery M., 2004, Debt Maturity and the Deadweight Cost of Leverage: Optimally Financing Banking Firms, American Economic Review, 84 (1), pg. 320–331.

Flannery M., 1998, Using Market Information in Prudential Bank Supervision: A Review of the U.S. Empirical Evidence, Journal of Money, Credit, and Banking, 30, pg. 273–305.

Freixas X., Parigi B., en Rochet J-C., 2000, Systemic Risk, Interbank Relations and Liquidity Provision by the Central Bank, Journal of Money, Credit, and Banking 32 (3, part 2): pg. 611–38.

Fungacova Z. en Solanko L., 2008, Current situation in the Russian banking sector, Bank of Finland, Focus/Opinion Expert view, No. 5/2008.

Furfine C., 1999, Interbank Exposures: Quantifying the Risk of Contagion, BIS Working Paper No. 70, pg. 1-12.

Gai P. en Kapadia P., 2010, Contagion in Financial Networks, Bank of England Working Paper No. 38 March 2010, pg. 1-36.

Georg C-P., 2010, The Effect of the Interbank Network Structure on Contagion and Financial Stability, Working papers on Global Financial Markets, No 12-2010, Friedrich-Schiller-University Jena, Oct. 2010. IX

Group of Ten, 2001, The G10 Report on Consolidation in the Financial Sector, Summary report, pg 130.

Haldane A., 2009, Rethinking the financial network, Speech delivered at the Financial Student Association, Amsterdam.

Haldane A., Hoggarth G., Saporta V., en Sinclair P., 2004, Financial Stability and Bank Solvency, Paper prepared for the Federal Reserve Bank of Chicago International Conference, Chicago, Illinois, 30 September 2004, pg 1-36.

Ho T., en Saunders A., 1985, A Micro Model of the Federal Funds Market, Journal of Finance, 40, pg. 977–88.

Hoggarth G., Jackson P. en Nier E., 2003, Market Discipline and Financial Stability, The Future of Domestic Capital Markets in Developing Countries, Litan R, Pomerleano M and Sundararajan V (eds) Brookings Institution.

International Monetary Fund, 2010, World economic outlook, Technical Report April 2010.

Kaufmann G., en Scott K., 2003, What is Systemic Risk, and Do Bank Regulators Retard or Contribute to It?, Independent Review 7 (Winter), pg. 371-391.

Karas A., Pyle W., en Schoors K., 2006, Sophisticated Discipline in Nascent Deposit Markets: Evidence from Post-Communist Russia, BOFIT Discussion paper No. 13/2006.

Karas A., Pyle W., en Schoors K., 2010, The Effect of Deposit Insurance on Market Discipline: Evidence from a Natural Experiment on Deposit Flows, BOFIT Discussion Paper No. 8/2010.

Karas A., Schoors K., en Lanine G., 2008, Liquidity Matters: Evidence from the Russian Interbank Market, BOFIT Discussion Paper No. 19/2008, pg. 1-27.

Kleinberg J., 1999, The small-world phenomenon: An algorithmic perspective, Proc. 32nd ACM Symposium on Theory of Computing. King T.B., 2008, Discipline and Liquidity in the Interbank Market. Journal of Money, Credit and Banking, 40(2-3), pg. 295-317. X

Lanine G., 2006, Modelling Systemic Risk in the Russian Banking Sector, Topics on Modeling Risk in Transitional Economy, pg. 77-110.

Leitner Y., 2005, Financial Networks: Contagion, Commitment, and Private Sector Bailouts, Journal of Finance 60.

Li S., en He J., 2011, Resilience of Interbank Market Networks to Shocks, Discrete Dynamics in Nature and Society, Volume 2011, Article ID 594945, pg. 1-12.

Malherbe, 2012, Market Discipline and Securitization, URL: (4/01/2012).

Mankoff J., 2010, The Russian Economic Crisis, Council Special Report No. 53.

Markose S., Giansante S., Gatkowski M., en Shaghaghi A., 2009, Too Interconnected To Fail: Financial Contagion and Systemic Risk in Network Model of CDS and Other Credit Enhancement Obligations of US Banks, University of Essex, Economics Department DP 683.

Martinez-Peria M. en Schmukler S., 2001, Do Depositors Punish Banks for Bad Behavior? Market Discipline, Deposit Insurance, and Banking Crises, Journal of Finance 56, pg. 1029-1051.

Neyer U. en Wiemers J., 2004, Why do we have an interbank money market?, Working Paper Series Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference 2004, No 27.

Newman M., 2003, Structure and Function of Complex Networks, SIAM Review 45, pg.167-256.

Nier E. en Baumann E., 2006, Market Discipline, Disclosure and Moral Hazard in Banking, Journal of Financial Intermediation 15, pg. 332-361.

Nier E., Yang J., Yorulmazer T., en Alentorn A., 2008, Network models and financial stability, Bank of England, Working Paper No. 346, pg. 1-22. OECD Statistical Compendium.

Perotti E., 2001, Lessons from the Russian Meltdown, The economics of soft legal constraints, International Finance 5, pg. 359-399. XI

Pfingsten A., Sträter N, en Wissing D., 2008, Market discipline at German saving banks, pg. 3-30. URL: (04/09/2008).

Popov V., 2000, Lessons of the Currency Crisis in Russia and in Other Countries, Problems of Economic Transition, 43(1), pp. 45-73.

Sachs A., 2011, Completeness, Interconnectedness and Distribution of Interbank Exposures - A Parameterized

Analysis

of

the

Stability

of

Financial

Networks

URL: (29/11/2011).

Schwarcz S. L., 2008, Systemic Risk, Duke Law School Legal Studies Research Paper No. 163., Georgetown Law Journal Vol. 97, No. 1.

Semenova M., 2007, How depositors discipline banks: the case of Russia, Economics Education and Research Consortium Working Paper no 07/02.

Shleifer A., en Treisman D., 2000, Without A Map: Political Tactics and Economic Reform in Russia, Cambridge, MA: MIT Press.

Soramäki K., Bech M., Arnold J., Glass R., en Beyeler W., 2007, The topology of interbank payment flows, Physica A, vol. 379, No. 1, pg. 317–333.

Stephanou C., 2010, Rethinking Market Discipline in Banking: Lessons from the Financial Crisis, World Bank Policy Research Working Paper Series No. 5527, pg 3-17.

Sulimierska M., 2011, After ten years the Russian crisis how IMF intervention might be evaluated?, MPRA Paper No. 30930.

Sutela P., 1999, The financial crisis in Russia, Bank of Finland Institute for economics in Transition, BOFIT, Discussion Paper 11.

Trichet J.-C., Systemic Risk, Clare Distinguished Lecture in Economics and Public Policy, Clare College, University of Camebridge, 10 December 2009. XII

Ungan A. en Caner S., 2004, Depositor Behavior and Market Discipline in Turkey. URL:(29/01/2004).

Upper C., en Worms A., 2004, Estimating Bilateral Exposures in the German Interbank Market: Is There

a

Danger

of

Contagion?,

European

Economic

Review

48

(4):

pg.

827–49.

Vasiliev S., 2000, Overview of Structural Reforms in Russia after 1998 Financial Crisis. URL:(16/02/2000).

Vander Vennet R., 2008, Hoofdstuk 5: Financiële markten, Cursus Bank- en Financiewezen, pg 1-50.

XIII

Bijlagen Bijlage 1: Output SPSS Bijlage 1.1.: Output onafhankelijke T-test tussen interest van binnen- en buitenlandse banken. foreign Interest

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

Binnenlands

250485

7,733146

6,5404991

,0130683

Buitenlands

20662

7,586022

7,0848410

,0492883

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Interest

Equal variances assumed

Sig.

142,822

,000

Equal variances not assumed

Independent Samples Test t-test for Equality of Means Mean t Interest

df

Sig. (2-tailed)

Difference

Equal variances assumed

3,087

271145

,002

,1471240

Equal variances not assumed

2,885

23658,379

,004

,1471240

Independent Samples Test t-test for Equality of Means Std. Error Difference Interest

95% Confidence Interval of the Difference Lower

Upper

Equal variances assumed

,0476526

,0537263

,2405217

Equal variances not assumed

,0509914

,0471776

,2470703

Bron: SPSS, eigen berekening

Bijlage 1.2.: Output onafhankelijke T-test tussen interest van staats- en private banken. Group Statistics state Interest

Privaat Staat

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

239861

7,805840

6,5456000

,0133650

31286

7,078659

6,8344671

,0386393

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Interest

Equal variances assumed

Sig.

12,548

,000

Equal variances not assumed

Independent Samples Test t-test for Equality of Means Mean t Interest

df

Sig. (2-tailed)

Difference

Equal variances assumed

18,386

271145

,000

,7271807

Equal variances not assumed

17,786

39145,666

,000

,7271807

Independent Samples Test t-test for Equality of Means Std. Error Difference Interest

95% Confidence Interval of the Difference Lower

Upper

Equal variances assumed

,0395499

,6496640

,8046974

Equal variances not assumed

,0408855

,6470442

,8073172

Bron: SPSS, eigen berekeningen

Bijlage 1.3.: Output onafhankelijke T-test tussen interest crisis en post-crisis periode Group Statistics time Interest

Crisis Post-crisis

N

Mean

Std. Deviation

Std. Error Mean

12172

13,878780

9,2706199

,0840287

258975

7,432559

6,2831018

,0123465

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances F Interest

Equal variances assumed

Sig.

6803,740

,000

Equal variances not assumed

Independent Samples Test t-test for Equality of Means Mean t Interest

Equal variances assumed Equal variances not

df

Sig. (2-tailed)

Difference

107,810

271145

,000

6,4462216

75,900

12701,917

,000

6,4462216

assumed Independent Samples Test t-test for Equality of Means Std. Error Difference Interest

95% Confidence Interval of the Difference Lower

Upper

Equal variances assumed

,0597925

6,3290300

6,5634133

Equal variances not

,0849309

6,2797442

6,6126991

assumed

Bron: Spss, eigen berekeningen

Bijlage 2: Beschrijvende statistiek en regressies in Stata Bijlage 2.1.: Beschrijvende statistiek van de variabelen

Variabelen

Observaties

Gemiddelde

Standafw.

Min.

Max.

Interest

276.259

8,615

9,471

0,010

185

Kapitalisatiegraad

276.259

0,188

0,130

-0,441

1

Liq1

276.255

0,603

60,815

0,000

28.506

Liq2

276.259

0,039

0,056

0,000

0,999

ROA

275.746

0,002

0,009

-0,464

0,444

Risk

275.722

0,028

1,461

0,000

600

LoansNonBank

275.921

0,805

0,202

-0,015

1

LnAssets

276.259

8,273

1,921

-0,202

15,176

Bron: Stata, eigen berekeningen

Bijlage 2.2.: Algemene marktdiscipline op de Russische interbankenmarkt (19982004). Verklarende variabelen

Kapitalisatiegraad t-statistiek

Liq1 t-statistiek

-3,852 -9,97

0,112 1,73

Liq2

-8,275

t-statistiek

-14,98

ROA

-45,118

t-statistiek

-15,89

Risk

-0,169

t-statistiek

LoansNonBank

-0,31

0,369

t-statistiek

2,41

LnAssets

-3,199

t-statistiek

-64,56

Aantal observaties

257.243

R²

0,0357

P-waarde F-test

0,000

Bron: Stata, eigen berekeningen

Bijlage 2.3.: Verschil in marktdiscipline tussen binnen- en buitenlandse banken op de Russische interbankenmarkt (1998-2004).

Verklarende variabelen Binnenlandse bank

Buitenlandse bank

-1,906

-10,465

-4,86

-9,46

0,174

-0,156

2,22

-1,21

Liq2

-7,315

-15,930

t-statistiek

-12,85

-7,65

Kapitalisatiegraad t-statistiek

Liq1 t-statistiek

ROA

-33,095

-76,308

t-statistiek

-11,52

-12,71

Risk

-1,408

12,648

-2,40

7,13

t-statistiek

LoansNonBank

0.010

0,800

t-statistiek

0,06

2,29

LnAssets

-3,038

-3,945

t-statistiek

-58,77

-29,97

Aantal observaties

237.423

19.820

R²

0,0366

0,0529

P-waarde F-test

0,000

0,000

Bron: Stata, eigen berekeningen

Bijlage 2.4.: Verschil in marktdiscipline tussen staats- en private banken op de Russische interbankenmarkt (1998-2004).

Verklarende variabelen

Kapitalisatiegraad t-statistiek

Liq1 t-statistiek

Liq2 t-statistiek

ROA

Staatsbank

Private bank

-9,903

-1,791

-9,79

-4,50

-0,0103

0,163

-0,07

2,13

-15,323

-6,991

-7,78

-12,24

-66,101

-34,192

t-statistiek

-12,06

-11,76

Risk

7,148

-3,371

7,13

-5,50

t-statistiek

LoansNonBank

1,045

-0,032

t-statistiek

3.21

-0,19

LnAssets

-4,346

-2,964

t-statistiek

-35,77

-56,66

Aantal observaties

29.947

227.296

R²

0,0507

0,0338

P-waarde F-test

0,000

0,000

Bron: Stata, eigen berekeningen

Bijlage 2.5.: Verschil in marktdiscipline tussen crisis en post-crisis periode op de Russische interbankenmarkt (1998-2004).

Verklarende variabelen

Kapitalisatiegraad t-statistiek

Liq1 t-statistiek

Liq2 t-statistiek

ROA t-statistiek

Risk t-statistiek

LoansNonBank

Crisis

Post-Crisis

-3,531

-1,640

-1,55

-4,31

1,059

0,060

3,76

1,00

-11,327

-6,949

-2,94

-12,72

-27,208

-43,411

-3,91

-15,57

-12,994

-0,505

-6,99

-0,82

1,784

-0,634

t-statistiek

2,41

-4,19

LnAssets

-6,661

-2,777

t-statistiek

-15,70

-57,88

Aantal observaties

11.047

246.196

R²

0,0065

0,0344

P-waarde F-test

0,000

0,000

Bron: Stata, eigen berekeningen