Redundancy of Centrality Measures in Financial Market Infrastructures

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorMartínez-Ventura, Constanzaspa
dc.creatorMariño-Martínez, Ricardospa
dc.creatorMiguélez Márquez, Javierspa
dc.creator.firmaConstanza Martínez-Venturaspa
dc.creator.firmaRicardo Mariño-Martínezspa
dc.creator.firmaJavier Miguélez-Márquezspa
dc.date.accessioned2022-08-29T18:49:03Zspa
dc.date.available2022-08-29T18:49:03Zspa
dc.date.created2022-08-31spa
dc.descriptionEl concepto de centralidad ha sido ampliamente utilizado para monitorear sistemas con estructura de red ya que permite identificar a los participantes más influyentes. Las labores de monitoreo pueden ser difíciles de realizar si el número de participantes en esos sistemas es considerablemente amplio o si las medidas de centralidad producen resultados no coincidentes o generan señales mixtas. Este documento usa el análisis de componentes principales para evaluar un conjunto de medidas de centralidad calculadas para las instituciones financieras que participan en cuatro infraestructuras de los mercados financieros en Colombia. Los resultados obtenidos son utilizados para construir índices generales de centralidad, utilizando como insumos las medidas de centralidad más fuertes y dejando de lado aquellas consideradas redundantes.spa
dc.description.abstractThe concept of centrality has been widely used to monitor systems with a network structure because it allows identifying their most influential participants. But this monitoring task can be difficult if the number of system participants is considerably large or if the wide variety of centrality measures currently available produce non-coincident (or mixed) signals. This document uses principal component analysis to evaluate a set of centrality measures calculated for the financial institutions that participate in four financial market infrastructures of Colombia. The results obtained are used to construct general indices of centrality, using the strongest measures of centrality as inputs, and leaving aside those considered redundant.eng
dc.description.notesEnfoque Este documento estudia medidas de centralidad calculadas para el Sistema de Pagos de Alto Valor (CUD), la Cámara de Compensación de Divisas (CCDC), y los depósitos centrales de valores (DCV y Deceval). Estas cuatro infraestructuras del mercado financiero colombiano son sistemas con estructura de red, conformados por un gran número de participantes (instituciones financieras) que se encuentran conectados mediante relaciones de pagos, intercambios o transacciones similares. Su buen funcionamiento es fundamental para el buen desempeño del sistema financiero, y, por consiguiente, de la economía en general. Esto implica que cambios en la actividad de sus participantes o choques exógenos pueden generar efectos no deseados en esos sistemas. Es por esa razón que tanto bancos centrales como agencias de supervisión realizan un continuo seguimiento a la actividad de las instituciones que participan en esas infraestructuras. Este documento hace uso del criterio de centralidad para determinar qué tan importante es cada uno de los participantes en esas infraestructuras del mercado financiero. Contribución Las medidas de centralidad permiten monitorear a los participantes de sistemas con estructura de red e identificar a los más centrales; es decir, a aquellos que pueden generar mayores impactos en caso de incumplimiento. Sin embargo, esas labores de monitoreo pueden ser difíciles de realizar si el número de participantes en esos sistemas es considerablemente alto, o si las medidas de centralidad producen resultados no coincidentes o generan señales mixtas. En este documento se evalúan veintiséis medidas de centralidad para cada participante de cada infraestructura del mercado financiero. Se incluyen medidas de centralidad para redes dirigidas y sin dirigir, considerando solo aquellas que tienen soporte teórico. También se incluyen medidas de centralidad para redes ponderadas por el valor de las transacciones y para redes sin ponderar. El análisis de componentes principales se usa para identificar cuáles medidas de centralidad serán utilizadas para construir índices generales de centralidad. Esto implica que las medidas identificas como redundantes son excluidas de los índices generales debido a su baja contribución al criterio general de centralidad. Al igual que Joliffe (1972, 1973), la detección de las medidas redundantes que se logra usando el análisis de componentes principales, se verifica posteriormente mediante cuatro técnicas alternativas de reducción de datos. Resultados Las medidas identificadas como redundantes son eccentricity (ponderada y sin ponderar), closeness ponderada, y hub y authority ponderadas. Los índices generales calculados para cada infraestructura del mercado financiero permiten construir ordenamientos de sus participantes más centrales. Estos últimos son aquellos sobre los cuales se deben realizar las labores de monitoreo con mayor detenimiento debido a su potencial impacto en el sistema. Los índices generales de centralidad que se presentan en este documento tienen como propósito facilitar las labores de monitoreo que se realizan en el Banco de la República a los participantes de las infraestructuras de los mercados financieros.eng
dc.format.extent41 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10473spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10473spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1206spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1206/spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1206spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1206spa
dc.relation.numberBe 1206spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/en/redundancy-centrality-measures-financial-market-infrastructuresspa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1206.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/h9ppspa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.spa
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1206spa
dc.subjectcentralidadspa
dc.subjectanálisis de componentes principalesspa
dc.subjectanálisis de redundanciaspa
dc.subjectanálisis de clustersspa
dc.subject.brtema10. Sistemas de pago y operación bancariaspa
dc.subject.jelG20 - Financial Institutions and Services: Generalspa
dc.subject.jelC38 - Classification Methods; Cluster Analysis; Principal Components; Factor Analysisspa
dc.subject.jelC23 - Single Equation Models; Single Variables: Panel Data Models; Spatio-temporal Modelsspa
dc.subject.jelspaG20 - Instituciones y servicios financieros: Generalidadesspa
dc.subject.jelspaC38 - Métodos de clasificación; Análisis cluster; Análisis de componentes principales; Análisis factorialspa
dc.subject.jelspaC23 - Modelos uniecuacionales; variables simples: Modelos con datos de panel; Modelos espacio-temporalesspa
dc.subject.keywordcentralityeng
dc.subject.keywordprincipal component analysiseng
dc.subject.keywordredundancy analysiseng
dc.subject.keywordclustering analysiseng
dc.titleRedundancy of Centrality Measures in Financial Market Infrastructureseng
dc.title.alternativeRedundancia de las medidas de centralidad en Infraestructuras del Mercado Financierospa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: sispa
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEspa
local.caie.validadorDepartamento de Seguimiento a la Infraestructura Financiera - Clara Lia Machado - cmachafr@banrep.gov.cospa

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