N. 1059 - Stima della microstruttura del mercato monetario in presenza di tassi negativi

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di Edoardo Rainone e Francesco Vacirca febbraio 2016

Furfine (1999) ha proposto un algoritmo per identificare le transazioni del mercato monetario utilizzando i dati provenienti dal sistema dei pagamenti; tale procedura è stata utilizzata in molti altri studi per ricostruire la rete di transazioni interbancarie che costituisce la microstruttura del mercato monetario.

L’algoritmo originale non permette però di identificare le transazioni di mercato monetario in presenza di tassi negativi o pari a zero.

Il lavoro, al fine di superare tale limitazione, estende in primo luogo la stima della microstruttura del mercato monetario basata sull’algoritmo di Furfine (1999) al caso di tassi negativi o pari a zero.

In secondo luogo, propone un arricchimento della metodologia di Furfine (1999) che tiene conto della plausibilità economica dei prestiti rilevati, date le restrizioni imposte dall’assunto di comportamento razionale degli agenti.

L’analisi svolta nel lavoro evidenzia che la semplice estensione dell’algoritmo di Furfine per identificare gli scambi a tassi negativi o pari a zero ha delle limitazioni. Il “rumore” che caratterizza la stima di prestiti a tasso zero è considerevole e rende i risultati rivenienti dall’implementazione dell’algoritmo inaffidabili e fortemente distorti.

Al contrario, la metodologia che sfrutta la presenza di regolarità connesse con la razionalità degli agenti stima in maniera robusta la microstruttura del mercato monetario anche in presenza di tassi pari a zero; in questo modo si ottengono dati affidabili e non distorti, significativamente diversi da quelli ottenuti applicando la versione standard dell’algoritmo.

Nella parte finale del lavoro, si applica la metodologia proposta alle transazioni regolate in TARGET2 per valutare l’impatto delle recenti variazioni dei tassi ufficiali sul mercato monetario non garantito dell’area dell’euro. L’esercizio mostra come il volume e il valore dei prestiti in euro siano significativamente più ridotti rispetto agli stessi indicatori prodotti dall’algoritmo standard.

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