Käyttäytymismuutosten tunnistaminen suurten maksujen järjestelmä datasta

Abstract

Payment systems represent some basic infrastructure for the modern financial markets. The turnover of such systems is enormous. For instance, the Eurosystem's large-value payment system TARGET2 settles the worth of GDP of the Euro area in 3.5 operating days. Because a malfunction of these systems could paralyze society at widely and because these systems have an important role for daily monetary policy implementation, overseers and regulators are keen to ensure that they function in a sound and efficient manner. The efficient and sound operation of the system is based on several features like the system design, but most importantly the operational behaviour of the system participants i.e. the system users, the banks. Only after the recent financial turmoil, overseers and policymakers have started to be truly interested in measuring the behaviour of the banks and the efficiency of the system. This Thesis develops two methodologies to measure the behaviour of the banks in the payment system and detecting changes in the banks' behaviour. The frameworks developed in this Thesis are fundamentally based on network theory. One of them is more directly related to the network theory than the other. The performance of the frameworks is tested in this Thesis with artificial payment system data. The use of artificial data is motivated by the confidential nature of the real payment system data. The results based on this artificial data are promising, but the limitations of the artificial data can be observed in the results. The results also suggest that further research is required.Maksujärjestelmät ovat olennainen osa toimivia rahoitusmarkkinoita. Tällaisten järjestelmien liikevaihto on valtava esimerkiksi Eurojärjestelmän TARGET2 maksujärjestelmä selvittää maksuja vuotuisen euroalueen BKT:n arvon verran 3,5 päivässä. Yleisvalvojat ja viranomaiset ovat kiinnostuneita maksujärjestelmien tehokkaasta ja luotettavasta toiminnassa, koska järjestelmien toimintahäiriöt voivat lamauttaa yhteiskuntaa laaja-alaisesti ja koska maksujärjestelmät ovat tärkeitä päivittäisen rahapolitiikan toimeenpanossa. Järjestelmien luotettava ja tehokas toiminta perustuu moniin tekijöihin, mutta tärkeimpänä yksittäisenä tekijänä on pankkien toiminta. Vasta viime aikoina on kiinnitetty lisääntyvää huomiota pankkien toimintaan ja tutkia, miten pankkien käyttäytymistä ja systeemin tehokkuutta voitaisiin mitata kvantitatiivisesti. Diplomityössä on kehitetty kaksi metodologiaa pankkien maksujärjestelmäkäyttäytymisen havainnointiin, joilla voidaan havaita pankkien käyttäytymisen muutoksia. Metodologiat perustuvat pohjimmiltaan verkkoteoriaan. Esitetyt menetelmät on kehitetty käyttäen aitoa maksujärjestelmädataa, mutta niitä testataan tässä työssä simuloidulla aineistolla todellisen maksuaineiston luottamuksellisuuden vuoksi. Tällä simuloidulla aineistolla saadut tulokset ovat jossain määrin lupaavia, mutta tuloksissa on havaittavissa selkeitä rajoitteita johtuen simuloinnista. Tulokset kannustavat osaltaan jatkotutkimukseen

    Similar works

    Full text

    thumbnail-image