Payment flow networks
Interbank payment flows are analysed as networks to find participants whose delays would most affect others’ liquidity.
GRA · Paiements et infrastructures de marché
Spatial financeLà où le capital rencontre l'aléa, l'exposition et la transition
Network science represents payment and market infrastructure as nodes and links: participants, systèmes, settlement banks and providers. On this platform it maps dependencies, identifies critical nodes and simulates how a failure spreads.
Network science and contagion study how the structure of connections among entities shapes the spread of failures, information and disease. It provides tools to analyse interdependent infrastructure, supply chains and financial systèmes. In financial stability, cyber and digital resilience and digital public infrastructure, network science identifies critical nodes and pathways through which shocks propagate across sectors. It informs targeted protection and diversification to limit cascades. The canonical description is on le STEM Commons.
Interbank payment flows are analysed as networks to find participants whose delays would most affect others’ liquidity.
Dependencies of institutions on cloud, messaging and software providers are mapped to show concentration that individual views miss.
Common membership across CCPs is mapped to show how one member default could affect several clearing houses at once.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre cette méthode : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Payments and market infrastructure · Network science and contagion · Run R-7933
nodes: assets · edges: dependencies
| N3 | 0.16 | 11 | Critical |
| N4 | 0.31 | 14 | Normal |
| N5 | 0.32 | 9 | Normal |
| N6 | 0.41 | 14 | Normal |
Datasets and records used by network science and contagion on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Payment system transaction data | Flow networks | OBSERVÉ |
| Third-party registers | Provider dependencies | DÉCLARÉ |
| CCP membership lists | Clearing networks | Statistiques publiées |
Les fonds propres que le système perd après la contagion interbancaire, par rapport au choc initial, lorsque l'effet de levier, l'interconnexion et les taux de recouvrement varient, au cœur d'un Test de résistancemacroprudentiel. Modèle pédagogique avec des valeurs illustratives énoncées, et non une prédiction.
Commandes
Relevés
| Tour | Équité du système perdue (%) | Banques en défaut |
|---|---|---|
| 0 | 18.00 | 0 |
| 1 | 28.80 | 0 |
| 2 | 35.28 | 0 |
| 3 | 39.17 | 0 |
| 4 | 41.50 | 0 |
| 5 | 42.90 | 0 |
| 6 | 43.74 | 0 |
| 7 | 44.24 | 0 |
| 8 | 44.55 | 0 |
| 9 | 44.73 | 0 |
| 10 | 44.84 | 0 |
| 11 | 44.90 | 0 |
| 12 | 44.94 | 0 |
| 13 | 44.96 | 0 |
| 14 | 44.98 | 0 |
| 15 | 44.99 | 0 |
| 16 | 44.99 | 0 |
| 17 | 45.00 | 0 |
| 18 | 45.00 | 0 |
| 19 | 45.00 | 0 |
| 20 | 45.00 | 0 |
| 21 | 45.00 | 0 |
| 22 | 45.00 | 0 |
| 23 | 45.00 | 0 |
| 24 | 45.00 | 0 |
| 25 | 45.00 | 0 |
| 26 | 45.00 | 0 |
| 27 | 45.00 | 0 |
| 28 | 45.00 | 0 |
| 29 | 45.00 | 0 |
| 30 | 45.00 | 0 |
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
Models are checked by reproducing observed cascades and outbreaks. Robustness of results to missing or uncertain links is tested.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Data coverage | The share of activity covered by the network data is stated |
| Stabilité | Critical node rankings are checked across periods |
| Scenario realism | Simulated failures reflect plausible operational events |
Network data are often incomplete or confidential. Static network models may miss adaptive behaviour during cascades.
Les vues d'exposition, de pertes, de scénarios et de capital que demanderaient un responsable des risques, une autorité de contrôle ou un ministère des finances, avec les cadres dont ils relèvent pour leurs rapports. Les structures suivent la pratique prudentielle et actuarielle. Les valeurs sont illustratives : jamais des prix, des notations ni des conseils.
How a shock in network science and contagion for payments and market infrastructure reaches credit, market, underwriting, liquidity and operational risk, and feeds back.
Sciences des systèmes et modélisation stewards network science and contagion for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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