Resumen

El objetivo principal de este artículo es estudiar la estructura de red posterior a Dodd-Frank del mercado de permutas de tasas de interés y proponer un conjunto de medidas de complejidad efectivas para comprender cómo los usuarios de permutas responden a los riesgos del mercado. Utilizamos un conjunto de datos de permutas único extraído de los repositorios de datos de permutas (SDRs) para examinar las propiedades de la estructura de red y los comportamientos de gestión de riesgos de los participantes del mercado. Encontramos que (a) el mercado de permutas de tasas de interés sigue una red de ley de potencias donde el exponente de la ley de potencias es menor a 2, lo que indica que algunas de sus entidades importantes tienen un número significativo de contratos dentro de sus filiales (también conocidos como contratos de permutas interafiliadas); (b) la volatilidad de las tasas de permuta causa que los usuarios de permutas aumenten su intensidad de compartición de riesgos a nivel de entidad, pero los participantes del mercado no cambian

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Estudio; Después de Dodd-Frank; Estructura de red; Mercado de permutas de tasas de interés; Medidas de complejidad; Riesgos de mercado
• Keywords:Study; Post Dodd-Frank; Network structure; Interest rate swap market; Complexity measures; Market risks