Como as reservas bancárias são distribuídas. Como você mede sua distribuição também é importante. -Liberty Street Economics

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Mudanças na distribuição dos saldos das reservas dos bancos são importantes, pois podem impactar as condições do mercado de fundos federais e alterar a dinâmica de negociação nos mercados monetários em geral. Neste artigo, propomos o uso da curva de Lorenz e do coeficiente de Gini como uma nova abordagem para medir a concentração de reservas. Desde 2013, a concentração, conforme capturada pela curva de Lorenz e o coeficiente de Gini, co-mudou com as reservas agregadas, diminuindo conforme as reservas agregadas diminuíram (como em 2015-18) e aumentando conforme as reservas agregadas aumentaram (como no início de a pandemia COVID-19).


Como medimos tradicionalmente a concentração de reserva?
Uma medida amplamente usada de concentração de reservas é a parcela das reservas detida pelos maiores detentores de reservas. Essa participação é próxima de zero se as reservas forem distribuídas igualmente entre os vários milhares de instituições que possuem reservas (ou seja, quando a concentração é baixa) e próxima de 100% se os maiores detentores detêm quase todas as reservas (ou seja, quando a concentração é alta). A seleção do número de instituições a serem incluídas entre os maiores detentores de reservas é arbitrária; frequentemente, a parcela dos cinco ou vinte maiores detentores de reservas é usada como medida de concentração. Na verdade, é isso que usamos em um post publicado recentemente.

Claro, quando a concentração é medida como a parcela de reservas de alguns detentores principais, sua evolução ao longo do tempo depende do número de instituições selecionadas para seu cálculo: por exemplo, a proporção de reservas dos cinco principais detentores aumentou entre 2015 e 2018 , enquanto o dos vinte primeiros titulares permaneceu estável. Além disso, ao medir a concentração como a parcela das reservas detida pelos maiores detentores, não se consegue capturar as mudanças na distribuição das reservas tanto no subconjunto das instituições menores quanto no das maiores.

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Uma nova maneira de medir a concentração de reserva: a curva de Lorenz
A curva de Lorenz é uma representação gráfica da distribuição de uma variável amplamente utilizada na análise da desigualdade de renda. A curva de Lorenz fornece uma maneira simples de caracterizar a distribuição de reservas entre todos os detentores de reservas, sem enfocar um conjunto específico de instituições. Ele traça a porcentagem cumulativa das reservas agregadas contra a porcentagem cumulativa dos detentores de reservas, classificados por participação crescente. Por exemplo, no gráfico abaixo, o ponto na curva de Lorenz correspondente ax = 20% relata a parcela acumulada das reservas detidas por essas instituições nos 20% inferiores da distribuição de reservas (5% das reservas no exemplo abaixo).


A linha de 45 graus é a curva de Lorenz para uma economia hipotética na qual as reservas são distribuídas igualmente entre as instituições detentoras de reservas (a linha de igualdade): em tal economia, os 20% da base dos detentores de reservas detêm exatamente 20% das reservas. Em contraste, se todas as reservas forem detidas por uma instituição, a curva é plana para todos os percentis, exceto para o último percentil, que contém a instituição detentora de todas as reservas.

A Evolução da Distribuição de Reservas
O gráfico a seguir apresenta as curvas de Lorenz das reservas para dois períodos: julho 2013-dezembro 2014 (azul) e janeiro 2015-dezembro 2018 (vermelho), correspondendo à expansão e queda das reservas. Como mostra o painel esquerdo, em ambos os períodos, as reservas são muito concentradas: a curva é praticamente plana até, pelo menos, o 99º percentil e torna-se muito acentuada depois.


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O painel direito amplia a parte direita da curva, focando nos 3% superiores dos detentores de reservas. No geral, as reservas estavam menos concentradas em janeiro de 2015-dezembro de 2018 do que em julho de 2013-dezembro de 2014, conforme indicado pela mudança para cima da curva de Lorenz (de azul para vermelho). Observe que esse deslocamento para cima da curva de Lorenz durante o período 2015-18 contrasta com o fato de que a parcela das reservas detidas pelas cinco principais instituições realmente aumentou durante esse período. Isso destaca as diferenças entre usar uma medida de concentração que incide sobre a participação de um conjunto específico de instituições e uma medida que resume toda a distribuição.

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Reservas mais altas, concentração mais alta?
Uma vez que o Federal Reserve interage principalmente com grandes participantes do mercado ao conduzir operações de mercado aberto, pode-se imaginar que, como resultado, aumentos no nível de reservas são acompanhados por aumentos na concentração de reservas, enquanto diminuições no nível de reservas são acompanhados por uma redução na concentração.

Uma maneira comum de resumir o grau de concentração de uma curva de Lorenz é por meio do coeficiente de Gini, que é a razão entre a área entre a linha de igualdade e a curva de Lorenz e a área abaixo da linha de igualdade. Isso pode ser visto no primeiro gráfico acima, onde o coeficiente de Gini é a razão entre a área sombreada em laranja e a soma das áreas sombreadas em laranja e cinza. O coeficiente de Gini assume um valor entre zero (igualdade total) e 100 por cento (uma instituição mantém todas as reservas). Como mostra o painel esquerdo do gráfico abaixo, o coeficiente de Gini tem sido altamente correlacionado com o nível de saldos de reservas agregadas desde o final de 2013: por exemplo, caiu drasticamente em 2018 e 2019, pois as reservas diminuíram devido ao saldo do Federal Reserve. a normalização da planilha e aumentou no início de 2020 (embora não para os mesmos níveis observados em 2014-17), pois as reservas aumentaram durante os estágios iniciais da pandemia COVID-19. Na verdade, a correlação diária entre as reservas e o coeficiente de Gini durante 2014-19 é de 0,81.


Como as reservas bancárias são distribuídas.  Como você mede sua distribuição também é importante.

Em contraste, como mostra o painel direito, não há uma relação clara entre as reservas agregadas e a participação das cinco principais instituições: na verdade, como as reservas estavam diminuindo entre 2014 e 2019, a participação das cinco principais instituições realmente aumentou .

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Conclusões
A curva de Lorenz e o coeficiente de Gini são ferramentas úteis para caracterizar a concentração de reservas com base em toda a distribuição das reservas e não apenas na participação das reservas detidas pelas maiores instituições. Desde 2013, o coeficiente de Gini da distribuição de reservas mudou amplamente em conjunto com as reservas agregadas: as reservas tornaram-se menos concentradas à medida que o Federal Reserve normalizou seu balanço e se tornaram mais concentradas à medida que os saldos das reservas aumentaram durante os estágios iniciais do COVID-19 pandemia.


Gara AfonsoGara Afonso é vice-presidente assistente do Grupo de Pesquisa e Estatística do Federal Reserve Bank de Nova York.

Marco CiprianiMarco Cipriani é vice-presidente assistente do Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Steph ClampittSteph Clampitt é assistente de pesquisa sênior no Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Haitham JendoubiHaitham Jendoubi é um associado sênior do Grupo de Mercados do Banco.

Gabriele La SpadaGabriele La Spada é economista sênior do Grupo de Pesquisa e Estatística do Banco.

Will RiordanWill Riordan é vice-presidente assistente do Grupo de Mercados do Banco.

Como citar esta postagem:

Gara Afonso, Marco Cipriani, Steph Clampitt, Haitham Jendoubi, Gabriele La Spada e Will Riordan, “How Bank Reserves Are Distributed Matters. Como você mede a distribuição deles também é importante ”, Federal Reserve Bank de Nova York Liberty Street Economics, 24 de novembro de 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/11/how-bank-reserves-are-distributed-matters-how-you-measure-distribution-matters-too.html.


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As opiniões expressas nesta postagem são de responsabilidade dos autores e não refletem necessariamente a posição do Federal Reserve Bank de Nova York ou do Federal Reserve System. Quaisquer erros ou omissões são de responsabilidade dos autores.

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