Современные направления изучения структуры рынка МБК

Следует более строго определить то место, которое занимает рынок МБК в системе финансового рынка. Так, в качестве сегментов финансового рынка принято рассматривать такие рынки как валютный, фондовый, инструментов с фиксированной доходностью, производных инструментов, страхования и другие. Центральные банки, проводящие стандартную денежно-кредитную политику, используют инструменты денежного рынка для того, чтобы влиять на стоимость краткосрочного заимствования на рынке МБК , управляя уровнем ликвидности в банковской системе. Именно на рынке МБК происходит большинство сделок между кредитными организациями, которые стремятся разместить свободные средства илинайти финансирования временного недостатка ликвидности.

В силу центрального места рынка МБК в трансмиссионном механизме ДКП, большинство работ, посвящено именно данной части финансового рынка. Пласт литературы, сформировавшийся на сегодняшний день вокруг исследования структуры рынка МБК, можно разделить на 2 вполне независимых блока: идентификация влияния структуры рынка МБК на эффективность операционной политики центральных банков; исследование структуры рынка МБК для идентификации уровня стресса, который связан с кредитным риском и эффективностью распределения ликвидности между банками. Детальный обзор результатов, полученных исследователями в рамках обоих направлений, приводится ниже. Однако следует отметить, что часть инструментов, которые используют исследователи структуры МБК рынка, появилась благодаря достижениям в смежных направлениях естественных и гуманитарных наук.

Так, идентификация сообществ или кластеров участников внутри таких структур как рынки, группы индивидов или биологические экосистемы привлекает значительное внимание исследователей. В работах этого направления сообщество определяется как группа участников более интенсивно взаимодействующих друг с другом чем с остальными. Чтобы выделить такие плотные группы исследователи выбирают функцию-проекцию из пространства, характеризующего разбиение системы на сообщества, на множество действительных чисел, которая бы отражала это определение. Затем предпринимается попытка поиска ее максимума. Обычно оптимум такой целевой функции возможно найти лишь полным перебором, так что на практике применяются эвристики или приближенные алгоритмы, позволяющие найти сообщества достаточно точно и за приемлемое вычислительное время. Результаты обработки входных данных о связях между участниками рынка или другой структуры обычно представляются в виде сгруппированных наборов, которые и называют сообществами.

Дополнительно следует отметить, что представление структуры взаимосвязей для систем с нетривиальным количеством участников в наглядном виде представляет сложную задачу.

В то время, как выбор метода визуализации структуры зачастую сложно формализовать, а его качество может быть оценено лишь субъективно, в настоящее время исследователи делают доступными все большее количество новых инструментов и способов визуализации. Распространенные алгоритмы оптимизируют определенный критерий, такой как минимальное количество пересечений между ребрами графа, другие направлены на то, чтобы подчеркнуть наличие сообществ. В настоящей работе мы стремимся использовать наиболее современные результаты данного направления исследования.