Otimização aplicada ao risco bancário utilizando um modelo matemático epidemiológico

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Alves, Hugo Luiz Zanotto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Controle ótimo; Crise bancária; Crise sistêmica; Metaheurística; Busca em variância variável; Modelo SIR; Optimal control; Bank crisis; Systemic crisis; Metaheuristic
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/192281

Este trabalho utiliza um modelo epidemiológico para analisar o comportamento de crises bancárias que possuem origem em um determinado país e são propagadas para outros países atingindo proporções mundiais. O modelo matemático epidemiológico Suscetíveis, Infectados e Recuperados (SIR) empregado permite simular a dinâmica da crise separando os países em três estados: suscetíveis, infectados e recuperados, em cada instante de tempo, além de prever a extensão da crise. Os parâmetros do modelo são obtidos da literatura para cada país envolvido e a crise segue uma dinâmica diferente dependendo do país de origem. Uma breve descrição da importância dos bancos em nível macroeconônico e suas funções básicas são apresentadas. Também são apresentadas algumas definições desta crise, denominada crise sistêmica, bem como os canais de transmissão de como um banco com problemas financeiros, denominado infectado, transmite esta condição para outro. Considerada a possibilidade de uma crise sistêmica, o Banco Central deve intervir nos bancos com problemas. Esta tarefa pode ser modelada como um problema de controle ótimo inserindo uma variável de controle no modelo SIR, que representa a intervenção do Banco Central, e uma função objetivo, em que o custo dessa intervenção deve ser minimizado. O objetivo deste trabalho é investigar um modelo de otimização aplicado ao risco bancário e propor o método heurístico \textit{Variable Neighbourhood Search} (VNS) para resolução do problema de controle ótimo proposto. Vários cenários foram simulados e os resultados computacionais indicam que o modelo de otimização considerado e o método de resolução proposto são boas ferramentas para analisar a propagação de uma crise assim como melhor orientar a forma de ação do Banco Central para o controle da mesma.