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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://repositorio.unb.br/handle/10482/31898
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Titre: Framework colaborativo de simulação computacional para o estudo de regulação bancária
Auteur(s): Silva, Cauê Mello da
Orientador(es):: Cajueiro, Daniel Oliveira
Assunto:: Bancos - automação
Políticas regulatórias
Framework
Date de publication: 16-mai-2018
Référence bibliographique: SILVA, Cauê Mello da. Framework colaborativo de simulação computacional para o estudo de regulação bancária. 2018. 74 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Résumé: Este trabalho apresenta um framework computacional em linguagem Python, desenvolvido para estudar os efeitos de diferentes políticas regulatórias no mercado bancário através de simulações baseadas em agentes. Tem por objetivo principal disponibilizar um software de desenvolvimento colaborativo com boa manutenibilidade1, que possa ser facilmente alterado para comportar novos modelos econômicos. O modelo inicial baseia-se em uma versão iterada do modelo Diamond-Dybvig, com diferentes tipos de agentes, tais como bancos, firmas, depositantes e o Banco Central, capazes de fazer escolhas e interagirem entre si. O modelo inicial também utiliza a estrutura de aprendizado EWA, permitindo que os agentes definam suas estratégias de acordo com experiências anteriores. Ao final, disponibiliza-se exemplos de utilização do framework através de simulações, permitindo a análise dos dados e o estudo das políticas regulatórias simuladas e das estruturas das redes formadas pelos bancos no mercado interbancário.
Abstract: This work presents a computational framework in Python language, developed to study the effects of different regulatory policies in the banking market through agent-based simulations. Its main goal is to provide a collaborative software with good maintainability that can be easily modified to include new economic models. The initial model is based on an iterated version of Diamond-Dybvig model, with different agent types, such as banks, firms, depositors and the Central Bank, capable of making choices and interacting with each other. The initial model also uses the EWA learning structure, allowing agents to define their own strategies according to previous experiences. At the end, there are examples of using the framework through simulations, allowing the analysis of the data and the study of simulated regulatory policies and network structures formed by banks in the interbank market.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)
Departamento de Economia (FACE ECO)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2018.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Economia
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Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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