James Brookes, Matthew Everitt en Quynh-Anh Vo
Het Bazel III-kader dat in de nasleep van de wereldwijde financiële crisis 2007-2008 is ingevoerd, bestaat uit een reeks regelgevende normen, die elk een specifieke bron van financiële instabiliteit aanpakken. De implementatie ervan heeft echter geleid tot een actieve discussie over de vraag of de complexiteit van financiële regelgeving materieel is toegenomen. Deze blogpost presenteert inzichten uit een analyse van de evolutie van tekstuele complexiteit van het Basel-raamwerk.
Het Bazelse raamwerk is de volledige reeks internationaal overeengekomen normen die zijn ontwikkeld door het Bazels Comité voor bankentoezicht (BCBS). Het eerste Bazelse Akkoord, bekend als Bazel I, werd aangekondigd in 1988 en bestond uit een kredietrisicomeetkader met een minimumkapitaalstandaard. De herziening ervan, aangeduid als Bazel IIbevatte drie pijlers en de behandeling van marktrisico. Bazel III was het resultaat van de hervorming die door de BCBS was geïnitieerd als reactie op de financiële crisis van 2007-2008.
Deze post richt zich op het verschil, in termen van taalkundige complexiteit, tussen Basel II en Basel III, evenals tussen verschillende normen van de laatste. De hier geanalyseerde Bazel III-teksten bevatten alle standaarden die per 1 januari 2023 van kracht worden. Ook vergelijken we de netwerkcomplexiteit van Bazel II en Bazel III. Om dat te doen, vertrouwen we op een recente krant die voorstelt om regelgevingscomplexiteit te definiëren als de complexiteit die lezers tegenkomen bij het verwerken van regelgevingsteksten. Het presenteert een aantal gevestigde maten van tekstuele complexiteit die zijn afgeleid van netwerkwetenschap, taalkunde en juridische studies.
Hoe verschillend zijn Bazel II en III in termen van hun taalkundige complexiteit?
We beginnen met het vergelijken van de taalkundige complexiteit van Basel II en Basel III. Volgend Amadxarif et al (2021), is een regelgevende tekst taalkundig complex als deze voor de gebruiker (bijv. banken, investeerders, toezichthouders) moeilijk te begrijpen is. Linguïstische complexiteit is veelzijdig en omvat veel verschillende niveaus van menselijke taalverwerking (zie bijvoorbeeld: Munday en Brookes (2021)). We concentreren ons in dit bericht op vier gemakkelijk te berekenen maatregelen:
- Lengte: Het totaal aantal woorden. Langere stukken regelgeving worden verondersteld complexer te zijn, omdat ze meer details bevatten die moeten worden verwerkt en in het geheugen moeten worden bewaard.
- Lexicale diversiteit: Taalbegrip wordt vergemakkelijkt wanneer woorden worden herhaald. Een taalkundig eenvoudig stuk regelgeving zou dus veel herhalingen hebben (hetzelfde concept keer op keer besproken). Een taalkundig complex stuk regelgeving zou relatief weinig herhalingen hebben (het zou veel verschillende concepten omvatten). We meten de lexicale diversiteit met behulp van een meetwaarde die de type-token-ratio wordt genoemd, die wordt berekend door het aantal unieke woorden in een document te delen door het totale aantal woorden in het document. Een hogere waarde van deze maat geeft een hogere complexiteit aan.
- Conditionaliteit: We meten de conditionaliteit door het aantal voorwaardelijke clausules of voorwaardelijke uitdrukkingen per zin te tellen. We gebruiken de volgende woorden/zinnen om conditionaliteit aan te geven: als, wanneer (ooit), waar (ver), tenzij, niettegenstaande, behalve, maar, mits (dat). Conditionaliteit draagt op twee manieren bij aan complexiteit. Ten eerste hebben conditionals vaak te maken met mogelijke en contrafeitelijke werelden. Lezers moeten dus mentale modellen construeren van werelden die niet bestaan om ze te kunnen begrijpen. Ten tweede, als er veel verschillende voorwaardelijke clausules zijn, moeten lezers veel verschillende uitzonderingen integreren, wat hun vermogen om de toepasbaarheid van een bepaalde regel te begrijpen kan belemmeren.
- Leesbaarheid: Om een algemene indruk te krijgen van de leesbaarheid van een bepaalde standaard, gebruiken we de bekende Flesch-Kincaid afleesbaarheidsmetriek. De resulterende score kan worden geïnterpreteerd als het aantal jaren onderwijs dat nodig is om de gegeven norm te kunnen begrijpen.
We kijken ook naar twee gerelateerde aspecten van taalkundige complexiteit: vaagheid en precisie.
- Vaagheid geeft de mate weer waarin de lezer discretie en oordeelsvermogen moet gebruiken bij het interpreteren van een bepaalde bepaling. We tellen het aantal woorden dat vaagheid uitdrukt (bijv. passend, adequaat, effectief, redelijk, goed, enz.) in een bepaald stuk regelgeving.
- Precisie beoordeelt het aantal precieze cijfers in een bepaald stuk regelgeving – met name bedragen volgens valuta-indicatoren (GBP, USD, enz.) En procenten (%).
Onze resultaten zijn weergegeven in grafiek 1.
Grafiek 1: Vergelijking van de taalkundige complexiteit tussen Basel II en Basel III
Onze bevindingen suggereren dat Bazel III over het algemeen complexer is dan Bazel II. De lengte is bijvoorbeeld meer dan het dubbele van die van het eerdere raamwerk. Dit kan worden toegeschreven aan het feit dat Bazel III een veel uitgebreider risicotype behandelt dan Bazel II. Basel III bevat ook meer voorwaardelijke uitdrukkingen per zin dan Basel II. Dit kan worden toegeschreven aan de noodzaak om Bazel III meer risicogevoelig te maken. Bazel III is ook iets minder leesbaar dan Bazel II, volgens de Flesch-Kincaid grade level-maatstaf. Om dit in context te plaatsen, gaf een bericht van Bank Underground aan dat dagbladen een Flesch-Kincaid-score van ongeveer 11 hebben, ongeveer hetzelfde als een roman van Thomas Hardy.
Welke normen van Bazel III zijn taalkundig het meest complex?
Een andere interessante vraag is welke onderdelen van Basel III het meest complex zijn. Met dezelfde statistieken als hierboven worden onze resultaten weergegeven in tabel A.
Tabel A: Taalkundige complexiteit van verschillende Basel III-normen
Lengte | Lexicale diversiteit | Conditionaliteit | Leesbaarheid | Vaagheid | Precisie | |
Toepassingsgebied en definities | 6372 | 0,171 | 0,162 | 18.189 | 0.275 | 0,122 |
Definitie van kapitaal | 11928 | 0,114 | 0.237 | 19.161 | 0,167 | 0,084 |
Op risico gebaseerde kapitaalvereisten | 9081 | 0,145 | 0.266 | 17,352 | 0,108 | 0,192 |
KREDIETRISICO | 88639 | 0,053 | 0.249 | 18,786 | 0,295 | 0,305 |
Kredietrisico tegenpartij | 24679 | 0,088 | 0,229 | 17.736 | 0.249 | 0,086 |
Marktrisico | 48895 | 0,068 | 0,179 | 17,692 | 0,137 | 0,346 |
CVA-risico | 8890 | 0,141 | 0.205 | 18.513 | 0,104 | 0,686 |
Operationeel risico | 3768 | 0,228 | 0,134 | 20.271 | 0,157 | 0,110 |
Hefboomratio | 7653 | 0,145 | 0.365 | 22.509 | 0,274 | 0,117 |
Liquiditeitsdekkingsratio | 24656 | 0,091 | 0,226 | 19.826 | 0.269 | 0,280 |
Netto stabiele financieringsratio | 5899 | 0,150 | 0,360 | 25.187 | 0,309 | 0,397 |
Grote blootstellingen | 5934 | 0,175 | 0,309 | 19.928 | 0,212 | 0,182 |
Margevereisten | 7047 | 0,151 | 0,173 | 19.134 | 0,362 | 0,074 |
Proces voor toezichthoudende beoordeling | 48611 | 0,071 | 0,139 | 18.22 | 0,411 | 0,015 |
Openbaarmakingsvereisten | 7613 | 0,149 | 0,229 | 20.419 | 0.216 | 0,029 |
Kernprincipes voor effectief bankentoezicht | 28655 | 0,089 | 0,149 | 19.84 | 0,536 | 0,001 |
Geen enkele norm onderscheidt zich als de meest complexe van alle maatregelen. Kredietrisico en marktrisico zijn de langste onderdelen van de Basel III-normen, gebaseerd op het aantal woorden. Operationeel risico, grote blootstellingen, hefboomratio en netto stabiele financieringsratio zijn echter complexere elementen als we kijken naar lexicale diversiteit en conditionaliteit. Zoals verwacht zijn de kwalitatieve aspecten van de Bazel III-normen (proces van toezicht door de toezichthouder, openbaarmaking en kernprincipes voor toezicht) de minst specifieke aspecten van de Bazel III-normen. Interessant is dat margevereisten ook worden gemarkeerd als een bijzonder vaag element van de normen. Ten slotte geven de leesbaarheidsscores van Flesch-Kincaid aan dat alle normen ongeveer op elkaar lijken en over het algemeen vrij moeilijk te begrijpen zijn.
Hoe verhoudt de netwerkcomplexiteit van Basel II zich tot die van Basel III?
Vervolgens vergelijken we de netwerkcomplexiteit van Basel II en Basel III. Evenzo definiëren we netwerkcomplexiteit als per Amadxarif et al (2021). We gebruiken twee fundamentele bouwstenen voor netwerkanalyse die consistent zijn met de literatuur: knooppunten en randen (links). Randen vertegenwoordigen gerichte verwijzingen tussen verschillende delen van het raamwerk, terwijl knooppunten alinea’s zijn in Basel II en subdelen in Basel III (bijv. CAP10.12, CAP10.16). De maatregelen die wij hanteren zijn:
- Maat: Aantal knooppunten in elk raamwerk.
- Volume: Aantal verwijzingen tussen regels.
- Rang: Aantal inkomende en uitgaande verbindingen van/naar een knooppunt.
- Gini-coëfficiënt: Het meet de ongelijkheid in de verdeling van de graad over een raamwerk. Een hogere waarde geeft de dominantie (meeste verbindingen) van enkele knooppunten aan en schaarse verbindingen voor de meeste andere knooppunten.
- Wederkerigheid: Aandeel van randen waarvoor een rand in de tegenovergestelde richting bestaat.
Kruisverwijzingen weerspiegelen de complexiteit die het gevolg is van de structuur, in plaats van de taal, van regels. Uitgaande van een willekeurige regel kunnen twee verschillende netwerken worden gegenereerd.
- Centraliteit: De inwaartse expansie identificeert alle knooppunten die kruisverwijzen naar de initiële regel, en breidt zich in deze richting uit totdat er geen verdere verwijzingen worden gevonden. Hiermee wordt het aantal regels beoordeeld dat van invloed zou zijn op een bepaalde regel als de oorspronkelijke regel zou worden gewijzigd.
- Verdere context nodig: De uitwaartse uitbreiding identificeert alle regels waarnaar de oorspronkelijke regel verwijst, en breidt zich uit totdat er geen verdere verwijzingen worden gevonden.
Voor beide kijken we naar de gemiddelde lengte van ketens afkomstig van een knoop. Een ketting is een onderbroken reeks kruisverwijzingen die in dezelfde richting wijzen. Een kleiner voorbeeldnetwerk wordt gegeven in figuur 1 om deze statistieken te helpen begrijpen.
Figuur 1: Illustratief voorbeeld voor verschillende maten van netwerkcomplexiteit
Onderstaande tabel toont het resultaat van die metrics voor de Basel II- en Basel III-raamwerken.
Bazel II | Bazel III | |
Maat | 827 | 3411 |
Volume | 1855 | 5772 |
Gemiddelde graad | 4.5 | 3 |
Gini-coëfficiënt | 0,69 | 0,7 |
Wederkerigheid | 0,025 | 0,029 |
Gemiddelde centrale ligging | 3.4 | 1.8 |
Verdere context nodig | 0,88 | 0,60 |
Basel III is groter met vier keer de knooppunten en drie keer de referenties in vergelijking met Basel II. Echter, regels uit Bazel II verwijzen gemiddeld meer naar andere regels. De hoge Gini-coëfficiënten betekenen dat beide netwerken meestal worden bevolkt door regels die naar weinig andere knooppunten verwijzen, naast enkele regels die veel verbindingen maken. De relatief lage wederkerigheid voor beide betekent dat links meestal in één richting werken. Afbeelding 2 hieronder toont de grootste aangesloten componentendie meer dan vijf knooppunten hebben, van beide netwerken.
Figuur 2: Bazel II-netwerk versus Bazel III-netwerk
Basel II-regels hebben meer context nodig dan hun tegenhangers, waarbij het gemiddelde knooppunt een ketenlengte heeft van 0,28 hoger dan Basel III. De tabel laat ook zien dat wijzigingen in de regels in Bazel III een kleiner effect hebben op regels verderop in de keten. Hoewel Basel III aanzienlijk groter is dan het vorige raamwerk, is het netwerk ‘eenvoudiger’, wordt er minder verwezen tussen regels en zijn ketens gemiddeld kleiner.
De tekstuele complexiteit van het Bazelse raamwerk lijkt in meerdere dimensies toe te nemen. De toename van deze complexiteit kan een negatief effect hebben op het vermogen van belanghebbenden om regelgevingsteksten te begrijpen, wat op zijn beurt kan leiden tot negatieve gevolgen zoals hogere nalevingskosten of gedragsverstoringen. Merk echter op dat de post slechts naar één aspect van de complexiteit van de regelgeving kijkt en dus niet het volledige beeld kan geven om de algehele complexiteit van het Bazelse kader te beoordelen. Werken aan andere aspecten van de complexiteit van regelgeving zal daarom nuttig zijn.
James Brookes en Matthew Everitt werken in de Advanced Analytics Division van de Bank en Quynh-Anh Vo werkt op de afdeling Prudential Framework van de Bank.
Als je contact met ons wilt opnemen, stuur dan een e-mail naar bankunderground@bankofengland.co.uk of laat hieronder een reactie achter.
Opmerkingen verschijnen alleen na goedkeuring door een moderator en worden alleen gepubliceerd als een volledige naam wordt opgegeven. Bank Underground is een blog voor medewerkers van de Bank of England om standpunten te delen die de heersende beleidsorthodoxen uitdagen – of ondersteunen. De standpunten die hier naar voren worden gebracht, zijn die van de auteurs en zijn niet noodzakelijk die van de Bank of England of haar beleidscomités.