Bereits seit 2003 findet jährlich das Simulator Seminar bei der Suomen Pankki, der finnischen Zentralbank, in Helsinki statt. Bei der Konferenz werden Forschungsarbeiten aus dem Bereich Zahlungsverkehr vorgestellt und diskutiert. In diesem Jahr lagen die Schwerpunkte auf der Anwendung von Machine Learning Techniken, Simulationsstudien, Untersuchungen von liquiditätssparenden Elementen in Zahlungsverkehrssystemen und Studien zum Geldmarkt sowie zur Nutzung von Zahlungsinstrumenten. Die Bundesbank brachte sich beim 16. Simulator Seminar in diesem Jahr mit drei eigenen Vorträgen ein und war an einem vierten Projekt aktiv beteiligt.

Jan Paulick stellte ein gemeinsames Projekt mit Alexander Müller zum Geldmarkt vor. Die Autoren vergleichen mithilfe eines Algorithmus aus Zahlungsverkehrsdaten identifizierte Geldmarktgeschäfte mit deutschen Meldedaten aus dem Money Market Statistical Reporting (MMSR). Betrachtet wird dabei die kurzfristige Kreditvergabe zwischen Banken. Dabei wurde deutlich, dass die methodischen Unterschiede in der Erhebung sich auch in signifikanten Unterschieden zwischen den Datensätzen niederschlagen. Da beide Datensätze für Analysen des Interbankenmarktes und die MMSR Daten für die Berechnung des neuen Referenzzinssatzes ESTER (Euro short-term rate) herangezogen werden, ist ein umfassendes Verständnis dieser Unterschiede in der Datengrundlage wichtig.

Alexander Müller präsentierte erste Ergebnisse eines gemeinsamen Projektes mit Marc Glowka, Ronald Heijmans (De Nederlandsche Bank) und Ron Berndsen (Tilburg University, NL) zur Stabilität des Zahlungsverhaltens der Teilnehmer in TARGET2. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Indikatoren berechnet und Methoden angewandt, um die Entwicklung des Zahlungsverhaltens im Zeitverlauf zu untersuchen.

Mit Hilfe eines modifizierten Clusterverfahrens gruppiert Marc Glowka TARGET2-Teilnehmer anhand ähnlicher Muster in den innertäglichen Zahlungsaktivitäten. Aus den Gruppen von Teilnehmern werden typische Profile abgeleitet. In einem zweiten Schritt wird untersucht, ob und wie häufig die einzelnen Teilnehmer von dem für sie typischen Profil abweichen. Die Definition von typischen Profilen ermöglicht eine verbesserte Einschätzung über die Ähnlichkeit im Verhalten zwischen unterschiedlichen Teilnehmern und die Bewertung von Abweichungen eines einzelnen Teilnehmers von seinem typischen Profil an bestimmten Tagen.

Das Ergebnis einer Arbeitsgruppe mehrerer Zentralbanken des Eurosystems zu den Auswirkungen von Instant Payments auf RTGS-Systeme, bei der auf Seiten der Bundesbank Marc Glowka, Ronald König, Alexander Müller und Inga Schultze beteiligt waren, wurde von Livia Polo Friz (EZB) präsentiert. Im Ergebnis wird der Liquiditätsbedarf aufgrund der fehlenden liquiditätssparenden Elemente leicht steigen.