A fizetési és elszámolási rendszereket kritikus infrastruktúrának tekinthetjük, hisz a rendszerek nem megfelelő működése veszélyeztetheti a pénzügyi szektor hatékony működését, szélsőséges esetben akár a rendszer egészének stabilitást is. Ezért a jegybankok világszerte nagy hangsúlyt helyeznek ezen kritikus infrastruktúrákban rejlő működési kockázatok megfelelő kezelésére. Tanulmányunkban a hazai valós idejű bruttó elszámolási rendszer (VIBER) résztvevőinek más rendszertagnál (illetve -tagoknál) bekövetkező működési kockázati esemény által kiváltott likviditási sokktűrő képességét vizsgáltuk meg. A tanulmány alapján kirajzolódik, hogy az egyes (elsősorban nagyforgalmú) résztvevőknél bekövetkező működési kockázati események által leginkább érintett szereplők egybe esnek azokkal a résztvevőkkel, akiknél bekövetkező technikai probléma leginkább befolyásolhatja a rendszer működését. Egész napos és napon belüli incidensek elemzésével vizsgáljuk, hogy miképpen érinti a VIBER többi szereplőjét, ha egy vagy két nagyforgalmú bank valamely technikai hiba folytán nem képes beküldeni tranzakcióit. Megnézzük azt is, hogy vajon a VIBER-tagok elegendő likviditással rendelkeznek-e a bejövő tételek egy részének elmaradása esetén is ahhoz, hogy aznapra vonatkozó összes (normál körülmények között tervezett) fizetési kötelezettségüknek eleget tegyenek. Összesen hat forgatókönyvet vizsgáltunk: háromszor egész napos, míg további háromszor részleges kiesést feltételeztünk. A technikai problémával küzdő résztvevőn kívüli szereplők esetében bizonyos reakciók (tételek küldésének leállítása), illetve egyes helyettesítő megoldások (kiválasztott tranzakciók papír-alapú benyújtása és manuális feldolgozása) hatását is elemezzük. A rendszer működésében keletkező hatásokat különböző statisztikai mutatószámokkal mértük, így például a technikai hibát elszenvedő résztvevő által be nem küldött tételekkel, a rendszer által fedezthiány miatt visszautasított tranzakciókkal, valamint a sorbanálló tételek nagyságával, a sorbanálló tételek maximális értékével, a sorbanállás átlagos idejével, illetve a késési indikátorral. Egyes forgatókönyvek esetében azt is számszerűsítettük, hogy vajon mennyi pótlólagos likviditásra lenne az egyes szereplőknek szüksége ahhoz, hogy valamennyi visszautasított tételük teljesülhessen.