El estudio de la dinámica de contagio es un dominio bien establecido dentro de la epidemiología, donde se modela y analiza la propagación de enfermedades infecciosas. En los últimos años, metodologías similares se han aplicado al sector financiero para comprender y predecir mejor la propagación de riesgos dentro de los sistemas bancarios. Este documento examina la aplicación de modelos de contagio para evaluar el riesgo de liquidez en el sector bancario, aprovechando la teoría del control óptimo para evaluar posibles intervenciones de los bancos centrales. Utilizando datos de los bancos europeos más grandes, simulamos el impacto de las medidas del banco central en el riesgo de liquidez. Al emplear técnicas de control óptimo, construimos un modelo capaz de simular varios escenarios para evaluar la efectividad de las intervenciones políticas en la mitigación del contagio financiero. Nuestro enfoque proporciona un marco robusto para analizar la propagación del riesgo sistémico dentro de la red bancaria, ofreciendo perspectivas cualitativas sobre los mecanismos de contagio y sus implicaciones para el panorama financiero y macroeconómico. El modelo simula tres escenarios distintos, cada uno representando diferentes niveles de intervención y condiciones del mercado. Los resultados demuestran la capacidad del modelo para capturar las intrincadas interacciones entre los principales bancos europeos, reflejando las complejas realidades del sistema financiero. Estos hallazgos enfatizan el papel crítico de las políticas de los bancos centrales en el mantenimiento de la estabilidad financiera y subrayan la necesidad de esfuerzos internacionales coordinados para gestionar los riesgos sistémicos. Este análisis contribuye a una comprensión más amplia del contagio financiero, ofreciendo valiosas perspectivas para los responsables de políticas y las instituciones financieras que buscan fortalecer su resiliencia ante futuras crisis. Los datos utilizados para los parámetros son históricos, lo que puede no reflejar cambios recientes en el sistema bancario. El modelo también podría mejorarse incorporando factores no financieros, como los comportamientos de los actores del mercado. Para futuras investigaciones, son posibles varias mejoras. Una mejora sería hacer que las interacciones bancarias sean más dinámicas para reflejar mejor los rápidos cambios del mercado. También sería interesante agregar escenarios de crisis financiera para probar la resiliencia del sistema. Utilizar datos más actualizados e incorporar nuevas regulaciones ayudaría a refinar el modelo. Finalmente, sería relevante examinar el impacto de eventos externos, como crisis geopolíticas, en la propagación del riesgo sistémico. En conclusión, aunque el modelo es útil, hay varias vías para mejorarlo y hacerlo más adecuado a nuestras realidades actuales.