Традиционные финансовые учреждения берут депозиты от клиентов и используют их для предоставления кредитов. Но они одолжают гораздо больше, чем то, что они готовит в определенный момент времени - концепция, известная как фракционное банковское дело. С одной стороны, разница между процентами по кредитам и процентами, выплачиваемыми вкладчиками, называется чистой процентной маржкой и определяет прибыльность банка. С другой стороны, разница между активами и обязательствами называется их капиталом и определяет устойчивость банка к внешним шокам.
Перед последним заездом в банке SVB рассматривался не только прибыльным банковским учреждением, но и безопасным, потому что он владел активами в размере 212 миллиардов долларов в соответствии с примерно 200 миллиардами долларов. Это означает, что у них была подушка в размере 12 миллиардов долларов в акциях или 5,6% активов. Это неплохо, хотя среди банков в среднем примерно вдвое составляет 11,4%.
Проблема заключается в том, что недавние действия Федеральной резервной системы Соединенных Штатов снизили стоимость долгосрочного долга, на которую SVB был сильно подвергнут ипотечным ценным бумагам (примерно 82 миллиарда долларов). Когда в декабре SVB отметил своих акционерам, что у него нереализованные убытки у него было 15 миллиардов долларов, уничтожая подушку акционерного капитала банка, это вызвало много вопросов.
8 марта SVB объявил, что продал жидкие активы в 21 миллиард долларов в убытках и заявил, что принесет деньги для компенсации убытков. Но это объявило о необходимости собрать больше денег - и даже подумать о продаже банка - значительно заинтересовало инвесторов, что привело к примерно 42 миллиардам долларов в попытке снятия средств из банка. Конечно, SVB не имел достаточной ликвидности, и Федеральная корпорация страхования депозитов заняла 17 марта.
Литература с макрофинансом может многое сказать об этих ситуациях, но хорошая резюме-ожидать, что очень нелинейная динамика, то есть небольшие изменения в входах (соотношение капитала к ассет) могут иметь существенные изменения на выходе ( ликвидность). Банки могут быть более подвержены рецессии и оказывать большое влияние на совокупную экономическую деятельность.
Преследование структурных решений
Безусловно, SVB - не единственный банк, который имеет более высокое и рискованное воздействие на макроэкономические условия, такие как процентные ставки и потребительский спрос, но только верхушка айсберга попала в новости за последнюю неделю. И мы видели это раньше - совсем недавно во время финансового кризиса 2007–2008 годов с крахом Вашингтона взаимного. Последствия привели к росту финансового регулирования, в основном в Законе о Dodd -Frank, который расширил власти Федеральной резервной системы для регулирования финансовой деятельности и разрешения новых руководящих принципов защиты потребителей, включая запуск Бюро потребительской финансовой защиты.
Следует отметить, что DFA также принял «правило Волкера», ограничивая банки от проприетарных торгов и других спекулятивных инвестиций, в значительной степени не позволяя банкам функционировать в качестве инвестиционных банков, использующих свои собственные депозиты для торговли акциями, облигациями, валютами и так далее.
Прямо в: SEC начинает расследование в отношении банка Silicon Valley Bank $ SIVB Руководители.
- Watcher.guru (@watcherguru) 14 марта 2023 г.
Рост финансового регулирования привел к резкому изменению спроса на работников науки, технологий, инженерии и математики (STEM) или «квангам» для краткости. Финансовые услуги особенно чувствительны к нормативным изменениям, причем большая часть бремени, падающую на рабочую силу, поскольку регулирование влияет на их непреодолеющие расходы. Банки поняли, что они могут снизить затраты на соответствие и повысить эффективность эксплуатации за счет увеличения автоматизации.
И это именно то, что произошло: доля работников STEM выросла на 30% в период с 2011 по 2017 год в финансовых услугах, и большая часть этого была связана с увеличением регулирования. Тем не менее, малые и средние банки (SMB) имели более сложное время, чтобы справиться с этими правилами-по крайней мере частично из-за стоимости найма и создания сложных динамических моделей для прогнозирования макроэкономических условий и балансовых балансов.
Текущее состояние в макроэкономическом прогнозировании застряло в эконометрических моделях 1990 года, которые очень неточны. Несмотря на то, что прогнозы часто скорректируются в последнюю минуту, чтобы показаться более точными, реальность такова, что не существует консенсусной модели рабочей лошадки или подхода к прогнозированию будущих экономических условий, откладывая некоторые захватывающие и экспериментальные подходы, например, Федеральный резерв Атланты с ее Инструмент GDPNOW.
Но даже эти «нынестные» инструменты не включают в себя огромное количество дезагрегированных данных, что делает прогнозы менее уместными для малых и средних баллов, которые подвергаются воздействию определенных классов активов или регионов и менее заинтересованных в национальном состоянии экономики как таковой.
Нам нужно отказаться от прогнозирования в качестве меры по соблюдению нормативных требований «проверки» в отношении стратегического инструмента принятия решений, который воспринимается всерьез. Если Nowcasts не выполняют надежно, либо перестаньте их производить, либо выясните способ сделать их полезными. Мир очень динамичен, и нам нужно использовать все инструменты в нашем распоряжении, начиная от дезагрегированных данных до сложных инструментов машинного обучения, чтобы помочь нам понять, в течение которых мы можем вести себя разумно и избежать потенциальных кризисов.
Сэкономит ли лучшее моделирование Банк Силиконовой долины? Может быть, нет, но лучшее моделирование повысило бы прозрачность и вероятность того, что правильные вопросы будут заданы, чтобы вызвать правильные меры предосторожности. Технология - это инструмент - не заменитель - для хорошего управления.
После краха Банка Силиконовой долины было много указания на пальцы и перефразировки прошлого. Что еще более важно, мы должны спросить: почему банк запустился, и что мы можем узнать?
