Silicio slėnio bankas buvo bankų ledkalnio viršūnė

Tradicinės finansų institucijos ima iš klientų indėlius ir naudoja juos paskoloms gauti. Tačiau jie paskolina daug daugiau, nei turi tam tikru momentu – ši sąvoka žinoma kaip dalinė bankininkystė. Viena vertus, skirtumas tarp palūkanų už paskolas ir indėlininkams mokamų palūkanų yra vadinamas grynąja palūkanų marža ir lemia banko pelningumą. Kita vertus, skirtumas tarp turto ir įsipareigojimų vadinamas nuosavu kapitalu ir lemia banko atsparumą išorės sukrėtimams.

Prieš naujausią banko paleidimą SVB buvo vertinama kaip ne tik pelninga, bet ir saugi bankininkystė, nes ji turėjo 212 milijardų dolerių turto ir maždaug 200 milijardų dolerių įsipareigojimų. Tai reiškia, kad jie turėjo 12 milijardų dolerių nuosavo kapitalo arba 5.6 % turto. Tai nėra blogai, nors tai yra maždaug pusė bankų vidurkio – 11.4 proc.

Problema ta, kad pastarieji Jungtinių Valstijų federalinio rezervo veiksmai sumažino ilgalaikės skolos vertę, kurią SVB stipriai paveikė savo hipoteka užtikrintais vertybiniais popieriais (maždaug 82 mlrd. USD). Kai gruodį SVB savo akcininkams pranešė, kad turi 15 mlrd. USD nerealizuotų nuostolių, sunaikindama banko nuosavybės pagalvę, tai sukėlė daug klausimų.

Susiję: USDC sumažintas, tačiau jis nebus numatytasis

Kovo 8 d. SVB paskelbė, kad nuostolingai pardavė 21 mlrd. USD likvidaus turto ir pareiškė, kad surinks pinigų nuostoliams kompensuoti. Tačiau tai, kad jis paskelbė apie poreikį pritraukti daugiau pinigų ir netgi svarstė banko pardavimą, labai susirūpino investuotojais, todėl iš banko buvo bandoma išsiimti maždaug 42 mlrd. Žinoma, SVB neturėjo pakankamai likvidumo, o Federalinė indėlių draudimo korporacija kovo 17 d.

Makrofinansų literatūroje apie tokias situacijas galima daug pasakyti, tačiau gera santrauka yra labai netiesinė dinamika, ty nedideli sąnaudų (nuosavybės ir turto santykio) pokyčiai gali turėti esminių produkcijos pokyčių ( likvidumas). Nuosmukio metu bankai gali būti labiau paleisti ir turėti didelį poveikį bendrai ekonominei veiklai.

Struktūrinių sprendimų siekimas

Žinoma, SVB nėra vienintelis bankas, turintis didesnį ir rizikingą poveikį makroekonominėms sąlygoms, tokioms kaip palūkanų normos ir vartotojų paklausa, tačiau tai buvo tik ledkalnio viršūnė, kuri praėjusią savaitę pasiekė naujienas. Ir mes tai matėme anksčiau – paskutinį kartą per 2007–2008 m. finansų krizę, kai žlugo Vašingtono savitarpio organizacija. Pasekmės paskatino finansinio reguliavimo padidėjimą, daugiausia dėl Dodd-Frank akto, kuris išplėtė Federalinio rezervo valdžios institucijas reguliuoti finansinę veiklą ir patvirtino naujas vartotojų apsaugos gaires, įskaitant Vartotojų finansinės apsaugos biuro įkūrimą.

Pažymėtina, kad DFA taip pat priėmė „Volkerio taisyklę“, apribojančią bankams prekybą savo nuosavybėn ir kitokias spekuliacines investicijas, o tai iš esmės neleidžia bankams veikti kaip investiciniams bankams, naudojantiems savo indėlius akcijoms, obligacijoms, valiutoms ir pan.

JUST IN: SEC pradeda Silicio slėnio banko tyrimą SIVB USD vadovų akcijų pardavimas, atliktas likus kelioms dienoms iki žlugimo.

– Watcher.Guru (@WatcherGuru) Kovo 14, 2023

Didėjantis finansinis reguliavimas lėmė staigų mokslo, technologijų, inžinerijos ir matematikos (STEM) darbuotojų poreikio pasikeitimą arba trumpiau tariant „kvantus“. Finansinės paslaugos yra ypač jautrios reguliavimo pokyčiams, o didžioji naštos dalis tenka darbui, nes reguliavimas turi įtakos jų neprocentinėms išlaidoms. Bankai suprato, kad padidinę automatizavimą gali sumažinti atitikties išlaidas ir padidinti veiklos efektyvumą.

Ir būtent taip atsitiko: 30–2011 m. finansinių paslaugų sektoriuje STEM darbuotojų dalis išaugo 2017 proc., ir didžioji dalis to buvo siejama su reguliavimo padidėjimu. Tačiau mažiems ir vidutinio dydžio bankams (MVĮ) buvo sunkiau susidoroti su šiais reglamentais – bent jau iš dalies dėl sąnaudų samdant ir kuriant sudėtingus dinaminius modelius, skirtus prognozuoti makroekonomines sąlygas ir balansus.

Dabartinė makroekonominio prognozavimo technologija įstrigo 1990 m. ekonometriniuose modeliuose, kurie yra labai netikslūs. Nors prognozės dažnai koreguojamos paskutinę minutę, kad būtų tikslesnės, realybė yra tokia, kad nėra bendro sutarimo modelio ar požiūrio į būsimas ekonomines sąlygas prognozuoti, atmetant kai kuriuos įdomius ir eksperimentinius metodus, pavyzdžiui, Atlantos federalinio rezervo banko su savo GDPNow įrankis.

Susiję: Įstatymų leidėjai turėtų patikrinti SEC karo laikų konsilierius su teisės aktais

Tačiau net ir šiose „nowcasting“ priemonėse nėra daug išskaidytų duomenų, todėl prognozės mažiau tinka MVĮ, kurios susiduria su tam tikromis turto klasėmis ar regionais ir mažiau domisi nacionaline ekonomikos būkle per se.

Turime atsiriboti nuo prognozavimo, kaip „žymės langelio“ reguliavimo atitikties priemonės, prie strateginio sprendimų priėmimo įrankio, į kurį žiūrima rimtai. Jei „nowcast“ neveikia patikimai, nustokite juos gaminti arba sugalvokite, kaip padaryti juos naudingus. Pasaulis yra labai dinamiškas, todėl turime naudoti visus turimus įrankius – nuo ​​suskirstytų duomenų iki sudėtingų mašininio mokymosi įrankių, kad galėtume suprasti, kokiais laikais esame, kad galėtume elgtis apdairiai ir išvengti galimų krizių.

Ar geresnis modeliavimas būtų išgelbėjęs Silicio slėnio banką? Galbūt ne, bet geresnis modeliavimas padidintų skaidrumą ir tikimybę, kad bus užduodami tinkami klausimai, siekiant paskatinti imtis tinkamų atsargumo priemonių. Technologijos yra gero valdymo įrankis, o ne pakaitalas.

Po Silicio slėnio banko žlugimo buvo daug badoma pirštais ir kartojama praeitis. Dar svarbiau, kad turėtume paklausti: Kodėl įvyko banko paleidimas ir ko galime pasimokyti?

Šis straipsnis skirtas bendrai informacijai ir nėra skirtas ir neturėtų būti laikomas teisiniu ar investiciniu patarimu. Čia išsakytos pažiūros, mintys ir nuomonės yra tik autoriaus ir nebūtinai atspindi ar atstovauja Cointelegraph požiūrius ir nuomones.