💬 Банк Силиконовой долины был верхушкой банковского айсберга

Банк Силиконовой долины был верхушкой банковского айсберга

Традиционные финансовые учреждения принимают депозиты от клиентов и используют их для выдачи кредитов. Но они ссужают гораздо больше, чем имеют в наличии в данный момент времени — концепция, известная как дробное банковское дело. С одной стороны, разница между процентами по кредитам и процентами, выплачиваемыми вкладчикам, называется чистой процентной маржой и определяет прибыльность банка. С другой стороны, разница между активами и пассивами называется их собственным капиталом и определяет устойчивость банка к внешним шокам.

До последнего набега на банк SVB считался не только прибыльным банковским учреждением, но и безопасным, поскольку его активы составляли 212 миллиардов долларов против примерно 200 миллиардов долларов обязательств. Это означает, что у них был резерв в размере 12 миллиардов долларов в виде собственного капитала или 5,6% активов. Это неплохо, хотя это примерно вдвое меньше, чем в среднем по банкам (11,4%).

Проблема в том, что недавние действия Федеральной резервной системы Соединенных Штатов уменьшили стоимость долгосрочного долга, которому SVB был сильно подвержен риску через свои ценные бумаги, обеспеченные ипотекой (примерно 82 миллиарда долларов). Когда SVB сообщил своим акционерам в декабре, что у него есть нереализованные убытки в размере 15 миллиардов долларов, что уничтожило запас капитала банка, это вызвало много вопросов.

Связанный: USDC депривязан, но он не будет дефолтным

8 марта SVB объявила, что продала ликвидные активы на 21 миллиард долларов с убытком, и заявила, что привлечет деньги, чтобы компенсировать убыток. Но то, что он объявил о необходимости собрать больше денег — и даже рассматривал возможность продажи банка, — значительно обеспокоило инвесторов, что привело к попыткам снятия средств из банка примерно на 42 миллиарда долларов. Конечно, у СВБ не было достаточной ликвидности, и 17 марта ее взяла на себя Федеральная корпорация по страхованию вкладов.

В литературе по макрофинансам много говорится об этих ситуациях, но хорошее обобщение состоит в том, чтобы ожидать весьма нелинейную динамику, то есть небольшие изменения вложений (отношение собственного капитала к активам) могут иметь существенные изменения в выпуске ( ликвидность). Набеги на банки могут быть более вероятными во время рецессий и оказывать большое влияние на совокупную экономическую активность.

В поисках конструктивных решений

Безусловно, SVB — не единственный банк, подверженный более высоким и рискованным воздействиям макроэкономических условий, таких как процентные ставки и потребительский спрос, но это была лишь верхушка айсберга, которая попала в новости на прошлой неделе. И мы видели это раньше — совсем недавно, во время финансового кризиса 2007–2008 годов, когда крах Washington Mutual. Последствия привели к всплеску финансового регулирования, в основном в виде Закона Додда-Франка, который расширил полномочия Федеральной резервной системы по регулированию финансовой деятельности и утвердил новые руководящие принципы защиты прав потребителей, включая запуск Бюро финансовой защиты потребителей.

Следует отметить, что DFA также ввел в действие «правило Волкера», ограничивающее банки от частной торговли и других спекулятивных инвестиций, в значительной степени не позволяющее банкам функционировать в качестве инвестиционных банков, использующих свои собственные депозиты для торговли акциями, облигациями, валютой и так далее.

JUST IN: SEC начинает расследование продаж акций Silicon Valley Bank $SIVB за несколько дней до краха. — Watcher.Guru (@WatcherGuru) 14 марта 2023 г.

JUST IN: SEC начинает расследование продаж акций Silicon Valley Bank $SIVB за несколько дней до краха.

Усиление финансового регулирования привело к резкому изменению спроса на специалистов в области науки, техники, инженерии и математики (STEM), или сокращенно «квантов». Финансовые услуги особенно чувствительны к нормативным изменениям, при этом большая часть бремени ложится на рабочую силу, поскольку регулирование влияет на их непроцентные расходы. Банки поняли, что они могут сократить затраты на соблюдение требований и повысить операционную эффективность за счет повышения уровня автоматизации.

Именно это и произошло: в период с 2011 по 2017 год доля работников STEM в сфере финансовых услуг выросла на 30%, и во многом это было связано с ужесточением регулирования. Однако малым и средним банкам (SMB) было сложнее справиться с этими правилами — по крайней мере, частично из-за затрат на найм и создание сложных динамических моделей для прогнозирования макроэкономических условий и балансов.

Текущее состояние дел в области макроэкономического прогнозирования застряло в эконометрических моделях 1990 года, которые очень неточны. Хотя прогнозы часто корректируются в последнюю минуту, чтобы казаться более точными, реальность такова, что не существует общепризнанной рабочей лошадки или подхода к прогнозированию будущих экономических условий, за исключением некоторых интересных и экспериментальных подходов, например, Федерального резерва Атланты с его Инструмент GDPNow.

Связанный: Законодатели должны проверить консильере военного времени SEC с законодательством

Но даже эти инструменты «текущего прогноза» не включают в себя огромное количество дезагрегированных данных, что делает прогнозы менее уместными для малых и средних предприятий, которые подвержены риску определенных классов активов или регионов и менее заинтересованы в национальном состоянии экономики как таковой.

Нам необходимо перейти от прогнозирования как «флажка» в качестве меры соблюдения нормативных требований к серьезному инструменту принятия стратегических решений. Если прогнозы текущей погоды не работают надежно, либо прекратите их выпуск, либо найдите способ сделать их полезными. Мир очень динамичен, и нам необходимо использовать все имеющиеся в нашем распоряжении инструменты, от дезагрегированных данных до сложных инструментов машинного обучения, чтобы помочь нам понять времена, в которых мы находимся, чтобы мы могли вести себя осмотрительно и избегать потенциальных кризисов.

Спасло бы лучшее моделирование Silicon Valley Bank? Может быть, нет, но лучшее моделирование повысило бы прозрачность и вероятность того, что будут заданы правильные вопросы, чтобы побудить принять правильные меры предосторожности. Технологии — это инструмент, а не замена надлежащего управления.

После краха Silicon Valley Bank было много обвинений и перефразирования прошлого. Что еще более важно, мы должны задаться вопросом: почему произошло массовое изъятие банковских счетов и чему мы можем научиться?

Эта статья предназначена для общих информационных целей и не предназначена и не должна восприниматься как юридическая или инвестиционная консультация. Взгляды, мысли и мнения, выраженные здесь, принадлежат только автору и не обязательно отражают или представляют взгляды и мнения Cointelegraph.