Instituțiile financiare tradiționale preiau depozite de la clienți și le folosesc pentru a face împrumuturi. Dar împrumută mult mai mult decât ceea ce au rezervat la un moment dat - un concept cunoscut sub numele de bancar fracționat. Pe de o parte, diferența dintre dobânda la împrumuturi și dobânda plătită deponenților este denumită marjă netă a dobânzii și determină profitabilitatea unei bănci. Pe de altă parte, diferența dintre active și pasive este denumită capitalul propriu și determină rezistența băncii la șocurile externe.
Înainte de cea mai recentă rulare pe bancă, SVB era privită nu numai ca o instituție bancară profitabilă, ci și una sigură, deoarece deținea active de 212 miliarde de dolari, față de aproximativ 200 de miliarde de dolari în pasive. Asta înseamnă că aveau o pernă de 12 miliarde de dolari în capitaluri proprii sau 5.6% din active. Nu este rău, deși este aproximativ jumătate din media de 11.4% în rândul băncilor.
Problema este că acțiunile recente ale rezervei federale ale Statelor Unite au redus valoarea datoriilor pe termen lung, la care SVB a fost puternic expusă prin titlurile sale garantate cu ipoteci (aproximativ 82 de miliarde de dolari). Când SVB a semnalat acționarilor săi în decembrie că are pierderi nerealizate de 15 miliarde de dolari, ștergând perna de capitaluri proprii a băncii, a pus multe întrebări.
Related: USDC s-a depeggat, dar nu va fi implicit
Pe 8 martie, SVB a anunțat că a vândut 21 de miliarde de dolari în active lichide cu pierdere și a declarat că va strânge bani pentru a compensa pierderea. Dar faptul că a anunțat necesitatea de a strânge mai mulți bani – și chiar a luat în considerare vânzarea băncii – a îngrijorat investitorii în mod semnificativ, ceea ce a dus la aproximativ 42 de miliarde de dolari în încercări de retragere de la bancă. Desigur, SVB nu avea suficientă lichiditate, iar Federal Deposit Insurance Corporation a preluat controlul pe 17 martie.
Literatura de macro-finanțare are multe de spus despre aceste situații, dar un rezumat bun este să ne așteptăm la o dinamică foarte neliniară - adică mici modificări ale inputurilor (raportul capitaluri proprii-active) pot avea modificări substanțiale ale producției ( lichiditate). Rugările băncilor pot fi mai predispuse în timpul recesiunilor și au efecte majore asupra activității economice agregate.
Urmarirea solutiilor structurale
Cu siguranță, SVB nu este singura bancă care are o expunere mai mare și riscantă la condițiile macroeconomice, cum ar fi ratele dobânzilor și cererea consumatorilor, dar a fost doar vârful aisbergului care a lovit știrile în ultima săptămână. Și am mai văzut asta înainte - cel mai recent în timpul crizei financiare din 2007-2008, cu prăbușirea Washington Mutual. Următoarele au condus la o creștere a reglementării financiare, în mare parte în Legea Dodd-Frank, care a extins autoritățile Rezervei Federale pentru a reglementa activitatea financiară și a autorizat noi linii directoare pentru protecția consumatorilor, inclusiv lansarea Biroului pentru Protecția Financiară a Consumatorului.
De notat, DFA a adoptat și „Regula Volcker”, restricționând băncile de la tranzacționarea proprie și alte investiții speculative, împiedicând în mare parte băncile să funcționeze ca bănci de investiții folosind propriile depozite pentru a tranzacționa acțiuni, obligațiuni, valute și așa mai departe.
CHIAR ÎN: SEC lansează o investigație asupra Băncii Silicon Valley $SIVB vânzările de acțiuni ale directorilor făcute cu zile înainte de prăbușire.
—Watcher.Guru (@WatcherGuru) Martie 14, 2023
Creșterea reglementării financiare a condus la o schimbare bruscă a cererii de lucrători în știință, tehnologie, inginerie și matematică (STEM), sau „quants” pe scurt. Serviciile financiare sunt deosebit de sensibile la schimbările de reglementare, o mare parte din povară recazând asupra forței de muncă, deoarece reglementarea afectează cheltuielile lor fără dobânzi. Băncile și-au dat seama că pot reduce costurile de conformitate și pot crește eficiența operațională prin creșterea automatizării.
Și exact asta s-a întâmplat: proporția lucrătorilor STEM a crescut cu 30% între 2011 și 2017 în serviciile financiare, iar mare parte din aceasta a fost atribuită creșterii reglementării. Cu toate acestea, băncile mici și mijlocii (IMM-urile) au avut o perioadă mai dificilă pentru a face față acestor reglementări – cel puțin parțial din cauza costului de angajare și de construire a unor modele dinamice sofisticate pentru a prognoza condițiile macroeconomice și bilanţurile.
Actualul stadiu al tehnicii în prognoza macroeconomică este blocat în modelele econometrice din 1990, care sunt foarte inexacte. În timp ce previziunile sunt adesea ajustate în ultimul moment pentru a părea mai precise, realitatea este că nu există un model sau o abordare consensuală pentru a prognoza condițiile economice viitoare, lăsând deoparte unele abordări interesante și experimentale, de exemplu, Rezerva Federală din Atlanta cu Instrumentul GDPNow.
Related: Legislatorii ar trebui să verifice consilierul SEC în timpul războiului cu legislația
Dar nici aceste instrumente de „nowcasting” nu încorporează cantități mari de date dezagregate, ceea ce face ca prognozele să fie mai puțin pertinente pentru IMM-urile care sunt expuse anumitor clase de active sau regiuni și mai puțin interesate de starea națională a economiei în sine.
Trebuie să ne îndepărtăm de prognoză ca măsură de conformitate cu reglementările „check-the-box” către un instrument strategic de luare a deciziilor care este luat în serios. Dacă nowcast-urile nu funcționează fiabil, fie încetează să le producă, fie găsește o modalitate de a le face utile. Lumea este foarte dinamică și trebuie să folosim toate instrumentele pe care le avem la dispoziție, de la date dezagregate până la instrumente sofisticate de învățare automată, pentru a ne ajuta să înțelegem vremurile în care ne aflăm, astfel încât să ne putem comporta prudent și să evităm potențialele crize.
O modelare mai bună ar fi salvat Silicon Valley Bank? Poate că nu, dar o mai bună modelare ar fi crescut transparența și probabilitatea ca întrebările potrivite să fie adresate pentru a determina măsurile de precauție potrivite. Tehnologia este un instrument – nu un substitut – pentru buna guvernare.
În urma prăbușirii Băncii Silicon Valley, au existat o mulțime de arătare și reluare a trecutului. Mai important, ar trebui să ne întrebăm: De ce s-a întâmplat fuga băncii și ce putem învăța?
Christos A. Makridis este profesor și antreprenor. El este CEO și fondator al Dainamic, un startup de tehnologie financiară care folosește inteligența artificială pentru a îmbunătăți prognoza și servește ca afiliat de cercetare la Universitatea Stanford și la Universitatea din Nicosia, printre altele. El deține diplome de doctor în economie și științe de management și inginerie de la Universitatea Stanford.
Acest articol are scop informativ general și nu este destinat și nu ar trebui să fie luat drept sfaturi juridice sau de investiții. Părerile, gândurile și opiniile exprimate aici sunt exclusiv ale autorului și nu reflectă sau reprezintă neapărat punctele de vedere și opiniile Cointelegraph.
Sursa: https://cointelegraph.com/news/silicon-valley-bank-was-the-tip-of-a-banking-iceberg