من ناحية ، يبدو الأمر وكأنه تدافع مباشر إلى حد ما من البنوك ، لكن خطة الإنقاذ غير العادية التي تم الإعلان عنها مباشرة بعد ذلك تشير إلى أن المخاطرة كانت شاملة. سواء كان هذا هو كل أصحاب رأس المال المغامر وهم يصرخون بالعدوى في المسرح المزدحم أو شيء أعمق تحت الغطاء ، فمن المؤكد أنه دفع المسؤولين الفيدراليين إلى التحرك. بحلول مساء الأحد ، تم الانتهاء من خطة الإنقاذ وكانت الودائع متاحة صباح يوم الاثنين.
تتمحور كل البنوك حول عدم تطابق الاستحقاق ، لذا فإن عدم التوافق بين الأوراق المالية المدعومة بالرهن العقاري وسعر الفائدة لا يكفي لشرح المشاكل. بصدق ، لا يوجد بنك لديه رأس مال للتعامل مع إدارة مصرفية فورية كاملة (وفي هذه الحالة بقيادة تويتر). نماذج الأعمال المصرفية لا تعمل على هذا النحو. لذا فإن الأسباب المباشرة لمشاكل SVB موصوفة جيدًا.
مشكلتي الشخصية مع الموقف برمته هي أنه يُسمح للقيادة ، وحملة الأسهم ، والمساهمين ، والمطلعين الآخرين في SVB ، والبنوك الأخرى التي أفلست ، بالاحتفاظ بالمكاسب الخاصة التي جنوها خلال السنوات الأخيرة من سنوات الوفرة بينما دافع الضرائب يجب أن يزيل الفوضى. يحصلون على البنسات من أمام المدحلة البخارية التي يضرب بها المثل ، ولكن يتم سحق الجمهور عندما يختارون بنسًا واحدًا بعيدًا. هذا التقدير لتكوين ثروات خاصة يدمر المواءمة التحفيزية في ما هو فعليًا مرفق عام. في حين أن التفاصيل مختلفة ، فإن أساسيات النظام هي نفسها كما في '08.
في أي حال ، تتناول هذه المقالة المزيد حول كيف تتيح لك الرؤية في النظام المالي فهم المخاطر النظامية.
إذن ماذا حدث في عام 2008؟ في الأساس ، تم تسعير الأصول المالية بشكل خاطئ بسبب المخاطر النظامية. جاءت هذه المخاطر النظامية من تبعيات شبكة غير معروفة. الرسم البياني أدناه الذي يسلط الضوء على المبلغ المذهل للخسائر غير المحققة في الولايات المتحدة في الوقت الحالي (تريليونات الدولارات) ربما يوجهنا نحو السبب وراء الاستجابة العدوانية لفشل SVB من بنك الاحتياطي الفيدرالي و FDIC. في حين أن الأمن المدعوم بالرهن العقاري في SVB كان 80 مليار فقط ، هناك خسائر هائلة غير محققة في النظام ولا توجد طريقة واقعية لفهم تبعيات الشبكة.
الصفقات خاصة ، والكيانات مشوشة ، والجهات الخارجية متعددة الجوانب ، والبيانات غير متاحة لنا لسحقها. لذلك من الصعب رسم خريطة. سنحتاج إلى جهة فاعلة ذات دوافع لها مصلحة في الفهم - ربما هيئة تنظيمية تركز على المصلحة العامة على حساب المصلحة الخاصة.
لنبدأ من البداية: ما هو السعر؟ السعر هو قيمة عددية نضعها على شيء ما ، سواء كان حقيقيًا أو مجردًا ، يوازن بين الفوائد والمخاطر المرتبطة بهذا الكيان. نعتقد جميعًا أننا نعرف السعر ، ولكن إذا كنت لا تعرف المخاطرة ولا يمكنك رؤية التبعيات ، فأنت لا تعرف السعر. اكتشفت الحكومة الأيرلندية ذلك عندما قدمت "أرخص ضمان مصرفي في التاريخ". لا توجد فكرة عن المخاطر ، لذلك لا توجد فكرة عن السعر. وبلغت التكلفة الصافية لهذا الفشل في الفهم حوالي 45 مليار يورو ، أو ما بين ربع وثلث الدخل القومي الإجمالي لعام 2010. تكلفة عالية لفشل ذريع.
لذلك نحن نعلم جميعًا أن هذه مشكلة ، لكن ماذا كنا نفعل حيالها منذ عام 2008؟
هذا من ورقة للبنك المركزي الأوروبي بعنوان "التطورات الحديثة في نمذجة المخاطر النظامية باستخدام تحليل الشبكة" من عام 2010:
"في تموز (يوليو) وأغسطس (آب) 2007 ، انهارت سوق الأوراق التجارية المدعومة بالأصول (ABCP) ... أعقبت ذلك أزمة ثقة استحوذت على الصناديق المشتركة في أسواق المال وسوق الأوراق التجارية ... مزاج في حالة من الذعر الكامل ... "
لقد ذكّرتنا الأزمة المالية بمدى أهمية النظر إلى روابط ووصلات النظام المالي ... "
نحن نعلم أنه يجب أن نكون قادرين على النظر في تبعيات الشبكة إذا كنا سنكون قادرين على الحصول على صورة جيدة للمخاطر. يوفر الرسم البياني العمود الفقري للتحليل المثالي لنمذجة وفهم وتحليل هذا الخطر. إذا قمت بنمذجه بشكل فعال ولديك لغة استعلام رسوم بيانية قوية ، فأنت طريقة جيدة لتحقيق هدفك.
عند التفكير في تبعيات الشبكة ، ما الذي يحتاج نموذجنا إلى التقاطه؟ بالنسبة للمبتدئين ، يجب أن تلتقط العلاقات التي تؤدي إلى احتمالات تابعة (على سبيل المثال: معدل ضمان إعادة الرهن العقاري ، والتعرض للائتمان ، والودائع الضخمة غير المؤمنة). يجب أن يسمح لنا أيضًا بتقدير التعرض للاعتمادات غير المعروفة (تبعيات الموارد أو العمليات الداخلية الفاشلة). إذا كان سيكون مفيدًا ، فيجب أن يمنحنا نموذجنا آلية كمية لترجمة المعرفة بهذه العلاقات إلى مخاطر وسعر. ويجب أن تكون قادرة على وصف تأثيرات العدوى الحقيقية التي تُرى في الممارسة (هذا صعب في عالم من المعرفة غير الكاملة ، لكن التوصيف سيحسن نمذجةنا بشكل كبير).
بالنسبة للأشخاص الذين يعانون من مخاطر الشبكة ، ومصممي الرسوم البيانية ، ومحترفي أسعار مخاطر المشتقات ، فهذه مشكلة مألوفة. تسمى عائلة النماذج التي تحتوي على هذه الميزات النماذج الرسومية الاحتمالية (PGMs). تمت دراسة التقنيات الأساسية للعمل معهم في مادة مكثفة / ميكانيكا إحصائية (نموذج Ising ، آلة Boltzmann) لعدة سنوات. على سبيل المثال ، تم حل نموذج Ising بواسطة الفيزيائي الألماني Ernst Ising في عام 1925. تتضمن هذه المجموعة من التقنيات أيضًا Markov Random Fields (MRFs) وشبكات Bayesian ، والتي يمكننا تكييف الصيغ بسهولة إلى حد ما.
لذا فإن النظرية التي يمكن أن تقدم هذا الفهم المحسن للشبكة قد تم حلها وإتاحتها. ما نحتاجه نحن والمنظمون حقًا هو البنية التحتية. لقد تم استكشاف الحلول النظرية ، ما نحتاجه لجعل ذلك حقيقة واقعة هو طرق بسيطة لاستيعاب وتخزين البيانات الرسومية. نحن بحاجة إلى القدرة على معالجة وتمثيل الكيانات النموذجية وأنواع العلاقات. نحن بحاجة إلى وصول أفضل إلى البيانات من أجل الطحن والاختبار الحسابيين. من المحتمل أيضًا أن نحتاج إلى مساعدة في حسابات نوع تدفق الرسم البياني المتوازي (حسابات النموذج Aⁿ لبعض المصفوفات (المتفرقة) A التي تمثل التوصيلات في الرسم البياني).
يمكن منع أزمة مالية أخرى
تواجه الأساليب الحالية لإدارة بيانات المؤسسة مشاكل خطيرة. مع زيادة حجم وتعقيد قواعد البيانات بمرور الوقت ، تقترب خفة الحركة من الصفر. تزداد التكلفة المجمعة لإدارة الكود والبنية التحتية والبيانات بشكل مطرد بمرور الوقت وعلى نطاق واسع حتى تصبح تكلفة إجراء التغييرات باهظة.
الحل الأساسي لاستكشاف العلاقات وتبعيات الشبكة على نطاق واسع هو تنفيذ قوي لقاعدة بيانات الرسم البياني ، وهو الحل الذي يستخدم هياكل بيانات موجزة غير قابلة للتغيير لاستخدام أكثر تجنيبًا لموارد الذاكرة الرئيسية.
تتيح تحليلات الارتباط العميق اجتياز الرسم البياني بسرعة 10 قفزات أو أكثر عبر رسم بياني كبير جدًا (عدة مليارات من العقد). هذا يعني نماذج وتوقعات ونتائج أفضل. يمكن الكشف عن الاتصالات المخفية واكتشاف المشاكل والتقليل منها. الأهم من ذلك ، أنه يمكن اكتشاف المستفيدين النهائيين بغض النظر عن مدى عمق إخفاءهم في البيانات. هذا أمر بالغ الأهمية إذا كنت تريد حقًا فهم الشبكة. يمكن أن تكون هذه تقنية تحويلية في عصر جديد من التحليلات العميقة.
نحتاج إلى البدء في وضع هذه الروابط والتبعيات في مركز نهجنا لأنه بدون فهمها ، سيكون لدينا دائمًا فهم جزئي لحالة العالم. سنكون دائمًا عرضة لمخاطر التبعية النظامية. لا يمكن لمجتمعنا التكيف مع الأزمات المالية المستمرة ، لذلك علينا أن نصبح أفضل في إدارة هذه الأنظمة.
الجواب متاح ، نحتاج إلى المنظمين للجلوس والانتباه.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.finextra.com/blogposting/23887/svb-need-isling-models?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
