硅谷银行只是银行业的冰山一角

传统金融机构从客户那里吸收存款，然后用它们来发放贷款。 但是他们借出的钱比他们在给定时间点的存货要多得多——这个概念被称为部分银行业务。 一方面，贷款利息与支付给储户的利息之间的差额称为净息差，决定了银行的盈利能力。 另一方面，资产和负债之间的差额称为权益，决定了银行抵御外部冲击的能力。

在最近一次挤兑之前，SVB 不仅被视为一家盈利的银行机构，而且还是一家安全的银行机构，因为它持有 212 亿美元的资产，而负债约为 200 亿美元。 这意味着他们拥有 12 亿美元的股权缓冲或 5.6% 的资产。 这还不错，尽管它大约是银行平均水平 11.4% 的一半。

问题是美国联邦储备委员会最近的行动降低了长期债务的价值，SVB 通过其抵押贷款支持证券（约 82 亿美元）严重暴露于长期债务。 去年 15 月，当 SVB 向其股东表示其有 XNUMX 亿美元的未实现亏损，抹去了该行的股本缓冲时，它引发了许多问题。

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8月21日，SVB宣布已亏本出售42亿美元的流动资产，并表示将筹集资金弥补损失。 但它宣布需要筹集更多资金——甚至考虑出售银行——令投资者非常担忧，导致大约 17 亿美元的资金试图从该银行提取。 当然，SVB 没有足够的流动性，联邦存款保险公司于 XNUMX 月 XNUMX 日接手。

宏观金融文献对这些情况有很多话要说，但一个很好的总结是预期高度非线性动态——也就是说，投入的微小变化（股权资产比率）可能对产出产生重大变化（流动性）。 银行挤兑在经济衰退期间可能更容易发生，并对总体经济活动产生重大影响。

寻求结构性解决方案

可以肯定的是，SVB 并不是唯一一家在利率和消费者需求等宏观经济条件下面临更高风险的银行，但这只是过去一周新闻中的冰山一角。 我们以前见过这种情况——最近一次是在 2007 年至 2008 年金融危机期间华盛顿互惠银行倒闭。 后果导致金融监管激增，主要是多德-弗兰克法案，该法案扩大了美联储监管金融活动的权力，并授权了新的消费者保护指南，包括消费者金融保护局的成立。

值得注意的是，DFA还制定了“沃尔克规则”，限制银行进行自营交易和其他投机性投资，在很大程度上阻止了银行作为投资银行使用自己的存款来交易股票、债券、货币等。

刚刚：美国证券交易委员会对硅谷银行展开调查 $SIVB 高管们在股价暴跌前几天抛售股票。

—Watcher.Guru (@WatcherGuru) 2023 年 3 月 14 日

金融监管的兴起导致对科学、技术、工程和数学 (STEM) 工作者（简称“宽客”）的需求发生急剧变化。 金融服务对监管变化特别敏感，大部分负担落在劳动力身上，因为监管会影响他们的非利息支出。 银行意识到他们可以通过提高自动化程度来降低合规成本并提高运营效率。

而这正是发生的事情：30 年至 2011 年间，金融服务领域 STEM 工作者的比例增长了 2017%，这在很大程度上归因于监管的加强。 然而，中小型银行 (SMB) 在应对这些法规方面遇到了更多挑战——至少部分原因在于雇用和构建复杂动态模型以预测宏观经济状况和资产负债表的成本。

目前最先进的宏观经济预测停留在高度不准确的 1990 年计量经济学模型中。 虽然经常在最后一刻调整预测以使其看起来更准确，但现实情况是没有一致的主力模型或方法来预测未来的经济状况，抛开一些令人兴奋的实验方法，例如亚特兰大联邦储备银行及其GDPNow 工具。

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但即使是这些“临近预报”工具也没有包含大量的分类数据，这使得预测对于暴露于某些资产类别或地区并且对国家经济状况本身不太感兴趣的中小企业而言缺乏相关性。

我们需要将预测从“勾选”监管合规措施转变为认真对待的战略决策工具。 如果临近预报的表现不可靠，要么停止制作它们，要么想办法让它们发挥作用。 世界是高度动态的，我们需要使用我们可以使用的所有工具，从分类数据到复杂的机器学习工具，来帮助我们了解我们所处的时代，以便我们能够谨慎行事并避免潜在的危机。

更好的建模会拯救硅谷银行吗？ 也许不是，但更好的建模会增加透明度，并提高提出正确问题以提示正确预防措施的可能性。 技术是善治的一种工具，而不是替代品。

在硅谷银行倒闭之后，出现了很多指责和重述过去的事情。 更重要的是，我们应该问： 为什么会发生银行挤兑，我们可以学到什么？

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