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El problema de uno entre mil días
Resumen:
Esta columna sostiene que cambios de comportamiento tan drásticos hacen que los análisis estadísticos basados en tiempos normales resulten ineficaces.
En épocas de estrés extremo, los bancos priorizan instintivamente la autopreservación para capear el temporal. Si bien esto es comprensible desde su perspectiva, conduce a lo que quizás sea el daño más significativo causado por las crisis financieras.
El controvertido criterio de Milton Friedman establece que el objetivo de una empresa es ganar dinero para sus propietarios (véase Kotz 2022). Cuando lo aplica el director ejecutivo de un banco, este principio se manifiesta en dos regímenes de comportamiento distintos.
La mayor parte del tiempo (quizás 999 días de cada mil) los bancos se concentran en maximizar sus ganancias mediante actividades regulares de endeudamiento y préstamo.
Sin embargo, en ese raro día entre mil en que se produce una gran conmoción y se desata una crisis, el beneficio a corto plazo pasa a un segundo plano frente a la supervivencia. Los bancos dejan de proporcionar liquidez y empiezan a acapararla, lo que desencadena corridas, ventas forzosas y una negación de crédito a la economía real. Este suele ser el principal daño económico de las crisis. Es difícil de predecir o prevenir –e imposible de regular– porque surge de la autopreservación.
Estos dos regímenes de comportamiento tan diferentes frustran a los inversores y a los reguladores, sobre todo porque los modelos estadísticos basados en tiempos normales no logran capturarlos.
El problema de uno entre mil días
La preparación para una crisis y la recuperación posterior son procesos prolongados que pueden durar años o incluso décadas. Pero la crisis real estalla de repente y toma a casi todo el mundo desprevenido. Es como si nos fuéramos a dormir una noche y nos despertáramos a la mañana siguiente en medio de una crisis.
Afortunadamente, las crisis son poco frecuentes. Según la base de datos de crisis financieras de Laeven y Valencia (2018), un país típico de la OCDE experimenta una crisis sistémica una vez cada 43 años. Dado que la fase de alta intensidad de una crisis es relativamente corta, es razonable decir que un país no está en crisis aguda 999 de cada mil días, sino en crisis el día que le queda.
La fase intensa de una crisis se debe a que los bancos luchan por sobrevivir. Las ganancias se vuelven irrelevantes porque están dispuestos a incurrir en pérdidas significativas si eso significa asegurar su futuro. Las decisiones críticas se toman por razones completamente diferentes a las habituales y, a menudo, no por las personas habituales.
La supervivencia depende de disponer de la mayor liquidez posible. Los bancos minimizan las salidas de liquidez y convierten su liquidez en los activos más seguros disponibles (históricamente, el oro; hoy, las reservas de los bancos centrales). Cuando los inversores "hicieron huelga" en agosto de 2007, lo hicieron por motivos de supervivencia.
Este afán de autopreservación conduce a ventas forzadas y a corridas de clientes. Las entidades que dependen de una abundante liquidez enfrentan dificultades o incluso quiebran, mientras que la economía real sufre a medida que se cancelan las líneas de crédito y los bancos se niegan a prestar. Estos resultados constituyen el principal daño de las crisis y explican por qué los bancos centrales inyectan liquidez en esos momentos.
En conjunto, esto indica dos estados distintos: los 999 días habituales en los que los bancos maximizan sus beneficios y ese último día crítico en el que se centran en la supervivencia. El criterio de Roy (1952) describe acertadamente este comportamiento: maximizar los beneficios y al mismo tiempo asegurarse de no quebrar. Por tanto, estos dos regímenes de comportamiento son una consecuencia directa del objetivo de maximizar el valor para los accionistas.
La velocidad es esencial
El paso de la búsqueda de beneficios a corto plazo a la supervivencia se produce casi instantáneamente. Una vez que un banco decide que necesita capear el temporal, es crucial actuar con rapidez. El primer banco que retire liquidez del sistema es el que tiene más posibilidades de sobrevivir. Los que duden sufrirán e incluso fracasarán.
Esto quedó en evidencia cuando la family office de Hong Kong Archegos Capital Management no pudo hacer frente a las demandas de margen. Dos de sus principales corredores –Morgan Stanley y Goldman Sachs– actuaron casi de inmediato y evitaron en gran medida las pérdidas. Los otros dos –Nomura (que perdió alrededor de 2.000 millones de dólares) y Credit Suisse (que perdió alrededor de 5.500 millones de dólares)– dudaron, mantuvieron largas reuniones y esperaron lo mejor.
Implicaciones para la medición del riesgo
El problema de uno en mil días significa una ruptura estructural completa en los procesos estocásticos del sistema financiero porque el régimen de 999 días difiere fundamentalmente del régimen de crisis.
Cada régimen de 999 días también difiere de los demás. Las crisis ocurren cuando se ignoran los riesgos y estos se acumulan hasta un punto crítico. Una vez que ocurre una crisis, ese riesgo en particular no se volverá a pasar por alto y las nuevas restricciones de cobertura alterarán la evolución de los precios. Esto significa que tenemos una capacidad limitada para predecir los movimientos de precios después de una crisis.
En consecuencia, los modelos basados únicamente en los 999 días normales (una práctica casi inevitable) no pueden predecir la probabilidad de una crisis ni su evolución. Intentar hacerlo conduce a lo que he denominado “alucinación del modelo” (Danielsson 2024).
Esto también explica por qué las técnicas de riesgo de mercado como el valor en riesgo (VaR) y el déficit esperado (ES), que se centran en eventos relativamente frecuentes (para el VaR, uno cada cien días; para el ES, uno cada cuarenta días), son inherentemente poco informativas acerca de las crisis.
Después de la crisis de 2008, organicé un evento con los principales responsables de la toma de decisiones de ese período. Uno de ellos comentó: "Utilizamos los modelos hasta que dejamos de hacerlo".
Consecuencias políticas
El problema de “una vez cada mil días” conduce a importantes malentendidos sobre las crisis.
El apalancamiento excesivo y la dependencia de una abundante liquidez son las causas subyacentes de las crisis, pero el desencadenante inmediato de la crisis y los daños resultantes son resultado del simple intento de las instituciones financieras de sobrevivir.
Por lo tanto, al analizar las crisis, debemos considerar ambos factores: el apalancamiento y la liquidez como causas fundamentales, y la autoconservación como causa inmediata, que influye en la probabilidad y gravedad de una crisis.
Podemos regular el apalancamiento y la liquidez mediante medidas macroprudenciales, pero no podemos regular la autopreservación. El comportamiento de los bancos durante una crisis no es una mala conducta ni una asunción excesiva de riesgos, sino el instinto de supervivencia.
De hecho, las regulaciones financieras pueden exacerbar inadvertidamente este problema, que ocurre una vez cada mil días.
Imaginemos que todas las instituciones financieras cumplen prudentemente las exigencias regulatorias. Los reguladores les dan cada vez más instrucciones sobre cómo medir y responder al riesgo. Cuando ocurre un shock externo –como un brote de virus o una guerra– todas estas instituciones prudentes perciben el riesgo y reaccionan ante él de manera similar porque siguen las mismas instrucciones de las autoridades. El resultado es una venta colectiva en un mercado en declive y ventas forzosas incontrolables. A estos bancos prudentes no se les permite poner un piso al mercado y detener las ventas forzosas. Solo las inyecciones de liquidez del banco central pueden hacerlo.
Ésta es la falacia de la composición de las regulaciones financieras: hacer que todas las instituciones sean prudentes puede en realidad aumentar la probabilidad y la gravedad de las crisis.
El impacto de la inteligencia artificial
El uso creciente de la inteligencia artificial (IA) agrava el problema de “uno en mil días” (Danielsson y Uthemann 2024).
En los bancos, uno de los principales usuarios de la IA y la informática avanzada es la función de tesorería, la división que gestiona la liquidez. Cuando la IA de la tesorería detecta incertidumbres crecientes, decide rápidamente si sacar provecho suministrando liquidez y estabilizando el mercado o retirando liquidez, lo que podría provocar estrés sistémico.
En este caso, los puntos fuertes de la IA (velocidad y capacidad de decisión) pueden resultar perjudiciales.
En caso de crisis, la inteligencia artificial de la tesorería actúa con rapidez. El estrés que podría haberse acumulado durante días o semanas ahora se intensifica en minutos u horas. La capacidad de la inteligencia artificial para manejar la complejidad y responder con rapidez significa que es probable que las crisis futuras sean mucho más repentinas y brutales que las que hemos experimentado hasta ahora.
Conclusión
Existe la creencia generalizada de que un proceso estocástico rige el comportamiento de los bancos y otras instituciones financieras, independientemente de las condiciones subyacentes, maximizando las ganancias a corto plazo dentro de límites establecidos. Si esto fuera cierto, podríamos utilizar datos de épocas normales para modelar no solo el comportamiento de los bancos durante situaciones de estrés, sino también la probabilidad de crisis.
Sin embargo, esta visión es incorrecta.
Hay dos estados: la maximización rutinaria de ganancias durante aproximadamente 999 días de cada mil, y la autoconservación en ese día crítico.
En las crisis, los bancos dejan de lado las ganancias a corto plazo para centrarse en la supervivencia. Esto significa que el comportamiento en tiempos normales no puede predecir las acciones durante una crisis ni la probabilidad de que ocurra una. También implica que el comportamiento posterior a la crisis y la dinámica del mercado serán diferentes a los patrones anteriores.
El instinto de supervivencia explica por qué las crisis pueden desencadenarse tan repentinamente y volverse tan graves.
A medida que adoptamos cada vez más la IA para la gestión de la liquidez, las crisis futuras pueden volverse particularmente rápidas e intensas y desarrollarse en minutos u horas en lugar de días o semanas.
Reconocer que este problema, que se da una vez cada mil días, permite a las autoridades mitigar los daños causados por las crisis y permite a los inversores cubrirse de riesgos o incluso obtener beneficios. De lo contrario, corren el riesgo de verse sorprendidos y exacerbar el daño resultante.
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