1000日に1度の問題

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経済的

概要:

このコラムは、このような劇的な行動の変化により、平常時に基づく統計分析が無効になると主張しています。

極度のストレス時には、銀行は嵐を乗り切るために本能的に自己保存を優先します。銀行の観点からはこれは理解できることですが、金融危機によって引き起こされる最も重大な損害につながる可能性があります。

ミルトン・フリードマンの物議を醸した基準によれば、企業の目的は所有者のために利益を上げることであるとされています（Kotz 2022を参照）。銀行のCEOがこの原則を適用すると、2つの異なる行動様式が明らかになります。

ほとんどの場合、おそらく 1,000 日のうち 999 日、銀行は通常の借入と貸出活動を通じて利益を最大化することに重点を置いています。

しかし、千日に一度という稀な日に、大きな混乱が起こり危機が広がると、短期的な利益は生き残りよりも優先される。銀行は流動性の提供を中止し、それを溜め込み始め、取り付け騒ぎ、投げ売り、実体経済への信用供与の拒否を引き起こす。これが通常、危機による主な経済的損害である。これは自己保存から生じるため、予測や予防が難しく、規制も不可能である。

これら 2 つの大きく異なる行動体制は、平常時に基づく統計モデルでは捉えられないこともあり、投資家や規制当局を困惑させています。

1000日に1度の問題

危機の蓄積とその後の回復は、数年、あるいは数十年にも及ぶ長期にわたるプロセスです。しかし、実際の危機は突然発生し、ほとんどの人が不意を突かれます。まるで、ある晩寝て翌朝目覚めると危機に陥っているかのようです。

幸いなことに、危機はまれです。Laeven と Valencia (2018) の金融危機データベースによると、典型的な OECD 諸国は 43 年に 1 回、体系的な危機を経験します。危機の高強度段階は比較的短いため、国は 1,000 日のうち 999 日が深刻な危機にあるのではなく、残りの 1 日が危機にあると言っても過言ではありません。

危機の激化は、生き残りを賭けた銀行の努力によって引き起こされます。銀行は将来を確保するためなら大きな損失を被っても構わないと考えているため、利益は重要ではなくなります。重要な決定は通常とはまったく異なる理由で下されますが、その決定を下すのは、通常とは異なる人々である場合がよくあります。

生き残るためには、できるだけ多くの流動性を持つことが重要です。銀行は流動性の流出を最小限に抑え、その流動性を入手可能な最も安全な資産（歴史的には金、今日では中央銀行の準備金）に変換します。2007 年 8 月に投資家が「ストライキ」を起こしたとき、彼らの動機は生き残りでした。

この自己保存の衝動は、投げ売りや取り付け騒ぎにつながる。十分な流動性に依存している企業は困難に直面し、場合によっては破綻する。一方、信用枠が取り消され、銀行が融資を拒否するなど、実体経済は打撃を受ける。こうした結果が危機による主な被害であり、中央銀行がこのような時期に流動性を注入する理由を説明できる。

これらを総合すると、銀行が利益を最大化する通常の 999 日間と、生き残りに重点を置く最後の重要な日という 2 つの異なる状態が示されています。ロイ (1952) の基準は、利益を最大化しながらも破産しないことを保証するというこの行動を適切に説明しています。したがって、これら 2 つの行動体制は、株主価値の最大化を目指すことの直接的な結果です。

スピードは重要

短期的な利益の追求から生き残りへの転換は、ほぼ瞬時に起こります。銀行が危機を乗り切る必要があると判断したら、迅速な行動が不可欠です。システムから最初に流動性を引き上げた銀行が生き残る可能性が最も高くなります。躊躇する銀行は苦しみ、さらには破綻するでしょう。

これは、香港のファミリーオフィスであるアーケゴス・キャピタル・マネジメントがマージンコールに応じられなかったときに明らかになった。同社のプライムブローカーのうち2社、モルガン・スタンレーとゴールドマン・サックスはほぼ即座に行動し、損失をほぼ回避した。残りの2社、野村（約20億ドルの損失）とクレディ・スイス（約55億ドルの損失）は躊躇し、長時間の会議を開き、最善の結果を期待した。

リスク測定への影響

1000日に1度の問題は、999日間の体制が危機体制とは根本的に異なるため、金融システムの確率過程における完全な構造的崩壊を意味します。

999 日体制はそれぞれ異なります。危機は、リスクが無視され、重大なポイントまで蓄積されたときに発生します。危機が発生すると、その特定のリスクは再び無視されることはなく、新しいヘッジ制約によって価格の推移が変わります。つまり、危機後の価格変動を予測する能力は限られているということです。

その結果、999 日の通常の日だけに基づいたモデル (ほぼ避けられない慣行) では、危機の可能性やその展開を予測することはできません。そうしようとすると、私が「モデルの幻覚」と呼ぶ状態につながります (Danielsson 2024)。

これは、比較的頻繁に発生するイベント（VaR の場合は 100 日に 1 回、ES の場合は 40 日に 1 回）に焦点を当てたバリュー・アット・リスク（VaR）や期待ショートフォール（ES）などの市場リスク手法が、危機について本質的に情報を提供しない理由も説明しています。

2008 年の危機の後、私は当時の上級意思決定者を集めたイベントを企画しました。彼らのうちの 1 人が「私たちは、使わなくなるまでモデルを使用していました」と発言したことは印象的でした。

政策の影響

1000日に1度の問題は、危機に関する重大な誤解につながります。

危機の根本的な原因は、過剰なレバレッジと過剰な流動性への依存です。しかし、直接的な危機の引き金とそれに続く損害は、金融機関が単に生き残ろうとすることから生じています。

したがって、危機を分析する際には、レバレッジと流動性という根本的な原因と、危機の可能性と深刻度に影響を与える自己保存という直接的な原因の両方の要因を考慮する必要があります。

マクロプルーデンス政策を通じてレバレッジと流動性を規制することはできる。しかし、自己保存を規制することはできない。危機時の銀行の行動は不正行為でも過度のリスクテイクでもなく、生き残るための本能なのだ。

実際、金融規制は、1000日に1度の問題を意図せず悪化させる可能性があります。

すべての金融機関が規制要求に慎重に従っていると想像してください。規制当局は、リスクの測定方法と対応方法について、金融機関に指示をますます増やしています。ウイルスの発生や戦争などの外部ショックが発生すると、これらの慎重な金融機関はすべて、当局からの同じ指示に従っているため、リスクを同じように認識し、反応します。その結果、下落市場での集団的な売りと、制御不能な投げ売りが発生します。これらの慎重な銀行は、市場に底値を付けて投げ売りを止めることはできません。中央銀行の流動性注入のみがそれを可能にします。

これは金融規制における合成の誤謬です。すべての機関を慎重にすると、実際には危機の可能性と深刻度が増す可能性があります。

人工知能の影響

人工知能 (AI) の使用の増加により、1000 日に 1 つの問題が悪化しています (Danielsson および Uthemann 2024)。

銀行において、AI と高度なコンピューティングの主なユーザーの 1 つは、流動性を管理する財務部門です。財務 AI は、不確実性の高まりを検知すると、流動性を供給して市場を安定させることで利益を得るか、システムストレスを引き起こす可能性のある流動性を引き上げるかを迅速に判断します。

ここで、AI の強みであるスピードと決断力が悪影響を及ぼす可能性があります。

危機的状況では、財務 AI は迅速に行動します。数日または数週間にわたって発生する可能性のあるストレスが、数分または数時間で増大します。AI の複雑な処理能力と迅速な対応により、将来の危機はこれまで経験したものよりもはるかに突然かつ凶悪なものになる可能性があります。

結論

一般的には、銀行やその他の金融機関の行動は、基礎条件に関係なく、設定された制約内で短期的な利益を最大化するという 1 つの確率過程によって決まると考えられています。これが真実であれば、平時のデータを使用して、ストレス時の銀行の行動だけでなく、危機の可能性もモデル化できます。

しかし、この見解は誤りです。

そこには 2 つの状態があります。1,000 日のうち約 999 日間は日常的に利益を最大化しますが、その 1 日は重要な日に自己保存します。

危機の際には、銀行は短期的な利益を無視して生き残りに重点を置きます。これは、平時の行動から危機時の行動や危機発生の可能性を予測できないことを意味します。また、危機後の行動や市場動向は以前のパターンとは異なることも意味します。

生存本能は、危機が突然引き起こされ、深刻化してしまう理由を説明しています。

流動性管理に AI を導入するケースが増えるにつれ、将来の危機は特に迅速かつ激しくなり、数日や数週間ではなく数分や数時間で展開する可能性があります。

1000日に1度の危機という問題を認識することで、当局は危機による被害を軽減でき、投資家はリスクを回避したり、利益を得たりすることができる。そうでなければ、不意打ちを食らって、結果として生じる被害を悪化させるリスクがある。

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