ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวัน

เศรษฐกิจ

สรุป:

คอลัมน์นี้โต้แย้งว่าการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่รุนแรงเช่นนี้ทำให้การวิเคราะห์ทางสถิติที่อิงตามเวลาปกติไม่มีประสิทธิผล

ในช่วงเวลาที่มีความเครียดสูง ธนาคารมักให้ความสำคัญกับการปกป้องตนเองเพื่อฝ่าฟันวิกฤตการณ์ต่างๆ แม้ว่าจะเป็นเรื่องที่เข้าใจได้จากมุมมองของธนาคาร แต่วิกฤตการณ์ทางการเงินอาจก่อให้เกิดความเสียหายร้ายแรงที่สุด

หลักเกณฑ์ที่ก่อให้เกิดการโต้แย้งของมิลตัน ฟรีดแมนระบุว่าวัตถุประสงค์ของธุรกิจคือการสร้างรายได้ให้กับเจ้าของธุรกิจ (ดู Kotz 2022) เมื่อนำไปใช้โดยซีอีโอของธนาคาร หลักการนี้จะแสดงออกในรูปแบบพฤติกรรมที่แตกต่างกันสองแบบ

ส่วนใหญ่แล้ว – อาจถึง 999 วันในหนึ่งพันวัน – ธนาคารจะมุ่งเน้นที่การเพิ่มผลกำไรสูงสุดผ่านการกู้ยืมและให้สินเชื่อตามปกติ

อย่างไรก็ตาม ในวันหนึ่งในพันวันซึ่งเกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่และเกิดวิกฤตขึ้น กำไรในระยะสั้นกลายเป็นปัจจัยรองลงมาจากความอยู่รอด ธนาคารหยุดการจัดหาสภาพคล่องและเริ่มกักตุนไว้ ทำให้เกิดการแห่ซื้อ การขายลดราคา และปฏิเสธการให้สินเชื่อแก่ภาคเศรษฐกิจจริง ซึ่งโดยปกติแล้วนี่คือความเสียหายทางเศรษฐกิจหลักจากวิกฤตการณ์ เป็นเรื่องยากที่จะคาดการณ์หรือป้องกันได้ และเป็นไปไม่ได้ที่จะควบคุมได้ เนื่องจากเกิดจากการรักษาตัวเอง

ระบบพฤติกรรมที่แตกต่างกันอย่างมากสองระบบนี้สร้างความหงุดหงิดให้กับนักลงทุนและหน่วยงานกำกับดูแล โดยสาเหตุส่วนหนึ่งมาจากแบบจำลองทางสถิติที่อิงตามเวลาปกติไม่สามารถจับภาพเหล่านี้ได้

ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวัน

วิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นและการฟื้นตัวในภายหลังเป็นกระบวนการที่ยืดเยื้อซึ่งอาจกินเวลาหลายปีหรือหลายทศวรรษ แต่แท้จริงแล้ววิกฤตการณ์นั้นเกิดขึ้นอย่างกะทันหัน ทำให้แทบทุกคนไม่ทันตั้งตัว เหมือนกับว่าเราเข้านอนในคืนหนึ่งแล้วตื่นขึ้นมาในเช้าวันรุ่งขึ้นแล้วพบว่าตัวเองอยู่ในวิกฤตการณ์

โชคดีที่วิกฤตการณ์เกิดขึ้นไม่บ่อยนัก ตามฐานข้อมูลวิกฤตการณ์ทางการเงินของ Laeven และ Valencia (2018) ประเทศ OECD ทั่วไปจะประสบกับวิกฤตการณ์เชิงระบบครั้งหนึ่งทุก ๆ 43 ปี เมื่อพิจารณาว่าช่วงวิกฤตการณ์ที่มีความรุนแรงสูงนั้นค่อนข้างสั้น จึงสมเหตุสมผลที่จะกล่าวได้ว่าประเทศไม่ได้อยู่ในภาวะวิกฤตรุนแรง 999 วันจาก 1,000 วัน แต่กลับอยู่ในภาวะวิกฤตในวันที่เหลืออยู่เพียงวันเดียว

ระยะวิกฤตที่เข้มข้นนั้นเกิดจากธนาคารพยายามดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด กำไรกลายเป็นสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องอีกต่อไป เนื่องจากธนาคารเต็มใจที่จะรับความสูญเสียจำนวนมากหากนั่นหมายถึงการรักษาอนาคตของตนเอาไว้ การตัดสินใจที่สำคัญมักเกิดขึ้นด้วยเหตุผลที่แตกต่างไปจากปกติโดยสิ้นเชิง และมักไม่ใช่โดยบุคคลทั่วไป

การอยู่รอดขึ้นอยู่กับการมีสภาพคล่องให้มากที่สุด ธนาคารลดการไหลออกของสภาพคล่องให้เหลือน้อยที่สุดและเปลี่ยนสภาพคล่องให้เป็นสินทรัพย์ที่ปลอดภัยที่สุดที่มีอยู่ ซึ่งในอดีตคือทองคำ แต่ในปัจจุบันคือเงินสำรองของธนาคารกลาง เมื่อนักลงทุน "หยุดงานประท้วง" ในเดือนสิงหาคม 2550 พวกเขาก็ได้รับแรงผลักดันจากการอยู่รอด

แรงผลักดันในการรักษาตัวเองนี้นำไปสู่การขายลดราคาและการขายทอดตลาด หน่วยงานที่ต้องพึ่งพาสภาพคล่องจำนวนมากต้องเผชิญกับความยากลำบากหรืออาจถึงขั้นล่มสลาย ในขณะที่เศรษฐกิจจริงได้รับผลกระทบเนื่องจากวงเงินสินเชื่อถูกยกเลิกและธนาคารปฏิเสธที่จะปล่อยกู้ ผลลัพธ์เหล่านี้ถือเป็นความเสียหายหลักจากวิกฤตการณ์ และอธิบายได้ว่าทำไมธนาคารกลางจึงอัดฉีดสภาพคล่องในช่วงเวลาดังกล่าว

เมื่อพิจารณาโดยรวมแล้ว จะพบว่ามี 2 สถานะที่แตกต่างกัน คือ 999 วันตามปกติที่ธนาคารจะทำกำไรสูงสุด และวันสุดท้ายที่สำคัญที่ธนาคารจะเน้นไปที่การอยู่รอด เกณฑ์ของรอย (1952) อธิบายพฤติกรรมนี้ได้อย่างเหมาะสม นั่นคือ การเพิ่มผลกำไรสูงสุดในขณะที่มั่นใจว่าธนาคารจะไม่ล้มละลาย ดังนั้น ระบอบพฤติกรรมทั้งสองนี้จึงเป็นผลโดยตรงจากการมุ่งมั่นที่จะเพิ่มมูลค่าให้กับผู้ถือหุ้นสูงสุด

ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ

การเปลี่ยนแปลงจากการแสวงหากำไรในระยะสั้นไปสู่การอยู่รอดเกิดขึ้นแทบจะทันที เมื่อธนาคารตัดสินใจว่าจำเป็นต้องฝ่าฟันวิกฤต การดำเนินการอย่างรวดเร็วจึงมีความสำคัญ ธนาคารแรกที่ถอนสภาพคล่องออกจากระบบจะมีโอกาสอยู่รอดสูงสุด ส่วนธนาคารที่ลังเลใจจะได้รับผลกระทบหรืออาจล้มเหลวก็ได้

สิ่งนี้เห็นได้ชัดเมื่อบริษัท Archegos Capital Management ซึ่งเป็นบริษัทจัดการทรัพย์สินของครอบครัวในฮ่องกงไม่สามารถดำเนินการตามคำสั่งเรียกชำระเงินประกันได้ โบรกเกอร์หลัก 2 รายของบริษัท ได้แก่ Morgan Stanley และ Goldman Sachs ดำเนินการเกือบจะทันทีและหลีกเลี่ยงการสูญเสียได้เป็นส่วนใหญ่ ส่วนโบรกเกอร์อีก 2 ราย ได้แก่ Nomura (ซึ่งขาดทุนประมาณ 2 พันล้านดอลลาร์) และ Credit Suisse (ซึ่งขาดทุนประมาณ 5.5 พันล้านดอลลาร์) ลังเลใจ จัดการประชุมเป็นเวลานาน และหวังว่าจะเกิดสิ่งที่ดีที่สุด

ผลกระทบต่อการวัดความเสี่ยง

ปัญหาที่เกิดขึ้นหนึ่งในพันวันบ่งบอกถึงการแตกหักทางโครงสร้างอย่างสมบูรณ์ในกระบวนการสุ่มของระบบการเงิน เนื่องจากระบอบ 999 วันมีความแตกต่างโดยพื้นฐานจากระบอบวิกฤต

ระบบ 999 วันแต่ละระบบก็แตกต่างกันไป วิกฤตจะเกิดขึ้นเมื่อละเลยความเสี่ยงและสะสมจนถึงจุดวิกฤต เมื่อเกิดวิกฤตขึ้น ความเสี่ยงเฉพาะนั้นจะไม่ถูกมองข้ามอีก และข้อจำกัดในการป้องกันความเสี่ยงใหม่จะเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงของราคา ซึ่งหมายความว่าเรามีความสามารถจำกัดในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาหลังจากเกิดวิกฤต

ดังนั้น แบบจำลองที่อิงตามวันปกติ 999 วันเท่านั้น ซึ่งเป็นแนวทางที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ จึงไม่สามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ของวิกฤตหรือการพัฒนาได้ การพยายามทำเช่นนั้นจะนำไปสู่สิ่งที่ฉันเรียกว่า "ภาพหลอนของแบบจำลอง" (Danielsson 2024)

นอกจากนี้ยังอธิบายได้ด้วยว่าเหตุใดเทคนิคการบริหารความเสี่ยงทางตลาด เช่น การประเมินมูลค่าตามความเสี่ยง (VaR) และการขาดทุนที่คาดว่าจะเกิดขึ้น (ES) ซึ่งมุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นค่อนข้างบ่อย (สำหรับ VaR คือ หนึ่งในร้อยวัน สำหรับ ES คือ หนึ่งในสี่สิบวัน) จึงไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิกฤตโดยเนื้อแท้

หลังจากวิกฤตการณ์ในปี 2008 ฉันได้จัดงานร่วมกับผู้มีอำนาจตัดสินใจระดับสูงในช่วงเวลานั้น ซึ่งหนึ่งในนั้นได้แสดงความคิดเห็นว่า "เราใช้โมเดลดังกล่าวจนกระทั่งไม่ได้ใช้เลย"

ผลที่ตามมาของนโยบาย

ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวันทำให้เกิดความเข้าใจผิดอย่างมากเกี่ยวกับวิกฤตการณ์ต่างๆ

การใช้เลเวอเรจที่มากเกินไปและการพึ่งพาสภาพคล่องที่เพียงพอเป็นสาเหตุพื้นฐานของวิกฤตการณ์ แต่วิกฤตการณ์ที่เกิดขึ้นในทันทีและความเสียหายที่ตามมาเกิดจากการที่สถาบันการเงินพยายามเอาตัวรอด

ดังนั้น เมื่อวิเคราะห์วิกฤต เราจะต้องพิจารณาทั้งสองปัจจัย: การกู้ยืมและสภาพคล่องเป็นสาเหตุพื้นฐาน และการรักษาตัวเองเป็นสาเหตุโดยตรงซึ่งมีอิทธิพลต่อความน่าจะเป็นและความรุนแรงของวิกฤต

เราสามารถควบคุมเลเวอเรจและสภาพคล่องทางการเงินได้โดยใช้มาตรการมาโครปรูเด็นเชียล อย่างไรก็ตาม เราไม่สามารถควบคุมการเอาตัวรอดได้ พฤติกรรมของธนาคารในช่วงวิกฤตไม่ถือเป็นการประพฤติมิชอบหรือรับความเสี่ยงมากเกินไป แต่เป็นสัญชาตญาณในการเอาตัวรอด

ในความเป็นจริง กฎระเบียบทางการเงินสามารถทำให้ปัญหาที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งพันวันเลวร้ายลงโดยไม่ได้ตั้งใจ

ลองนึกดูว่าสถาบันการเงินทุกแห่งปฏิบัติตามข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแลอย่างรอบคอบ หน่วยงานกำกับดูแลจะสั่งสอนพวกเขามากขึ้นเรื่อยๆ ว่าจะวัดและตอบสนองต่อความเสี่ยงอย่างไร เมื่อเกิดแรงกระแทกจากภายนอก เช่น การระบาดของไวรัสหรือสงคราม สถาบันที่มีความรอบคอบเหล่านี้รับรู้และตอบสนองต่อความเสี่ยงในลักษณะเดียวกัน เนื่องจากปฏิบัติตามคำแนะนำเดียวกันจากทางการ ผลลัพธ์ที่ได้คือการขายแบบรวมในตลาดที่ตกต่ำและการขายลดราคาล้างสต็อกที่ควบคุมไม่ได้ ธนาคารที่มีความรอบคอบเหล่านี้ไม่ได้รับอนุญาตให้กำหนดเพดานราคาตลาดและหยุดการขายลดราคาล้างสต็อก มีเพียงการอัดฉีดสภาพคล่องของธนาคารกลางเท่านั้นที่ทำได้

นี่คือความผิดพลาดในการจัดทำองค์ประกอบในระเบียบข้อบังคับทางการเงิน: การทำให้สถาบันทั้งหมดมีความรอบคอบอาจเพิ่มโอกาสและความรุนแรงของวิกฤตได้

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เพิ่มมากขึ้นทำให้ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวันเลวร้ายลง (Danielsson และ Uthemann 2024)

ในธนาคาร ผู้ใช้ AI และการคำนวณขั้นสูงรายหลักรายหนึ่งคือฝ่ายคลัง ซึ่งเป็นแผนกที่จัดการสภาพคล่อง เมื่อ AI ของคลังตรวจพบความไม่แน่นอนที่เพิ่มขึ้น ก็จะตัดสินใจอย่างรวดเร็วว่าจะแสวงหากำไรโดยการจัดหาสภาพคล่องและทำให้ตลาดมีเสถียรภาพ หรือจะถอนสภาพคล่องออก ซึ่งอาจกระตุ้นให้เกิดความเครียดในระบบ

จุดแข็งของ AI ในกรณีนี้ คือ ความเร็วและความเฉียบขาด ซึ่งอาจเป็นอันตรายได้

ในภาวะวิกฤต AI ของกระทรวงการคลังจะดำเนินการอย่างรวดเร็ว ความเครียดที่อาจเกิดขึ้นในช่วงหลายวันหรือหลายสัปดาห์ตอนนี้จะทวีความรุนแรงขึ้นภายในไม่กี่นาทีหรือไม่กี่ชั่วโมง ความสามารถของ AI ในการจัดการกับความซับซ้อนและตอบสนองอย่างรวดเร็วหมายความว่าวิกฤตในอนาคตมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นอย่างกะทันหันและรุนแรงกว่าที่เคยประสบมา

บทสรุป

ความเชื่อทั่วไปมีอยู่ว่ากระบวนการสุ่มหนึ่งควบคุมพฤติกรรมของธนาคารและสถาบันการเงินอื่นๆ โดยไม่คำนึงถึงเงื่อนไขพื้นฐาน ซึ่งก็คือการเพิ่มผลกำไรในระยะสั้นให้สูงสุดภายใต้ข้อจำกัดที่กำหนด หากสิ่งนี้เป็นจริง เราสามารถใช้ข้อมูลจากเวลาปกติเพื่อสร้างแบบจำลองไม่เพียงแต่พฤติกรรมของธนาคารในช่วงที่มีความเครียดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความน่าจะเป็นที่จะเกิดวิกฤตอีกด้วย

อย่างไรก็ตามมุมมองนี้ไม่ถูกต้อง

มีสองสถานะ: การเพิ่มผลกำไรตามปกติประมาณ 999 วันจากหนึ่งพันวัน และการรักษาตัวเองในวันสำคัญวันหนึ่ง

ในช่วงวิกฤต ธนาคารจะละเลยผลกำไรในระยะสั้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่การอยู่รอด ซึ่งหมายความว่าพฤติกรรมในช่วงเวลาปกติไม่สามารถคาดเดาการกระทำในช่วงวิกฤตหรือความเป็นไปได้ที่วิกฤตจะเกิดขึ้นได้ นอกจากนี้ยังหมายถึงพฤติกรรมและพลวัตของตลาดหลังวิกฤตจะแตกต่างไปจากรูปแบบก่อนหน้านี้

สัญชาตญาณเอาตัวรอดอธิบายว่าทำไมวิกฤตจึงสามารถเกิดขึ้นอย่างกะทันหันและรุนแรงได้

ในขณะที่เรานำ AI มาใช้ในการบริหารสภาพคล่องมากขึ้น วิกฤตในอนาคตอาจเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและรุนแรงเป็นพิเศษ ซึ่งเกิดขึ้นภายในไม่กี่นาทีหรือชั่วโมง แทนที่จะเป็นไม่กี่วันหรือไม่กี่สัปดาห์

การรับรู้ถึงปัญหาที่เกิดขึ้นเพียง 1 ใน 1,000 วัน ทำให้หน่วยงานต่างๆ สามารถบรรเทาความเสียหายที่เกิดจากวิกฤตการณ์ได้ และทำให้ผู้ลงทุนสามารถป้องกันความเสี่ยงหรือแม้แต่ทำกำไรได้ มิฉะนั้น ผู้ลงทุนอาจเสี่ยงต่อการถูกมองข้าม ซึ่งจะทำให้ความเสียหายที่เกิดขึ้นเลวร้ายลง

หากต้องการติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจทั้งหมดของวันนี้ โปรดไปที่ ปฏิทินเศรษฐกิจ

คำเตือนความเสี่ยงและข้อจำกัดความรับผิดชอบในการลงทุน

ตลาดมีความเสี่ยง การลงทุนจำเป็นต้องระมัดระวัง เนื้อหาของบทความนี้มีไว้สำหรับอ้างอิงเท่านั้น และไม่ได้ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนส่วนบุคคล และไม่ได้คำนึงถึงเป้าหมายการลงทุนพิเศษ สถานะทางการเงินหรืออื่นๆของบุคคล ลงทุนตามนั้น ต้องรับผิดชอบความเสี่ยงของคุณเอง

การเปิดเผยความเสี่ยง

ความเสี่ยงของการสูญเสียในการซื้อขายสินทรัพย์ทางการเงิน เช่น หุ้น FX สินค้าโภคภัณฑ์ ฟิวเจอร์ส พันธบัตร ETFs หรือเงินดิจิทัลอาจมีมาก คุณอาจสูญเสียเงินทุนทั้งหมดที่คุณฝากไว้กับโบรกเกอร์ของคุณ ดังนั้น คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายดังกล่าวเหมาะสมกับคุณหรือไม่ในสถานการณ์และทรัพยากรทางการเงินของคุณ

ไม่ควรตัดสินใจลงทุนโดยไม่ได้ดำเนินการตรวจสอบสถานะอย่างละเอียดถี่ถ้วนด้วยตัวเองหรือปรึกษากับที่ปรึกษาทางการเงินของคุณ เนื้อหาเว็บของเราอาจไม่เหมาะกับคุณเนื่องจากเราไม่ทราบเงื่อนไขทางการเงินและความต้องการในการลงทุนของคุณ ข้อมูลทางการเงินของเราอาจมีความล่าช้าหรือมีความไม่ถูกต้อง ดังนั้นคุณควรรับผิดชอบอย่างเต็มที่ต่อการตัดสินใจซื้อขายและการลงทุนของคุณ บริษัทจะไม่รับผิดชอบต่อการสูญเสียเงินทุนของคุณ

หากไม่ได้รับอนุญาตจากเว็บไซต์ คุณจะไม่สามารถคัดลอกกราฟิก ข้อความ หรือเครื่องหมายการค้าของเว็บไซต์ได้ สิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาในเนื้อหาหรือข้อมูลที่รวมอยู่ในเว็บไซต์นี้เป็นของผู้ให้บริการและผู้ค้าแลกเปลี่ยน

การค้นหาเมื่อเร็วๆนี้

คำศัพท์ที่ยอดนิยม

ตลาด

การวิเคราะห์

ผู้ใช้

24x7

ปฏิทินเศรษฐกิจ

แหล่งเรียนรู้

ข้อมูล

ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวัน

ปัญหาที่เกิดขึ้นเพียงหนึ่งในพันวัน

ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ

ผลกระทบต่อการวัดความเสี่ยง

ผลที่ตามมาของนโยบาย

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์

บทสรุป

การเปิดเผยความเสี่ยง