🏦 Банківська паніка та фінансове зараження — Симулятор міжбанківської мережі

Фінансове зараження — це поширення фінансових труднощів від однієї установи чи ринку до інших, прямо чи опосередковано пов'язаних з нею. У міжбанківській мережі зараження виникає, коли дефолт одного банку спричиняє збитки для банків, які йому позичали, потенційно опускаючи їх нижче власного порогу платоспроможності й спричиняючи подальші дефолти — ланцюгова реакція, подібна до того, як хвороба поширюється через мережу контактів.

Вісімнадцять банків починають платоспроможними й пов'язані випадковими міжбанківськими кредитами. Натисніть «Шокувати випадковий банк», щоб завдати одному банку раптової втрати активів. Якщо його капітальний буфер не може покрити збиток, банк зазнає краху, і помаранчеві імпульси показують поширення збитків до його кредиторів. Регулюйте повзунок капітального буфера, щоб побачити, як більші резерви власного капіталу запобігають каскадам, і повзунок взаємопов'язаності, щоб побачити, як щільніша кредитна мережа змінює системний ризик.

Більш пов'язана мережа диверсифікує ризик у звичайні часи, тонко розподіляючи невеликі шоки між багатьма банками, тож жоден окремий кредитор не постраждає сильно. Але після критичної щільності ті самі зв'язки стають каналами зараження: великий шок може досягти набагато більшої кількості банків, і кожному з них достатньо помірної експозиції до збанкрутілого контрагента, щоб самому наблизитися до дефолту. Ця властивість «стійкий, але крихкий» — визначальна риса фінансових мереж.

Капітальний буфер — це частина балансу банку, профінансована власним капіталом акціонерів, а не боргом, яка діє як подушка для перших збитків. Якщо активи банку падають у вартості, збитки спершу поглинає власний капітал, захищаючи вкладників та інших кредиторів. Навіть невелике збільшення капітального буфера може запобігти цілому каскаду, оскільки воно підвищує суму збитків, яку банк може покрити до дефолту, що зменшує збиток, переданий його власним кредиторам. Цей нелінійний ефект — причина того, чому регулювання після 2008 року (Базель III) суттєво підвищило мінімальні вимоги до капіталу.

Найяскравіший приклад — крах Lehman Brothers у вересні 2008 року. Банкрутство Lehman спричинило миттєві збитки для фондів грошового ринку, страховиків, таких як AIG, і сотень контрагентів на ринках деривативів та репо, заморозивши світові кредитні ринки за лічені дні. Взаємопов'язаність сучасних фінансів означала, що крах однієї фірми спричинив системні наслідки далеко за межами її власного балансу, що спонукало регуляторів картографувати й стрес-тестувати міжбанківську мережу.

Центральні банки проводять стрес-тести, концептуально подібні до цієї симуляції: вони застосовують гіпотетичний шок до реальних даних балансів банків і моделюють, як збитки поширювалися б через фактичні міжбанківські експозиції. Щорічні тести CCAR/DFAST Федеральної резервної системи та стрес-тести Банку Англії використовують цю логіку, щоб визначити, чи мають банки достатньо капіталу, щоб пережити суворі, але правдоподібні сценарії без запуску зараження.

Банківська паніка — це масове зняття вкладниками коштів з одного банку через страх, що він може збанкрутувати, що само по собі може загнати платоспроможний банк у кризу ліквідності. Фінансове зараження — це ширший мережевий ефект, коли крах однієї установи передає збитки іншим установам через прямі фінансові вимоги, такі як міжбанківські кредити. Ці два явища часто взаємодіють: новини про труднощі одного банку можуть спровокувати паніку в інших банках, які сприймаються як подібно вразливі.

Так. Розмір має значення, але криза 2008 року показала, що «занадто взаємопов'язаний, щоб збанкрутувати» може мати не менше значення. Установа середнього розміру з великою кількістю контрагентів може спровокувати зараження так само ефективно, як гігантський банк, якщо її крах одночасно вдарить по достатній кількості кредиторів. Це розуміння спонукало регуляторів визначати певні фірми як системно важливі фінансові установи (SIFI) на основі взаємопов'язаності та складності, а не лише розміру балансу.

Каскад дефолтів, змодельований тут, математично подібний до поширення епідемій (SIR-моделі) у мережах контактів, каскадних відмов в електричних мережах і інформаційних каскадів у соціальних мережах. У всіх цих системах локальне збурення може або згаснути, або спричинити масштабний каскад залежно від зв'язності мережі та стійкості окремих вузлів — загальна закономірність, яку вивчають у науці про складні мережі.

Активні дослідження включають моделювання зараження через «пожежний розпродаж» активів, коли банк у скруті продає активи за заниженими цінами, завдаючи шкоди іншим банкам, що тримають подібні активи, навіть без прямих кредитних відносин; включення центральних клірингових контрагентів, які концентрують і перерозподіляють ризик; а також використання машинного навчання на даних рівня транзакцій для реконструкції прихованих мереж міжбанківських експозицій, оскільки фактичні кредитні відносини часто конфіденційні.