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格林斯潘FT文章:风控系统为何对次贷失灵?(图)

  

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   格林斯潘:这场危机将以房价的平稳而告终。 美国目前正经历的金融危机是自二战以来最揪心的一次,最终这场危机将以房价的平稳而告终。

   房价的稳定可以还原市场的清晰度,危机的传染源也会被移除。金融机构可以重新分配资金,信用的恢复可以帮助贷款和证券慢慢重上正轨。但要指出的是,房屋库存最近达到了顶峰,这将为房价的稳定带来问题。

   银行需要彻底检查

   美国的房市泡沫在2006年达到了顶峰,在此之后的两年里得到了快速的修正。自2006年夏天,成千上万的房屋拥有者搬出了自己的家,住进了租的房子,空出的房屋达到了60万间之多。

   于是,在数量巨大的房屋库存背景下,房价很快开始下跌。新屋开工率比2006年下降了60%,近期甚至低于了需求量。新屋开工率的大幅下降,二手房需求的增加,再加上今年户均100万新家庭的诞生,这种种迹象都表明了今年房屋库存不会再大幅上升了。

   即便新房屋建设的数量会继续下滑,库存清算的步伐很可能会加快。当库存清算达到最大值时,房价的企稳就很有可能已经来临了,绝不会等到库存彻底为零。但达到这一点究竟需要多少时间仍是未知数。

   这次的金融危机会留下很多伤亡,尤其是当今的风险评估系统,也就是没有能够监控出这次危机的风控系统。那些为自身利益着想的借贷机构,为保护股东的利益将可能不再相信市场。但我希望伤亡中不要包括对竞争对手的监管系统的依赖,我们应该培养自我约束能力,这是全球金融平衡的最根本。

   这次金融危机的最初问题是出现在银行里的。银行对资金的设置要求,不管是从经济角度还是规则角度看,在这次危机过后需要彻底检查。私人投资者一直在要求更多的资金缓冲,而国际清算银行的专家们肯定将对新巴塞尔资本协定中的国际规则进行修改。另一点被质疑的就是从数学出发的经济学预警模型,这一模型在这次金融危机中再次失灵。

   大幅改进风控系统

   信贷市场的系统运转以及他们的流动性和杠杆机制都建立在对竞争者清偿能力的信任上。但这一信任在2007年9月被动摇,因为那时法国巴黎银行因次贷而曝出了超过预期的重大亏损。风控系统就是抵制外来损失的最主要武器,可为什么它会失灵呢?

   核心问题在于我们的模型,包括风险模型和计量模型。虽然这些模型已经很复杂,但在面对全球经济时它们还是显得如此单薄。一个模型,是将现实世界的所有细节抽象化的工具。计算机在摄取了历史数据后,得出了可交易资产的价格关系。这些关系将帮助人们在全球经济的舞台上进行各种投资组合交易。当一种资产的定价偏离了其轨道,那么就会发生类似去年9月巨额亏损的事件。

   如此发达的统计模型会失灵,唯一能够解释其原因的就是,那些被用来评估一个模型结构的基本数据库是从两个时期采集到的,一个是镇定时期,一个则是恐慌时期。也就是说,是两个完全不同的体制。

   信用和商业周期的收缩期往往是由恐慌情绪造成的,从历史上看这一时期很短,而且比扩张期更容易突变。扩张期则是由人的愉快情绪带动的,虽然很慢但积累得很深。在过去的大半个世纪里,美国经济的收缩期只占了整个时期的七分之一,但这也正是经济的发病期。各种资产之间的错误定价关系,在扩张期内显而易见,但在收缩期内却可以使所有的资产一起瓦解。

   如果我们可以对这两个不同时期的模型分开统计,并且对一切即将发生转换的信号进行关注,那么风险管理系统就将大幅改进。

   风控永远达不到完美

   风险管理所寻求的是将可调整风险的回报率最大化,通常情况下,一些未充分利用的资金都被视为是一种“浪费”。过去,银行都为自己的AAA评级而骄傲,而如今,银行的资产和资金如果要维持AAA的评级就会带来非常高的竞争成本。

   我并不是说现在的风险管理系统和计量预警系统没有很好地立足于现实世界。风险管理系统所带来的收益是无可质疑的,宏观计量模型的应用也加强了对未来风险的制约。但这些模型没有完全捕捉到商业周期的外围附件,也就是人们在两个不同时期的反应所导致的结果,这是证据和资料所无法记载的。在我看来,这是风险管理和宏观计量模型在“解释性和易变”上的最大缺失。

   我们永远不可能预知所有的金融市场上的不连续性。不连续性是一种惊喜,而可预知的事件已经被套利了。但就像我怀疑的那样,在镇定时期中,已经建立起来的东西很难被压制下来,除非投机的狂热自己将其瓦解。很矛盾的是,风险管理系统却可以成功地将镇定时期延长,但永远达不到完美。

   在目前的金融危机中,就像过去的危机一样,我们可以学到很多,而且将来的政策将会从中受益,但我们不可能预知任何未来的细节。因此,有一点十分关键,任何改革和对市场结构的调整都不能破坏我们最依赖和最有效的保护伞,那便是市场的弹性和公开的竞争。

   注:本文为美联储前主席格林斯潘在3月16日出版的英国《金融时报》上的文章,标题由编者所加,原标题为《我们永远不会有完美的风险模型》。

  

  

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