सिलिकॉन वैली बैंक एक बैंकिंग हिमखंड का सिरा था

पारंपरिक वित्तीय संस्थान ग्राहकों से जमा लेते हैं और उनका उपयोग ऋण बनाने के लिए करते हैं। लेकिन वे एक निश्चित समय में उनके पास जो कुछ भी स्टोर में है, उससे कहीं अधिक ऋण देते हैं - एक अवधारणा जिसे आंशिक बैंकिंग के रूप में जाना जाता है। एक ओर, ऋणों पर ब्याज और जमाकर्ताओं को भुगतान किए गए ब्याज के बीच के अंतर को शुद्ध ब्याज मार्जिन कहा जाता है और बैंक की लाभप्रदता निर्धारित करता है। दूसरी ओर, संपत्ति और देनदारियों के बीच के अंतर को उनकी इक्विटी कहा जाता है और यह बाहरी झटकों के प्रति बैंक की सहनशीलता को निर्धारित करता है।

बैंक पर नवीनतम रन से पहले, SVB को न केवल एक लाभदायक बैंकिंग संस्थान के रूप में देखा गया था, बल्कि एक सुरक्षित भी था, क्योंकि इसकी देनदारियों में लगभग $212 बिलियन के मुकाबले $200 बिलियन की संपत्ति थी। इसका मतलब है कि उनके पास इक्विटी या 12% संपत्ति में 5.6 बिलियन डॉलर का कुशन था। यह बुरा नहीं है, हालांकि यह बैंकों के 11.4% के औसत का लगभग आधा है।

समस्या यह है कि संयुक्त राज्य संघीय रिजर्व द्वारा हाल ही में की गई कार्रवाइयों ने दीर्घकालिक ऋण के मूल्य को कम कर दिया, जिससे एसवीबी अपनी बंधक-समर्थित प्रतिभूतियों (लगभग $82 बिलियन) के माध्यम से भारी रूप से उजागर हुआ। जब एसवीबी ने दिसंबर में अपने शेयरधारकों को झंडी दिखाई कि बैंक की इक्विटी गद्दी को मिटाते हुए उसे 15 बिलियन डॉलर का नुकसान हुआ है, तो इसने कई सवाल खड़े किए।

संबंधित: USDC ने डिपेग किया, लेकिन यह डिफॉल्ट नहीं होने वाला है

8 मार्च को, SVB ने घोषणा की कि उसने 21 बिलियन डॉलर की तरल संपत्ति को घाटे में बेच दिया है और कहा है कि वह नुकसान की भरपाई के लिए धन जुटाएगा। लेकिन इसने अधिक धन जुटाने की आवश्यकता की घोषणा की - और यहां तक ​​​​कि बैंक को बेचने पर भी विचार किया - संबंधित निवेशकों ने बैंक से निकासी के प्रयास में लगभग $ 42 बिलियन का नेतृत्व किया। बेशक, एसवीबी के पास पर्याप्त तरलता नहीं थी, और फेडरल डिपॉजिट इंश्योरेंस कॉरपोरेशन ने 17 मार्च को इसे संभाल लिया।

मैक्रो-फाइनेंस साहित्य में इन स्थितियों के बारे में बहुत कुछ कहा गया है, लेकिन अत्यधिक गैर-रैखिक गतिशीलता की अपेक्षा करने के लिए एक अच्छा सारांश है - यानी, इनपुट में छोटे बदलाव (इक्विटी-टू-एसेट अनुपात) आउटपुट पर पर्याप्त परिवर्तन कर सकते हैं ( तरलता)। मंदी के दौरान बैंक रन अधिक प्रवण हो सकते हैं और समग्र आर्थिक गतिविधि पर इसका बड़ा प्रभाव पड़ता है।

संरचनात्मक समाधान करना

यह सुनिश्चित करने के लिए, SVB एकमात्र ऐसा बैंक नहीं है, जिसके पास व्यापक आर्थिक स्थितियों, जैसे कि ब्याज दरों और उपभोक्ता मांग के लिए उच्च और जोखिम भरा जोखिम है, लेकिन यह हिमशैल का टिप था जिसने पिछले सप्ताह के दौरान समाचारों को हिट किया। और हमने इसे पहले भी देखा है — हाल ही में 2007-2008 के वित्तीय संकट के दौरान वाशिंगटन म्युचुअल के पतन के साथ। इसके परिणामस्वरूप डोड-फ्रैंक अधिनियम में बड़े पैमाने पर वित्तीय विनियमन में वृद्धि हुई, जिसने वित्तीय गतिविधि को विनियमित करने के लिए फेडरल रिजर्व के अधिकारियों का विस्तार किया और उपभोक्ता वित्तीय संरक्षण ब्यूरो के लॉन्च सहित नए उपभोक्ता संरक्षण दिशानिर्देशों को अधिकृत किया।

ध्यान दें, DFA ने "वोल्कर नियम" भी लागू किया है, जो बैंकों को मालिकाना व्यापार और अन्य सट्टा निवेशों से प्रतिबंधित करता है, बड़े पैमाने पर बैंकों को निवेश बैंकों के रूप में कार्य करने से रोकता है, जो स्टॉक, बॉन्ड, मुद्राओं और व्यापार के लिए अपनी जमा राशि का उपयोग करते हैं।

जस्ट इन: एसईसी ने सिलिकॉन वैली बैंक की जांच शुरू की $SIVB पतन से कुछ दिन पहले अधिकारियों के शेयरों की बिक्री हुई।

- चौकीदार।गुरु (@WatcherGuru) मार्च २०,२०२१

वित्तीय विनियमन के उदय ने विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित (एसटीईएम) श्रमिकों, या संक्षेप में "क्वांट" की मांग में तेजी से बदलाव किया। वित्तीय सेवाएं विनियामक परिवर्तनों के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील हैं, श्रम पर पड़ने वाले अधिकांश बोझ के बाद से विनियमन उनके गैर-ब्याज खर्चों को प्रभावित करता है। बैंकों ने महसूस किया कि वे स्वचालन को बढ़ाकर अनुपालन लागत को कम कर सकते हैं और परिचालन दक्षता में वृद्धि कर सकते हैं।

और ठीक ऐसा ही हुआ: वित्तीय सेवाओं में 30 और 2011 के बीच एसटीईएम श्रमिकों के अनुपात में 2017% की वृद्धि हुई, और इसमें से अधिकांश को विनियमन में वृद्धि के लिए जिम्मेदार ठहराया गया। हालांकि, छोटे और मध्यम आकार के बैंकों (एसएमबी) के पास इन विनियमों का सामना करने में अधिक चुनौतीपूर्ण समय रहा है - कम से कम आंशिक रूप से व्यापक आर्थिक स्थितियों और बैलेंस शीट की भविष्यवाणी करने के लिए परिष्कृत गतिशील मॉडल को भर्ती करने और बनाने की लागत के कारण।

मैक्रोइकोनॉमिक फोरकास्टिंग में वर्तमान अत्याधुनिक 1990 के अर्थमितीय मॉडल में अटका हुआ है जो अत्यधिक गलत हैं। जबकि पूर्वानुमानों को अधिक सटीक दिखने के लिए अक्सर अंतिम मिनट में समायोजित किया जाता है, वास्तविकता यह है कि भविष्य की आर्थिक स्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए कोई सर्वसम्मत वर्कहॉर्स मॉडल या दृष्टिकोण नहीं है, उदाहरण के लिए, अटलांटा फेडरल रिजर्व द्वारा इसके कुछ रोमांचक और प्रयोगात्मक दृष्टिकोणों को अलग करना। GDPNow टूल।

संबंधित: कानून निर्माताओं को कानून के साथ SEC के युद्धकालीन कंसीलर की जांच करनी चाहिए

लेकिन यहां तक ​​​​कि ये "नाउकास्टिंग" उपकरण बड़ी मात्रा में अलग-अलग डेटा को शामिल नहीं करते हैं, जो एसएमबी के लिए पूर्वानुमानों को कम सार्थक बनाता है जो कुछ परिसंपत्ति वर्गों या क्षेत्रों के संपर्क में हैं और अर्थव्यवस्था की राष्ट्रीय स्थिति में कम रुचि रखते हैं।

हमें रणनीतिक निर्णय लेने वाले उपकरण की ओर "चेक-द-बॉक्स" विनियामक अनुपालन उपाय के रूप में पूर्वानुमान से दूर जाने की आवश्यकता है जिसे गंभीरता से लिया जाता है। यदि तात्कालिक प्रसारण विश्वसनीय ढंग से प्रदर्शन नहीं करते हैं, तो या तो उनका उत्पादन बंद कर दें या उन्हें उपयोगी बनाने का कोई तरीका निकालें। दुनिया अत्यधिक गतिशील है, और हमें अपने निपटान में सभी उपकरणों का उपयोग करने की आवश्यकता है, जिसमें अलग-अलग डेटा से लेकर परिष्कृत मशीन लर्निंग टूल्स शामिल हैं, जिससे हमें यह समझने में मदद मिल सके कि हम किस समय में हैं ताकि हम विवेकपूर्ण व्यवहार कर सकें और संभावित संकटों से बच सकें।

क्या बेहतर मॉडलिंग से सिलिकॉन वैली बैंक बच जाता? शायद नहीं, लेकिन बेहतर मॉडलिंग से पारदर्शिता बढ़ेगी और सही सावधानी बरतने के लिए सही सवाल पूछे जाने की संभावना होगी। प्रौद्योगिकी एक उपकरण है - सुशासन का विकल्प नहीं।

सिलिकन वैली बैंक के धराशायी होने के बाद, अतीत की बहुत सारी उँगलियाँ उठाई जा रही हैं और दोहराई जा रही हैं। इससे भी महत्वपूर्ण बात, हमें पूछना चाहिए: बैंक रन क्यों हुआ और हम क्या सीख सकते हैं?

यह लेख सामान्य सूचना उद्देश्यों के लिए है और इसका इरादा कानूनी या निवेश सलाह के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। यहां व्यक्त किए गए विचार, विचार और राय लेखक के अकेले हैं और जरूरी नहीं कि वे कॉइनटेग्राफ के विचारों और विचारों को प्रतिबिंबित या प्रतिनिधित्व करते हों।