傳統金融機構從客戶那裡吸收存款，然後用它們來發放貸款。但是他們藉出的錢比他們在給定時間點的存貨要多得多——這個概念被稱為部分銀行業務。一方面，貸款利息與支付給存款人的利息之間的差額被稱為淨息差，決定了銀行的盈利能力。另一方面，資產和負債之間的差額稱為權益，決定了銀行對外部衝擊的彈性。
在最近一次擠兌之前，SVB 不僅被視為一家盈利的銀行機構，而且還是一家安全的銀行機構，因為它持有2120 億美元的資產，而負債約為2000 億美元。這意味著他們擁有120 億美元的股權緩衝或5.6% 的資產。這還不錯，儘管它大約是銀行平均水平11.4% 的一半。
問題在於美國聯邦儲備委員會最近採取的行動降低了長期債務的價值，SVB 通過其質押貸款支持證券（約820 億美元）嚴重暴露於長期債務。去年12 月，當SVB 向其股東表示其有150 億美元的未實現虧損，抹去了該行的股本緩衝時，它引發了許多問題。
USDC 脫鉤，但不會違約
3月8日，SVB宣布已虧本出售210億美元的流動資產，並表示將籌集資金彌補損失。但它宣布需要籌集更多資金——甚至考慮出售銀行——令投資者非常擔憂，導致大約420 億美元試圖從該銀行提款。當然，SVB 沒有足夠的流動性，聯邦存款保險公司於3 月17 日接手。
宏觀金融文獻對這些情況有很多話要說，但一個很好的總結是預期高度非線性動態——也就是說，投入的微小變化（股權資產比率）可能對產出產生重大變化（流動性）。銀行擠兌在經濟衰退期間可能更容易發生，並對總體經濟活動產生重大影響。
尋求結構性解決方案
可以肯定的是，SVB 並不是唯一一家在利率和消費者需求等宏觀經濟條件下面臨更高風險的銀行，但這只是過去一周新聞中的冰山一角。我們以前見過這種情況——最近一次是在2007 年至2008 年金融危機期間華盛頓互惠銀行倒閉。後果導致金融監管大幅上漲，主要是多德-弗蘭克法案，該法案擴大了美聯儲監管金融活動的權力，並授權了新的消費者保護指南，包括消費者金融保護局的成立。
值得注意的是，DFA還制定了“沃爾克規則”，限制銀行進行自營交易和其他投機性投資，在很大程度上阻止了銀行作為投資銀行使用自己的存款來交易股票、債券、貨幣等。
剛剛：SEC 對矽谷銀行$SIVB 高管在倒閉前幾天進行的股票銷售展開調查。
– Watcher.Guru (@WatcherGuru) 2023 年3 月14 日
金融監管的興起導致對科學、技術、工程和數學(STEM) 工作者（簡稱“寬客”）的需求發生急劇變化。金融服務對監管變化特別敏感，大部分負擔落在勞動力身上，因為監管會影響他們的非利息支出。銀行意識到他們可以通過提高自動化程度來降低合規成本並提高運營效率。
而這正是發生的事情：2011 年至2017 年間，金融服務領域STEM 工作者的比例增長了30%，這在很大程度上歸因於監管的加強。然而，中小型銀行(SMB) 在應對這些法規方面遇到了更多挑戰——至少部分原因在於僱用和構建複雜動態模型以預測宏觀經濟狀況和資產負債表的成本。
目前最先進的宏觀經濟預測停留在高度不准確的1990 年計量經濟學模型中。雖然經常在最後一刻調整預測以使其看起來更準確，但現實情況是沒有一致的主力模型或方法來預測未來的經濟狀況，拋開一些令人興奮的實驗方法，例如亞特蘭大聯邦儲備銀行及其GDPNow 工具。
立法者應通過立法檢查美國證券交易委員會的戰時顧問
但即使是這些“臨近預報”工具也沒有包含大量的分類數據，這使得預測對於接觸某些資產類別或地區並且對國家經濟狀況本身不太感興趣的中小企業來說不太相關。
我們需要將預測從“勾選”監管合規措施轉變為認真對待的戰略決策工具。如果臨近預報的表現不可靠，要么停止製作它們，要么想辦法讓它們發揮作用。世界是高度動態的，我們需要使用我們可以使用的所有工具，從分類數據到復雜的機器學習工具，來幫助我們了解我們所處的時代，以便我們能夠謹慎行事並避免潛在的危機。
更好的建模會拯救矽谷銀行嗎？也許不是，但更好的建模會增加透明度，並提高提出正確問題以提示正確預防措施的可能性。技術是善治的一種工具，而不是替代品。
在矽谷銀行倒閉之後，出現了很多指責和重述過去的事情。更重要的是，我們應該問：銀行擠兌為什麼會發生，我們能學到什麼？
Christos A. Makridis 是一位教授和企業家。他是Dainamic 的首席執行官和創始人，Dainamic 是一家利用人工智能改進預測的金融科技初創公司，並擔任斯坦福大學和尼科西亞大學等機構的研究附屬機構。他擁有斯坦福大學經濟學和管理科學與工程博士學位。
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