破除金融核心风险来自外部的假象

　　《控制的幻觉》

　　（冰）乔恩·丹尼尔森著

　　廖岷周叶菁等译

　　中信出版集团

　　2023年8月出版

　　人们普遍认为风险源于金融体系之外，对此，伦敦政治经济学院金融学教授、系统性风险研究中心主任乔恩·丹尼尔森在其《控制的幻觉》一书中提出了一些颇为新颖的观点。丹尼尔森认为，金融核心风险产生于体系内部，生发于个体之间的相互作用，并因无数个体的信仰、目标、能力和偏见而永久存在。而风险在金融体系之外的错觉削弱了人们度量和管理风险的能力。同时，新的监管法规可能有助于降低小规模风险的水平，但反而鼓励过度的风险承担。作者在书中援引以往的危机教训说明，多样性是保护金融体系的最佳方式。

　　金融风险主要来自内部

　　人们对危机的一种普遍看法是危机来自外部，就像即将撞击华尔街的小行星一样。但事实不是这样的，为了形象地阐述金融风险来自内部，作者在书中举了这样一个例子。2004年，当时全球最高的摩天大楼中国台北的101大厦建成。所有高层大楼都要应对自然力，101大厦为了应对地震和台风，在其建筑顶部设置了一个728吨的金色阻尼器，以降低大楼受强风吹袭时的摆动幅度。2015年8月，台风苏迪罗以每小时145英里的速度来袭，101大厦经受住了考验，金色阻尼器摆到了距离其常规位置一米多的地方，但整幢建筑安然无恙，堪称工程师精密计算的典范。

　　“如果结构工程师能够创造风险管理体系保护101大厦这样的高楼，那么为什么监管机构的金融工程师不能保护我们免受金融危机之苦呢？”作者认为，这是因为这两个领域存在本质差异。土木工程师的工作相对直接，他们可以忽略人的因素。如果计算结果显示一米厚的墙可以维持500年不坍塌，就不会因为墙的特质而导致这一年限缩短，其风险是外生的。而在金融界，风险是内生的。原因就在于所有的规则和规制能改变行为和结果。但是，人类具有人性，不会只是天真地顺从，只要监管者发布规则，比如决定银行资本水平的规则，银行家就会立即寻找绕过规则的方法。他们会想方设法让资本水平从外界看上去很高，但实际上却保持尽可能低的资本水平。这种做法的专业术语叫作资本结构套利。在2008 年国际金融危机倒闭的银行中，许多银行都有着最高水平的资本，但它们的资本最终被证明是虚幻的。监管当局和银行之间总是在进行猫鼠游戏。

　　危机的主要驱动因素是内生风险，这源于系统的隐性机制，如价跌卖出规则等。但是不幸的是，人们往往过多关注危机的触发因素，而不是触发机制。触发因素是可见的，但看不见的触发机制才是最重要的。

　　关于触发因素，作者在书中又讲述了这样一个事例：希腊统计局局长安德烈亚斯·乔治奥在2009年直接报告了希腊真实的财政赤字规模，而没有让统计局委员会事先投票决定赤字的规模。他因此被起诉，并被判处缓刑两年。为什么希腊当局会如此生气？因为安德烈亚斯报告了15.4%这一真实数字，而不是财政部估计的13.6%，从而引发了希腊危机。安德烈亚斯或许是希腊危机的导火索，但他一定不是罪魁祸首，而且即使他按照虚假数据发布，危机也一样会发生，因为危机的触发机制已经到位。作者认为，我们不应把重点放在危机的触发因素上，而应关注潜在的脆弱性，即导致危机发生的机制。触发因素太多了，专注于触发因素可能会让政策制定者误入歧途，如果你开始寻找所有潜在的触发事件，并试图避免这些事件的发生，那你将什么也做不了。

　　AI技术能否破解金融风险

　　当下方兴未艾的AI技术能否破解金融风险呢？作者给出了否定的判断，他认为数据驱动的风险管理流程只能捕捉外生风险，不能捕捉内生风险。

　　从事后来看，2008年国际金融危机在爆发前有很多预警信号，许多人批评监管者错过了所有这些信号。那么，AI能做得更好吗？不太可能。对于基于次级抵押贷款开发结构性信贷产品并为其提供隐性流动性担保的做法，如果没有对其在多个行政辖区、不同类别机构和国家产生的后果进行观察和总结，那么AI就无法进行学习。可以想象，在2008年，一个设计良好的AI引擎可能已经注意到房价、抵押贷款违约和违约相关性之间的联系。它还可能意识到流动性蒸发时结构性信贷产品的脆弱性。但是，即使AI识别出了每一个单独的元素，它将所有元素组合在一起的可能性也相当低，而这是发现体系的一系列脆弱性所必需的。

　　在作者看来，AI技术在金融微观监管方面会发挥很大作用。因为微观审慎监管的问题范围有限，涉及的是重复发生的结果和精确定义的规则，这都有利于发挥人工智能的优势。但宏观审慎监管就不同了，需要控制的事件不常发生，而且每一事件都具有独特性。监管失败的代价也是高昂的。为了发挥作用，AI必须跨越各辖区间的边界和屏障进行控制，做到随机应对，并以不透明的方式制定规则。它必须从全球而不是地区的角度来理解并推断因果关系和不可预见的情况。与此同时，它还必须找出那些尚未导致不良后果的威胁。这些做法要么是不可接受的，要么超出了目前的能力，或两者兼而有之。同时，AI做出错误决策的代价可能是灾难性的，一旦我们意识到可能为时已晚。我们可能想要有一个终止开关，在AI开始行为不端时将其关闭，但这样的开关是不会有的。

　　处理金融风险的五个原则

　　为了避免危机的发生，人们往往倾向于依靠设计各种风险测量模型，希望通过量化方式预警和控制金融风险。但是作者却认为，风险模型总是会忽略重要的事情。人们很容易让自己相信，一切都很好，我们已经完全对冲了最坏的尾部事件。然而，系统性风险的发生完全是另一回事。风险计量仪误导我们忽略了真正的威胁，特别是当我们用风险计量仪来度量投资组合，甚至整个金融体系的总体风险时，这些都是不可能完成的任务。这是因为，风险计量仪并不像它的支持者所认为的那样科学和客观。它无法与精密的科学仪器，比如温度计相匹敌。温度计可以让我们实时精确地测量温度，当温度过高时，可以通过调节恒温器来达到控制温度的目的。

　　在书中，作者以非技术化的语言展示了风险在哪些方面可以被计量，在哪些方面通常无法被计量，以及为什么对大多数金融风险，人们不能采取类似温度计这样的反馈机制。

　　首先，人们对于什么是重要的风险，以及应该确定什么样的风险控制目标并没有形成一致的看法，不同的关注点需要不同的风险概念。

　　其次，即使在选择了风险的概念之后，我们还面临风险如何度量的问题。市面上有几十种相互竞争的技术，它们对同样的风险有截然不同的度量，并且我们也只能衡量单一资产的风险，可能是股票、贷款或衍生品。接下来更难，那就是跨越时间和空间的风险加总。如何从所有的微观风险计算出投资组合、部门、银行和整个体系的风险，并且还要跨越今天到未来几年甚至几十年。虽然系统性风险是所有个体微观风险的总和，但这并不意味着我们知道如何进行计算。我们往往越是汇总风险，结果就越不准确。这是科学上普遍存在的一个问题。比如，你可以知道一个人在生理和生物意义上的一切，但对于他作为一个人却一无所知。人们不能简单地将风险加总，因为所有个体风险之间的相互作用非常复杂。

　　最后，风险计量仪带给我们虚假的韧性，人们会认为，因为风险仪表盘闪烁着绿色，我们就控制住风险。虚假的韧性所带来的后果是不幸的，比如过度关注短期风险的投资管理，如每日波动或季度业绩。当投资组合经理告诉投资者，投资组合的风险是1.5万美元，或者在未来一年出现亏损的概率为25%时，投资者也许被欺骗了。这是一种误导，因为这种判断的准确性，取决于风险计算的可靠性以及该风险与投资者的相关性。

　　那么，究竟应如何面对风险？作者认为：一是必须明确，真正的危险是系统自身产生的风险。二是不要迷信风险模型。三是应该牢记目标。比如，金融监管当局应该清楚，监管的目标是为了有助于实现稳健的经济增长和金融稳定。基金经理应使用反映客户需求的风险管理方法，通常是管理长期尾部风险，而不仅是度量和管理短期风险。四是要考虑全局，而非局部。金融系统是一个连接所有人的网络，但是其中大多数人的工作总是被局限在一个领域，不关心除此之外的世界，而那些导致投资失败和引发危机的力量正是利用了这种各自为政，在无人监管的责任边界肆意妄为。五是拥抱多样性。金融体系各机构之间的差异越大，监管规则的异质性越强，金融体系就越稳定和多样，投资组合的表现就越好。

　　金融最大的风险，来自人类的自身行为。在作者看来，经济基于人类的行为，无论是否存在规则，人们总是致力于追求自己的目标。然而，作者又不得不承认，内生风险不能被简单量化，也不能被直接纳入风险计量模型。所以，对于金融风险的认知，本书提供了一个崭新的视角，但是把内生风险落到实处还有很长的路要走。当然，也不要奢望找到破解金融风险的金钥匙，在这个充满各种不确定性的世界里，想要找到一劳永逸的方法是不切合实际的。

（文章来源：上海证券报）

(原标题：破除金融核心风险来自外部的假象――读《控制的幻觉》)

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