The recent stock-market meltdown has shown how quickly contagion can spread across banks in the event of a financial crisis. Accordingly, what markets really fear is not stand-alone default risk (ie, the risk that a single bank may be bankrupt) but rather a domino effect through which a substantial share of the banking system could be put at risk.
Xin Huang (University of Oklahoma), Hao Zhou (Federal Reserve Board) and Haibin Zhu (Bank for International Settlements) investigate this risk in a recent working paper published by Milan-based Bocconi Centre for Applied Research in Finance (CAREFIN).
Their findings highlight that the degree of correlation among changes in the net values of large banks fluctuates over time, so that past values may not be a reliable benchmark to assess future risks. In fact, an econometric model aimed at forecasting future correlations gets significantly more accurate results – in quantifying losses to be experienced by large banks – than the simple extrapolation of past correlations. The model shows that correlations increase when stock returns plunge, so that systemic risks spread more quickly in a depressed market environment.
Huang, Zhou and Zhu compute a new indicator of bank systemic risk, defined as the fair cost of insuring against a distress (ie, against a situation in which 15% or more of the banking system’s liabilities are bankrupt). As individual banks become riskier and/or correlation among them increases, the cost of such insurance becomes more and more substantial. It can therefore be interpreted as measure of bank vulnerability. Also, it can be seen as the expected cost for the taxpayer when the government bails out banks where shareholders’ capital has been wiped out by exceptional losses.
This cost fluctuates hugely over time. While in “normal” market conditions (2004-2006) it keeps well below one dollar for every 1,000 dollars of bank liabilities, it can go up to 10 dollars and beyond in times of market disruption. It almost reached 12 dollars soon after Bear Stearns’ bailout, with a total dollar cost of about 110 billion. “A huge sum, but still well below the 700 billion of the Paulson rescue package”, says CAREFIN’s Director, professor Andrea Resti, “If the market’s assessment is right, then most of the money currently injected into banks by the US Treasury could ultimately be recovered, even accounting for further deterioration in the latest months”.
Besides checking the evolution of bank systemic risk in the past, the CAREFIN paper performs a what-if analysis, to see how such a risk would be affected under extremely unfavourable macroeconomic conditions.
Using a sophisticated, state-of-the-art econometric engine, Huang, Zhou and Zhu simulate how bank contagion would react to the “replay” of past market shocks like September 11, or the collapse of the LTCM (Long Term Capital Management) hedge fund and the Russian crisis in 1998. On both occasions, the cost of insuring 1,000 dollars of bank liabilities against a distress increases to 40-50 dollars. Although most of this increase can be ascribed to the deterioration of individual bank credit ratings, jumps in correlation among large banks play a key role in explaining the result.
By comparing their simulations and forecasts to actual market data, the authors of the CAREFIN paper check how their econometric model performs in practice. Only 3.5% of the times is actual risk worse than predicted by the model; this happens, e.g., at the inception of the subprime crisis (August-September 2007) and immediately before the Bear Stearns rescue. On those occasions, the increase in default and correlation risk was higher than anticipated by market prices in the previous days. In short, while this research shows how our forecasts of contagion risk can be improved, it also confirms that no amount of sophisticated econometrics can fully capture the market’s irrational peaks and drops.
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Tutte insieme appassionatamente? Il rischio di default congiunto delle grandi banche USA
Il recente tracollo del mercato azionario ha mostrato come il contagio possa diffondersi rapidamente da una banca all’altra durante una crisi finanziaria. Di conseguenza, ciò che davvero spaventa i mercati non è il rischio di insolvenza su base stand-alone (cioè il rischio che una singola banca possa fallire) ma piuttosto un possibile effetto domino, che potrebbe mettere in pericolo una significativa quota del sistema bancario.
Xin Huang (University of Oklahoma), Hao Zhou (Federal Reserve Board) e Haibin Zhu (Bank for International Settlements) analizzano questo rischio in un recente rapporto di ricerca pubblicato dal Centre for Applied Research in Finance (CAREFIN) dell’Università Bocconi.
I risultati mostrano che il grado di correlazione tra le variazioni nel valore netto delle grandi banche oscilla nel tempo, e che dunque i valori passati possono non essere una base affidabile per misurare i rischi futuri. In effetti, un modello econometrico rivolto a prevedere le correlazioni future ottiene risultati significativamente più accurati – nel quantificare le perdite sofferte dalle grandi banche – che non la semplice estrapolazione delle correlazioni passate. Tale modello mostra, tra l’altro, che le correlazioni aumentano quando i rendimenti azionari precipitano, e dunque il rischio sistemico si diffonde più rapidamente in un contesto di mercato depresso.
Huang, Zhou e Zhu calcolano inoltre un nuovo indicatore di rischio per il sistema bancario, definito come il costo di assicurarsi contro un disastro finanziario (ovvero una situazione in cui più del 15% delle passività delle banche verso terzi risultano insolventi). Quando le singole banche diventano più rischiose e/o la correlazione tra di esse aumenta, il costo di una simile assicurazione diventa via via più elevato. Esso può dunque essere interpretato come una misura di fragilità delle banche. Inoltre, può essre visto come il costo atteso per i contribuenti quando il governo decide di salvare le banche, dopo che il loro capitale è stato cancellato da forti perdite.
Questo costo oscilla in maniera fortissima nel tempo. Se in condizioni di mercato “normali” (2004-6) si mantiene abbondantemente al di sotto di un dollaro ogni 1.000 dollari di passività bancarie, esso può superare i dieci dollari in fasi di disordine dei mercati. Ha raggiunto 12 dollari subito prima del fallimento di Bear Stearns, con un costo assoluto totale pari a circa 110 miliardi. “Una cifra enorme, ma assai inferiore ai 700 miliardi del pacchetto Paulson per il salvataggio delle banche USA”, commenta il prof. Andrea Resti, direttore del CAREFIN, “Se la valutazione del mercato fosse corretto, allora la maggior parte delle risorse che attualmente il Tesoro americano sta iniettando nelle banche è destinata a essere recuperata, anche tenuto conto dell’ulteriore deterioramento degli ultimi mesi”.
Oltre a controllare l’evoluzione del rischio sistematico bancario nel passato, il lavoro del CAREFIN svolge un’analisi “what if” per vedere come tale rischio reagirebbe a condizioni macroeconomiche estremamente sfavorevoli.
Usando tecniche econometriche sofisticate e aggiornate, Huang, Zhou e Zhu simulano come il rischio di contagio tra banche reagirebbe al “replay” di alcuni shock di mercato passati, come l’11 settembre 2001 o il crollo dell’hedge fund LTCM (Long Term Capital Management) e la crisi russa del 1998. In entrambi i casi, il costo di assicurare 1.000 dollari di passività bancarie contro un disastro finanziario aumenta a 40-50 dollari. La maggior parte di questo incremento è ascrivibile al deterioramento dei rating delle singole banche, ma anche l’improvviso aumento della correlazione tra istituti risulta determinante.
Confrontando le proprie previsioni e simulazioni con i dati di mercato reali, gli autori del rapporto CAREFIN verificano la bontà del proprio modello econometrico. Il rischio reale risulta peggiore di quanto previsto dal modello solo nel 3,5% dei casi; ciò accade, ad esempio, all’inizio della crisi dei mutui subprime (agosto-settembre 2007) o subito prima del salvataggio di Bear Stearns. In questi casi, l’incremento nel rischio di fallimento e nella correlazione tra banche è stato superiore a quanto implicito nelle quotazioni dei giorni precedenti. In conclusione, se questa ricerca mostra come migliorare le nostre previsioni del rischio di contagio, conferma anche che non c’è modello econometrico, per quanto sofisticato, capace di catturare perfettamente i picchi e i crolli irrazionali del mercato.
