Banca

Traduzco y adapto un texto de Matt Levine (fuente), cuya relevancia para lo que aquí se suele tratar es más que evidente:

[…] el capital social de un banco, la participación de los accionistas, es solo una pequeña porción que descansa sobre un enorme iceberg de pasivos. En un banco conservador y rentable, podría haber 100€ de activos, 90€ de pasivos y, por lo tanto, 10€ de capital social. Los pasivos son ciertos y conocibles —cosas como depósitos, que deben pagarse al 100%—. Los activos son variables, tienen un riesgo y su valoración es un poco una suposición: incluye activos con precios sujetos a las variaciones del mercado, derivados extraños difíciles de valorar y préstamos comerciales con probabilidades inciertas de ser devueltos. El banco aplica algunas convenciones contables y hace algunas suposiciones para llegar a un valor de 100€ para sus activos. Pero ese número está rodeado de incertidumbre.

Todo lo que voy a contar aquí es cierto y a la vez falso. Es cierto en primera aproximación —en esa en la que las vacas son esféricas— y falso cuando se examinan los términos de orden superior del desarrollo de Taylor de lo que cuento. Advertido lo cual, comienzo.

I

Los bancos funcionan esencialmente así: reciben dinero de unos clientes y se lo prestan a otros. Ganan dinero por la diferencia en los tipos de interés entre depósitos y préstamos.

En tiempos, cuando me dedicaba a esas cosas, el principal motivo por el que en los bancos que conocí por dentro no usaban otra cosa que GLMs era el BdE. Más concretamente, el carpetovetonismo del BdE: el BdE quería y esperaba GLMs, los bancos construían y mostraban GLMs a los reguladores y todo el mundo vivía feliz y despreocupado de las novedades en su covacha.

Ahora, en el BdE han publicado esto, cuyo resumen es:

Titulo así a cuenta de un proceso mental de varios saltos producidos a partir de la lectura del muy recomendable Five ways to ensure that models serve society: a manifesto. En particular del parrafito

Quantification can backfire. Excessive regard for producing numbers can push a discipline away from being roughly right towards being precisely wrong. Undiscriminating use of statistical tests can substitute for sound judgement. By helping to make risky financial products seem safe, models contributed to derailing the global economy in 2007–08.

Estos días, haciendo limpieza de cajones, estanterías y directorios, he dado con un documentito que se me quedó accidentalmente pegado al disco duro hace muchos, muchos años.

Es la documentación metodológica y técnica, firmada por una consultora de postín, de los algoritmos de cálculo de la probabilidad de impago en una de esas entidades financieras que quebraron en su día con enorme estrépito (y perjuicio para el erario público, sea dicho de paso).

El bombardeo matinal de noticias a que nos tiene acostumbrada la prensa en los últimos tiempos debería tener el efecto secundario positivo de acrecentar nuestra cultura financiera. Pero no estoy seguro de que sea así.

Uno de los grandes temas que me da la impresión que confunde todavía al público es la diferencia entre liquidez y solvencia.

Yo soy un tipo eminentemente ilíquido: muchos días me enfrento al siguiente problema: aunque pueda permitirme innumerables cafés a razón de 35 céntimos, en ese momento crítico, delante de la máquina expendedora, nunca encuentro la calderilla necesaria.