Основатель Dainamic Кристос А. Макридис выразил мнение о том, что прогнозирование в современных условиях должно быть не просто “для галочки”, а стать полноценным инструментом, который способен влиять на будущее компаний.
SVB, как считает Макридис, всего лишь вершина айсберга. Это банк, который выполнял все требования регуляторов и считался не просто прибыльным, но и безопасным. Активы превышали обязательства, создавая резерв в $12 млрд. После декабрьского заявления о том, что размер нереализованных убытков достигает $15 млрд, к банку сразу возникло много вопросов.
Безусловно, SVB – не единственный банк, подверженный более высоким и рискованным воздействиям макроэкономических условий, таких как процентные ставки и потребительский спрос, но это была лишь верхушка айсберга. Это было раньше, во время финансового кризиса 2007-2008 годов, когда произошел крах Washington Mutual. Последствия привели к всплеску финансового регулирования.
Следует отметить, что DFA также ввел в действие «правило Волкера», ограничивающее банки от частной торговли и других спекулятивных инвестиций, в значительной степени не позволяющее банкам функционировать в качестве инвестиционных учреждений, использующих свои собственные депозиты для торговли акциями, облигациями, валютой и так далее.
Усиление финансового регулирования привело к резкому изменению спроса на специалистов в области науки, техники, инженерии и математики (STEM), или сокращенно «квантов». Финансовые услуги особенно чувствительны к нормативным изменениям, при этом большая часть бремени ложится на рабочую силу, поскольку регулирование влияет на их непроцентные расходы. Банки поняли, что они могут сократить затраты на соблюдение требований и повысить операционную эффективность за счет повышения уровня автоматизации.
Текущее состояние дел в области макроэкономического прогнозирования застряло в эконометрических моделях 1990 года, которые крайне неточны. Хотя прогнозы часто корректируются в последнюю минуту, чтобы казаться более точными, реальность такова, что не существует общепризнанного подхода к прогнозированию будущих экономических условий, за исключением некоторых интересных и экспериментальных подходов, например, Федерального резерва Атланты с его Инструмент GDPNow.
Но даже эти инструменты «текущего прогноза» не включают в себя огромное количество дезагрегированных данных, что делает прогнозы менее уместными для малых и средних предприятий, которые подвержены риску определенных классов активов или регионов и менее заинтересованы в национальном состоянии экономики как таковой.
Нам необходимо перейти от прогнозирования как меры соблюдения нормативных требований к серьезному инструменту принятия стратегических решений. Если прогнозы текущей погоды не работают надежно, либо прекратите их, либо найдите способ сделать их полезными. Мир очень динамичен, и нам необходимо использовать все имеющиеся в нашем распоряжении инструменты, от дезагрегированных данных до сложных инструментов машинного обучения, чтобы помочь нам понять времена, в которых мы находимся, чтобы мы могли вести себя осмотрительно и избегать потенциальных кризисов.
2Источник: profitgid.ru
Обсуждение: post