透过《当音乐停止之后》,理解2008年次贷危机:债务、流动性与资本的无声博弈

news2024/11/25 20:33:09

金融市场就像是整个经济体的循环系统,现代经济体依赖各种授信机制输送营养到整个系统,维持经济的正常运转。书中揭示了2008年次贷危机的背景,以及量化宽松(QE)政策的作用。通过作者的讲述,我们真正了解2008年的次贷危机和量化宽松到底做了什么,在危机中银行、政府和央行的角色。

银行做的是杠杆生意,自有资本占比很低,所以债务和损失也是高杠杆,只要流动性不足,资产价值不透明,资本不足相伴而生,资不抵债时,资产一文不值。央行的救助,不是免费送钱,而是通过贷款补充金融机构的流动性,是要还的;在资产价格便宜的时候,购买优质资产,通过购买债券承担债务,或者优先股,是有利息收益的。像作者说的,其实没有花纳税人的钱。中央银行通过补充流动性、购买低价资产等方式,逐步修复市场的信任,最终带来经济的恢复。

我觉得这本书最重要的主题,无疑是债务、流动性和资产负债表。

次贷危机,顾名思义,导火索就是次级抵押债券。通过近距离了解整个过程的作者介绍,理清楚了,2008年的金融危机是如何发生的,美联储和美国政府又是如何通过稳定金融系统,解决高通胀和高失业率的问题。

杠杆和次贷危机的起因

金融市场本质上是高杠杆的游戏,尤其是银行的资本结构中自有资本占比极低,造成了债务和资产风险的成倍放大。

引起次贷危机的复杂而危险的金融工程,以资产泡沫为基础,被超理性的杠杆放大,借由疯狂的薪酬体系和金融工具推动,还得到银行糟糕透顶的房贷标准、统计评级机构的拙略表现,以及松散的金融监管的支持和纵容。

薪酬体系和激励机制的不合理之处在于,对于交易的参与者而言,赢了是自己的奖励,输了是投资人和股东的,这样的机制,必然是鼓励加杠杆冒险。

2008 年次贷危机正是源于这种过度杠杆,次级抵押债券的违约率上升导致了系统性崩溃。银行无法维持流动性,资产贬值,最终资不抵债。在这个过程中,影子银行和表外业务加剧了金融系统的脆弱性。

金融工具的两面性:风险对冲还是投机赌博?

最让人印象深刻的,毫无疑问是金融衍生工具,既可以用来套期保值,也能投机,信用违约互换可以用来对冲交易者的对手违约的风险,本来是双赢的,但是如果购买的人并不持有资产,就变成纯粹赌输赢的零和博弈,变成了在本来没有风险的地方创造风险的工具。

花呗虽然方便,本质上是ABS,将债务证券化,而成为表外业务,没有资本充足率的限制,带来的系统性风险,应该是不言而喻的,毕竟已经经历过次贷危机。

金融衍生工具如 ABS 和 CDO,本来是为了分散风险和提高流动性,然而在次贷危机中,它们反而成为了加剧危机的工具。信用违约互换(CDS)从一种风险对冲工具,演变为投机者的赌博工具,将原本可以避免的风险放大。

量化宽松的作用与后遗症

复杂的金融工具,不受监管地将各种问题资产打包成债券看似分散,在整个美国房地产抵押贷款市场系统性违约风险变大时,就变成了垃圾债券,最大的问题是价值的贬值和流动变差。这里的重要知识是流动性、安全性和收益的不可能三角,当一种资产风险变高,就必须支付更高的利率,才有人愿意购买,否则就会失去流动性。

美联储作为最终贷款人,拥有无限流动性,所以解决次贷危机,最重要的三板斧,我觉得是,首先发放贷款,为金融机构提供流动性,避免流动性不足带来的挤兑;然后是直接购买问题债券,加强市场信心,否则就会因为资产不断贬值,导致资本不足,从而资不抵债;最后是收购,购买优先股。美联储作为央行也有自己的资产负债表,所有的救助,都不是免费的午餐,通过稳定金融体系和经济,最后实际上是盈利的,而美联储实际上也是有自己的收益并且成为财政收入的。

QE就是联储直接购买国债,从而扩张资产负债表,降低了无风险利率,最大的后遗症是政府财政赤字。

虽然说是让经济周期自然的出清,能够更好的让经济系统休养生息,但是政府存在,就需要积极的解决问题,而不能坐视人们的财富凭空消失,还有无力偿还房贷的人流离失所,这也是一个两难的问题,就是作者书中经常提到的道德风险。

财富的消失,将会带来可怕的衰退和艰难的复苏,为了重建财富,就必须储蓄的更多,而吓怕的消费者不消费,又会阻碍经济的复苏。

经济的运行和债务危机的产生

在这里我们可以看到,金融或者货币是经济的血管,经济的运行离不开各种金融工具,资产负债表上的资产,有不同的流动性,而发放工资,支付货款、投资再生产,需要现金,通过商票、发行债券、贷款,只要有健康的资产负债表,经济就能顺畅的运行,如果流动性不足,空有资产也会像生锈一样。

银行可以通过货币乘数,放大基础货币,从而为经济提供流动性,而美联储,可以通过各种利率,控制货币的多少,就像早就知道的,为准备金支付利息,通过银行间拆借利率,限制贷款的最好利率。

任何的货币看来都没有凭空产生,必须要有人创造了真正的价值,例如技术进步,否则就一定要有人负债,央行作为最后贷款人,扩张资产负债表,才能产生新的货币。

所以量化宽松,就是国债,国债有国家信用担保,所以有充分的流动性等同于现金,也是最安全的资产,被称为无风险利率。

问题是,是债就需要还,如果产生的债务超过了收入,就是财政赤字。

债券需要定期支付利息,如果利息占GDP的比重很高,就是债务危机。

图片

总的来说,次贷危机揭示了金融系统的脆弱性和复杂性,杠杆、流动性、债务、以及金融衍生工具共同构成了一场不可控的危机。美联储的救市行动虽然稳定了市场,但也暴露出道德风险和长期债务问题的隐忧。金融市场从来不是简单的博弈,它背后隐藏着资本的较量和系统性风险的无声积累。理解这些复杂关系,不仅有助于回顾危机的教训,更重要的是为未来的风险管理提供启示。

透过《当音乐停止之后》,理解2008年次贷危机:债务、流动性与资本的无声博弈icon-default.png?t=O83Ahttps://mp.weixin.qq.com/s/lJyr_QyNhVdKdbGcipyznQ

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2210700.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

前端继承:原理、实现方式与应用场景

目录 一、定义 二、语法和实现方式 1.原型链继承 2.构造函数继承 3.组合继承 4.ES6类继承 三、使用方式 四、优点 五、缺点 六、适用场景 一、定义 前端继承是指在面向对象编程中,一个对象可以继承另一个对象的属性和方法。在前端领域,通常是指…

HC32F460KETA PETB JATA 工业 自动化 电机

HC32F460 系列是基于 ARM Cortex-M4 32-bit RISC CPU,最高工作频率 200MHz 的高性能 MCU。Cortex-M4 内核集成了浮点运算单元(FPU)和 DSP,实现单精度浮点算术运算,支持 所有 ARM 单精度数据处理指令和数据类型&#xf…

【精选】基于javaweb的流浪动物领养系统(源码+定制+开发)

博主介绍: ✌我是阿龙,一名专注于Java技术领域的程序员,全网拥有10W粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师,我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时,我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台…

centos系列图形化 VNC server配置,及VNC viewer连接,2024年亲测有效

centos系列图形化 VNC server配置,及VNC viewer连接 0.VNC服务介绍 VNC英文全称为Virtual Network Computing,可以位操作系统提供图形接口连接方式,简单的来说就是一款桌面共享应用,类似于qq的远程连接。该服务是基于C/S模型的。…

鸿蒙NEXT开发-知乎评论小案例(基于最新api12稳定版)

注意:博主有个鸿蒙专栏,里面从上到下有关于鸿蒙next的教学文档,大家感兴趣可以学习下 如果大家觉得博主文章写的好的话,可以点下关注,博主会一直更新鸿蒙next相关知识 专栏地址: https://blog.csdn.net/qq_56760790/…

vue实现列表自动滚动(纯与原生方式)

Vue实现列表自动滚动(纯与原生方式) 源码放在最后!1.效果展示: 2.功能说明: 该滚动可能存在的Bug: 1.如果你写的大屏不是使用的接口轮询的方式可能会存在也页面空白的情况(需要手动刷新才能触发列表滚动),因为我使用的是监听数据的变化然后…

软件供应链十年:探索开源的增长、风险和未来

回顾软件供应链状况报告的 10 年既是一个里程碑,也是一次行动号召。在过去十年中,开源消费改变了软件开发的世界。我们看到了前所未有的创新,但也出现了新的挑战,特别是在管理软件供应链的安全性和完整性方面。 在 Sonatype&…

基于SpringBoot民宿预订系统小程序【附源码】

效果如下: 管理员登录界面 管理员功能界面 用户管理界面 房东管理界面 小程序首页界面 民宿房间界面 功能界面 研究背景 随着旅游业的蓬勃发展和人们对旅行体验的不断追求,民宿作为一种独特的住宿方式,因其个性化、温馨及富含地方特色的服务…

disabled状态el-form下el-button的disabled的精细化控制

有一个很复杂的表单,支持编辑和查看两种模式。 查看时当然不希望编辑,最好是区分模式,在编辑模式下直接用div显示而不是用表单元素。这样工作量就有点大。那就考虑使用表单元素的disabled来让其不能编辑。如果每个表单元素都写这个玩意也是…

ssm职业高中学情成绩系统设计+jsp

系统包含:源码论文 所用技术:SpringBootVueSSMMybatisMysql 免费提供给大家参考或者学习,获取源码请私聊我 需要定制请私聊 目 录 摘 要 I Abstract II 第一章 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 研究意义 1 1.3 研究内容 2 第二章 开发环…

codeforces round976 div2

A find minimum operations 思路&#xff1a;将所给的n变成k进制数&#xff0c;答案就是n的k进制形式下的位数之和 代码&#xff1a; #include <bits/stdc.h> using namespace std;typedef long long ll;ll n, k;void solve() {cin >> n >> k;ll cnt 0…

详解Spotbugs-maven-plugin(报告如何生成html测试报告)

Spotbugs介绍 SpotBugs是Findbugs的继任者&#xff08;Findbugs已经不再维护&#xff09;&#xff0c;用于对Java代码进行静态分析&#xff0c;查找相关的漏洞&#xff0c;SpotBugs比Findbugs拥有更多的校验规则。静态分析会检查Java字节码&#xff08;.class文件&#xff09;…

专题十一_递归_回溯_剪枝_综合练习_算法专题详细总结

目录 1. 找出所有⼦集的异或总和再求和&#xff08;easy&#xff09; 解析&#xff1a; 方法一&#xff1a; 解法二&#xff1a; 总结&#xff1a; 2. 全排列 Ⅱ&#xff08;medium&#xff09; 解析&#xff1a; 解法一&#xff1a;只关心“不合法”的分支 解法二&…

AI比诺奖得主更聪明。。。

B站&#xff1a;啥都会一点的研究生公众号&#xff1a;啥都会一点的研究生 AI圈又发生了哪些新鲜事&#xff1f; 特斯拉Optimus人形机器人亮相&#xff1a;日常任务好帮手 特斯拉在Cybercab活动上展示了其新款人形机器人Optimus&#xff0c;这款机器人能够执行拿包裹、浇水等…

CentOS快速配置网络Docker快速部署

CentOS快速配置网络&&Docker快速部署 CentOS裸机Docker部署1.联通外网2.配置CentOS镜像源3.安装Docker4.启动Docker5.CentOS7安装DockerCompose Bug合集ERROR [internal] load metadata for docker.io/library/java:8-alpineError: Could not find or load main class …

20241013组会

文章&#xff1a;A learnable end-edge-cloud cooperative network for driving emotion sensing 引言&#xff1a; 驾驶员的情绪状态直接影响安全驾驶。在“车-人-路-云”一体化控制框架下&#xff0c;我们提出了一种端-边-云协同情感感知网络模型&#xff08;EEC-Net&#x…

Android平台RTSP|RTMP播放器PK:VLC for Android还是SmartPlayer?

好多开发者&#xff0c;希望在Android端低延迟的播放RTMP或RTSP流&#xff0c;本文就目前市面上主流2个直播播放框架&#xff0c;做个简单的对比。 VLC for Android VLC for Android 是一款功能强大的多媒体播放器&#xff0c;具有以下特点和功能&#xff1a; 广泛的格式支持…

FPAG学习(5)-三种方法实现LED流水灯

目录 1.移位实现LED流水灯 1.1创建工程及源文件代码 1.1.1源代码 1.1.2仿真代码 1.1.3仿真 1.2实验结果 1.2.1总结 2.循环移位实现LED流水灯 3.38译码器实现LED流水灯 3.1原理 3.2源程序 1.移位实现LED流水灯 1.1创建工程及源文件代码 1.1.1源代码 利用计数器计数到…

【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作:CNN卷积神经网络LeNet-5

【深度学习】经典的深度学习模型-01 开山之作&#xff1a;CNN卷积神经网络LeNet-5 Note: 草稿状态&#xff0c;持续更新中&#xff0c;如果有感兴趣&#xff0c;欢迎关注。。。 0. 论文信息 article{lecun1998gradient, title{Gradient-based learning applied to document r…

【智能算法应用】长鼻浣熊优化算法求解二维路径规划问题

摘要 本文采用长鼻浣熊优化算法 (Coati Optimization Algorithm, COA) 求解二维路径规划问题。COA 是一种基于长鼻浣熊的觅食和社群行为的智能优化算法&#xff0c;具有快速收敛性和较强的全局搜索能力。通过仿真实验&#xff0c;本文验证了 COA 在复杂环境下的路径规划性能&a…