基于新冠肺炎疫情影響的風險管理啟示

RenéM.Stulz 美國俄亥俄大學

本文將圍繞新冠肺炎疫情的影響，主要介紹其在風險管理方面所帶來的四點啟示。第一，新冠肺炎疫情是現(xiàn)實中發(fā)生的小概率事件，在風險管理領域，人們不太擅長應對此類事件，運用理性決策模型來應對此類事件至關重要。第二，2020年的市場危機與2008年有很大差異，差異的部分原因是全球金融危機后的監(jiān)管要求。第三，擁有高靈活性資產負債表的公司較少受此類事件的影響。最后則是介紹金融機構資金穩(wěn)定的重要性。本文將通過一個案例，詳細介紹在金融危機期間，資金不穩(wěn)定造成部分金融科技行業(yè)明顯表現(xiàn)不佳。

一、運用理性決策模型的必要性

在歷史上發(fā)生的四次大海嘯中，有三次都發(fā)生在日本。1933年，海嘯摧毀了日本太郎（Taro）鎮(zhèn)。后來，日本政府建造了33英尺高的防波堤以阻擋海嘯。但是在2011年，日本太郎鎮(zhèn)又發(fā)生了一次高達37～45英尺的海嘯。當時，人們認為是很安全的，因為政府修建了一個非常有效的擋水壩，便站在防波堤上觀看海嘯。結果，當更高的海嘯來臨時，海水沖走了一部分人，導致鎮(zhèn)上的人幾乎全部死亡。有幸存者在被采訪時說：“因為防波堤建得很高，因此每個人都認為是安全的。”他們想到自己馬上將會親眼目睹人生中前所未見的巨大海嘯，都感到異常高興和放松，而未意識到即將來臨的災難。

在風險地圖上，新冠肺炎疫情是真實發(fā)生的一個極小概率事件。人們往往會忽略這些從未留存在記憶中的不顯著的風險。對于企業(yè)來說，這些風險也很難考慮到。由于應對這類風險需要付出巨大的成本而產生的效益極低，導致應對此類風險變得非常困難。但是，一旦這類事件確實發(fā)生，人們往往會過于重視并作出過度反應，事后還會認為概率比實際高很多，所以，長期以來人們都不太擅長處理此類事件。

那么，個體究竟應該如何應對這類風險呢？相關的學術研究給出了類似的結論。研究人員曾做過一項實驗，詢問人們愿意分別花多少錢來避免發(fā)生下列事件：一件事是1%或99%的概率丟失20美元現(xiàn)金；另一件事是1%或99%的概率遭受電擊。在有關現(xiàn)金丟失的實驗中，當概率為1%時，實驗參與者愿意花1美元來應對風險；當概率為99%時，實驗參與者愿意花18美元來應對風險。他們顯然是考慮了概率因素的影響。但是在有關遭受電擊的實驗中，當概率為1%時，實驗參與者愿意花7美元來應對風險；當概率為99%時，實驗參與者愿意花10美元來應對風險。顯然，在這種情況下，概率被人們所忽略了。

我們可以從以上實驗中得到有關風險管理的啟示：人們需要嘗試控制自己的思維，避免發(fā)生行為偏差，并從不同的角度去看待和思考問題；而且，需要了解預測的概率分布，而不僅僅是進行單獨的預測；同時，還需要采用量化的方法和模型來控制自己的思考，在運用模型時還應當考慮到可能存在的行為偏差和行為反應。

二、監(jiān)管要求的局限性

通過觀察市場的現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，2020年3月和2008年9月有個非常明顯的不同之處。2008年9月15日，美國雷曼兄弟破產，但人們還可以購買美國國債，當時國債持有者因美國國債的收益率下降、價格上升，仍能得到正收益。但到了2020年3月時，10年期美國國債的收益率先下降到0.3%，然后升到1.2%。30年期美國國債的收益率則先下降到1%，然后升到1.8%。這種情況在之前的危機中從未發(fā)生過，而且也很少有學者進行過相關討論。

由Haddad、Moreira和Muir撰寫并發(fā)表在《金融研究評論》的一篇文章提供了相關證據(jù)。文章比較分析了S&P500、LQD、HYD、TLT、MUB在2008年和2020年危機發(fā)生期間的不同收益率發(fā)現(xiàn)，在2008年其他資產的回報都是負的，美國長期國債的收益率雖然下降，但資產回報是正的；而2020年，所有資產包括美國長期國債的回報都是負的。

背后的原因是什么呢？資產管理公司、個人投資者、企業(yè)和央行都想賣掉美國國債大舉套現(xiàn)，但一級交易商受到了很大限制，不能按照以往的方式發(fā)揮做市商的作用。交易被限制是其中一個原因，可能也是最主要的原因。2008年金融危機后，大型銀行有了杠桿率和流動性的監(jiān)管要求，大銀行還有每日流動性監(jiān)管要求。這些監(jiān)管要求的變化造成銀行在積極應對2020年美國國債市場的變化中受到了限制。為了解決這個問題，美聯(lián)儲不得不介入，購入大量美國國債。這表明，為了解決2008年危機而進行的改革造成了2020年的危機，并產生了意料之外的影響，付出了其它的代價。

圖1是美聯(lián)儲在公開市場的購買金額。從中可以看出，美聯(lián)儲自美國國債市場不能正常運轉后，就開始快速地大量購入美國國債。其購買量在2020年3月激增，而在2020年4月急劇減少。

圖1 美聯(lián)儲在公開市場的購買金額

三、財務操作的靈活性

一家公司應該如何做才能保護自己免受意想不到的類似新冠肺炎疫情的沖擊？

風險管理的重點是已知風險。對于這些風險，公司可以選擇不承擔或者進行對沖。采取的對沖可以是從財務角度的對沖，可以是從運營角度的對沖，也可以是常見的保險合同。不過，新冠肺炎疫情屬于未知的風險，屬于人們不太關注的小概率事件。可以肯定的是，大多數(shù)西方國家并沒有注意到這個風險。那么對于一家公司而言，應該如何應對這類未知風險，或者至少減輕這類風險的影響？

公司應對風險的一種方法就是持有流動性資產。如果由于類似新冠肺炎疫情的風險造成公司缺乏收入，那么公司持有現(xiàn)金就可以支付成本并繼續(xù)生產，從而重新獲得收入。當然，如果公司可以獲得應急融資信貸，也可以保持一定的借貸能力。這些方法都可以使資產負債表在財務上具有更多的靈活性，能更好地應對危機。另外，公司也可以在運營中更靈活，從而能使公司更好地應對類似新冠肺炎疫情這樣的未知風險。

筆者和Fahlenbrach、Raddetz曾經(jīng)合作撰寫了一篇文章，已發(fā)表在《金融研究評論》。文章比較了三個階段中美股市場的情況。第一個階 段是2020年2月3日至3月23日，在這個階段中，標普500（S&P500）指數(shù)下跌了31.1%，股票平均下跌了37%；第二個階段是3月24日，此時市場了解到會有大規(guī)模的刺激政策，代表性股票股價上漲了10%；第三個階段是3月24日之后。若公司擁有更多的現(xiàn)金、更少的短期和長期債務、更保守的股利政策，則認為公司財務是更靈活的。通過研究疫情對美國上市公司股票回報的影響可以發(fā)現(xiàn)，擁有更多的現(xiàn)金與股票回報具有正相關關系，擁有更多的長期和短期債務則與股票回報呈負相關關系。具有更高財務靈活性的公司的股票回報比平均股票回報的下降幅度減少了26%。這表明，當沖擊出現(xiàn)時，財務靈活性具有很大的價值。刺激日之后的數(shù)據(jù)分析也表明，在反彈中，相比財務靈活性更高的公司，財務靈活性較低的公司表現(xiàn)更為不好，遭受了永久性的或者至少在一段時間內的損失。文章還進一步研究了新冠肺炎疫情的風險敞口對公司的影響。關于行業(yè)分類，文章參考了Koren and Peto（2020）從衡量某個行業(yè)中所需要的人際交往程度來對行業(yè)進行分類。研究結論顯示，受影響大的行業(yè)是那些需要人們經(jīng)常聚集在一起的行業(yè)；而受影響小的行業(yè)則是不需要人們聚集在一起的行業(yè)。通過比較2008年和2020年表現(xiàn)最差的行業(yè)，發(fā)現(xiàn)兩者具有較大的差異。

綜上可知，財務靈活性對受影響的行業(yè)有更大的價值，最有價值的保持靈活性的方式就是擁有現(xiàn)金，在財務上擁有高靈活性的公司與低靈活性的公司，它們的股票回報之間的差異超過了10%。

四、資金穩(wěn)定的重要性

最后一個啟示是新冠肺炎疫情對金融科技的影響因其所屬的行業(yè)不同而有所不同。

新冠肺炎疫情促使電子支付業(yè)務快速增長，使金融科技中的支付行業(yè)獲得巨額收益。另一方面，小企業(yè)和數(shù)字貸款行業(yè)卻面臨著較大問題。這包含了兩個原因：一是沒有持久的資金，在危機中資金短缺不能再向企業(yè)提供借貸。二是公共項目代替了出借人，并在一段時間內使這個市場完全消失。

圖2是2015年到2020年美國金融科技貸款的發(fā)展情況。從中可以看到，受新冠肺炎疫情的影響，美國的金融科技貸款金額大幅度地下降。

圖2 2015年到2020年美國金融科技貸款的發(fā)展情況

筆者和Mark Johnson、Zahi Ben-David曾合作撰寫了一篇論文，文章收集了一個小企業(yè)金融科技貸款平臺的數(shù)據(jù)。通過比較2019年和2020年的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在2020年3月的第二周，貸款的發(fā)放數(shù)量和發(fā)放金額都很快下降為0，無擔保個人貸款也呈現(xiàn)出了同樣的現(xiàn)象，不過銀行貸款并沒有出現(xiàn)類似的現(xiàn)象。銀行通常是通過存款業(yè)務來進行融資的，存款業(yè)務相對比較穩(wěn)定，尤其是在危機期間，銀行存款業(yè)務存在著巨大的增長。

文章還進一步研究了貸款下降是否是因為需求減少這一問題。數(shù)據(jù)表明，申請貸款的數(shù)量即貸款需求并沒有減少，反而是全面增加了。另外，申請者與之前相比更加優(yōu)秀了。也就是說，存在更好的申請者，并想要得到更多的貸款。所以，貸款下降不是因為需求側減少。從供給側的角度來看，2020年3月之前，每個申請者至少收到一個貸款報價的概率大約為58%；但是到了3月，收到貸款報價的概率大幅度下降，甚至下降為13%。文章深入研究還發(fā)現(xiàn)，新冠肺炎疫情的風險敞口并不是造成貸款下降的原因，貸款下降的主要原因是供給的下降。

金融科技貸款的供給下降主要是因為在財務上受到了限制。有兩點原因：一是出借人的資產負債表上隨著貸款拖欠，凈值下降，進而造成其出借能力下降，用于發(fā)放貸款的資金變少。二是貸款質量惡化得非?？?，不得不要求這些貸款人每周支付利息，或者在更短的時間內支付，這也使得出借人開始觀望。

財務約束的假設是指，當流動性缺乏或資本缺乏時，出借人預期將退出。由于現(xiàn)存的貸款可能會產生較大的損失，把錢借給風險較高貸款人的那些出借人則會首先離開。我們發(fā)現(xiàn)，一些出借人一直在放貸，直到有一天他們突然停止放貸并消失。此時，活躍的出借人從30多個銳減到了15個。

文章還進一步分析了出借人的退出時間是否與所提供的貸款類型有關。FICO分數(shù)是衡量信貸質量的一個指標。FICO分數(shù)越高，信貸質量越高。危機之前，低FICO分數(shù)的申請人獲得貸款的可能性很低。但在危機發(fā)生后，把錢借給低FICO分數(shù)的那些出借人卻是最快退出的。而且，F(xiàn)ICO分數(shù)實際上變得不那么重要了。正常發(fā)放貸款的方式消失了，這表明資金也完全退出了。