Bak svikten i Wall Streets risikoanalyse

Lovpålagt risikoanalyse skulle holde finanssektoren frisk. Hva har skjedd?

De siste årene har en viktig del av IT-konsulentselskapenes oppdrag for finansnæringen vært å få på plass lovpålagte systemer for løpende risikoanalyse. Amerikanske regler tilsier at finansielle produkter skal prises ut fra risiko, og at finansinstitusjoner skal løpende vurdere og rapportere om den risikoen de løper. Det er lovbrudd når finansinstitusjoner løper risiko utover fastlagte nivåer, og de som er ansvarlig for at slikt ser, skal følgelig betraktes og straffeforfølges som kriminelle.

I Europa gjelder regelsamlingen kjent som Basel II. Den krever for eksempel at det skal avsettes reservekapital i forhold til den faktiske risiko, slik den beregnes av bankens risikovurderingssystem.

Hensikten med slike pålegg er å avverge kriser. Alarmen skal gå tidsnok til at man rekker å justere nøkkelparametere, slik at den løpende driften kan holdes på et akseptabelt risikonivå.

Det er i dag ganske trivielt å konstatere at systemene ikke har fungert i USAs finanssektor. Det er helt klart at det ikke har vært samsvar mellom bankenes og finansinstitusjonenes handlemåte og den faktiske risiko de har løpt.

Verktøyene for risikoanalyse er modeller, der inndata er anslag over risiko i enkeltprosjekter, for eksempel et boliglån til en husstand med lav inntekt, og utdata er en overordnet analyse av den samlede risiko, med forslag til konkrete tiltak. Det skal lyse rødt når det kreves en alvorlig justering, gult når det kreves en mindre justering, og grønt når alt ser ut til å være i samsvar med lover og regler.

Det ligger i kortene at stadig mer kompliserte finansielle produkter må følges opp av tilsvarende omfattende verktøy for risikoanalyse.

Forklaringen på at det gikk så galt hos Bear Stearns, AIG, Lehman Brothers, Merrill Lynch og så videre, kan være at modellene er for dårlige. En annen mulig forklaring er at modellene er gode, men at man ikke tok hensyn til hva de sa. En tredje forklaring kan være at de falt for det kjente prinsippet SISU: «søppel inn, søppel ut». Stapper du feilaktige data inn i en modell, er du garantert et meningsløst resultat.

Det er stor grunn til å være skeptisk til finansielle modeller.

For ganske nøyaktig ti år siden holdt hedgefondet Long Term Capital Management (LTCM) på å velte hele New York-børsen – og verdenssamfunnet – med et svart hull på opptil 100 milliarder dollar. Myndighetene grep inn, og tvang bankene – blant dem Merrill Lynch – til å punge ut 3,5 milliarder dollar kontant og et ukjent antall milliarder i samlede avskrivninger.

Hele virksomheten til bygget på matematiske modeller utviklet av to verdensberømte professorer i økonomi, Myron Scholes ved Stanford og Robert Merton ved Harvard. Høsten 1997 hadde de fått Nobel-prisen i økonomi. Begrunnelsen var at deres modeller lå til grunn «for den raske veksten av derivatmarkeder de siste ti årene». På det tidspunktet tjente både Scholes og Merton fett på sitt engasjement i LTCM. Det var først året etter at manglene i modellene deres holdt på å velte verdensøkonomien. I ettertid virker tildelingen av Nobel-prisen absurd. (Se gjennomgangen av denne affæren som digi.no publiserte for ti år siden.)

Erfaringene fra LTCM var sterkt medvirkende til at risikoanalyse kom på mote: Ideen var å kompensere for stadig mer kompliserte finansielle produkter med tilsvarende avanserte måter å holde deres mulige katastrofale ringvirkninger i sjakk.

Begivenhetene på Wall Street de siste dagene viser at dette ikke har lykkes. Hadde bruken av risikomodellene vært på høyde, ville man for lengst ha tatt tiltak for å motvirke det vi nå opplever.

I et innlegg i New York Times tilbyr Saul Hansen, som dekket finansmarkedet for avisa i tretten år fram til 1997, og i årene siden har analysert forretningsvirksomhet på Internett, en interessant forklaring på fadesen: How Wall Street Lied to Its Computers.

Hansen stiller nettopp spørsmålet: Hva skjedde med verktøyene for risikoanalyse? Han skriver at han håpet forklaringen ville være at grådige Wall Street-bosser hadde suverent oversett alle alarmene og alle de røde lysene.

Sannheten er en annen. Den kan oppsummeres slik:

  • De fleste modellene undervurderte radikalt risikoen forbundet med de komplekse produktene som skulle garantere for boliglån.
  • Systemene som kjørte modellene ble bevisst satt opp for å pynte på virkeligheten.
  • Modellene ble bevisst foret med overoptimistiske og overforenklede anslag.
  • Systemene for risikoanalyse ble aldri justert med tanke på å fange opp de stadig mer kompliserte derivatproduktene rundt sikring av boliglån.

En av Hansens intervjuobjekter, Gregg Berman fra RiskMetrics, forteller at en av metodene som ble brukt for å sørge for overoptimistisk risikoanalyse, var å ta utgangspunkt i flere år med historikk. Det innebærer at de nyeste svingningene blir utliknet mot langvarig stabilitet. Ifølge Berman er dette som å prøve å varsle en orkan ved å beregne den gjennomsnittlige vindstyrken i løpet av den siste måneden.

Et eksempel på hvordan risikomodellene ble feilforet med informasjon, er gitt i et intervju den britiske avisen The Guardian publiserer i dag: Confessions of a sub-prime mortgage baron. Intervjuobjektet er Richard Bitner, medgründer i Kellner Mortgage Investments. Han har tjent seg rik på å selge risikofylte lån. Han framstår som angrende synder, og forklarer at hele boliglånsbransjen i USA dreide seg om en form for narkotikavirksomhet: Man gjorde kunden avhengig av det man solgte, og man solgte selv om man visste at kunden ville ta skade.

Bitner har også skrevet en bok: Confessions of a Subprime Lender.

Noe av det han forteller, er at i 70 prosent av lånesøknadene var verdien til boligene sterkt overvurdert. Alle slags metoder ble brukt for å skjule faktiske forhold, og det ble for eksempel innvilget lån uten hensyn til at boligen allerede var belånt til over pipa.

Det som står igjen er svært enkelt. Som denne artikkelen forklarer: Financial experts: Greed to blame for Wall Street woes.

Artikkelen siterer blant annet professor Anthony Sabino ved St. John’s University. Han forklarer at grådighet er: «Den uvørne tvangstanken med å skvise enhver transaksjon til siste øre, uavhengig av hvor risikofylt, hvor farlig eller hvor dum den er, og der man ser suverent bort fra alt som smaker av risikoanalyse.»

I en bransje der grunnleggende verdier systematisk skyves til side, kan det ikke gå annet enn galt, uansett hvor strengt myndighetene opptrer, og uansett hvor mye IT-folk legger inn i sine verktøy. Argumentet for tøylefri finansiell fanatisme har tradisjonelt vært at det sikrer kapital for videre økonomisk vekst. Når det avsløres hvor tapsbringende denne formen for fanatisme kan være for fellesskapet, bør det reises en diskusjon om verdien av ærlighet og lovlydighet.

    Les også:

Til toppen