惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

雷峰网
雷峰网
GbyAI
GbyAI
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
The Cloudflare Blog
WordPress大学
WordPress大学
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
F
Fortinet All Blogs
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 聂微东
L
LangChain Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Jina AI
Jina AI
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
I
InfoQ
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
MyScale Blog
MyScale Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
小众软件
小众软件
量子位
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 【当耐特】

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
[ALM моделирование] На примере дефолта Silicon Valley Bank
geoandreev · 2026-05-13 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели9

Аналитика

Современные бизнес-модели банков крайне разнообразны, однако, независимо от того, как именно банк зарабатывает деньги, одно правило остается неизменным: почти любая финансовая деятельность генерирует риск.

Чтобы банк не оказался в состоянии дефолта при первом же стрессе на рынке, под каждый вид принимаемого риска должна быть подложена «подушка безопасности» — собственный капитал. Суть банковского регулирования сводится к тому, что потенциальные убытки от любых операций сначала поглощались деньгами акционеров (капиталом), и только потом потенциально затрагивали средства вкладчиков.

Центральные Банки через систему жестких нормативов следят за тем, чтобы объем капитала банков был адекватен их риск-профилю, что для кредитных организаций означает необходимость внедрения ВПОДК (внутренних процедур оценки достаточности капитала).

В рамках ВПОДК финансовый институт обязан сам, с помощью математических моделей, оценивать свои уязвимости и считать, хватит ли ему капитала для выживания в стрессовых сценариях.

Традиционно следующий набор рисков для банков является ключевым:

  1. Кредитный риск. Самый интуитивно понятный вид риска: банк выдал деньги, а заемщик (компания или человек) не смог их вернуть. Для классических розничных или корпоративных банков именно этот риск требует наибольших резервов.

  2. Процентный риск. Банк привлекает краткосрочные депозиты и вкладывает эти средства в долгосрочные активы (кредиты или облигации). При росте рыночных ставок привлечение новых депозитов взамен истекающих начинает стоить дороже. В то же время долгосрочные активы продолжают приносить прежний, зафиксированный низкий доход. В результате процентная маржа сужается вплоть до отрицательной, генерируя прямые убытки.

  3. Риск потери ликвидности. Специфический риск. Ликвидность характеризует лишь способность банка выплатить деньги «здесь и сейчас». Банк может быть абсолютно финансово здоровым, прибыльным и обладать качественными, надежными активами. Но если вкладчики приходят за своими деньгами одновременно, а активы банка нельзя мгновенно превратить в наличные, наступает кассовый разрыв. Кризис ликвидности убивает банк не потому, что у него плохие активы, а потому, что он не может быстро конвертировать их в живые деньги (или может, но с большим дисконтом).

Кейс Silicon Valley Bank

Одним из самых ярких, стремительных и показательных кейсов реализации финансовых рисков в новейшей истории стал крах Silicon Valley Bank (SVB) весной 2023 года.

SVB не был рядовым региональным игроком. Входя в двадцатку крупнейших банков США, он по сути являлся кровеносной системой Кремниевой долины. Банк специализировался на работе с инновационным сектором, обслуживая почти половину всех американских технологических стартапов и венчурных фондов, а его активы на пике превышали 200 миллиардов долларов.

Самое поразительное в этой истории то, что SVB не был классическим «плохим» банком. Он не раздавал токсичных кредитов неплатежеспособным заемщикам — львиную долю средств он инвестировал в максимально надежные государственные и ипотечные облигации США.

Давайте на примере программного прототипа банковского симулятора, разберем шаг за шагом, как происходил дефолт одного из крупнейших банков США.

Этап 1. Ловушка избыточной ликвидности и формирование портфеля (2020–2021 гг.)

Прежде чем перейти к динамике дефолта, необходимо понять стартовую позицию банка. В период пандемии SVB оказался в ловушке собственного грандиозного успеха. На фоне бума технологического сектора стартапы привлекали рекордные объемы венчурных инвестиций и парковали этот кэш на своих расчетных счетах в SVB.

Банк столкнулся с колоссальным притоком ликвидности, которую физически не мог направить в классическое кредитование — потребность стартапов в кредитах даже близко не перекрывала объем поступающих депозитов. Оказавшись перед необходимостью размещать эти средства, менеджмент принимает решение инвестировать излишки в консервативные инструменты: долгосрочные казначейские облигации США (Treasuries) и ипотечные бумаги (MBS). Фундаментальная проблема заключалась в том, что эти активы приобретались в период исторически минимальных ставок — доходность по длинным бумагам фиксировалась на уровне около 1% годовых.

Чтобы защитить капитал от потенциальной волатильности, банк перевел львиную долю этих бумаг в категорию HTM (Held-to-Maturity — удерживаемые до погашения). Эта бухгалтерская классификация позволяет не отражать в отчетности текущее изменение рыночной стоимости бумаг (mark-to-market), пока банк не решит их продать.

К моменту начала кризиса капитал SVB составлял $17 млрд., при общем объеме активов в $211 млрд. Если оцифровать эту структуру для загрузки в ALM-симулятор, получится следующая картина (в % от баланса):

Структура пассивов (фондирование):

  • 60% — Счета до востребования (DDA). Абсолютно «бесплатные» текущие счета со ставкой 0%.

  • 30% — Накопительные счета. Дешевые ресурсы со ставкой 0.1–0.2%.

  • 8% — Собственный капитал.

  • 2% — Выпущенные банком долгосрочные облигации.

Структура активов (размещение):

  • 59.3% — Портфель облигаций. Те самые длинные бумаги (казначейские и ипотечные), зафиксированные под низкий процент.

  • 31.3% — Кредиты. Преимущественно пулевые (bullet) займы технологическому сектору.

  • 6.5% — Ностро-счета (высоколиквидные остатки).

  • 2.9% — Аннуитетные кредиты и прочие активы.

На этом этапе мы воссоздаем структуру баланса Silicon Valley Bank (SVB) перед началом кризиса.

Вот на что нужно смотреть на нашем дашборде:

  1. NPV/EVE

    График сейчас — это ровная горизонтальная линия около нуля.

    Что это значит: Экономическая стоимость банка стабильна. Пока процентные ставки в мире не меняются, активы (облигации) стоят ровно столько, сколько банк за них заплатил. Банк выглядит «здоровым», но это лишь потому, что внешняя среда пока статична.

  2. Профиль активов и пассивов

    Мы специально воссоздали структуру SVB: вместо того чтобы распределить активы равномерно, мы «набили» ими дальние корзины (5-10Y).

    Что это значит: Банк набрал длинных бумаг (ипотечных облигаций и гособлигаций США) на десятки лет вперед. Это фундамент для будущего кризиса, сформировался значительный процентный риск.

    Длинные облигации обладают высокой чувствительностью к движению ставок: если доходности на рынке ползут вверх, активы обесцениваются. Зафиксировать этот убыток означает признать банкротство.

  3. Marginal GAP

    Показывает разрыв в срочной структуре активов и пассиов чувствительных к изменению процентных ставок.

  4. Sensitivity EVE 🚩

    Это самый важный график для понимания масштабов пробелмы. Показатель Delta EVE (цифра ~7), означет, что параллельный сдвиг процентной кривой на 1% приведет к снижению экономической стоимости на ~$7 млрд. При совокупном капитале банка в $18 млрд, такая чувствительность является экстремальной.

Фактически, банк поставил свою платежеспособность в прямую зависимость от стабильности процентных ставок ФРС.

Этап 2. 2022: Начало финансового краха.

Рост ставок ФРС: Чтобы побороть инфляцию, ФРС начала резко поднимать ставки. Стоимость старых облигаций SVB (с низкой доходностью) на рынке начала стремительно падать. К концу 2022 года нереализованные убытки по ним составили $15–17 млрд.

Отказ от хеджирования: Весной 2022 года SVB, отказался от хеджирования роста процентных ставок, надеясь сэкономить на комиссиях.

Кризис в техсекторе: Венчурные деньги начали иссякать. Стартапы перестали приносить новые депозиты и начали активно тратить то, что уже лежало на счетах SVB.

Этап 3. Точка не возврата

Перед тем как случился фактический дефолта банка, произошли скрытые от глаз публики события:

  • Рейтинговое агентство Moody’s предупредило SVB о готовящемся снижении кредитного рейтинга из-за огромных нереализованных убытков.

  • Чтобы спасти ситуацию, банк решается на отчаянный шаг: продает часть облигаций (портфель AFS), чтобы получить живые деньги. Но продажа по рыночной цене фиксирует убыток в $1,8 млрд. После чего банк объявил о допэмиссии акций на $2,25 млрд, чтобы закрыть эту дыру

Итог: Это объявление вызвало панику вместо успокоения. Рынок понял, что у банка проблемы с ликвидностью. К утру 9 марта 2023 года инвесторы и вкладчики уже обменивались сообщениями о необходимости забирать вклады из банка, как можно скорее, что и привело к тому рекордному запросу на вывод $42 млрд.

Что мы видим на графиках:

  • Кривая процентных ставок: Синяя линия (текущие ставки) стремительно переехала вверх от серого пунктира (базового уровня). Ставка на сроках 5-10 лет подскачила более чем на 2%.

  • NPV/EVE: Та самая горизонтальная линия устремилась в глубокое пике. К концу моделирования видим цифру -$13.6 млрд, при том что в моменте убыток достигал порядка -$16 млрд.

Как бы можно было предотвратить катастрофу?

  • Хеджирование (IRS): Банк обязан был купить процентные свопы (IRS). Это «съело» бы часть прибыли, но компенсировало бы обвал стоимости облигаций при росте ставок ФРС.

  • Переоценка DDA: Нельзя считать деньги стартапов «вечными». Из-за узкой ниши (IT) их поведение коррелирует: если плохо одному, забирают деньги все сразу. Модель ликвидности должна была учитывать риск масштабного оттока.

  • Стресс-тесты (EVE): Если бы банк честно считал экономическую стоимость капитала (EVE), он бы увидел, что при росте ставок чуть более чем на 2% его капитал обнуляется. Они знали об этом, но предпочли игнорировать цифры.

  • Риск-культура: В SVB почти год не было директора по рискам (CRO). Симулятор и отчеты бесполезны, если в банке некому нажать на тормоз и пойти против погони за прибылью.

Чем все закончилось?

Регуляторы США действовали жестко и быстро, чтобы не допустить «эффекта домино» во всей системе:

  • Вкладчики спасены: ФРС и FDIC пошли на беспрецедентный шаг, гарантировав выплаты всем клиентам, даже тем, чьи вклады превышали стандартный лимит страховки в $250 000. Вкладчики не потеряли ни цента.

  • Инвесторы обнулены: Акционеры и владельцы облигаций банка потеряли всё. Государство спасало систему, а не бизнес.

  • Новый владелец: Ошметки бизнеса и портфель активов выкупил First Citizens Bank.

  • Цена спасения: Выплаты профинансировал специальный фонд FDIC, пополняемый самими банками. Налогоплательщики (формально) за банкет не платили.

Дефолт SVB доказал, что «безопасных» активов не существует, если управление рисками заменяется надеждой на «авось». 😄