疫情下的恐慌是一场流动性管理的失败


上海在疫情里的折叠,伴随着一场场荒诞的剧情每天不停的在上演,但任何不带建议的批评如同泼妇毫无意义。“静态管理”下的城市,瞬间被抽干了流动性,而过去十年我们引以为豪的互联网买菜/订餐平台却在这次因为流动性的丧失被挤兑的失去了作用。买菜抢菜又回到了区域性的自组织结构,如同上世纪电线杆上的广告,只是把电杆换成了微信群,而对于社区服务又回到了社区电话热线的情况,但是基本也失效了。

此文只是想从渣比较擅长的两个领域互联网金融风控的角度来分析一下疫情下和疫情后的流动性管理的问题和相应的公共政策和互联网生态。其实每一次危机都会诞生新的业态,2003年的非典某种意义上伴生了京东,而这场疫情过去后呢?

众所周知,2008年的次贷危机,投资者开始对按揭证券的价值失去信心,引发流动性危机。即使多国中央银行多次向金融市场注入巨额资金,也无法阻止这场金融危机的爆发。因此在风控领域过去十年很重要的一环就是流动性管理。2020年疫情爆发时,这些流动性的管理很大程度上缓解了危机的爆发,但是当然关于金融的流动性可以看看去年写过的一文:

> 谈谈流动性 <

流动性的早期预警(EWI)

针对疫情的流动性管理,EWI其实早已经在专业人士中发出了,例如有人已经在今年1月25日提到:

上海应针对“疫情规模超出现在5倍或者10倍”做好预案,包括:实战演练、加强救治体系建设、加快抗疫科技平台建设等,同时应做好对更基层医疗机构的培训和分级诊疗的培训及物资准备。奥密克戎正以前所未有的速度席卷全球,中国近期多个地区的疫情都出现源头不清的情况,证明大多数奥密克戎病毒传入时都无症状,很多感染者在早期很难被发现。

只是很多人盲目的傲慢错失了流动性准备的机会,“我以前做的很好,精准防控很有效呀,为什么要改?” 而事后又无脑的谩骂…  或许这就是人性吧,在危机时的兽性又进一步加剧了流动性的缺失。

从基层看流动性的缺失

在流动性的管理中最重要的一环是流动性的风险测量和相应的流动性补偿机制。通常基层警力和居委会的配置受相应属地的经济状况影响,而人口的日间流动也给相应的属地管理资源配置产生的风险缺口。例如商务楼相对较多的街道和郊区居住密度较大的街道的资源配比,以及相应的居委等基层干部的自身素质,这些都产生了大量的流动性的错配。

而这些错配又在人性面前产生了更大的矛盾,重灾区的基层因为忙着追阳和频繁的组织核酸检测,根本没有足够的能力去解决其他居民的配菜等服务,而送到的菜被烂掉又无法接收,然后因为流动性的紧缩,谣言又开始传播,流动性紧缩带来的价格上涨又反馈到让很多经济较差的群众开始进一步的囤积,紧接着又产生新的流动性危机。这种螺旋下就成了流动性的恐慌和黑洞。

另一方面由于基层干部和群众的素质问题,核酸检测组织方式的问题又带来一些潜在的交叉感染的隐患,进一步加剧了感染,潜在的还有基层干部也因感染而无法工作的事例。

而另一部分比较麻烦的是一些老年人,互联网微信群的买菜方式对于他们来说是非常困难的,同时他们过去几十年的经验主义,特别是很多上年纪的人都经历过若干年前的自然灾害饿过饭,对于物资的抢购以及自身的防护认知又很不到位,很多又是老年人带着孙辈隔离在一个小区,而工作的中年人又在别的小区,因为封控下的错配导致一系列问题。

当然疫情期间的医疗资源的流动性丧失就不用多说了….

一刀切的流动性错配

管理上最容易处理的方式就是一刀切,好一点叫共同富裕共患难,差一点叫懒政。疫情终将过去,但是我们需要更科学的方式去看待疫情下的公共政策,但是我们总是宁愿相信权威,然后权威出错了毁灭权威,如同上世纪的人工智能的“专家系统”。

城市大脑的建设在各地政府都在推行,乃至上海正在试行的网格化管理,如何更加智能的对城市的风险进行测量和流动性缺口进行管理,这是我们需要考虑的问题,也是如今互联网企业转型的一个巨大机会,各种本地生活服务的出路。

个人来看,现在基层工作者,特别是到居委会那层,首先是这些干部自己素质的缺失,武断的推行各种互联网应用或者政务App没有考虑到他们自身对于这些应用的熟悉程度和理解能力,使得数据上报占用了大量的工作时间,而多个部门的数据要求又使得他们需要重复统计数据。全城核酸检测什么的又导致健康云或者行程码系统崩溃而带来更大的混乱。

流动性风险测量

从风险管理的角度来看,对于风险的度量是认识风险的根。而对于疫情的传染风险实际上是可以做很多计算的,特别是在现阶段算力相对充沛的年代。这个其实是一个很容易建模的过程, 常住人口数量及地域分布,基层人员数量,相应的社区配套。再通过仿真模型,例如元胞自动机或者按照LBS分布按户建模,并定义相应的传染SIER模型,然后根据R0从0~15的规模进行仿真计算,从而找到相应的封闭管理周期和相对资源消耗。

建立风险分布后,实际上这些分布就可以看出不同的社区的流动性需求缺口而避免一刀切的情况。而伴生于这个计算模型的基础上而产生的一系列动态规划算法和社区组织构成后面再说。

有了这些流动性管理的模型后,社区资源将会得到保证,居民的恐慌程度也会得到缓解。

例如在巴塞尔协议中规定的流动性指标LCR/NSFR都是值得我们去借鉴的,例如类比LCR,一个社区过去三十天的净物资需求,和相应的社区工作人员在工作压力下能够提供的屋子能力比是否覆盖?如果不够那么是否有应急和缓释工具,例如区内调配?

流动性管理

金融业的挤兑大家都看到过,所以老年人的巴塞尔体系对于风险暴露和流动性对应的资本金需求都有很多非常严格的规定。当然这么高的资本金要求对于经济的发展也会带来影响。同样疫情期间的医疗社区基层乃至居民的财米油盐都在出现了紧张的状况,而我们的应对总不能每次都是出一次这样的事情建一次方舱,对于食物等资源也发现由于基层工作者忙于追阳和核酸检测等繁重的事物,而无法及时发放导致菜被烂掉的情况。

因此对于物资的流动性管理,基层工作人员的工作时间的流动性管理,都是需要政府更加精细化的去调配的,而难点在于数据采集的误差和实效性,例如核酸的频繁采集和基层采集不规范并且伴随着检测能力不足带来的影响。这些都需要纳入流动性计量的纲目中。

LTP流动性转移定价

即便是在同一个城市内的不同社区的需求也是不一致的,供给能力和需求能力的错配需要对相应的情况进行流动性的转移定价,例如商务区可能平时税收收入财政状况较好,但是地处市中心在风控过程中运力很难匹配需求而带来的流动性缺口,而相对郊区的社区可能人口密度不高外地送来的蔬菜水果也容易获得。因此在这个整个城市的错配过程中需要有一定的权重来处理,这个并不是说灾难时期一定要某些区域根据定价支付,实际上它是在为打破传统的一刀切的管理体系下的更有效的以数据赋权的能力。

基层组织结构

从流动性的角度来看,其实边缘逐渐的开始需要更多的融合。可以看到疫情期间的各种买菜群实际上就是社会结构自组织的一种形式的转变。各家都有相对健全的快递派送体系,但在疫情期间由于平台的挤兑和封控导致送货区域的限制导致各个平台完全失效。

相反如果能够以一种更有效的终端组织方式,让基层社区能够相对智能的调配资源,上海的网格化管理其实已经有一些雏形了,就是对于终端区域赋予更多的能力。但是相应的系统似乎还没有跟上,例 如社区应急物资的仓储和快递公司仓储物流的融合,以及相应的日间流动性管理等。

居民流动性管理

这是一个伴生的问题,在疫情期间看到很多人,特别是一些所谓的中层中产白领们,平时忙于工作不做饭,家里没有食物储备,同时又要应对疫情隔离下丢失工作的恐惧,然后还有大量的房贷。事实上对于家庭的流动性管理可以根据供给端和消费端来进行区分,首先来看消费端。日常生活中我们可以根据金额和时间的不确定性分为四个象限:

时间确定 时间不确定
金额确定 车贷房贷等,日常餐饮等 亲朋好友聚会 婚丧开销等
金额不确定 信用卡还款,亲人的生日礼物等 生病等天灾人祸

那么针对不确定的事件, 从概率上我们可以估计出一个期望值出来,所以很多金融机构流动性管理上都有一个TSECF的指标,全称就是Term structure of expected cash flows,同时还会对它进行一个累积构成TSECCF。其实很多家庭里管钱的那位都会做类似的计算,特别是看到过一些日本的妹子每个月领完薪水就会按照开销来构建多个备用金账户,同样在国内针对金融机构也有法定准备金制度来抵御流动性风险。

但是国内这么些年很多所谓的社会中层并没有完全的经历过金融风险,90年代那几次是因为中国根本就没有现代金融,次贷时也没有很高的房价和税赋,而接下来的这一场或许是很多人难以避免的了。所以其实很多家庭都没有相应的备用金账户,只是简单的按照收入,预期十年的收入,贷款买房等。

因此在收入短,你需要衡量自己的资金供给方式:

短期融资 长期融资
压力情况下可以获得
压力情况下无法获得

例如工资收入中的基本工资在压力情况下根据自己在公司的位置和行业是否可以获得,这份工作是否可以长期持续,工资中的奖金和期权在压力情况下是否还会获得,这些都是值得各位计划的。

但是很多人长期已经适应了,月光+外卖的生活,并且注意到这一类人在疫情期间还不忘凹造型,红酒咖啡都不能缺,点不到外卖抢不到菜了就开始认为政府有问题,全世界都对不起他,本质上都属于对自己的流动性管理缺失导致的。

那么在流动性管理的过程中,一般家庭应该如何做呢?有一种极端情况就是交Liquidity-Shy,就是特别杞人忧天的担忧会出一些意外,然后留着大量的现金放活期。

在这个过程中,我们手头过剩的流动性自然有了投资端的需求,通常的做法分为三种:

期限转换(Maturity Transformation) 最简单的解释就是借短投长,然后利用长期的收益率高于短期利率获得收益,例如很多炒房团用的信用卡Rollover就是这样,但是最终会面临Rollover-risk和Cliff-risk,即突发的资金链断裂

流动性转换(Liquidity Transformation) 把流动性好的资产换成流动性差的资产

信用转换(Credit Transformation) 例如将国债换成公司债,将持有的大盘蓝筹股换成小盘股,换取更高的波动率溢价, 而波动率溢价的来源也包含了流动性。

但是最终你的这些投资需要反过来算一个期限结构,Term Structure of Liquidity Generation Capacity(TSLGC),而这些能力要保证你在TSECCF为负时,你有足够的能力去产生流动性。

其实这些都是我们很多一般家庭理财上很不足的地方,房产上了太大的杠杆使得自己无法动弹,而社会保障有限、双方父母医保压力、小孩的读书压力,这一系列问题都产生流动性紧张,所以你会看到为什么最近几年医改、教育改革、房住不炒等根本原因就是需要慢慢的恢复普通家庭的可支配收入比率,可支配的定义其实本质上就是流动性了。

结语

谈了这么多,只希望疫情早点过去,焦虑的人能够安顿好自己,广厦万间,夜眠七尺;良田千顷,日仅三餐,多些坦然,少些欲望。而对于政府希望能够在危机后更多的反思危机产生的原因而不是简单的盖棺定论处理几个官员。

整个互联网行业似乎也该好好的想想,疫情期间的社会效率并没有因为互联网技术而提高,相反一些店家分布式的供应打破了平台经济的挤兑缺陷,因此谈到政府管控反垄断的时候,和面临行业大裁员和大量本地生活业务巨额亏损的时候,未来如何利用技术构建边缘智能化社区服务?如何配合政府使得城市大脑更加智能?社会有它自己的组成结构,让它自己休养生息才是正确的方式。

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