De rampformule die Wall Street neerhaalde

Geschreven door Koen in rubriek In de kijker, Kredietcrisis op 3 Apr 2009 | geen reacties

Vorige week verscheen een zeer goed artikel in Wired Magazine. In dat artikel wordt haarfijn uitgelegd hoe dat Wall Street zo ver is kunnen gaan in haar falend inzicht in de kredietcrisis.
In een vorig artikel op deze website heb ik al een overzicht proberen te geven over de oorzaken van de kredietcrisis. Maar hoe meer ik over deze crisis lees hoe meer oorzaken dat er eigenlijk zijn. Maar wat ik nu ga beschrijven is toch wel zowat de basis grondstof voor de crisis.

Wired Magazine beschrijft hoe dat David X. Li, een topwiskundige, een “geweldige” formule uitvond die allerlei beurseffecten kon waarderen. Van de formule zelf begrijp ik bijna niets, maar wat ik wel begrijp is het principe hierachter:

De formule liet onder meer toe om te berekenen hoe dat je correlatie kon berekenen op gebundelde risico’s.
Met een simpel voorbeeldje (uit het artikel) begrijp je het waarschijnlijk meteen:

Marleen, is een meisje van 8 en zit op de basisschool.
Stel dat de kans dat de ouders van Marleen gaan scheiden ongeveer 5% is;
Stel ook even dat de kans dat ze luizen krijgt is ook ongeveer 5%;
Stel dat de kans dat haar juf valt in de klas, en Marleen dit ziet eveneens 5% is;
En als laatste de kans dat ze rekenkampioen wordt in haar klas is ook 5%;

Mocht Marleen nu een particulier zijn die een huis moest afbetalen, dan kunnen beleggers speculeren op deze kansen. De prijs die dan voor die “afgeleide producten op Marleen”, zou dan gemakkelijk kunnen berekend worden.

Maar het wordt veel moeilijker als er nog een klasgenootje van Marleen opduikt: Erika.

Erika zit naast Marleen in de klas en heeft even veel kans dat haar ouders gaan scheiden dus 5%.
Maar stel dat Marleen luizen heeft dan heeft Erika veel meer kans op ook luizen: +-50 %
En stel dat Marleen haar juf zag vallen, dan is de kans dat Erika dit ook zag 95% (ze zitten naast elkaar)
En als Marleen rekenkampioen wordt dan heeft Erika 0% kans op dat ook te worden. (er kan er maar eentje kampioen zijn)

Om nu de kansen te beginnen te berekenen op Marleen EN Erika zijn we al een heel pak verder van huis. De correlaties hierop variëren gewoon te veel.beursvloer wall street

En het is nu net dat wat David X. Li voor elkaar kreeg. Door zijn formule konden gebundelde risico’s (zoals die van Erika en Marleen samen) gewaardeerd worden. Dit leidde er toe dat allerlei risico’s konden door verkochten worden aan anderen. Met een premie uiteraard.

Met CDS ( Credit Default swaps) en CDO (Collateralized debt obligations) hadden banken opeens de mogelijkheid om allerlei risico’s te verpakken en er een mooi effectje van te maken. Kredietratingbureau’s plakten er dan een waardering op AAA of AA en banken konden dit risico dan ten gelde maken. Op die manier konden ze nog meer geld uitlenen. En veel pensioenfondsen, hedge funds, banken, … kochten deze producten omdat ze een mooi rendement hadden en “veilig waren”.

De groei van die effecten ging vanaf begin van deze eeuw enorm hard: eind 2001 was er voor $ 910 miljard CDS in de wereld. Maar tegen eind 2007 was er al voor $ 62 biljoen aan CDS producten. Bij CDO net van hetzelfde van 275 miljard in 2000 tot $ 4,7 biljoen in 2006.

Nu gingen die producten er van uit dat mensen nooit massaal hun hypotheek zouden staken. Mocht eentje dat doen, dan was dat niet erg, door de stijgende huizenprijzen kon de bank dat huis dan nog met een winst verkopen. Daarom ook dat veel mensen een lening kregen die eigenlijk te zwaar was. Maar de intrestvoeten waren laag, dus de meeste Amerikanen konden dan wel hun droomhuis kopen.

Maar samen met de stijgende intrest stegen ook andere factoren (de olieprijzen), daar door kregen vele het moeilijk. De huizenprijzen konden dus zakken en daar was dat financieel systeem niet op voorzien. Ook in die beruchte formule ging men er niet van uit dat dit ooit zou kunnen gebeuren. Of de kans was zo klein, maar als het fout ging, dan ging het helemaal verkeerd.
Vergelijk het met vliegen. De kans dat jouw vliegtuig neerstort is heel klein (1 kans op x miljoen?) Maar als het neerstort dan loopt het meestal heel fout met je af.

Ik heb hier een korte samenvatting proberen geven van dit interessant artikel, maar mocht je meer willen weten dan raad ik je sterk aan om het (Engelstalig) artikel van Wired te lezen.

Andere artikels:

Reageer