というFRB論文をMostly Economicsが紹介している。原題は「Black Swans and Financial Stability: A Framework for Building Resilience」で、著者はDaniel Barth(FRB)、Stacey Schreft(メリーランド大)。
以下はその要旨。
This article refines the concept of black swans, typically described as highly unlikely and catastrophic events, by clearly distinguishing between knowable and unknowable events. By emphasizing that black swans are “unknown unknowns,” the article highlights that the realization of new black swans cannot be prevented and motivates a need for policies that build the financial system's resilience to unforeseeable crises. The article introduces a "resilience principle" that calls for policies that are adaptable, universal, and systemic. Examples are provided of policies with these features, none of which relies on the official sector being better positioned than the private sector to anticipate the unknown.
(拙訳)
本稿は、起こる可能性が非常に低く壊滅的な出来事として通常説明されるブラックスワンという概念を、知ることができる出来事と知ることができない出来事を明確に区別することにより、精緻化する。ブラックスワンは「知ることができない未知のこと」である、ということを重視することにより本稿は、新たなブラックスワンは防ぐことができないという認識を強調し、予見不可能な危機に対する金融システムの復元力を構築する政策の必要性を動機付ける。本稿は、適用可能で、普遍的で、システミックな「復元力の原則」を導入する。そうした特性を持つ政策の例を提示するが、いずれも、公的部門が民間部門よりも未知のことを予期する上で良い立場にいることには依拠しない。
以下はMostly Economicsの本文からの引用の孫引き。
Black swans are defined as unknown unknowns with very large and widespread effects. As unknown unknowns, black swans are fundamentally uncertain. They are outside the realm of prior experience, but once observed, they change the common wisdom of what is possible, which is the essence of the analogy to a black swan. When all swans were thought to be white because no other color of swan had been observed, even if someone had imagined swans of different colors, common wisdom was predicated on a world containing only white swans. Observing the first black swan would fundamentally change that world view and raise a host of new questions. What other colors of swans could exist? What other species might differ in color?
A black swan event reveals that the prevailing understanding of the world was fundamentally wrong. The commonly accepted “models” of causes and effects prior to a black swan, whether financial or otherwise, are shown to be wholly inadequate. A black swan may only have seemed rare given existing models of how the world works; with the benefit of hindsight, the black swan may seem to have been all but inevitable. Observation of a black swan leads to the construction of new models or massive reconstruction of existing models. Defining a black swan event as done here is consistent with and more precise than the original definition while avoiding the subjectivity of a black swan being in the eye of the beholder.
Grey swans in the taxonomy are known unknowns with large and widespread effects. Essentially, black swans spawn grey swans: once a black swan is realized, an entire class of large-impact events—grey swans—are known to be possible. When grey-swan events will occur and what form they will take remain unknown, but their appearance does not make existing models of cause and effect obsolete. Instead, after a grey-swan event, existing models are retained, but their parameters are updated. Understanding of a class of grey swans grows with the swan’s repeated appearance. Vulnerabilities that contributed to the grey swans come to be recognized, monitored, and mitigated.
Examples of grey swans discussed in the Appendix include the savings and loan (S&L) crisis in the 1980s, 1987 stock market crash (Black Monday), collapse of Long-Term Capital Management (LTCM), 2003 SARS outbreak, 1993 World Trade Center bombing, Chernobyl nuclear disaster, and corporate governance crisis that brought the collapse of Enron and WorldCom. In contrast to the examples of black swans, many of the grey swans are near misses as they fall short of having catastrophic events.
White swans are known knowns that occur infrequently and have a sizable, large-scale impact. They are aged versions of grey swans and thus sufficiently well understood from analysis of past events that they fit within acceptable tolerances of existing models. Their likelihood can be estimated, and their effects can be dampened. For example, the creation of deposit insurance reflected recognition of coordination failures as a cause of bank runs and made the banking system more resilient. Bank failures still occur, but they are unlikely to cause runs or crises. The exception is if something has changed that results in bank runs possessing new, unknown properties, as was the case with the 2023 failure of Silicon Valley Bank. The ensuing bank runs brought the realization that the growth of online banking and uninsured deposits had altered run risk. The Appendix describes the March 2020 Treasury market disruption, 1997 Asian financial crisis, 2009 H1N1 pandemic, localized and smaller-scale acts of terrorism etc.
(Edge翻訳を適宜修正)
ブラックスワンは、非常に大きくて広範囲な影響を持つ、知ることができない未知のことと定義される。知ることができない未知のことであるブラックスワンは、基本的に不確実である。それらは従来の経験の外にあるが、いったん観察されると、何が起こり得るかについての一般常識を変える。それがブラックスワンのアナロジーの本質である。他の色の白鳥が観測されていなかったために全ての白鳥が白いと考えられていた時、たとえ誰かが異なる色の白鳥を想像したとしても、一般常識では白い白鳥だけがいる世界を前提としていた。最初のブラックスワンを観測することで、その世界観は根本から変わり、新たな疑問が数々と湧いてくる。他にどのような色の白鳥が存在する可能性があるのか? 他にどの種の生物で色が異なる可能性があるのか?
ブラックスワンの出来事は、世界の一般的な理解が根本的に間違っていたことを明らかにする。ブラックスワン以前に一般的に受け入れられていた原因と結果の「モデル」は、金融関係か否かを問わず、完全に不適切であることが示される。ブラックスワンは、世界がどのように機能するかについての既存のモデルを所与とすると、稀なように見えるのに過ぎないかもしれない。後知恵では、ブラック・スワンはほぼ必然だったように思われるかもしれない*1。ブラック・スワンの観測は、新しいモデルの構築や既存のモデルの大規模な再構築につながる。ここで行ったようにブラックスワンの出来事を定義することは、元の定義と一致し、かつ、元の定義よりも正確であるとともに、ブラックスワンが見る人の目にあるという主観性を回避している。
この分類におけるグレイスワンは、非常に大きくて広範囲な影響を持つ、知ることができる未知のことである。基本的に、ブラックスワンはグレイスワンを生み出す。ブラックスワンがいったん実現すると、大きな影響を与える出来事のある種類、つまりグレイスワンがすべて実現可能であることが既知となる。グレイスワンの出来事がいつ発生し、どのような形をとるかは未知のままだが、その出現によって既存の原因と結果のモデルが時代遅れになるわけではない*2。グレイスワンの出来事が生じた後、既存のモデルは保持されるるものの、パラメーターは更新される。グレイスワンの一つの種類に対する理解は、グレイスワンが繰り返し出現するにつれて深まる。グレイスワンの原因となった脆弱性は、認識され、監視され、軽減されるようになる。
付録で取り上げたグレイスワンの例としては、1980年代の貯蓄貸付組合(S&L)危機、1987年の株式市場の暴落(ブラックマンデー)、ロング・ターム・キャピタル・マネジメント(LTCM)の破綻、2003年のSARSの流行、1993年の世界貿易センター爆破事件、チェルノブイリの核の惨事、エンロンとワールドコムの破綻をもたらしたコーポレート・ガバナンスの危機などがある。ブラックスワンの例とは対照的に、グレイスワンの多くは、壊滅的な出来事の発生には至らず、ニアミスである。
ホワイトスワンは、たまにしか発生しない、相当な大きさの大規模な影響を与える、知ることができる既知のことである。これらはグレイスワンの年を重ねたバージョンであり、従って、過去のイベントの分析から十分に理解されており、既存のモデルの許容範囲内に収まる。その発生可能性は推定することができ、その影響は弱めることができる。例えば、預金保険の創設は、協調の失敗が銀行の取り付け騒ぎの原因であると認識されたことを反映しており、銀行システムの強靭性を高めている。銀行の破綻は依然として発生するが、取り付け騒ぎや危機を引き起こす可能性は低い。例外は、2023年のシリコンバレー銀行の破綻のように、何かが変化して銀行の取り付け騒ぎが新たな未知の特性を持つようになった場合である。それに続いて起きた銀行の取り付け騒ぎは、オンラインバンキングと無保険預金の拡大が取り付け騒ぎのリスクを変えたという認識をもたらした。付録では、2020年3月の米国債市場の混乱、1997年のアジア金融危機、2009年のH1N1パンデミック、および、局地的かつ小規模なテロ行為などについて説明している。
論文ではこのほか、アヒル(duck)を、各色のスワンよりも影響の小さな出来事として定義している。例としては、アルケゴス・キャピタル・マネジメントの破綻、債務不履行常習国の債務不履行、季節性インフルエンザ、大惨事に至らない原子力発電所での運転の問題、を挙げている。
また、復元力の原則に基づく政策としては、自動安定化装置、バッファ、バックストップが提案されている。自動安定化装置は、金融システムの不安定化と結び付く動きに関する指標の値に基づいて規模と対象が決まるルールベースの政策である。バッファは、自動安定化装置が失敗した緊急事態の際に必要となり利用可能となる流動性資金である。バックストップは、どの供給網のどの箇所においても最後の需要者もしくは供給者として機能する政策や制度、あるいは、何らかの資産や製品の価値の保証人として機能する政策や制度である。