2010年9月25日，美联储主席本-伯南克(Ben Bernanke)周五对新的凯恩斯(Keynesian)经济模型作出了辩护，尽管这些经济模型未能预测到最近一次金融危机的发生。
伯南克今天发表讲话称：“虽然经济学家从这场危机中学到了很多东西，但我认为提倡在这一领域进行一场激进的改造活动还是有些过分了。”
新的凯恩斯工作母机(workhorse)模型等标准的经济模型未能预测到最近一次金融危机的发生。伯南克本人也曾认为，次级抵押贷款危机不会蔓延至更广泛经济。但伯南克在今天的讲话中表示，经济模型的失灵并不意味着这些模型不切实际或存在重大缺陷。他指出，与其抛弃这些模型，不如采取更多工作来搞懂金融体系如何对经济增长和稳定性造成影响。
伯南克称，金融危机是一种老式的银行挤兑，有不同的“演员”置身其中。在这一次的危机中，排队从银行提取现金的存款人的“角色”被货币市场基金所取代。他表示，监管机构和市场参与者未能认识到来自于机构而非个人的挤兑的潜在风险。
伯南克指出，19世纪末所进行的有关银行挤兑的经济研究仍与这场危机具有相关性。他建议对三个领域进行研究，即恐慌时期的人类行为、流动性在市场上扮演的角色以及泡沫是如何被创造出来和如何破裂的。
伯南克还指出，金融系统和监管结构理所当然地认为，某些金融资产总是能以接近于其基本价值的价格被售出。但是，在这场危机中，在公司被迫迅速出售资产的时候出现了许多恶性循环，而且这些减价出售的活动推低了资产价格，增强了投资者有关公司无力偿还债务的担忧情绪。
說了一大堆話，可新的凯恩斯工作母机(workhorse)模型等标准的经济模型到底是什麼東西？
老實說，我也並不很清楚，不過我看過一本叫《我在美聯儲監管銀行》的書，作者說出美聯儲監管銀行所使用的模型，這些信用风险模型是用模型的方式来衡量和预测一个信贷组合的风险架构，是通过模型所计算出的信用损失的概率密度函数(probability density function)来实现这些目标的。这个概率密度函数在风险管理、资本配置、信贷定价、最优组合上都有重要作用，是现代金融数量化、精确化、高效化的具体体现。大银行不惜花费大量人力物力资源来开发利用这个工具。
信用风险模型分由上至下模型(top-down)和由下至上模型(bottom-up)两大类。前者主要用于消费者信贷，诸如信用卡贷款、房地产贷款、车辆贷款、学生贷款。这些信贷因为比较单一类似，且贷款数额小，单笔损失量不大，建立模型的时候就把同类贷款汇总起来，用大数定律和历史数据对它将来的损失可能性作模拟推断。这种模型一般都比较简单易行，广为接受，与实际情况拟合很好，所以，一般都不在巴塞尔协议重点讨论范围之内。
由下至上模型是用来模拟大、中型商业信贷，贷款额度高，潜在损失大，需要一个个单独观察评估，然后再汇合加总，最后达到整个资产组合的总体风险水平。
這些信用风险模型的参数一般量化为以下几个主要变量：
1. 风险敞口(exposure)
如果是传统的定期贷款的话，那么，贷款额便是风险敞口变量。但事情并非都如此简单，有些贷款含有期权，比如周转信贷(revolving credit)，银行提供的信用额度，企业不一定要去用，或用完。但如果企业发生资金周转危机了，这笔信用额度就要被启动，而且可能都用完。如何模拟这类贷款的不确定风险敞口，便众口不一。
2. 信用评级(credit rating)
这是针对具体企业的评级，同评级相对应的是企业降级倒闭的风险概率。比如，根据标普(S&P)评级公司的统计数据，一企业的信用评级若今年为A，则明年降为B的可能性是0.24％，一年内破产的可能性为0.02％。五年、十年的评级变化，都有数据。
3. 违约损失率(loss given default)
这是估计万一借款企业违约或倒闭了，银行能收回多少资金，损失多少贷款。这个指标是针对具体贷款而言(facility)，而非针对具体企业或债务人(company or obligor)。若一贷款有抵押品作担保，则其损失的比率要比没有抵押品的低。
4. 相关系数(correlation)
这是指一笔贷款与其他贷款的互动性，用来衡量整个资产组合的信用风险。若资产之间的相关系数高，互动性强，则共同损失的可能性大，整个资产组合的总风险就大；反之，若相关程度低，资产之间就更有可能独立运行，不会同步下滑，那整个资产组合的总风险就小。
5. 违约倒闭模式(default-mode paradigm)或按市定价模式(mark-to-market paradigm)
一般模型都只计算企业违约所带来的风险和损失，只要企业没倒闭，潜在价值就不变。但更精确的市场化的做法是连市场信用风险波动都算在里面。即便企业没有倒闭，但因为它的信誉下跌，信用级别下降，或纯粹市场信用点差(credit spread)指数上升，资产价值也会下降。比如，一笔金额为1亿美元的10年贷款，给信用级别A的企业，如果该企业的信用级别降为B，则该贷款的价值就不值1亿美元，其中的差额就是信用点差损失。这是所谓的按市定价的计算法。
6. 解析法(analytical)或模拟法(simulation)
这是如何将上述单变量汇总起来，算出整个资产组合的信用风险，即概率密度函数的方法。解析法简单易行，运算速度快，事先假定风险密度函数的具体方程式，代入各种变量，便信手可得各类风险值。模拟法不需要引入诸如风险密度函数方程式等关键假设，计算机模拟自然给出整个资产组合的风险状况，信息量充分，能进行各类运算，使信用风险模型做到最理想化的运用，缺点是计算时间长，容易受到计算机功能的限制。
你看得懂上面這些信用风险模型的解釋嗎？
看不懂？沒關係，我也是看到矇查查。
《我在美聯儲監管銀行》該書作者是讀經濟出身也要花一段時間才搞明白。
不過，從這些複雜的理論中，我可以看出美联储主席本-伯南克(Ben Bernanke)所辩护的新凯恩斯(Keynesian)经济模型，根本就是廢物。
拜託啦！經濟學家們，你們以為經濟學是硬科學嗎？拿硬科學那一套來解釋信用風險，根本就不知所云。
哪些思维模型最可靠呢？答案很明显，那些来自硬科学和工程学的思维模型是地球上最可靠的思维模型。而工程学的质量控制理论，至少对你我这样的非专业工程师来说也是很重要的核心部分．其基础恰好是费马和帕斯卡的基础数学理论。
分析信用風險所需要的只是基本的數學知识，在經濟學上卻披上一大堆吓唬人的术语，只是打扮得漂亮一点而已。
用這些打扮漂亮卻不實際的模型來評估風險，不出事才怪！
美聯儲所使用的信用风险模型都仰赖于大量数据，充斥着许多参数和假设。
監管所風險所需要的不是所謂風險模型評估，那只是華爾街想儘量放大槓桿才想出來的花招。監管方法其實只需要最簡單的幾招：
１.最簡單的準備率，其準備金必須充足，而且也必須是真金白銀。
２.銀行放貸的財務槓桿比例也要受限制，否則銀行會貪圖短期利益而放大風險放貸。
３.房貸標準也需要嚴格審核貸款者的現金流。
只要這些監管功夫作足，風險自然降低了，那裡還需要那些複雜到沒人看得懂的信用风险模型？
當初，銀行準備金率是１００％，為了要賺更多錢就將低準備金率，又為了要再賺更多的錢就廢除金本位制，又要再賺更多就炮制了大量的衍生產品，近期又想要再賺更多就想要用信用风险模型來取代傳統監管銀行的標準。
西方的銀行越來越不像銀行，它們更像對沖基金。
在２００８年金融海嘯中，西方國家的加拿大銀行是少數不受波及的，原因就在於加拿大使用被華爾街視為老土的監管方式來監管銀行。
華爾街所謂金融創新其實就是金融巫術，擴大短期利益，增加長期風險。
附錄：《我在美聯儲監管銀行》一書作者對摩根模型的一點看法
摩根的模型不是一般的复杂，而是相当的复杂，我们费了很多周折。究其原因主要有两点：一是它的模型本身就很复杂。摩根总是想方设法囊括所有能囊括进去的参数，把模型做得精致细腻。这样做的目的，无非是为了得出较为精确的结果，使模型在运用于信贷定价和资本金配置时，让业务部门心悦诚服，不会产生过多的非议和指责。但这样做的必然结果是模型变得相当复杂，环环相套，盘根错节，不容易一下子看懂看穿。第二个，也是更重要的原因，是它没有完整的技术文件来说明模型的来龙去脉。因为这是摩根的内部模型，不需要像外销产品那样，有详细清晰的说明书，更何况它几经修改，几拨工作人员前赴后继，最终的模型可能与前几轮的模型大相径庭，即便有个别说明文件，也语言简单、文字晦涩、数字符号一大堆，恍恍乎，不知其所以然。我们也就只能跟着折腾来折腾去，想方设法从现成的资料里琢磨出个原委。
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