Ein von Forschern der UCL und der Queen Mary University of London entwickeltes Tool für künstliche Intelligenz könnte Regierungen bei der Entscheidung helfen, ob sie eine Bank in der Krise retten sollen oder nicht, indem es vorhersagt, ob die Intervention den Steuerzahlern langfristig Geld sparen wird.
Das KI-Tool, beschrieben in einem neuen Artikel in Naturkommunikationbewertet nicht nur, ob eine Rettungsaktion die beste Strategie für Steuerzahler ist, sondern schlägt auch vor, wie viel in die Bank investiert werden sollte und welche Bank oder Banken zu einem bestimmten Zeitpunkt gerettet werden sollten.
Der Algorithmus wurde von den Autoren unter Verwendung von Daten der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde in einem Netzwerk von 35 europäischen Finanzinstituten getestet, die als die wichtigsten für das globale Finanzsystem gelten, er kann jedoch auch von nationalen Banken verwendet und kalibriert werden, wobei detaillierte proprietäre Daten nicht verfügbar sind zur Öffentlichkeit.
Dr. Neofytos Rodosthenous (UCL Mathematics), korrespondierender Autor des Papiers, sagte: „Regierungsbankenrettungen sind komplexe Entscheidungen, die finanzielle, soziale und politische Auswirkungen haben. Wir glauben, dass der von uns entwickelte KI-Ansatz ein wichtiges Instrument für Regierungen sein kann, das hilft Beamte bewerten insbesondere die finanziellen Auswirkungen – das heißt zu prüfen, ob eine Rettungsaktion im besten Interesse der Steuerzahler ist oder ob es das bessere Preis-Leistungs-Verhältnis wäre, die Bank scheitern zu lassen -Herstellungsprozess.“
Co-Autor Professor Vito Latora (Queen Mary University of London) fügte hinzu: „Regierungen und Bankenbehörden können unseren Ansatz auch nutzen, um vergangene Krisen rückblickend zu überprüfen und wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Maßnahmen zu gewinnen. Man könnte beispielsweise die Rettungsaktion der britischen Regierung überprüfen der Royal Bank of Scotland (RBS) während der Finanzkrise von 2007-9 und darüber nachdenken, wie dies (aus finanzieller Sicht) in der Zukunft möglicherweise verbessert werden könnte, um in erster Linie den Steuerzahlern zugute zu kommen.“
Bei einer Bankenrettung erhöht eine staatliche Investition in eine Bank das Eigenkapital der Bank und verringert ihr Ausfallrisiko. Diese kurzfristigen Kosten können für den Steuerzahler gerechtfertigt sein, wenn sie langfristig zu geringeren Steuerzahlerverlusten führen – dh sie verhindern Bankausfälle, die für die Staatsfinanzen schädlicher sind.
In ihrer Studie schufen die Forscher einen mathematischen Rahmen für den Vergleich verschiedener Rettungsstrategien im Hinblick auf die prognostizierten Verluste für die Steuerzahler. Zu den berücksichtigten Faktoren gehören die voraussichtliche Dauer der Finanzkrise, die Wahrscheinlichkeit des Ausfalls jeder Bank und die Auswirkungen eines Ausfalls auf andere Banken im Netzwerk sowie die Anteile der Steuerzahler an den Banken.
Unter Verwendung eines mathematischen Kontrollverfahrens namens Markov-Entscheidungsprozess haben die Forscher die Auswirkungen einer Regierungsintervention zu einem bestimmten Zeitpunkt in diesen Rahmen integriert.
Anschließend entwickelten sie einen maßgeschneiderten KI-Algorithmus, um optimale Rettungsstrategien zu bewerten, indem sie keine Intervention mit verschiedenen Arten von Interventionen – d. h. unterschiedlich hohe Investitionen in eine oder mehrere Banken – zu verschiedenen Zeitpunkten während einer Krise verglichen. Eine KI-Technik wird benötigt, da die Modellierung eines solchen Systems sehr komplex ist, da das zukünftige Verhalten aller Banken im System unendlich sein kann.
In ihrer Fallstudie mit Daten der Europäischen Bankenaufsichtsbehörde zeigten sie, dass staatliche Rettungsaktionen nur dann optimal wären, wenn die Anteile der Steuerzahler an den Banken über einem bestimmten kritischen Schwellenwert liegen, der über das Modell bestimmt wird. Die optimale Richtlinie änderte sich drastisch, sobald der prozentuale Verlust diese Schwelle überschritten hatte.
Darüber hinaus zeigte sich, dass staatliche Rettungsaktionen tendenziell umso günstiger waren, je größer die Notlage des Netzwerks (definiert als prozentualer Rückgang des Eigenkapitals der Banken) war, je länger die Krise andauerte und je größer die Engagements der Banken gegenüber anderen Banken waren ( das heißt, wie viel sie anderen Banken geliehen hatten und daher zu verlieren drohten, wenn diese Banken zusammenbrachen).
Die Forscher fanden auch heraus, dass die beste Strategie für Steuerzahler darin bestand, wenn eine Bank eine Rettungsaktion erhalten hatte, wenn die Regierung weiterhin in diese Bank investierte, um einen Zahlungsausfall zu verhindern. Dies könnte dazu führen, dass der geretteten Bank der Anreiz fehlt, sich gegen Risiken abzusichern, was möglicherweise die Risikobereitschaft erhöht.
Hauptautor Dr. Daniele Petrone sagte: „Banken haben den aktuellen wirtschaftlichen Sturm, der durch die COVID-19-Pandemie ausgelöst wurde, bisher überstanden. Geldpolitik, die Insolvenzen in allen Branchen verhindert hat. Niemand kann jedoch die Auswirkungen auf das Finanzsystem vorhersagen, da die Zentralbanken frühere Maßnahmen wie die Erhöhung der Zinssätze aufgrund von Inflationssorgen rückgängig machen und daher immer noch Rettungsaktionen möglich sind.“
Mehr Informationen:
Ein KI-Ansatz für das Management von Finanzsystemrisiken durch Bankenrettungen durch Steuerzahler, Naturkommunikation (2022). DOI: 10.1038/s41467-022-34102-1