Sobre corridas bancarias

Leo el mismo artículo publicado en dos diferentes diarios, uno en español y otro en inglés, por sus autores Ken Sweet y Stan Choe. Los diarios son The Washington Post y Los Ángeles Times y el artículo se tituló «Bank runs used to be slow. The digital era speed them up» (Internet aceleró las avalanchas bancarias, antes lentas). El primero mencionado publicado el 15 de marzo de 2023 y el segundo el 19 de marzo.

La tesis del artículo es, y transcribo literalmente, que lo que hizo que el colapso del Silicon Valley Bank fuera único en comparación con cierres por insolvencia anteriores de bancos grandes, fue la rapidez con la que colapsó.

El artículo es interesante pero sus autores están, simplemente, descubriendo el agua tibia.

Dicho artículo me permite traer a colación un trabajo que realicé -y publiqué- hace 19 años en la revista Anales de la Universidad Metropolitana y que se tituló «Dinámica del rumor y operaciones psicológicas de daño reputacional» (Vol. 4, Nº 2 (Nueva Serie), 2004: 155-169).

En aquel entonces estaba interesado no solo en la cinemática, sino también en la dinámica de los rumores que habían afectado -y todavía afectaban- a los bancos venezolanos. Mi tesis era y es que quienes se contagian no son los bancos sino los depositantes de los bancos.

Además, en 2003, había leído un artículo, ahora libro, de Mark Schindler titulado “Rumors in Financial Markets: Survey on how they evolve, spread and are traded on”, publicado por el Institute for Empirical Research in Economics, de la Universidad de Zurich. El libro de Schindler es de 2007 y se titula Rumors in Financial Markets: Insights into Behavioral Finance (John Wiley & Sons Ltd).

De acuerdo con Schindler (2003) es posible clasificar la gran variedad de rumores atendiendo a dos parámetros: la forma como surge el rumor (de manera espontánea o deliberadamente provocada) y aquello que le da origen (eventos genéricos, eventos específicos o detalles, y la fantasía). Así, es posible obtener seis tipos de rumores, de los cuales tres surgen de manera espontánea y tres son deliberadamente provocados.

Dentro de estos tres últimos tipos de rumores existe el denominado rumor deliberadamente provocado por detalles, en donde un evento específico o una señalización que pasa desapercibida, es utilizada para disparar deliberadamente el rumor. Ese fue el tipo de rumor que referencié en mi investigación, y el campo de eventos (detalles) que se utiliza como mecanismo de disparo son los que tienen lugar en el mercado de capitales y en los mercados financieros o bancarios.

Entre varias características de este tipo de rumor (rumor deliberadamente provocado por detalles) hay una que motiva este artículo y que tiene que ver con su velocidad de propagación. Según Schindler (2003) «más del 70% de los traders entrevistados afirmaron que es “una cuestión de minutos para que toda una comunidad de traders se entere del rumor”.

Entonces y a fin de hallar cuantificados de velocidad y aceleración con información disponible sobre nuestras corridas, utilicé un sencillo modelo descriptor de epidemias con las siguientes tres premisas y donde N es el número de depositantes de un banco: 1) la velocidad con que se propaga un rumor sobre un banco es directamente proporcional al número de depositantes (X) que ya están en conocimiento del rumor. A estos depositantes los denominé depositantes contagiados; 2) la velocidad con que se propaga un rumor sobre un banco es inversamente proporcional al número de depositantes (Z) que teniendo conocimiento del rumor no lo propagan, en virtud de que se trata de depositantes bien informados. A estos los denominé depositantes inmunes; 3) la velocidad con que se propaga un rumor sobre un banco es directamente proporcional al número de depositantes que aún no conocen el rumor (N-Z-X). Aquí, velocidad de propagación –también velocidad de contagio– significa el número de depositantes que se han hecho eco del rumor en una determinada unidad de tiempo.

Las tres premisas anteriores así como otras suposiciones, me condujeron a una ecuación diferencial de primer orden la cual resolví mediante cálculo integral básico. Al considerar datos de corridas conocidas en un banco venezolano pequeño con 4.000 depositantes, inicialmente consideré que de esos 4.000 tan solo 10 eran inmunes (0,25%) y bajo la suposición de un proceso continuo, obtuve que solo tomaría 1,42 días (34 horas, ni siquiera 48 como en el caso del Silicon Valley Bank) para que el rumor se propagara a 3.990 depositantes con lo cual el banco colapsaba. La velocidad máxima de contagio con casi ningún depositante inmune fue, en mis cálculos, de 6 depositantes por minuto.

Lo importante es que, en mi simulación, a medida que aumentaba el número de depositantes inmunes (depositantes bien informados de la situación de la institución bancaria), la velocidad máxima disminuía y lo cual era consistente con la premisa Nº 2 anteriormente expuesta. De modo que, dada la alta velocidad que se alcanza en presencia de pocos depositantes inmunes, la conclusión preliminar y trascendental a que conduce la utilización de este sencillo modelo, es que las posibilidades de acción efectiva se centran mayormente en el aspecto preventivo que, en el caso de una institución bancaria abarca en un principio, dos cosas: depositantes bien informados y construcción de imagen y reputación.

Un elemento adicional que propuse en mi trabajo, dada la alta velocidad de propagación de un rumor, lo fue el establecimiento de «trampas de rumores» en los que los medios de comunicación social jugarían un rol estelar y fundamental. Por ejemplo, ahora existen cuentas en Twitter que permiten confirmar si ciertas noticias que circulan por las redes son ciertas o falsas como Observatorio Venezolano de Fake News (@ObservatorioFN) o Cazadores de Fake News (@cazamosfakenews).

Una conclusión actual relacionada con mi trabajo y con el modelo de Diamond-Dybvig de 1983 es que el seguro de depósitos no parece hacer otra cosa que incrementar el así denominado “Moral Hazard”: lo acabamos de ver con el caso del Silicon Valley Bank.