For mange er det stadig noget af et mysterium, hvordan de globale finansmarkeder kunne bryde sammen i slutningen af 2007.

En del af årsagen var ganske rigtigt, at der blev givet store udlån til mennesker, som ikke var kreditværdige, men hvad var det helt præcist, der fik et stabilt system til at blive ustabilt?

Det skulle fysikere og matematikere, der ved noget om store komplekse systemer, da kunne fortælle os noget om, skulle man tro. Og det kan de faktisk også, er budskabet i en artikel i Nature Communications i denne uge.

Fysikere har ikke altid haft gode erfaringer med økonomi. Isaac Newton mistede en formue på den såkaldte South Sea-boble og måtte erkende, at nok kunne han beregne stjernernes bevægelser, men ikke menneskers vanvid.

Lidt det samme forhold udtrykte et andet fysikgeni, Richard Feynman, i sidste århundrede på denne måde: »Tænk på, hvor meget vanskeligere fysikken ville være, hvis elektroner havde følelser.«

I Nature Communications præsenterer fire forskere med Marco Bardoscia fra Department of Banking and Finance fra universitetet i Zürich i Schweiz i spidsen en matematisk analyse af finansielle netværk inspireret af matematiske metoder til analyse af komplekse økosystemer.

Ud fra iagttagelsen af, at der findes mange arter i de fleste økosystemer, var det længe den generelle opfattelse, at jo mere komplekst et system var, desto mere stabilt ville det være.

Robert May fra Institute for Advanced Study i Princeton viste allerede i 1972, at det ikke var tilfældet – kompleksitet kan også reducere stabilitet.

Det fik May, nu hos University of Oxford i England, til sammen med Andrew Haldane, cheføkonom i den britiske centralbank Bank of England, til i Nature i 2011 at beskrive, at dette havde en afgørende betydning for finanskrisen i 2007-2008.

Man koncentrerede sig kun om de dårlige elementer i systemet og glemte at se på systemet som helhed, forklarede Haldane og May.

Men hvordan?

Men hvordan er det mere præcist, at netværkskompleksitet underminerer stabiliteten. Det er det, som Bardoscia og co. har sat sig for at finde en forklaring på.

Den parameter, som de fire forskere koncentrerer sig om, er forholdet mellem en banks samlede aktiver og dens egenkapital – det såkaldte leverage ratio. Det klart, at jo større dette forhold er, desto større er bankens risiko for at kollapse, hvis den ikke kan kan realisere sine aktiver – f.eks. ved at andre banker ikke kan tilbagebetale deres lån.

I stedet for blot at have et enkelt leverage ratio for hver enkelt bank, ser de fire forskere på et system, hvor man med n banker får en nxn leverage-matrix, der viser, hvordan de enkelte banker er forbundet med hinanden.

Uden at gå nærmere ind i analysen er det ved at se på denne matrix, at man kan vurdere stabiliteten af systemet. Til de læsere, der kan huske deres undervisning i lineær algebra, kan jeg supplere med oplysningen om, at opgaven er at finde egenværdierne for denne matrix.

Ud fra dette kan man bestemme, om systemet er stabilt, ustabilt, eller om det kan være begge dele.

Stresstest er ikke nok

Den afgørende pointe i analysen er, at det ikke er nok at stressteste de enkelte banker med jævne mellemrum og indføre regler for polstringen af en bank, der skal forhindre leverage ratio i at gå amok – man bliver nødt til at se på hele systemet.

Det kan synes soleklart, men det er faktisk ikke det, man gør i dag.

På mange måder er det en forsimplet analyse, der er gennemført, man den viser dog nogle uhensigtsmæssigheder ved den måde, finansmarkederne er koblet sammen på, som man bliver nødt til at forholde sig til.

Forsinkelser i finansielle netværk

Finansmarkederne præges ikke kun af store nedbrud. Der er flere eksempler på meget kortvarige hændelser, hvor priserne kan stige dramatisk, eller hvor hele børsmarkedet kan falde katastrofalt, fordi algoritmerne, der styrer en stor del af handlen, løber løbsk.

Flere har spekuleret i, at man ved at indføre et delay i systemet kunne lægge en dæmper på algoritme-handlen – hvor evnen til at udføre en handel nogle få millisekunder hurtigere end andre, når der kommer ny information, er afgørende.

I en artikel i Science redegør fysikeren Neil F. Johnson fra Univerity of Miami i USA for, at det kræver en dybere forståelse af, hvordan systemet spiller sammen.

Han refererer et eksempel fra efteråret 2016, hvor man bevidst indførte et delay på 350 mikrosekunder. Dette var nok til at give et falsk indtryk af markedsaktiviteten, der førte til utilsigtede udsving. Indførelse af delay er ikke nogen simpel medicin, ser det ud til.

Solsystemet er et andet komplekst system

Om ikke andet viser den seneste forskning, at den matematiske forståelse af finansmarkeder og menneskers vanvid er blevet meget større siden Newtons tid, og det er vel også 'Værd at vide'. Også selv om der er stadig er meget, vi ikke har styr på.

Når vi er ved Newton og bevægelsen af stjerner og planeter, så er det måske også værd at gøre opmærksom på en ny analyse fra Stephen Meyers fra University of Wisconsin-Madison, der i Nature beskriver de kaotiske forhold i universet, hvor vekselvirkningen mellem Jorden og Mars ændrede sig afgørende for 85-87 millioner år siden.

Det førte bl.a til et skifte i de meget langvarige perioder for klimasystemet (et andet komplekst system), der ændrede en periodicitet for istiderne fra 1,2 millioner år til 2,4 millioner år.

Solsystemet er et andet kompleks system, som vi konstant lærer mere og mere om.