Aunque hace ya algún tiempo, en
Slashdot di con dos artículos sobre la relación entre los productos financieros estructurados, y como se llegaba a ellos a través de software. La primera referencia es
My Manhattan Project, How I helped build the bomb that blew up Wall Street, un artículo de Michael Osinski, donde explica como el software que desarrolló a lo largo de años ayudó a los bancos de inversión a construir productos estructurados a partir de hipotecas ( CMO,
Collateralized mortgage obligation). El artículo es muy interesante porque explica alguno de los procesos que llevan a la construcción de estos productos y como se llegó a las subprimes.
Retail lenders could make the loan, take a fee, then sell the mortgage to an investment bank. The bank, after bundling thousands of the mortgages together, could, through a little software magic, issue bonds based on that bundle of loans.
Que podría traducirse como:
Los prestamistas minoristas concedían un crédito, el cual llevaba aparejada la correspondiente comisión y vendían la hipoteca a un banco de inversión. Éste, con ayuda de programas especializados, emitía obligaciones (bonos) basados en el conjunto de hipotecas que había unido y masticado.
Now, an investor does not want a single person’s mortgage, much the same as you may not want to underwrite your sibling’s purchase of an overpriced McMansion. But when 1,000 similar loans are combined, and the U.S. government, through Freddie Mac and Fannie Mae, absorbs the default risk, you now have a nifty little AAA-rated piece of paper paying one or two points above Treasury bills.
Un inversor jamás compraría una hipoteca, aunque el riesgo de pagar sea bajo. Sin embargo, si podría comprar un bono de este tipo, que ofrecía unos dos puntos porcentuales por encima de las Letras del Tesoro americanas, con el riesgo por defecto soportado por Freddie Mac y Fannie Mae, y con una calificación de riesgo AAA (la más alta). Y además, el Estado soporta parte del riesgo del bono, así que miel sobre hojuelas para los ingenieros financieros. Es más, con la evolución de este programa consiguieron lo siguiente:
Working with another programmer, I wrote a new mortgage-backed system that enabled investors to choose the specific combinations of yield and risk that they wanted by slicing and dicing bonds to create new bonds. It was endlessly versatile and flexible. It was the proverbial money tree.
Un sistema que partiendo de las hipotecas compradas por los bancos de inversión, permitían combinaciones de rendimientos e interés, mezclando diferentes tipos de bonos para crear otros, según el autor del artículo, el
árbol del dinero.Casi nada al aparato, ingeniería financiera que ocultaba toda la complejidad de lo que había debajo y que permitía venderlo de manera simple a los inversores.
El artículo habla de las morteradas de dinero que hicieron los que manejaban estos productos estructurados, a raíz de las bajadas de interés por parte de la FED, y como vivían la gente de ese mundillo. Pero hay una frase clave:
he economy improved. The Feds raised rates. Kidder was in trouble.We had no risk management.
No tenían manejo de riesgos. Y estamos en el año 1995. El autor del artículo decide dedicarse al software que ha creado, integrándolo con otra compañía, y posteriormente vendiéndolo, a casi medio millón de dólares la licencia. Y aquí es donde el autor tiene contacto con los créditos subprime. Y de estos dos párrafos se puede ver porqué jugaron tanto con los subrime:
A client I knew who specialized in auto loans invited me up to his desk to show me how to structure subprime debt. Eager to please, I promised I could enhance my software to model his deals in less than a month. But when I glanced at the takeout in the deal, I couldn’t believe my eyes. Normally, in a prime-mortgage deal, an investment bank makes only a tiny margin. But this deal had two whole percentage points of juice! Looking at the underlying loans, I was shocked.
“Who’s paying 16 percent for a car loan?” I asked. The current loan rate was then around 8 percent.
“Oh, people who have defaulted on loans in the past. That’s why they’re called subprime,” he informed me.
De lo anterior: Un bono de este tipo tenía un interés por encima del 10%, cercano al 16%, mientras que un bono creado a partir de hipotecas de calidad, tenía un margen muy pequeño de interés.Y con los tipos de interés entorno al 8%, ¿Quién pagaba por su crédito un 16%?. Pues la gente que había incumplido con anterioridad con otros préstamos. La pregunta que se hace el autor, es ¿si con un interés del 8% falló en su obligación de pagar, con un 16%, fallará también?. Pero los capitostes de las firmas de inversión afirmaban que si conseguían pagar tres años a ese interés, harían una paletada de dinero, y posteriormente les bajaría el interés.
La ingeniería financiera da un paso más y crea los CDO, Collateralized debt obligations, un producto estructurado que puede tener como colateral para respaldarlo casi cualquier cosa, incluyendo préstamos subprimes.
They could be anything—corporate bonds, subprime-mortgage bonds, swaps, or simply air, like the synthetic CDOs: They could be CDOs underwritten by the bonds of other CDOs, CDOs squared. Chicken, pork, offal, chitterlings, tofu salad, fish guts—anything could be run through the grinder. “Diversity of collateral” was the pitch
Y luego dicen del humo que se vendió en la burbuja tecnológica. Bajo estos bonos y con ayuda del software podían meter cualquier cosa. El problema es como modelar si los colaterales que dan soporte al bono crujen. Con algunos modelos matemáticos, como el que se describe en
Recipe for Disaster: The Formula That Killed Wall Street, una fórmula de David X. Li al cual le concedieron el nobel de economía.
Una cosa que desconozco es la cantidad de activos tóxicos de este tipo que la banca mundial guarda en sus balances, y es lo que se niegan a sacar a la luz. Que le pregunten a la gente de BANIF en España con los productos sobre bonos de Lehman Brothers
Otro apartado curioso de las quiebras de estos gigantes financieros es que eran los pavos reales donde los fabricantes de ordenadores mostraban sus equipos de más alto rendimiento. John Stokes, uno de los especialistas en microprocesadores de Ars Technica, explica en Why high-performance computing needs financial engineering que este mercado es el segmento donde se obtiene más margen y se vende los micros más potentes. Si desaparece este mercado, existirían menos recursos para desarrollos de micros de alto rendimiento.
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