जब पूंजी गायब हो गई: LTCM का पतन
सितंबर 1998 के अंत में, Long-Term Capital Management एक विरोधाभास के केंद्र में था। फंड की positions अधिकांश valuation मापदंडों के अनुसार आकर्षक थीं। सॉवरेन बॉन्ड में convergence trades, equity volatility arbitrage, और swap spreads सभी भविष्य के लाभ की ओर इशारा कर रहे थे। फिर भी LTCM इतनी तेज़ी से पूंजी खो रहा था कि पूरी वित्तीय प्रणाली को अपने साथ खींचने का खतरा पैदा हो गया। फंड ने चार महीने से भी कम समय में $4.6 बिलियन खो दिए, इसलिए नहीं कि उसके मॉडल fair value के बारे में गलत थे, बल्कि इसलिए कि वह अब अपनी positions को finance नहीं कर पा रहा था।
LTCM को बुनियादी बातों पर गलत निर्णय ने नहीं मारा। यह एक विशेष और विनाशकारी प्रकार का liquidity संकट था: funding बाधाओं और market illiquidity का परस्पर प्रबलन। जैसे-जैसे LTCM के नुकसान बढ़े, उसके prime brokers ने margin आवश्यकताएं बढ़ा दीं। उन margin calls को पूरा करने के लिए उन बाज़ारों में बेचना ज़रूरी था जहां LTCM ख़ुद प्रमुख धारक था, जिससे कीमतें और गिरीं, जिसने और भी ऊंची margin मांगों को जन्म दिया। यह चक्र स्वयं को खिलाता रहा जब तक Federal Reserve ने आपातकालीन bailout का आयोजन नहीं किया।
एक दशक बाद, Markus Brunnermeier और Lasse Hejlslet Pedersen ने इस घातक feedback loop को अपने 2009 के शोधपत्र "Market Liquidity and Funding Liquidity" में औपचारिक रूप दिया, जो Review of Financial Studies में प्रकाशित हुआ। उनका ढांचा दो अलग-अलग प्रकार की liquidity के बीच परस्पर क्रिया के माध्यम से छोटे झटकों के प्रणालीगत संकटों में बदलने को समझने का मानक मॉडल प्रदान करता है।
दो प्रकार की Liquidity, एक विनाशकारी चक्र
Brunnermeier-Pedersen मॉडल एक ऐसे भेद पर आधारित है जो कहने पर सहज लगता है, लेकिन उनके काम से पहले औपचारिक asset-pricing सिद्धांत में काफी हद तक अनुपस्थित था।
Market liquidity का अर्थ है किसी asset को उसकी कीमत को हिलाए बिना आसानी से trade करना। एक liquid बाज़ार में तंग bid-ask spreads, गहरे order books, और न्यूनतम market impact के साथ बड़े trades को absorb करने की क्षमता होती है। शांत परिस्थितियों में S&P 500 futures बाज़ार अत्यधिक liquid है। credit संकट के दौरान small-cap corporate bond ऐसा नहीं है।
Funding liquidity traders और वित्तीय मध्यस्थों की अपनी positions के लिए financing प्राप्त करने की क्षमता है। जब कोई hedge fund आसानी से कम haircuts और मामूली ब्याज दरों पर अपने collateral के विरुद्ध उधार ले सकता है, तो उसके पास पर्याप्त funding liquidity है। जब ऋणदाता उच्च margins की मांग करते हैं, ऋणों की अवधि कम करते हैं, या financing को पूरी तरह से नवीनीकृत करने से इनकार करते हैं, तो funding liquidity सूख गई है।
Brunnermeier और Pedersen की केंद्रीय अंतर्दृष्टि यह है कि liquidity के ये दो रूप स्वतंत्र नहीं हैं। वे एक प्रबलन चैनल के माध्यम से परस्पर क्रिया करते हैं जो दोनों में अचानक, गैर-रैखिक विघटन उत्पन्न कर सकता है।
यह तंत्र चरणों में आगे बढ़ता है:
- एक प्रारंभिक झटका asset की कीमतों को गिराता है और volatility को बढ़ाता है
- ऋणदाता उच्च volatility देखते हैं और margin आवश्यकताएं (haircuts) बढ़ाते हैं
- Leveraged traders को या तो अतिरिक्त collateral जमा करना होता है या positions कम करनी होती हैं
- ज़बरदस्ती बिक्री कीमतों को दबाती है और bid-ask spreads को चौड़ा करती है, जिससे market liquidity घटती है
- कम market liquidity ऋणदाताओं के लिए जोखिम बढ़ाती है, जो margins और कसकर प्रतिक्रिया करते हैं
- चक्र दोहराता है, प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ संभावित रूप से तेज़ होता जाता है
| चरण | Funding चैनल | Market चैनल |
|---|---|---|
| Trigger | प्रारंभिक नुकसान trader की पूंजी को कम करता है | बुनियादी समाचारों पर कीमतें गिरती हैं |
| प्रवर्धन | Margins बढ़ते हैं, financing लागत बढ़ती है | ज़बरदस्ती बिक्री spreads को चौड़ा करती है |
| संक्रमण | Funding तनाव asset classes में फैलता है | Illiquidity बाज़ारों में सहसंबद्ध होती है |
| संकट | Credit lines पूरी तरह वापस ली जाती हैं | बाज़ार एकतरफा हो जाते हैं, कोई bids नहीं |
औपचारिक संरचना
Brunnermeier और Pedersen एक ऐसी अर्थव्यवस्था का मॉडल बनाते हैं जिसमें जोखिम-विमुख traders (speculators) हैं जो बाज़ार को liquidity प्रदान करते हैं, और financiers हैं जो collateral assets की volatility के आधार पर margin आवश्यकताएं निर्धारित करते हैं। Traders पूंजी बाधाओं का सामना करते हैं: उनकी कुल positions exposure की प्रति इकाई उन्हें जमा करने वाले margin द्वारा सीमित होती हैं।
शांत equilibrium में, margins कम होते हैं, traders बड़ी positions लेते हैं, और उनकी गतिविधि spreads को तंग रखती है। Market liquidity उच्च होती है ठीक इसलिए क्योंकि funding प्रचुर होती है।
नाज़ुकता margins और कीमतों के बीच परस्पर क्रिया से उभरती है। Brunnermeier और Pedersen तीन संभावित equilibrium शासनों को प्रदर्शित करते हैं:
पहला liquid equilibrium है जहां margins कम हैं, speculators के पास पर्याप्त पूंजी है, और उनकी trading गतिविधि बाज़ारों को liquid रखती है। यह शासन सकारात्मक दिशा में स्व-प्रबलित है: अच्छी liquidity margins को कम रखती है, जो funding को संरक्षित करती है, जो liquidity को बनाए रखती है।
दूसरा illiquid equilibrium है जहां margins ऊंचे हैं, speculators पूंजी-बाधित हैं, और उनकी कम गतिविधि बाज़ारों को पतला छोड़ देती है। यह शासन भी स्व-प्रबलित है, लेकिन विनाशकारी रूप में: खराब liquidity margins बढ़ाती है, जो funding को कसती है, जो liquidity को और कम करती है।
तीसरी संभावना इन अवस्थाओं के बीच संक्रमण है, margin spiral स्वयं। एक झटका जो प्रणाली को liquid से illiquid equilibrium की ओर धकेलता है, उसके द्वारा उत्पन्न नुकसान की तुलना में आश्चर्यजनक रूप से छोटा हो सकता है। मॉडल दिखाता है कि झटकों और परिणामों के बीच संबंध अत्यधिक गैर-रैखिक है। एक सीमा से नीचे, प्रणाली गड़बड़ियों को सुचारू रूप से absorb कर लेती है। उस सीमा से परे, उसी आकार का झटका एक cascade को trigger कर सकता है।
यह गैर-रैखिकता बताती है कि liquidity संकट अचानक क्यों फूटते दिखाई देते हैं, किसी भी पहचान योग्य उत्प्रेरक से बाहर अनुपात में प्रतीत होते हुए। उत्प्रेरक tipping point से निकटता से कम मायने रखता है।
Loss Spirals और Margin Spirals: दो प्रबलन चैनल
Brunnermeier और Pedersen दो अलग लेकिन परस्पर क्रिया करने वाले spiral तंत्रों की पहचान करते हैं।
Margin spiral collateral चैनल के माध्यम से कार्य करता है। जैसे-जैसे asset की कीमतें गिरती हैं, ऋणदाता leveraged positions को समर्थन देने वाले collateral में अधिक जोखिम देखते हैं। वे haircuts बढ़ाते हैं, जो किसी position के मूल्य का वह प्रतिशत है जिसे उधारकर्ता को अपनी पूंजी से fund करना होता है। यदि कोई trader 2% haircut के साथ $100 मिलियन के बॉन्ड रखता है, तो उसे $2 मिलियन अपनी पूंजी चाहिए। जब haircut 10% तक बढ़ जाता है, तो उसे $10 मिलियन चाहिए। यदि उसके पास अतिरिक्त $8 मिलियन नहीं हैं, तो उसे बेचना होगा।
Loss spiral wealth चैनल के माध्यम से कार्य करता है। जब कीमतें गिरती हैं, तो leveraged traders को ऐसे नुकसान होते हैं जो सीधे उनके पूंजी आधार को कम करते हैं। कम पूंजी के साथ, वे अपरिवर्तित margin आवश्यकताओं पर भी कम positions को समर्थन दे सकते हैं। उन्हें deleverage करना होता है, गिरते बाज़ार में assets बेचना होता है। उनकी बिक्री कीमतों को और नीचे धकेलती है, जिससे और पूंजी हानि होती है।
ये दो spirals गुणात्मक रूप से परस्पर क्रिया करते हैं। कीमतों में गिरावट एक साथ trader की पूंजी को क्षरण करती है (loss spiral) और exposure की प्रति इकाई आवश्यक margin को बढ़ाती है (margin spiral)। ज़बरदस्ती बिक्री पर संयुक्त प्रभाव उससे कहीं अधिक है जो कोई भी तंत्र अकेले उत्पन्न करता।
Gromb और Vayanos (2002) ने एक समानांतर ढांचा विकसित किया जो दिखाता है कि वित्तीय रूप से बाधित arbitrageurs हमेशा mispricings को सही नहीं कर सकते, ठीक इसलिए क्योंकि अवसर का दोहन करने के लिए आवश्यक पूंजी उन्हीं मूल्य परिवर्तनों द्वारा नष्ट कर दी गई है जिन्होंने इसे बनाया। यह सैद्धांतिक परिणाम यह समझाने में मदद करता है कि convergence trades, जो relative-value funds की रोटी और मक्खन हैं, संकटों के दौरान लंबे समय तक क्यों diverge हो सकते हैं।
अनुभवजन्य साक्ष्य: LTCM से वैश्विक वित्तीय संकट तक
1998 का LTCM संकट
LTCM का पतन margin spiral की क्रिया का पाठ्यपुस्तक उदाहरण है। फंड ने अगस्त 1998 में लगभग $4.7 बिलियन की equity के साथ $125 बिलियन की assets को समर्थन देते हुए प्रवेश किया, लगभग 25:1 का leverage अनुपात। जब रूस ने अपने घरेलू ऋण पर default किया और रूबल ढह गया, तो LTCM की convergence positions एक साथ कई बाज़ारों में उसके विरुद्ध चली गईं।
नुकसान शुरू में अलग-अलग देखने पर प्रबंधनीय थे। लेकिन प्रत्येक नुकसान ने prime brokers से margin calls को trigger किया, जिसके लिए ऐसे liquidations की आवश्यकता थी जिन्होंने संबंधित spreads को और चौड़ा किया, जिसने समान रणनीतियां चलाने वाले अन्य relative-value funds में नुकसान trigger किया। जैसा कि Lowenstein (2000) ने दस्तावेज़ किया, feedback loop ने जो महीनों का convergence play हो सकता था उसे हफ्तों के death spiral में संकुचित कर दिया।
संक्रमण चैनल विशेष रूप से चौंकाने वाला था। LTCM की ज़बरदस्ती बिक्री ने न केवल उसके portfolio में विशिष्ट उपकरणों को, बल्कि liquidity-sensitive trades के पूरे स्पेक्ट्रम को प्रभावित किया। Merger-arbitrage spreads फट गए। Investment-grade credit spreads नाटकीय रूप से चौड़े हुए। Volatility selling रणनीतियां प्रभावित हुईं। ऐसे बाज़ार जिनका रूसी सॉवरेन ऋण से कोई बुनियादी संबंध नहीं था, गंभीर विस्थापन का अनुभव किया क्योंकि उन्हें जोड़ने वाले leveraged मध्यस्थ सभी एक साथ पूंजी के लिए भाग रहे थे।
2007-2008 का वैश्विक वित्तीय संकट
GFC ने अर्थव्यवस्था-व्यापी पैमाने पर margin spirals को प्रदर्शित किया। 2008 के दौरान asset classes में correlation breakdown केवल एक सांख्यिकीय घटना नहीं थी बल्कि funding-liquidity चैनल का प्रत्यक्ष परिणाम था।
Adrian और Shin (2010) ने दस्तावेज़ किया कि broker-dealer leverage procyclical है: वित्तीय मध्यस्थ जब asset की कीमतें बढ़ती हैं तो अपनी balance sheets का विस्तार करते हैं और जब कीमतें गिरती हैं तो संकुचित करते हैं। यह procyclicality Brunnermeier-Pedersen तंत्र की संस्थागत अभिव्यक्ति है। Subprime संकट के दौरान, broker-dealer balance sheets Q3 2007 और Q1 2009 के बीच लगभग $1 ट्रिलियन सिकुड़ गईं।
अनुक्रम विनाशकारी था। Subprime mortgage-backed securities पर नुकसान ने बैंक पूंजी को कम किया। बैंकों ने ऋण मानकों को कड़ा किया और सभी collateral प्रकारों पर haircuts बढ़ाए, न केवल mortgages पर। Hedge funds और proprietary trading desks को अपने पूरे portfolios पर margin calls का सामना करना पड़ा। ज़बरदस्ती बिक्री structured credit से equities में, equities से commodities में, commodities से emerging market debt में फैल गई। Repo बाज़ार, broker-dealers के लिए महत्वपूर्ण अल्पकालिक funding तंत्र, ठप हो गया क्योंकि ऋणदाताओं ने उच्चतम-गुणवत्ता वाले सरकारी collateral के अलावा कुछ भी स्वीकार करने से इनकार कर दिया।
Margin कसने का पैमाना असाधारण था। Structured credit उत्पादों पर haircuts 3-5% से बढ़कर 50% या उससे अधिक हो गए। Investment-grade corporate bonds के लिए भी, haircuts लगभग 5% से बढ़कर 15-20% हो गए। एक leveraged fund के लिए, haircuts का तिगुना होना positions को दो-तिहाई कम करने के बराबर है, बुनियादी valuations की परवाह किए बिना।
| Asset Class | संकट-पूर्व Haircut | संकट शिखर Haircut | निहित Deleveraging |
|---|---|---|---|
| US Treasuries | 1-2% | 3-5% | मध्यम |
| Agency MBS | 2-4% | 10-20% | गंभीर |
| IG Corporate Bonds | 3-5% | 15-25% | गंभीर |
| Structured Credit (AAA) | 3-5% | 40-60% | लगभग-पूर्ण |
| Equities | 15-25% | 25-45% | महत्वपूर्ण |
मार्च 2020 का Treasury बाज़ार तनाव
दुनिया का सबसे गहरा, सबसे liquid बाज़ार भी असुरक्षित साबित हुआ। मार्च 2020 में, जब COVID-19 महामारी ने वैश्विक risk-off घटना को trigger किया, U.S. Treasury बाज़ार ने अभूतपूर्व विस्थापन का अनुभव किया। Benchmark Treasuries पर bid-ask spreads छह गुना तक चौड़े हो गए। Cash-futures basis trade, hedge funds के बीच एक आम relative-value रणनीति, फट गया क्योंकि futures गिरे जबकि अंतर्निहित bonds गति बनाए रखने में विफल रहे।
तंत्र शुद्ध Brunnermeier-Pedersen था। Leveraged basis trades चलाने वाले hedge funds को अपनी futures positions पर margin calls का सामना करना पड़ा। उन calls को पूरा करने के लिए, उन्होंने cash Treasuries बेचीं। लेकिन dealers, 2008 के बाद के नियमों द्वारा पहले से ही पूंजी-बाधित, बिक्री को absorb नहीं कर सके। कीमतें गिरीं, basis और चौड़ा हुआ, जिसने और margin calls को trigger किया। केवल Federal Reserve का आपातकालीन हस्तक्षेप, तीन हफ्तों में $1 ट्रिलियन से अधिक Treasuries की खरीद, ने spiral को तोड़ा।
Cross-Asset संक्रमण और Liquidity में समानता
Brunnermeier-Pedersen ढांचे की सबसे शक्तिशाली भविष्यवाणियों में से एक liquidity में commonality है: funding तनाव के दौरान कई assets और asset classes में एक साथ liquidity बिगड़ने की प्रवृत्ति। यह इसलिए होता है क्योंकि विभिन्न बाज़ारों में liquidity प्रदान करने वाले traders एक साझा funding बाधा का सामना करते हैं। जब उनकी पूंजी क्षतिग्रस्त होती है, तो वे सभी बाज़ारों से एक साथ हट जाते हैं।
Comerton-Forde एवं अन्य (2010) ने NYSE specialist inventories और revenues में समय भिन्नता को market liquidity में समय भिन्नता से जोड़कर प्रत्यक्ष अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान किया। जब market-makers की वित्तीय स्थिति बिगड़ती है, तो उनके द्वारा cover किए जाने वाले stocks में spreads चौड़े होते हैं और depth गिरती है, उन व्यक्तिगत stocks के fundamentals में किसी बदलाव के कारण नहीं, बल्कि साझा balance-sheet बाधा के कारण।
इस commonality का portfolio निर्माण के लिए गहरा प्रभाव है। Illiquid assets रखने के लिए निवेशकों को क्षतिपूर्ति करने वाला liquidity premium आंशिक रूप से इस व्यवस्थित जोखिम के लिए क्षतिपूर्ति है: यह जोखिम कि सभी illiquid holdings में एक साथ liquidity गायब हो जाएगी, ठीक उसी समय जब portfolio को इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है। जैसा कि tail-risk hedging अनुसंधान पर बल देता है, illiquid positions में पारंपरिक diversification जितनी सुरक्षा प्रतीत होती है उससे कम प्रदान करता है, क्योंकि liquidity commonality exits में correlation उत्पन्न करती है।
Margin-आधारित Asset Pricing के लिए निहितार्थ
Garleanu और Pedersen (2011) ने ढांचे को विस्तारित करके दिखाया कि margin आवश्यकताओं को asset returns में एक priced factor के रूप में माना जाना चाहिए। उच्च margin आवश्यकताओं वाले assets, अन्य सभी चीज़ें समान होने पर, उच्च अपेक्षित returns प्रदान करते हैं क्योंकि उन्हें रखने के लिए अधिक दुर्लभ पूंजी की आवश्यकता होती है। यह margin-based capital asset pricing model कानून एक मूल्य से लगातार विचलनों को समझाने में मदद करता है: समान cash flows वाले लेकिन अलग-अलग margin आवश्यकताओं वाले दो assets अलग-अलग कीमतों पर trade करेंगे, और अंतर पूंजी की shadow cost के अनुपातिक है।
इसकी व्यावहारिक प्रासंगिकता है। उच्च margins की आवश्यकता वाली securities (volatile stocks, out-of-the-money options, high-yield bonds) सामान्य समय में risk-adjusted आधार पर outperform करती हैं, धारकों को उनके द्वारा वहन किए जाने वाले funding risk के लिए क्षतिपूर्ति करते हुए। लेकिन वे funding संकटों के दौरान विनाशकारी रूप से underperform करती हैं, जब margin बाधा बाध्यकारी होती है। पैटर्न short-volatility payoff जैसा दिखता है: स्थिर लाभ जो गंभीर drawdowns द्वारा बाधित होता है।
Fontaine और Garcia (2012) ने Treasury bond कीमतों के cross-section से एक funding-liquidity factor का निर्माण किया और प्रदर्शित किया कि यह bond और equity returns की भविष्यवाणी करता है। उनका माप वित्तीय प्रणाली में funding पूंजी की कमी को पकड़ता है और margin-spiral जोखिम की निगरानी करने वाले निवेशकों के लिए एक व्यावहारिक संकेत के रूप में कार्य करता है।
Spiral जोखिम की निगरानी के लिए व्यावहारिक ढांचा
Brunnermeier और Pedersen द्वारा वर्णित जोखिमों को प्रबंधित करने की चाह रखने वाले निवेशकों के लिए, कई अवलोकन योग्य संकेतक प्रारंभिक चेतावनी संकेतों के रूप में कार्य कर सकते हैं:
Funding बाज़ार spreads अल्पकालिक financing की लागत और उपलब्धता को मापते हैं। TED spread (3-महीने LIBOR/SOFR और 3-महीने Treasury bill दर के बीच अंतर), overnight index swap दर के सापेक्ष repo बाज़ार दरें, और cross-currency basis swaps सभी funding स्थितियों की कसावट को दर्शाते हैं। इन मापों में चौड़ापन इंगित करता है कि margin spiral तंत्र अधिक खतरनाक हो रहा है।
Broker-dealer leverage डेटा, जो Federal Reserve द्वारा तिमाही प्रकाशित होता है, leveraged निवेशकों को funding बाज़ारों से जोड़ने वाले वित्तीय मध्यस्थों की समग्र balance-sheet क्षमता को track करता है। घटता leverage (सिकुड़ती balance sheets) बिक्री दबाव को absorb करने की कम क्षमता का संकेत देता है।
Asset classes में implied volatility margin गणनाओं को सीधे प्रभावित करती है। जब VIX बढ़ता है, equity margin आवश्यकताएं लगभग यांत्रिक रूप से बढ़ती हैं। जब MOVE index (bond volatility) उछलता है, fixed-income haircuts अनुसरण करते हैं। Equities, rates, credit, और foreign exchange में volatility में एक साथ वृद्धि एक मज़बूत संकेत है कि margin spirals सक्रिय हो सकते हैं।
Bid-ask spread डेटा बाज़ारों में market liquidity का वास्तविक-समय माप प्रदान करता है। Asset classes में spreads की निगरानी (एक ही बाज़ार में नहीं) commonality पैटर्न का पता लगाने में मदद करती है जो funding-संचालित liquidity withdrawal का संकेत देता है।
| संकेतक | सामान्य सीमा | सावधानी क्षेत्र | चेतावनी क्षेत्र |
|---|---|---|---|
| TED Spread | 10-30 bps | 30-75 bps | 75+ bps |
| VIX | 12-20 | 20-30 | 30+ |
| Repo Spread to OIS | 0-10 bps | 10-30 bps | 30+ bps |
| IG Credit Spread | 80-130 bps | 130-200 bps | 200+ bps |
Funding नाज़ुकता के दृष्टिकोण से Portfolios का प्रबंधन
Brunnermeier-Pedersen ढांचा कई portfolio प्रबंधन सिद्धांत सुझाता है जो मानक प्रथा से भिन्न हैं।
पहला, तनाव के दौरान portfolio जोखिम का प्रासंगिक माप सामान्य परिस्थितियों में volatility या value-at-risk नहीं है, बल्कि प्रतिकूल margin परिदृश्यों में funding आवश्यकता है। एक position जो सामान्य बाज़ारों में कम-volatility वाली है, तनाव के दौरान haircuts बढ़ने पर भारी margin की आवश्यकता हो सकती है। AAA-rated structured credit के साथ 2008 का अनुभव, जो 3% margin से 50% तक गया, इसे स्पष्ट रूप से दर्शाता है।
दूसरा, cash और cash-जैसी assets में option value है जिसे पारंपरिक portfolio optimization कम आंकता है। Margin spiral के दौरान cash रखना एक निवेशक को ज़बरदस्ती बिक्री से बचने और संभावित रूप से दबी हुई कीमतों पर विस्थापित assets खरीदने की अनुमति देता है। 2008 में सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले वे नहीं थे जिनके पास सर्वोच्च अपेक्षित-return portfolios थे, बल्कि वे जिन्होंने कार्रवाई करने की क्षमता बनाए रखी।
तीसरा, कम संख्या में leveraged मध्यस्थों में liquidity प्रावधान का केंद्रीकरण का अर्थ है कि उन मध्यस्थों का स्वास्थ्य प्रत्येक निवेशक के लिए एक प्रणालीगत जोखिम कारक है। Dealer balance-sheet स्थितियों की निगरानी केवल macro strategists के लिए एक अभ्यास नहीं है; यह किसी भी व्यक्ति के लिए प्रासंगिक है जो ऐसी positions रखता है जो निरंतर market liquidity पर निर्भर करती हैं।
यहां प्रस्तुत अनुसंधान यह नहीं सुझाता कि leverage हमेशा विनाशकारी है। Liquid equilibrium में, leveraged मध्यस्थ price discovery में सुधार करते हैं और सभी प्रतिभागियों के लिए transaction costs को कम करते हैं। खतरा equilibria के बीच नाज़ुक संक्रमण में है, एक संक्रमण जो वर्तमान बाज़ार संरचना, अपनी procyclical margining और केंद्रित intermediation के साथ, चिंताजनक रूप से trigger करना आसान बनाती है।
- Brunnermeier, M. K., & Pedersen, L. H. (2009). "Market Liquidity and Funding Liquidity." The Review of Financial Studies, 22(6), 2201-2238. https://doi.org/10.1093/rfs/hhn098
- Gromb, D., & Vayanos, D. (2002). "Equilibrium and Welfare in Markets with Financially Constrained Arbitrageurs." Journal of Financial Economics, 66(2-3), 361-407. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(02)00228-3
- Adrian, T., & Shin, H. S. (2010). "Liquidity and Leverage." Journal of Financial Intermediation, 19(3), 418-437. https://doi.org/10.1016/j.jfi.2008.12.002
- Garleanu, N., & Pedersen, L. H. (2011). "Margin-Based Asset Pricing and Deviations from the Law of One Price." The Review of Financial Studies, 24(6), 1980-2022. https://doi.org/10.1093/rfs/hhr027
- Comerton-Forde, C., Hendershott, T., Jones, C. M., Moulton, P. C., & Seasholes, M. S. (2010). "Time Variation in Liquidity: The Role of Market-Maker Inventories and Revenues." The Journal of Finance, 65(1), 295-331. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01530.x
- Fontaine, J.-S., & Garcia, R. (2012). "Bond Liquidity Premia." The Review of Financial Studies, 25(4), 1207-1254. https://doi.org/10.1093/rfs/hhr132
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Written by Marcus Torres · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.