Bong bóng thị trường bất động sản

BONG BÓNG THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN Richard Herring Trường Wharton Đại học Pennsylvania Philadelphia, PA 19104 Herring@wharton.upenn.edu Susan Wachter Trường Wharton Đại học Pennylvania Philadelphia, PA 19104 Whachter@wharton.upenn.edu Tháng 3 năm 2002 Báo cáo của Ngân hàng dự trữ trung ương bang Chicago và Ngân hàng thế giới trong hội nghị “Bong bóng giá tài sản: Chính sách tiền tệ, điều hành và quốc tế” Chicago, 22 – 24/04, 2002 Người dịch: Nguyễn Nhật Anh, Phạm Văn Lĩnh, Đào Thị Thuý Nga Học viên lớp Cao học Ngày 2 Khoá 18 Tp.Hồ Chí Minh, 01/2009 BONG BÓNG THỊ TRƯỜNG BẤT ĐỘNG SẢN Richard Herring và Susan Wachter Lời giới thiệu Bong bóng bất động sản có thể xảy ra khi không có khủng hoảng ngân hàng. Và những khủng hoảng ngân hàng có thể xảy ra mà không liên quan tới bong bóng bất động sản. Nhưng hai hiện tượng này tương quan với nhau trong nhiều trường hợp. Hiệu quả của nền kinh tế phụ thuộc vào vai trò của ngân hàng trong hệ thống tài chính tại quốc gia đó. Ở Hoa Kỳ, ngân hàng chỉ giữ khoảng 22% tổng tài sản, phần lớn người đi vay có thể tìm được tài sản thế chấp để vay tiền ngân hàng và ảnh hưởng đến nền kinh tế không đáng kể. Nhưng tại các quốc gia mà ngân hàng đóng vai trò chi phối nền kinh tế, ví dụ như Mỹ trước thời kỳ Đại suy thoái (ngân hàng giữ 65% tổng tài sản), hay như ngày nay là Nhật Bản (ngân hàng chiếm giữ 79% tổng tài sản), hay các thị trường mới nổi (ngân hàng thường giữ trên 80% tổng tài sản), những hậu quả đối với nền kinh tế có thể khốc liệt hơn nhiều. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày tại sao hiện tượng bong bóng bất động sản và khủng khoảng ngân hàng lại liên quan với nhau và tại sao điều đó lại xảy ra. Trước tiên, chúng tôi nhìn lại các yếu tố quyết định giá của bất động sản và đưa ra câu hỏi tại sao thị trường bất động sản lại quá mong manh để giá thị trường cao hơn nhiều lần giá trị thực của nó. Chúng tôi đặc biệt nhấn mạnh vai trò của hệ thống ngân hàng. Giá bất động sản ngày càng tăng làm tăng giá trị kinh tế của nguồn vốn ngân hàng cấp cho các khu vực mà ngân hàng sở hữu bất động sản. Tâm lý ỷ lại cũng góp phần làm tăng nguồn cung vốn cho bất động sản, gây nên hiện tượng bong bóng. Hoạt động của ngân hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc góp phần phá giá trị thực của bất động sản. Sự giảm giá bất động sản sẽ trực tiếp làm giảm nguồn vốn của ngân hàng do việc giảm giá trị của bất động sản mà ngân hàng đang cầm cố, làm giảm cung tín dụng cho bất động sản. Bên cạnh đó, kiểm soát viên và chuyên viên pháp chế phản ứng lại sự suy giảm vai trò của nguồn vốn ngân hàng bằng cách đưa ra nhiều thủ tục cho vay vốn và xây dựng các quy định ngặt nghèo hơn đối với việc phân loại và dự phòng tài sản bất động sản, thắt chặt tín dụng đối với ngành bất động sản càng tạo áp lực lên giá bất động sản. Mô hình về sự tương tác giữa thị trường bất động sản và ngân hàng có thể sử dụng để giải thích sự bùng nổ bất động sản có liên quan đến khủng hoảng ngân hàng. Chúng tôi kết thúc bằng một nghiên cứu về áp dụng chính sách để hạn chế bong bóng bất động sản và không làm ảnh hưởng đến hệ thống ngân hàng. Bong bóng: Vai trò của những người lạc quan: Chúng tôi bắt đầu với mô hình giá đất được phát triển bởi Mark Carey (1990). Mô hình đã giải thích rõ ràng, bong bóng có thể bắt đầu như thế nào từ một hoàn cảnh đơn giản với giả định cung không thay đổi. Điều này liên quan trực tiếp đến sự bùng nổ địa ốc thương mại, hơn thế nữa, những biến đổi của giá đất chắc chắn quyết định đến giá bất động sản nói chung và bởi vì trong nhiều trường hợp chúng ta phân tích sự tăng giá bất động sản, quá trình xây dựng chậm là kết quả của nguồn cung không thay đổi trong một khoảng thời gian dài. Chúng tôi sẽ xem xét những phức tạp do việc xây dựng chậm trễ trong phần tiếp theo. Mô hình của Carey Mô hình hoàn chỉnh trình bày trong Carey (1990), Chương 3, “Mô hình đất nông nghiệp”. giả định rằng N nhà đầu tư tiềm năng là giống nhau ngoại trừ giá mà họ sẵn lòng trả P. Những quan điểm khác nhau này có thể sẽ xuất hiện bởi vì các nhà đầu tư mắc sai lầm trong việc tính toán giá trị thực của đất Giá trị thưc của đất là giá mà tại đó nó cân bằng giá trị hiện tại của thu nhập ròng được tạo ra từ cho thuê đất. Giá trị thực là giá được xem xét trong cân bằng dài hạn. Trong phần 2 bên dưới, khái niệm này được mở rộng bao gồm cả địa ốc thương mại và giá trị cơ bản là giá địa ốc thương mại cân bằng với chi phí thay thế của nó. hoặc bởi vì các nhà đầu tư có những thông tin riêng về thu nhập kỳ vọng trong tương lai từ đất hoặc tỷ lệ vốn hóa thích hợp Carey (1990), nếu những nhà đầu tư mạo hiểm, sự khác biệt giữa mức giá sẵn lòng trả sẽ phản ánh sự khác biệt trong rủi ro và/hoặc thông tin về phương sai lợi nhuận của đất và tài sản khác. . Các mức giá sẵn lòng trả này được xây dựng liên tục quanh giá trị thực của đất đai theo một hàm phân phối F(P) Carey (1990) cho thấy giả sử F thay đổi liên tục với một biến khác không và một mật độ cân đối sẽ cho ra kết quả chính liên quan đến tác động lên P tăng không đều, giá trị trung bình và nguồn lực tài chính. . Trong hầu hết các thị trường, một người cho rằng thị trường đi chệch hướng dưới giá trị thực là không thể vì nhà đầu tư chuyên nghiệp biết rõ rằng tại giá trị thực sẽ thu được lợi nhuận bằng cách mua cho đến khi giá tăng đến giá trị thực. Giả định này có vẻ hợp lý đối với thị trường đất. Ngược lại, một giả thuyết thú vị khác là nếu giá quá cao, nhà đầu tư chuyên nghiệp sẽ kiếm lợi bằng cách bán nhanh chóng cho đến khi giá hạ đến mức giá trị thực. Nhưng giả định này không hợp lý cho thị trường đất đai bởi vì rất khó bán trong thời gian ngắn Điều này không lạ. Thật vậy, đó có thể là những chính sách hữu hiệu để phát triển thị trường đất đai. Những công ty mua bán bất động sản là thuộc sở hữu của nhà nước, nhưng không đưa ra những biện pháp hữu hiệu để bán đất trong thời gian ngắn. . Hơn thế nữa, không thể kỳ vọng vào việc tăng cung đất để giảm bớt sự tăng giá vì cung của đất là cố định, ít nhất là trong ngắn hạn Dĩ nhiên, đây không phải là sự thật. Pháp luật sẽ thay đổi để giải phóng đất đai cho mục đích thương mại, nhưng vẫn chưa thể xác định được thời gian cụ thể. . Đối với những người lạc quan có giá sẵn lòng trả cao hơn giá trị thực sẽ xác định giá trong trường hợp thị trường không tồn tại việc bán nhanh và nguồn cung không thay đổi Krugman (1998) đã phát triển mô hình dựa trên tâm lý ỷ lại để đo kết quả giống nhau trong “Pangloss” giá trị thị trường của những tài sản khi cung không thay đổi . Thật vậy, dù việc phân tích giá trị thực cũng không tạo được sự lạc quan, họ vẫn muốn tham gia vào thị trường trong xu hướng giá tiếp tục tăng. Như chúng ta có thể nhìn thấy, ngay cả khi lợi nhuận dưới mức như kỳ vọng, họ vẫn có thể đi vay tuỳ vào doanh thu chỉ cần người cho vay định giá đất của họ theo giá thị trường như là một tài sản thế chấp. Trong mô hình của Carey, giá đất được xác định bởi tỷ lệ mà nhà đầu tư sẵn lòng trả ở giá P, nó thể hiện hiệu quả của thị trường với cung đất là Z. Cầu của đất ở mức giá bất kỳ P’, nó phụ thuộc vào tỷ lệ nhà đầu tư, những người sẵn lòng trả, P > P’, đó là (1-F(P’)), nhân với lượng nhà đầu tư N, nhân với nguồn lực của mỗi nhà đầu tư Trong phần này, L đại diện cho cả 2 khoản là tài sản và nợ phải trả hiện có của nhà đầu tư. Trong phần 3 chúng tôi xem xét L như khoản nợ. Sự đơn giản này có ích vì đất và địa ốc thương mại có xu hướng tăng cao làm ảnh hưởng tới nhà đầu tư. Thậm chí, mức độ ảnh hưởng này gây khó khăn trong một số vấn đề, sẽ được thảo luận sau. L ta được: N(1-F(P’))L. Trạng thái cân bằng, tổng cầu phải bằng với tổng cung của đất PZ và: P = [N(1-F(P))L]/Z (1) Để dễ dàng giải thích, chúng ta đơn giản hoá khi giả thiết rằng F(P) là một hàm phân phối đều là trọng tâm của giá chuẩn, P*, với một khoảng P* ± h, h là sai số về giá sẵn lòng trả của những nhà đầu tư. Từ 1 – F(P) = (P* + h – P)/2h chúng ta có thể viết (1) trong trường hợp hàm phân phối đều: P = [N(P* + h)L]/[2hZ + NL]. (2) Đạo hàm cấp một của (2) chỉ ra P tăng khi số lượng nhà đầu tư N tăng, giá chuẩn (P*) tăng và nguồn lực của từng nhà đầu tư (L) cũng tăng lên. P cũng sẽ tăng nếu sai số h cũng tăng, cho đến khi tổng nguồn lực sẵn có của 1/2 nhà đầu tư vượt qua giá trị chuẩn của đất P* ∂P/ ∂h được xác định khi NL/2 >P*Z. Nếu tổng nguồn lực sẵn có của một nữa số lượng nhà đầu tư thấp hơn giá đất cơ bản, P sẽ thấp hơn P*. Những người lạc quan sẽ không đủ nguồn lực để làm tăng giá P cao hơn P*. , Lưu ý những quan điểm là đồng nhất (h = 0) dựa trên giá cơ bản, giá cân bằng sẽ không lệch khỏi giá cơ bản. . Chúng ta có thể biến đổi (2) từ cân bằng tĩnh sang cân bằng động bằng cách thêm yếu tố thời gian cho mỗi biến số. Đầu tiên, chúng ta sẽ xem xét P*t và mở rộng việc xem xét gồm cả địa ốc thương mại. Cầu về địa ốc thương mại phụ thuộc vào giá mua, giá trị hiện tại của dòng tiền thu được từ việc cho thuê trong tương lai, lần lượt, phụ thuộc vào yếu tố dân cư, thu nhập mong đợi, tỷ lệ lãi suất thực, các khoản thuế và cấu trúc của nền kinh tế. Allen và Gale (2000) nhấn mạnh những mong đợi liên quan đến cung tín dụng có vai trò quan trọng trong sự phát triển của bất động sản và giá trị của nó. Trong sự hình thành bong bóng, điều đó hợp lý khi ban đầu giá bất động sản tăng khi cầu tăng. Ví dụ như, trong một số trường hợp tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng nhanh hơn, trong trường hợp khác cơ cấu sản xuất có thể thay đổi trong mở rộng các ngành dịch vụ hoặc dự đoán tỷ lệ lãi suất thực có thể hạ xuống. Pt làm cung và cầu của kết cấu bất động sản cân bằng, trong khi sự thuê mướn làm cung và cầu của những dịch vụ từ địa ốc thương mại cân bằng. Theo kinh nghiệm, điều chỉnh cân bằng trong thuê mướn được tính toán cụ thể với thay đổi trong tỷ lệ bỏ trống thực tế từ tỷ lệ bỏ trống tự nhiên. Do đó, tỷ lệ thuê văn phòng được dự đoán phụ thuộc vào tỷ lệ bỏ trống thực tế và tỷ lệ bỏ trống dự kiến ban đầu. Một tỷ lệ bỏ trống tự nhiên được gắn liền với từng thời kỳ ổn định, nó có thể được giải thích như là hệ số điều chỉnh. (Xem Shilling, Sirmans, Corgel (1987) và Wheaton và Torto (1998)). Khi giá của các địa ốc thương mại hiện có tăng cao hơn chi phí thay thế, những nhà phát triển bắt đầu khuyến khích những xây dựng mới để tăng Zt (bây giờ được xác định lại để miêu tả kết cấu địa ốc thương mại). Điều này cuối cùng sẽ khôi phục lại cân bằng trong dài hạn là tỷ lệ giá địa ốc thương mại hiện có và chi phí thay thế là bằng 1. Giá địa ốc thương mại hiện có bằng với chi phí thay thế P*t, giá chuẩn được xem xét trong dài hạn. Đây là cấu trúc mới, tuy nhiên, mất một khoảng thời gian có lẽ là từ 2 đến 6 năm và như vậy quá trình điều chỉnh có lẽ là chậm (Malpezzi và Wachter, 2002). Nhìn chung, số lượng những nhà đầu tư tiềm năng trong địa ốc thương mại (N) sẽ khó xác định được sự biến đổi của giá bất động sản thực vì nó không thay đổi nhiều. Nhưng có một trường hợp ngoại lệ là trong những năm của thập niên 1980 và 1990, khi mà nhiều nước bắt đầu tự do hóa những quy định về tài chính và mở cửa thị trường cho các nhà đầu tư nước ngoài. Tự do hóa của các quy định tài chính làm gia tăng Nt, bằng cách ban hành thêm quy định cho phép đầu tư trực tiếp vào bất động sản hoặc cho phép người nước ngoài đầu tư vào bất động sản như ở một số thị trường mới. Cuối cùng, nguồn cung tài chính sẵn có cho những nhà đầu tư bất động sản Lt xuất hiện là yếu tố quan trọng làm tăng sự bùng nổ của giá bất động sản và theo suốt trong tất cả các trường hợp mà chúng tôi phân tích. Chính điều này làm gia tăng các câu hỏi, tại sao, mặc dù có những bằng chứng cho thấy những nguy hiểm nhằm vào việc cho vay bất động sản, ngân hàng có cho phép mức độ rủi ro trong việc cho vay bất động sản trở nên quá lớn như vậy không? Vai trò của ngân hàng Quyết định tập trung vốn vay của một ngân hàng có thể được hình thành từ kết quả tính toán lợi nhuận kỳ vọng với ràng buộc là nguy cơ phá sản có thể nhận biết được không lớn hơn xác suất γ nào đó ((Guttentag và Herring (1985, 1986b)). Chúng ta có thể mô tả ràng buộc này như sau: (3) ở đây A là giá trị danh mục đầu tư tài sản của ngân hàng ở cuối kỳ và M là giá trị tài sản tối thiểu cho phép của ngân hàng, M được xác định bởi các nguyên tắc quản lý rủi ro nội bộ hoặc tỉ suất vốn được qui định bởi các nhà điều hành, tuỳ trường hợp áp dụng. Bằng cách sử dụng bất đẳng thức Tchebysheff, chúng ta có thể viết lại ràng buộc này như sau: (4) ở đây là phương sai của thu nhập dự tính dựa trên danh mục vốn cho vay của ngân hàng. Sử dụng công thức ràng buộc này, chúng ta có thể xây dựng phương trình Lagrangian: (5) Ở đây V là giá bóng (shadow price) của ràng buộc rủi ro, r là thu nhập dự tính dựa trên tài sản j và i là 1 cộng với chi phí cơ hội của nguồn vốn. Để tiện cho việc trình bày, chúng ta sẽ tập trung vào trường hợp hai tài sản có ràng buộc rủi ro với nhau (V>0). L1 là số tiền mà ngân hàng sẽ dùng để cho vay ở khu vực bất động sản khi biết trước L2, tài sản còn lại nằm trong danh mục đầu tư của ngân hàng: (6) Việc tập trung tiền cho vay đối với khu vực bất động sản - lượng tiền cho vay cân đối với vốn - sẽ lớn hơn nếu thu nhâp dự tính có mối liên hệ mật thiết với chi phí cơ hội và hiệp phương sai của thu nhập với phần còn lại của danh mục vốn đầu tư càng thấp. Đạo hàm cấp 1 (xem phụ lục A, luôn sẵn có từ các tác giả) cho thấy việc tập trung mong muốn tăng lên khi thu nhập kỳ vọng tăng (∂L1/∂R1>0); giảm xuống khi xác suất kỳ vọng của việc trả nợ không đúng hạn tăng lên (∂L1/∂π10); giảm khi yêu cầu về vốn tăng lên (∂L1/∂M0). Dù sao mô hình hoạt động ngân hàng này cũng giúp ích khi suy luận về những gì có thể thúc đẩy các quyết định của ngân hàng nhằm tăng tập trung vốn vay cho khu vực bất động sản. Trước tiên, việc cho khu vực bất động sản vay sẽ thật sự hấp dẫn khi hoạt động này có khả năng sinh lợi. Thu nhập kỳ vọng (ở đây R1 không chỉ bao gồm lãi suất thỏa thuận mà còn bao gồm phí được ấn định trong hình thức tương đương tiền lãi) thường cao hơn lãi suất trong các nguồn vốn vay chủ yếu của doanh nghiệp. Thật vậy, đầu tiên việc cho vay bất động sản có thể xảy ra khi ngân hàng có ý định tăng lợi nhuận và giúp nó cạnh tranh hiệu quả hơn với các công ty tài chính khác. Việc giá bất động sản tăng lên cũng có thể khuyến khích cho vay cao hơn vào lĩnh vực bất động sản theo hai cách. Cách thứ nhất, đến mức giá trị bất động sản mà ngân hàng đang nắm giữ tăng lên, E(A), nguồn vốn ngân hàng tăng lên, vì thế ngân hàng sẽ sẵn lòng cho vay bất động sản hơn nữa. Cách thứ hai, đến mức giá thị trường của tài sản thế chấp khi cho vay bất động sản tăng lên, nguy cơ thiệt hại đối với danh mục vốn cho vay hiện hữu sẽ giảm và ngân hàng có khả năng cho vay thêm nữa mà không cần tăng xác suất phá sản γ. Việc tăng giá bất động sản cũng có thể tác động nhạy cảm hơn với xác suất chủ quan của ngân hàng sẽ áp dụng để cho vay bất động sản mới. Xác suất này sẽ được thảo luận ở phần kế tiếp. Mặc dù những nhân tố này đã tăng tính hấp dẫn khi cho vay bất động sản, nhưng rõ ràng ngân hàng thường thất bại để đánh giá các rủi ro sao cho hợp lý. Tại sao ngân hàng đánh giá rủi ro của hoạt động cho vay bất động sản khó khăn như vậy? Hai giả thuyết có vẻ rất hợp lý được đưa ra như sau: (1) ngân hàng phải đánh giá rủi ro bởi vì chúng dễ gặp phải thảm hoạ cận kề (disaster myopia); (2) ngân hàng phớt lờ với rủi ro do những ưu đãi sai lầm (perverse incentives) Thảm hoạ cận kề Khả năng tiên đoán xác suất của một cú sốc (shock) – như một sự sụt giảm giá bất động sản – tùy thuộc vào hai yếu tố chính. Yếu tố đầu tiên là tần suất xảy ra các cú sốc có liên quan với tần suất thay đổi trong cấu trúc nhân quả. Nếu cấu trúc này thay đổi mỗi lần xảy ra cú sốc, thì các biến cố sẽ không tạo ra những dấu hiệu hữu ích đối với các xác suất. Mặc khác, nếu cú sốc xảy ra nhiều lần trong khi cấu trúc này vẫn ổn định, thì các xác suất có thể được tiên đoán với một độ tin cậy khá cao. Những cú sốc tần suất cao ảnh hưởng tới nhiều loại hình hoạt động do ngân hàng tiến hành. Ví dụ, tỷ lệ vỡ nợ đối với các thương phiếu phải thu và các khoản cho vay mua xe hơi, hay chu kỳ rút tiền gửi có thể được tiên đoán với độ tin cậy khá cao. Vì vậy, những cú sốc với tần suất cao không phải là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sự phá sản của ngân hàng. Ngân hàng vừa có thông tin vừa có động cơ để đánh giá những cú sốc có tần suất cao một cách hợp lý và đưa ra các điều khoản thích hợp để ngăn ngừa thiệt hại. Trái lại, cấu trúc nhân quả của những cú sốc kinh tế tần suất thấp sẽ không ổn định trong một khoảng thời gian đủ dài để có thể tiến hành tiên đoán theo kinh nghiệm về xác suất xảy ra cú sốc đó với độ tin cậy cao. Ngân hàng sẽ quyết định như thế nào đối với những cú sốc tần suất thấp có xác suất không chắc chắn? Các chuyên gia trong lĩnh vực tâm lý học nhận thức cho rằng những người đưa ra quyết định, ngay cả những chuyên viên thống kê đã được đào tạo, có khuynh hướng thành lập công thức tính xác suất chủ quan dựa trên phương pháp tiếp cận bằng cảm tính khả dụng (availability heuristic), những người đưa ra quyết định có thể hình dung rằng biến cố sẽ dễ dàng xảy ra (Tversky và Kahnenman (1982)). Từ khi việc dễ dàng xảy ra một biến cố được xem là tương quan với tần suất, qui tắc theo kinh nghiệm (rule of thumb) này đưa ra một tiên đó chính xác về các biến cố tần suất cao. Tuy nhiên sự dễ dàng trong việc sử dụng kinh nghiệm quá khứ cũng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác, chẳng hạn như khoảng thời gian tính từ lần cuối cùng xảy ra sự kiện. Trong những trường hợp này, phương pháp tiếp cận bằng cảm tính khả dụng có thể phát triển thành một độ lệch khả dụng (availability bias). Với một trường hợp nào đó, khuynh hướng đánh giá xác suất của cú sốc có thể thực hiện nhờ vào ngưỡng tiếp cận bằng cảm tính (threshold heuristic) (Simon(1978)). Đây là qui tắc theo kinh nghiệm mà những người ra quyết định hay bận rộn dùng để phân bổ những nguồn lực khan hiếm cũng như tâm lực quản lý của chính họ. Khi xác suất chủ quan nhỏ hơn một mức ngưỡng nào đó, nó được xem như là không. Khi đạt đến mức ngưỡng này, quyết định ít khi thay đổi ngay cả khi có những chứng cứ cho thấy xác suất cú sốc thật sự tăng lên. Ví dụ, trong những trường hợp được thảo luận ở những phần tiếp theo, khi việc cho vay địa ốc thương mại vẫn tiếp tục bất chấp chứng cứ cho thấy tỉ lệ bỏ trống tăng lên. Phương pháp tiếp cận bằng cảm tính khả dụng và ngưỡng tiếp cận bằng cảm tính đều gây ra hiện tượng thảm hoạ cận kề, là xu hướng để đánh giá xác suất xảy ra những cú sốc tần suất thấp (Guttentag và Herring (1984, 1986a)). Trong trường hợp xác suất chủ quan (πt) giảm xuống ngay cả khi xác suất thực vẫn không đổi hoặc tăng lên, ngân hàng với năng lực tài chính hiện có của mình phải đối mặt với nguy cơ phá sản lớn hơn và hệ thống ngân hàng cũng dễ đổ vỡ hơn. Thảm hoạ cận kề có thể làm cho ngân hàng đến gần với nguy cơ phá sản mà không phải do bất kỳ ai đưa ra các quyết định nghiêm trọng làm ngân hàng phá sản. Có một số nhân tố định chế làm tăng độ nhạy của thảm hoạ cận kề. Ví dụ, các hệ thống kế toán quản lý dễ bị rơi vào những cú sốc tần suất thấp. Mặc dù việc tuân thủ các tiêu chuẩn kế toán giúp ích cho việc giám sát, định giá và thực hiện dự phòng đối với các cú sốc tần suất cao, nhưng nó không giúp ích trong việc kiểm soát rủi ro đối với một hiểm họa tần suất thấp bởi vì cú sốc này rất hiếm khi xảy ra, đến nổi không thể phát hiện nó trong kỳ báo cáo thông thường. Thực ra, việc không xuất hiện những kết quả kinh doanh xấu trong dữ liệu kế toán có thể làm tăng sức ép để giảm phần bù vỡ nợ và các khoản dự phòng. Hơn nữa, nếu không thực hiện dự phòng hợp lý đối với những thiệt hại tiềm ẩn, một hoạt động đang tùy thuộc vào những cú sốc xác suất thấp sẽ không mang lại lợi ích mong muốn. Vấn đề này thường còn xấu hơn với việc áp dụng cách ghi nhận trước các khoản phí thu được (điều này nên lưu ý khi tài trợ các dự án bất động sản), thay vì phân bổ chúng trong suốt thời gian vay tiền. Trong khi ở đây chúng ta tập trung vào hiện tượng thảm hoạ cận kề đối với ngân hàng, hiện tượng thảm hoạ cận kề cũng tác động mạnh đến hành vi của những người lạc quan. . Ảo tưởng về mức lợi nhuận