Jon Danielsson

Jón Danielsson es un economista que trabaja como profesor de finanzas ( reader ) en la London School of Economics . ^[1] Su trabajo se centra en la estabilidad financiera , la inteligencia artificial , la previsión de riesgos financieros , la regulación financiera , las finanzas internacionales y las causas sistémicas de la inestabilidad financiera. Danielsson también ha escrito sobre criptomonedas y las consecuencias de las nuevas tecnologías para el sistema financiero. Danielsson es autor de varios libros sobre finanzas y análisis de riesgos, y participa activamente en debates de políticas nacionales e internacionales sobre regulación financiera. ^{[2] [3]}

Se le atribuye la creación del término riesgo endógeno , junto con su coautor Hyun Song Shin . Danielsson afirma que dichos riesgos son la causa de la mayoría de las crisis financieras . ^{[4] [5]}

Danielsson se doctoró en Economía en la Universidad de Duke en 1991 y comenzó a trabajar en la LSE en 1997. También trabajó en el Banco de Japón y en el Fondo Monetario Internacional (FMI). En 2012, fue nombrado director del Centro de Riesgo Sistémico (SRC) de la LSE, que realiza investigaciones sobre crisis y riesgos financieros, así como sobre regulación financiera. ^[6]

Las áreas de investigación de Danielsson incluyen riesgo sistémico , inteligencia artificial , criptomonedas , riesgo financiero , fondos de cobertura , regulaciones financieras , volatilidad del mercado , liquidez , modelos de movimientos extremos del mercado y microestructura de los mercados de divisas . ^[7] Ha escrito extensamente sobre la situación posterior a la crisis en Islandia . ^{[8] [9]}

En 2012, se convirtió en director del Centro de Riesgo Sistémico (SRC) de la London School of Economics, creado para estudiar los riesgos que pueden desencadenar otra crisis financiera y desarrollar herramientas para ayudar a los responsables de las políticas y a las instituciones financieras a estar mejor preparados. El Centro está financiado por el ESRC con un presupuesto anual de 1 millón de libras.

Danielsson publicó un libro con Yale University Press en 2022 titulado Illusion of control , donde desafía la sabiduría convencional que rodea al riesgo financiero y brinda información sobre por qué las soluciones fáciles para controlar el sistema financiero están condenadas al fracaso.

Danielsson, junto con coautores, ha estado estudiando cómo la inteligencia artificial afecta la estabilidad financiera, donde enfatiza la importancia de considerar cómo los canales conocidos de fragilidades del sistema financiero interactúan con los riesgos sociales de la IA.

1. Uso malicioso de la IA : la IA puede ser explotada por agentes con fines de lucro para manipular sistemas, participar en actividades socialmente indeseables o llevar a cabo acciones ilegales como comercio deshonesto y ataques patrocinados por estados.

2. Dependencia excesiva de la IA : la dependencia excesiva de la IA, especialmente en áreas con datos escasos, puede conducir a malas decisiones políticas y a un mayor riesgo sistémico debido a las predicciones confiables pero incorrectas de la IA.

3. Desalineación de la IA : los sistemas de IA podrían no seguir los objetivos previstos debido a objetivos conflictivos (ganancias, legalidad, ética), lo que lleva a un comportamiento desestabilizador, particularmente durante situaciones de estrés financiero.

4. Estructura del mercado : el desarrollo de la IA se concentra en unas pocas empresas grandes, lo que crea un riesgo sistémico a través de creencias y acciones armonizadas entre los participantes del mercado, lo que amplifica los auges y caídas financieras.

Si bien es probable que la IA haga que la mayoría de las regulaciones de gestión de riesgos y microprudenciales sean más baratas y eficientes, el riesgo sistémico aumentará. La razón es que la IA hace que el problema de la prociclicidad, la manipulación y la optimización contra el sistema sea peor que el actual entorno centrado en el ser humano. Han publicado varios artículos recientes sobre el tema, On the use of artificial intelligence in financial regulation and the impact on financial stability ^[10], Artificial Intelligence and Systemic Risk ^[11] y varios blogs, como How the financial authors can take advantage of artificial intelligence ^[12] y Artificial intelligence as a central banker ^[13].

Danielsson, junto con otros autores, ha estado estudiando cómo los mercados financieros percibieron las reacciones de los bancos centrales ante el Covid-19 , como la relajación prudencial macroeconómica, las inyecciones de liquidez y los swaps de divisas. Concluyeron que las intervenciones de política tuvieron éxito en la calma a corto plazo de los mercados financieros, pero plantean serias preguntas sobre el riesgo moral a largo plazo (véase The Calming of Short-Term Market Fears and Its Long-Term Consequences: The Central Banks' Dilemma [La calma de los temores a corto plazo del mercado y sus consecuencias a largo plazo: el dilema de los bancos centrales]) . ^[14]

Danielsson y sus coautores han estudiado el problema de cómo el riesgo afecta la probabilidad de crisis, motivados por la observación de Minsky de que la estabilidad es desestabilizadora. Su investigación, Learning from History: Volatility and Financial Crises ^[15], concluye que un período prolongado de bajo riesgo hace que las crisis financieras futuras sean más probables. Además, cuanto más dure un entorno de bajo riesgo, mayor será el impacto en el crecimiento económico futuro, primero positivo y luego negativo, como se muestra en The Impact of Risk Cycles on Business Cycles: A Historical View ^[16] .

Danielsson acuñó el término "problema de uno en mil días ^{" [17],} argumentando que las crisis financieras suelen causar el mayor daño cuando los bancos pasan repentinamente de perseguir ganancias a perseguir la supervivencia. Concluyendo que esos cambios de comportamiento tan drásticos hacen que los análisis estadísticos basados ​​en tiempos normales sean ineficaces. Por eso no podemos predecir la probabilidad de crisis ni lo que harán los bancos durante esas crisis. Dado que este comportamiento surge de un deseo natural de autopreservación, no se puede regular para que desaparezca.

Danielsson es autor de una serie de documentos de debate sobre riesgos y modelos, ^{[18] [19]} y ha participado en importantes eventos con importantes responsables de políticas. ^[20]

Danielsson y sus colegas ^{[21] [22]} han expresado su preocupación por las mediciones del riesgo sistémico, como SRISK y CoVaR, porque se basan en resultados de mercado que ocurren varias veces al año, de modo que la probabilidad de riesgo sistémico medida no corresponde al riesgo sistémico real en el sistema financiero. Argumentan que las crisis financieras sistémicas ocurren una vez cada 43 años en un país típico de la OCDE y que las mediciones del riesgo sistémico deberían apuntar a esa probabilidad.

Danielsson ha publicado dos libros sobre la previsión del riesgo financiero. ^[23] Uno es una introducción a la gestión cuantitativa práctica del riesgo, centrándose en el riesgo de mercado, mientras que el otro trata sobre la estabilidad financiera ^[24] y utiliza el análisis económico para enmarcar los debates sobre el sistema financiero internacional.

• "Inteligencia artificial y riesgo sistémico" 2021 con Robert Macrae y Andreas Uthemann. Revista de banca y finanzas .
• "Aprendiendo de la historia: volatilidad y crisis financieras" 2018 con Marcela Valenzuela e Ilknur Zer. Revista de Estudios Financieros .
• "Modelo de riesgo de modelos de riesgo" 2016 con Kevin James, Marcela Valenzuela e Ilknur Zer. Journal of Financial Stability .
• “¿Podemos demostrar que un banco es culpable de crear riesgo sistémico? Un informe minoritario”* 2016 con Kevin James, Marcela Valenzuela e Ilknur Zer. Journal of Money, Credit and Banking .
• "Colas gordas, VaR y subaditividad ", 2013, con Casper de Vries, Bjorn Jorgensen, Gennady Samorodnitsky y Sarma Mandira. Journal of Econometrics .
• "Modelos de riesgo en riesgo", 2014, con Christophe M. Boucher, Patrick S. Kouontchou y Bertrand B. Maillet. Journal of Banking and Finance
• "Sistemas financieros globales: estabilidad y riesgo", 2013, Pearson
• "Pronóstico robusto de modelos GARCH de correlación condicional dinámica", 2013, con Kris Boudt y Sebastien Laurent. Revista internacional de pronóstico
• “Riesgo endógeno y sistémico”, 2012, con Hyun Song Shin y Jean–Pierre Zigrand, Volumen NBER sobre medición del riesgo sistémico, University of Chicago Press.
• "Eventos extremos endógenos y el doble papel de los precios", 2012 con Jean–Pierre Zigrand y Hyun Song Shin , Annual Reviews in Economics , Volumen 4 sobre la economía de los eventos extremos.
• Previsión de riesgos financieros , 2011, Wiley
• "Determinación del tipo de cambio y efectos del flujo de órdenes entre mercados", 2012, con Jinhui Luo y Richard Payne, European Journal of Finance
• "Determinación de liquidez en un mercado impulsado por órdenes", anteriormente "Liquidez dinámica", 2012, con Richard Payne, European Journal of Finance .
• "Sobre el impacto de los fundamentos, la liquidez y la coordinación en la estabilidad del mercado", con Francisco Penaranda, 2011. International Economics Review , 52 (3). pp. 621–638.

• Página web en LSE
• Documentos de investigación
• Página web del Centro de Riesgo Sistémico

• JonDanielsson en Twitter