这一讲要回答六个问题：
- 为什么银行天生会被挤兑？一家健康的银行，为什么也会被挤垮？
- 杠杆怎样把一个小冲击，放大成甩卖螺旋？
- 2007 到 2009 年的金融危机，是怎样发生的？数据怎么说？
- 2023 年的硅谷银行，和 2019 年的包商银行，说明了什么？
- 救助和存款保险，会不会造成道德风险？（有争议）
- 银行该持有多少资本？（有争议）
第 30 讲，我们看了银行的账本：借短放长，杠杆高，资产跌 8%，8% 的权益就归零。第 17 讲，我们看了预期怎样自我实现：大家都来，我就来；大家都不来，我也不来。这一讲，把两件事合起来：银行的结构，加上预期的自我实现，就是挤兑。 这是 Unit 8 的最后一讲；第 4 讲说过，宏观经济学里，几乎没法做实验，所以争论多，这一讲，你会再次看到这一点。
一、你会去取钱吗
你在一家银行，存了 10 万元。今天，你听说，这家银行可能出了问题。你自己想了想，觉得多半是谣言，银行其实没事。
先停一下：你会去取钱吗？
想一想：如果你相信，别人不会去取，那么，你留着钱，一点问题都没有。可是，如果你觉得，别人会去取，那么，银行的钱，是有限的（它把大部分借了出去，第 30 讲），先到的人拿得到，晚到的人，可能拿不到。于是，哪怕你相信银行没问题，你也应该赶快去取，因为，你怕别人也这么想。
这个结构，你在第 17 讲见过：你的最优选择，取决于别人怎么选（经济学叫"策略互补"）。同样的人、同样的银行，可以有两种结局：大家都不慌，银行没事；大家都慌，银行就垮了。这就是多重均衡。
二、银行为什么脆弱：Diamond–Dybvig
2.1 三个特征
银行的脆弱，来自三个特征：
- 借短放长：存款，可以随时取；它的资产（贷款），要几年才收回。（第 30 讲）
- 先到先得：银行付钱，按顺序，付完为止。谁晚到，谁可能拿不到。
- 存款人看不清银行的资产：他们不知道，银行的贷款，到底好不好（第 20 讲的信息不对称）。
1983 年，Douglas Diamond 和 Philip Dybvig（《银行挤兑、存款保险与流动性》，Journal of Political Economy，1983）把它写成了一个模型。他们的结论是：活期存款合约，有好处（让人们可以分担"什么时候需要钱"的风险），也有多个均衡，其中一个，就是挤兑；在某些条件下，政府的存款保险，可以做出更好的合约。 2022 年，Diamond 和 Dybvig，与 Ben Bernanke 一起，因为"关于银行和金融危机的研究"，获得了诺贝尔经济学奖。
2.2 一个能手算的例子
下面的数字，是我设的，不对应任何一家银行。
- 100 个存款人，每人存 1，银行把 100，全投进一个长期项目；
- 如果在第 1 期提前清算，每 1 份只能变现 0.6；等到第 2 期到期，每 1 份变成 1.4；
- 银行承诺：第 1 期来取的人，付 1（先到先得，钱付完为止）；留到第 2 期的人，平分剩下的资产；
- 25% 的存款人，是"急用钱的人"，不管别人怎样，都要在第 1 期取；其余 75%，是"不急的人"，哪个更划算，选哪个。
手算：如果第 1 期，有 f 比例的人来取钱，银行要变现 f × 100 ÷ 0.6 份资产来付；剩下的资产，是 100 × (1 − f ÷ 0.6) 份，到期变成 1.4 倍，平分给没来取的 100 × (1 − f) 个人：
等下去，每人能拿到：1.4 × (1 − f ÷ 0.6) ÷ (1 − f)
让它等于 1（也就是和"现在去取"一样），解出 f* = (R − 1) ÷ (R ÷ s − 1) = 0.4 ÷ 1.333 = 30%（R = 1.4 是到期收益，s = 0.6 是提前清算的变现比例）。
# 银行挤兑：Diamond–Dybvig 的核心想法，缩成一个可以手算的小例子（数字是我设的，不对应任何一家银行）。
# 100 个存款人，每人存 1，银行把 100 全部投到一个长期项目：
# - 第 1 期（提前）清算：每 1 份只能变现 s = 0.6；
# - 等到第 2 期（到期）：每 1 份变成 R = 1.4。
# 银行承诺：谁在第 1 期来取，就付 1（先到先得，钱付完为止）；留到第 2 期的人，平分剩下的资产。
# 25% 的存款人是"急用钱的人"（不管别人怎样，都要在第 1 期取）；其余 75% 是"不急的人"，哪个更划算，选哪个。
N, s, R, early = 100, 0.6, 1.4, 0.25
def wait_value(f):
"""如果第 1 期，一共有 f 比例的存款人来取钱（f × N 个人，每人 1），不急的人，留到第 2 期，每人能拿多少"""
sold_units = f * N / s # 为了付给 f × N 个人，要变现的资产份数
if sold_units >= N: return 0.0 # 资产全部变现也不够付：留下来的人，什么都拿不到
return (N - sold_units) * R / (N * (1 - f)) # 剩下的资产，到期变成 R，平分给没来取的人
print("一、如果有 f 比例的人，在第 1 期来取钱，不急的人，等到第 2 期，每人能拿到多少？（来取钱的人，每人拿 1；银行 100 份资产，最多付出 60）")
for f in (0.25, 0.30, 0.35, 0.40, 0.50, 0.60, 0.70):
w = wait_value(f)
print(f" f = {f:.0%}：等下去，每人拿 {w:.3f}（{'比 1 好，值得等' if w > 1 else '不如现在去取'}）")
f_star = (R - 1) / (R / s - 1)
print(f"\n二、临界值：等下去的价值，恰好等于 1 的 f* = (R - 1) ÷ (R ÷ s - 1) = {f_star:.1%}（正文手算）；数值检查：wait_value({f_star:.4f}) = {wait_value(f_star):.4f}")
print(f" 正常情况下，只有 {early:.0%} 的人来取钱（急用钱的人）：低于 f*，不急的人愿意等，一切正常；离临界值，只差 {f_star - early:.1%}")
print("\n三、两个均衡（每个不急的人，都按'别人怎么做'来选）：")
print(f" 好的均衡：别人都等（只有急用钱的 {early:.0%} 来取）：等下去拿 {wait_value(early):.3f}，比 1 好，所以，我也等")
print(f" 坏的均衡：别人都来取（f = 100%）：银行只能付出 {N * s:.0f}，前 60 个人拿 1，后面的人拿 0；随机排队，我去取，期望拿 {s:.1f}（被排到前面的概率 60%）；我等，拿 {wait_value(1.0):.1f}，所以，我也去取")
print(" 同样的银行，同样的资产，两种结局：只差'大家怎么想'")
print("\n四、资产越差（到期收益 R 越低），临界值越低，银行越脆弱：（s = 0.6，急用钱的比例 25%）")
for r in (1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.6, 2.0):
fs = (r - 1) / (r / s - 1)
print(f" R = {r}：f* = {fs:5.1%}，比正常取钱的 25% {'低' if fs < early else '高'} {abs(fs - early):.1%}" + ("：正常取钱，就足以引发挤兑" if fs < early else ""))
print("\n五、存款保险：政府保证，不论别人怎么做，每个存款人都拿到 1（或到期的合理收益）。这时，等下去的收益，不再取决于别人，也就没有人有'抢先去取'的理由：坏的均衡，消失了（在这个模型里）")
输出：
一、如果有 f 比例的人，在第 1 期来取钱，不急的人，等到第 2 期，每人能拿到多少？（来取钱的人，每人拿 1；银行 100 份资产，最多付出 60）
f = 25%：等下去，每人拿 1.089（比 1 好，值得等）
f = 30%：等下去，每人拿 1.000（不如现在去取）
f = 35%：等下去，每人拿 0.897（不如现在去取）
f = 40%：等下去，每人拿 0.778（不如现在去取）
f = 50%：等下去，每人拿 0.467（不如现在去取）
f = 60%：等下去，每人拿 0.000（不如现在去取）
f = 70%：等下去，每人拿 0.000（不如现在去取）
二、临界值：等下去的价值，恰好等于 1 的 f* = (R - 1) ÷ (R ÷ s - 1) = 30.0%（正文手算）；数值检查：wait_value(0.3000) = 1.0000
正常情况下，只有 25% 的人来取钱（急用钱的人）：低于 f*，不急的人愿意等，一切正常；离临界值，只差 5.0%
三、两个均衡（每个不急的人，都按'别人怎么做'来选）：
好的均衡：别人都等（只有急用钱的 25% 来取）：等下去拿 1.089，比 1 好，所以，我也等
坏的均衡：别人都来取（f = 100%）：银行只能付出 60，前 60 个人拿 1，后面的人拿 0；随机排队，我去取，期望拿 0.6（被排到前面的概率 60%）；我等，拿 0.0，所以，我也去取
同样的银行，同样的资产，两种结局：只差'大家怎么想'
四、资产越差（到期收益 R 越低），临界值越低，银行越脆弱：（s = 0.6，急用钱的比例 25%）
R = 1.1：f* = 12.0%，比正常取钱的 25% 低 13.0%：正常取钱，就足以引发挤兑
R = 1.2：f* = 20.0%，比正常取钱的 25% 低 5.0%：正常取钱，就足以引发挤兑
R = 1.3：f* = 25.7%，比正常取钱的 25% 高 0.7%
R = 1.4：f* = 30.0%，比正常取钱的 25% 高 5.0%
R = 1.6：f* = 36.0%，比正常取钱的 25% 高 11.0%
R = 2.0：f* = 42.9%，比正常取钱的 25% 高 17.9%
五、存款保险：政府保证，不论别人怎么做，每个存款人都拿到 1（或到期的合理收益）。这时，等下去的收益，不再取决于别人，也就没有人有'抢先去取'的理由：坏的均衡，消失了（在这个模型里）
逐段看：
- 第一部分：正常情况下，只有 25% 的急用钱的人来取，不急的人，等下去，每人拿 1.089，比 1 好，所以愿意等。到了 30%，等下去，刚好等于 1；再多一点（35%），只有 0.897，不如现在去取；到 60%，银行的资产被清算光了，等下去的人，什么都拿不到。
- 第二部分：临界值是 30%，比正常的 25%，只高 5 个百分点。一家看起来很正常的银行，离挤兑，只差 5 个百分点。
- 第三部分，两个均衡：好的均衡，别人都等，我等下去拿 1.089，我也等；坏的均衡，别人都来取，银行只能付 60，前 60 个人拿 1，后面的人拿 0，我随机排队，去取，期望拿 0.6；我等，拿 0。所以，我也去取。同样的银行，同样的资产，两种结局，只差"大家怎么想"。
- 第四部分：资产越差（R 越低），临界值越低：R = 1.2 时，f* = 20%，已经低于正常的 25%，这家银行，正常的取钱，就会引发挤兑；R = 2.0 时，是 42.9%，更安全。挤兑，不全是"恐慌"：资产越差，银行越容易被推到坏的均衡。
- 第五部分，存款保险：如果政府保证，不论别人怎么做，每个存款人，都拿到该拿的，那么，“等下去"的收益，就不再取决于别人，也就没有人有"抢先去取"的理由：坏的均衡，消失了（在这个模型里，在某些条件下，Diamond 和 Dybvig 自己的摘要，说的是"在某些情形下”）。
2.3 这个模型没说什么
- 它是一个银行、一次性的模型；真实的挤兑，是一个过程。
- 它把"急用钱"当成外生的；挤兑，是恐慌，还是基本面（资产确实不好），常常分不清；上面的第四部分，说的是，两者会互相放大。
- 现代的挤兑，常常不是零售存款人的挤兑：Gary Gorton 和 Andrew Metrick 2012 年（Journal of Financial Economics，104 卷 3 期）认为，2007 到 2008 年的恐慌，是回购市场（repo）的挤兑：回购市场，是一个很大的短期融资市场，为证券化的各种活动提供资金；当抵押品的价值不确定，贷款人要求更高的"折扣"（haircut），银行体系，实际上，几乎处于资不抵债的状态。（他们的论述，有批评，比如，认为他们的数据，只覆盖了结构化程度很高的证券。）
- 实验 78，会让你亲手跑一个更完整的挤兑模型：很多个存款人、不同的信念、存款保险。
小结： Diamond–Dybvig：借短放长、先到先得、信息不对称，让银行有两个均衡：大家不慌，一切正常；大家都慌，银行垮。我们的小例子里，临界值比正常的取钱比例，只高 5 个百分点；资产越差，临界值越低。存款保险，可以消除坏的均衡（在这个模型里）。
三、杠杆与甩卖螺旋
第 30 讲，我们看到：杠杆 12.5 倍的银行，资产跌 8%，权益归零。这里再往前走一步：银行被迫卖资产，卖资产，让价格更低，又让别的银行亏更多。
下面的小模型，一轮一轮地算：
- 10 家一模一样的银行，每家持有 100 份同一种资产（价格 1），借债 92，权益 8（杠杆 12.5）；
- 规则 1：银行必须保持杠杆不超过 12.5，超过了，就要卖资产还债；
- 规则 2：卖得越多，价格越低：价格下跌的比例 = η × （这一轮卖出的份数 ÷ 市场总份数）。
# 杠杆的"甩卖螺旋"：一个简化的、可以一轮一轮算的模型。
# n 家一模一样的银行，每家持有同一种资产 q 份（初始价格 1），借债 D，自己的钱（权益）= 资产 - 债务。
# 规则 1：银行必须保持杠杆（资产 ÷ 权益）不超过上限 Lmax；超过了，就要卖资产还债。
# 规则 2：卖得越多，市场价格越低（价格冲击）：价格下跌的比例 = eta × (本轮卖出的份数 ÷ 市场总份数)。
def simulate(shock, eta, n=10, q0=100.0, D=92.0, Lmax=12.5, market=3000.0, rounds=60):
p = 1.0 * (1 - shock) # 第 0 轮：外部消息，价格下跌 shock
q = q0
log = []
for r in range(rounds):
E = p * q - D # 权益
if E <= 0: return log, p, q, E, True # 权益归零：资不抵债
q_target = Lmax * E / p # 要把杠杆降到上限，资产最多能有多少份
sell = max(0.0, q - q_target)
if sell < 1e-9: break
total_sold = sell * n
p_new = p * (1 - eta * total_sold / market) # 大家一起卖，价格下跌
log.append((r + 1, p, sell, total_sold / market))
D = D - p * sell # 卖资产的钱，用来还债（按卖出时的价格）
q = q - sell
p = p_new
E = p * q - D
return log, p, q, E, E <= 0
print("初始：每家持有 100 份资产（价格 1），债务 92，权益 8，杠杆 12.5（正好在上限）；10 家银行；市场共 3000 份。")
print("外部消息使资产价格下跌 2%（每家权益从 8 降到 6）。看大家一起卖，会把价格压到哪里：")
for eta in (0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 1.0):
log, p, q, E, dead = simulate(0.02, eta)
drop = (1 - p) * 100
end = "银行在这一步资不抵债（价格下跌是'至少'这么多）" if dead else f"每家剩 {q:.1f} 份，权益 {E:.2f}"
print(f" 价格冲击系数 eta={eta:.1f}：卖了 {len(log)} 轮；价格下跌 {drop:5.1f}%（最初 2% 的 {drop / 2:4.1f} 倍）；{end}")
first = 0.02 * (12.5 - 1)
print(f"\n第一轮的手算：价格下跌 x = 2%，每家权益少了 x × 杠杆 = 25%（8 → 6），要把杠杆降回 12.5，要卖掉资产的 x × (杠杆 - 1) = {first:.0%}（模拟里：100 份卖掉 23.5 份）")
print(" eta 越大，抛售对价格的冲击越大；银行持有的越多、杠杆越高，抛售得越多：三样加在一起，就是螺旋")
print("\n同样 eta=0.2，杠杆越高，放大越大：")
for D, Lmax, label in ((88.0, 100 / 12, "低杠杆（权益 12，杠杆 8.3）"), (92.0, 12.5, "基准（权益 8，杠杆 12.5）"), (95.0, 20.0, "更高杠杆（权益 5，杠杆 20）")):
log, p, q, E, dead = simulate(0.02, 0.2, D=D, Lmax=Lmax)
print(f" {label}：卖了 {len(log)} 轮；价格总共下跌 {(1 - p) * 100:.1f}%；{'银行资不抵债' if dead else '剩余权益 %.2f' % E}")
输出：
初始：每家持有 100 份资产（价格 1），债务 92，权益 8，杠杆 12.5（正好在上限）；10 家银行；市场共 3000 份。
外部消息使资产价格下跌 2%（每家权益从 8 降到 6）。看大家一起卖，会把价格压到哪里：
价格冲击系数 eta=0.0：卖了 1 轮；价格下跌 2.0%（最初 2% 的 1.0 倍）；每家剩 76.5 份，权益 6.00
价格冲击系数 eta=0.1：卖了 18 轮；价格下跌 3.1%（最初 2% 的 1.5 倍）；每家剩 67.1 份，权益 5.20
价格冲击系数 eta=0.2：卖了 27 轮；价格下跌 5.2%（最初 2% 的 2.6 倍）；每家剩 50.9 份，权益 3.86
价格冲击系数 eta=0.3：卖了 25 轮；价格下跌 8.6%（最初 2% 的 4.3 倍）；每家剩 30.7 份，权益 2.24
价格冲击系数 eta=0.5：卖了 12 轮；价格下跌 16.8%（最初 2% 的 8.4 倍）；每家剩 3.8 份，权益 0.25
价格冲击系数 eta=1.0：卖了 2 轮；价格下跌 32.2%（最初 2% 的 16.1 倍）；银行在这一步资不抵债（价格下跌是'至少'这么多）
第一轮的手算：价格下跌 x = 2%，每家权益少了 x × 杠杆 = 25%（8 → 6），要把杠杆降回 12.5，要卖掉资产的 x × (杠杆 - 1) = 23%（模拟里：100 份卖掉 23.5 份）
eta 越大，抛售对价格的冲击越大；银行持有的越多、杠杆越高，抛售得越多：三样加在一起，就是螺旋
同样 eta=0.2，杠杆越高，放大越大：
低杠杆（权益 12，杠杆 8.3）：卖了 24 轮；价格总共下跌 3.6%；剩余权益 8.66
基准（权益 8，杠杆 12.5）：卖了 27 轮；价格总共下跌 5.2%；剩余权益 3.86
更高杠杆（权益 5，杠杆 20）：卖了 16 轮；价格总共下跌 7.5%；剩余权益 0.68
逐段看：
- 第一轮的手算：价格下跌 2%，每家权益，从 8 降到 6（少了 25%）；要把杠杆降回 12.5，要卖掉资产的 2% × (12.5 − 1) = 23%（模拟里：100 份，卖掉 23.5 份）。
- 没有价格冲击（η = 0）：卖了也不压价，价格就跌 2%，不放大。
- 有价格冲击：η = 0.1：价格总共下跌 3.1%；η = 0.3：8.6%（是最初的 4.3 倍）；η = 0.5：16.8%（8.4 倍），每家只剩 3.8 份，权益 0.25，几乎被洗光；η = 1.0：银行资不抵债。
- 杠杆越高，放大越大（η = 0.2）：权益 12（杠杆 8.3）：价格总共下跌 3.6%，银行没事；权益 8（杠杆 12.5）：5.2%；权益 5（杠杆 20）：7.5%，剩余权益 0.68，几乎没有了。
- 三样东西，加在一起：银行杠杆高、持有的资产多、市场不够深（抛售对价格的冲击大）。这是为什么，监管者关心的，不是单家银行的风险，而是整个体系，一起被推向悬崖的风险（“系统性风险”）。
这是一个玩具模型：参数是虚构的，没有考虑银行之间的借贷、有人趁低价买入、央行的干预。它只演示一件事：个体的"自保"（卖资产），加在一起，对整体是有害的（又是第 8 讲、第 32 讲讲过的"合成谬误"）。
四、真实的危机
4.1 2007 到 2009 年的美国
先看数据，再讲故事。
# 2007–2009 年美国金融危机的几条线。来源：美联储圣路易斯分行 FRED，2026 年 10 月下载后我整理的。
# 房价：凯斯—席勒全国房价指数（CSUSHPINSA，2000 年 1 月 = 100）；
# 信用利差：穆迪 Baa 级公司债收益率 减去 10 年期国债收益率（BAA10YM，%）：越高，借钱的人要付的风险溢价越高；
# 失业率（UNRATE，%）；
# 房贷拖欠率：银行持有的单户住房抵押贷款，拖欠率（DRSFRMACBS，%，季度，季节调整）；
# TED 利差：3 个月期银行间拆借利率 减去 3 个月期国债收益率（TEDRATE，%）：越高，银行互相越不信任（这里只取几个有代表性的日期）。
months = {
"2005-01": (160.1, 1.80, 5.3), "2005-02": (161.9, 1.65, 5.4), "2005-03": (164.6, 1.56, 5.2),
"2005-04": (167.0, 1.71, 5.2), "2005-05": (169.5, 1.87, 5.1), "2005-06": (172.0, 1.86, 5.0),
"2005-07": (174.1, 1.77, 5.0), "2005-08": (175.9, 1.70, 4.9), "2005-09": (177.6, 1.83, 5.0),
"2005-10": (178.8, 1.84, 5.0), "2005-11": (179.7, 1.85, 5.0), "2005-12": (180.1, 1.85, 4.9),
"2006-01": (180.8, 1.82, 4.7), "2006-02": (181.5, 1.70, 4.8), "2006-03": (182.7, 1.69, 4.7),
"2006-04": (183.6, 1.69, 4.7), "2006-05": (184.4, 1.64, 4.6), "2006-06": (184.5, 1.67, 4.6),
"2006-07": (184.6, 1.67, 4.7), "2006-08": (184.4, 1.71, 4.7), "2006-09": (184.2, 1.71, 4.5),
"2006-10": (184.1, 1.69, 4.4), "2006-11": (183.6, 1.60, 4.5), "2006-12": (183.2, 1.66, 4.4),
"2007-01": (182.7, 1.58, 4.6), "2007-02": (182.5, 1.56, 4.5), "2007-03": (182.2, 1.71, 4.4),
"2007-04": (182.1, 1.70, 4.5), "2007-05": (181.9, 1.64, 4.4), "2007-06": (181.5, 1.60, 4.6),
"2007-07": (181.0, 1.65, 4.7), "2007-08": (180.2, 1.98, 4.6), "2007-09": (179.1, 2.07, 4.7),
"2007-10": (177.5, 1.95, 4.7), "2007-11": (175.2, 2.25, 4.7), "2007-12": (173.3, 2.55, 5.0),
"2008-01": (171.1, 2.80, 5.0), "2008-02": (169.2, 3.08, 4.9), "2008-03": (167.9, 3.38, 5.1),
"2008-04": (167.3, 3.29, 5.0), "2008-05": (167.0, 3.05, 5.4), "2008-06": (166.5, 2.97, 5.6),
"2008-07": (165.7, 3.15, 5.8), "2008-08": (164.3, 3.26, 6.1), "2008-09": (161.9, 3.62, 6.1),
"2008-10": (159.2, 5.07, 6.5), "2008-11": (156.1, 5.68, 6.8), "2008-12": (152.5, 6.01, 7.3),
"2009-01": (149.4, 5.62, 7.8), "2009-02": (147.6, 5.21, 8.3), "2009-03": (146.5, 5.60, 8.7),
"2009-04": (146.9, 5.46, 9.0), "2009-05": (148.2, 4.77, 9.4), "2009-06": (149.8, 3.78, 9.5),
"2009-07": (150.7, 3.53, 9.5), "2009-08": (150.7, 2.99, 9.6), "2009-09": (149.6, 2.91, 9.8),
"2009-10": (148.6, 2.90, 10.0), "2009-11": (147.9, 2.92, 9.9), "2009-12": (146.7, 2.78, 9.9),
"2010-01": (145.0, 2.52, 9.8), "2010-02": (143.1, 2.65, 9.8), "2010-03": (143.6, 2.54, 9.9),
"2010-04": (145.4, 2.40, 9.9), "2010-05": (147.0, 2.63, 9.6), "2010-06": (147.7, 3.03, 9.4),
"2010-07": (147.6, 3.00, 9.4), "2010-08": (146.4, 2.96, 9.5), "2010-09": (144.6, 3.01, 9.5),
"2010-10": (143.1, 3.18, 9.4), "2010-11": (141.8, 3.16, 9.8), "2010-12": (140.6, 2.81, 9.3),
"2011-01": (139.0, 2.70, 9.1), "2011-02": (137.7, 2.57, 9.0), "2011-03": (137.8, 2.62, 9.0),
"2011-04": (139.2, 2.56, 9.1), "2011-05": (140.7, 2.61, 9.0), "2011-06": (141.9, 2.75, 9.1),
"2011-07": (142.3, 2.76, 9.0), "2011-08": (141.8, 3.06, 9.0), "2011-09": (140.2, 3.29, 9.0),
"2011-10": (138.4, 3.22, 8.8), "2011-11": (136.7, 3.13, 8.6), "2011-12": (135.2, 3.27, 8.5),
"2012-01": (134.2, 3.26, 8.3), "2012-02": (134.0, 3.17, 8.3), "2012-03": (135.9, 3.06, 8.2),
"2012-04": (138.5, 3.14, 8.2), "2012-05": (141.0, 3.27, 8.2), "2012-06": (143.2, 3.40, 8.2),
"2012-07": (144.3, 3.34, 8.2), "2012-08": (144.7, 3.23, 8.1), "2012-09": (144.3, 3.12, 7.8),
"2012-10": (144.0, 2.83, 7.8), "2012-11": (144.0, 2.86, 7.7), "2012-12": (143.9, 2.91, 7.9)
}
delinq = {
"2005-01": 1.42, "2005-04": 1.55, "2005-07": 1.59, "2005-10": 1.64,
"2006-01": 1.61, "2006-04": 1.62, "2006-07": 1.74, "2006-10": 1.92,
"2007-01": 2.08, "2007-04": 2.29, "2007-07": 2.71, "2007-10": 3.10,
"2008-01": 3.68, "2008-04": 4.37, "2008-07": 5.26, "2008-10": 6.60,
"2009-01": 7.99, "2009-04": 8.58, "2009-07": 9.49, "2009-10": 10.41,
"2010-01": 11.48, "2010-04": 11.08, "2010-07": 10.65, "2010-10": 10.33,
"2011-01": 10.37, "2011-04": 10.55, "2011-07": 10.50, "2011-10": 10.25,
"2012-01": 10.33, "2012-04": 10.45, "2012-07": 10.47, "2012-10": 10.03
}
ted = {"2007-06-01": 0.70, "2008-03-14": 1.60, "2008-09-12": 1.36, "2008-09-15": 1.79, "2008-09-16": 2.04, "2008-09-30": 3.15,
"2008-10-10": 4.58, "2008-12-31": 1.32, "2009-06-30": 0.40}
gdp = {"2007Q4": 16915.2, "2009Q2": 16269.1} # 实际 GDP（GDPC1，十亿美元，链式价格）：衰退前的顶和衰退中的谷
ks = list(months)
hp = {k: months[k][0] for k in ks}; sp = {k: months[k][1] for k in ks}; un = {k: months[k][2] for k in ks}
peak = max(hp, key=hp.get); trough = min((k for k in ks if k > peak), key=hp.get)
print(f"一、房价：{peak} 达到 {hp[peak]:.1f}；{trough} 降到 {hp[trough]:.1f}，下跌 {(1 - hp[trough] / hp[peak]) * 100:.1f}%（2006 年 7 月到 2012 年 2 月，6 年多）")
print(f"二、房贷拖欠率：{min(delinq, key=delinq.get)} 的 {min(delinq.values()):.2f}% → {max(delinq, key=delinq.get)} 的 {max(delinq.values()):.2f}%（高了 {max(delinq.values()) / min(delinq.values()):.1f} 倍）")
print(f" 实际 GDP：2007 年第四季度 {gdp['2007Q4']:,.0f} → 2009 年第二季度 {gdp['2009Q2']:,.0f}（十亿美元），下降 {(1 - gdp['2009Q2'] / gdp['2007Q4']) * 100:.1f}%")
print("三、几个时点：")
for k in ("2007-01", "2007-06", "2008-03", "2008-06", "2008-09", "2008-12", "2009-06", "2009-10", "2010-06", "2011-12"):
print(f" {k}：房价 {hp[k]:6.1f}，信用利差 {sp[k]:.2f}%，失业率 {un[k]:.1f}%")
smax = max(sp, key=sp.get)
print(f"信用利差最高：{smax} 的 {sp[smax]:.2f}%（2007 年 1 月是 {sp['2007-01']:.2f}%，高了约 {sp[smax] / sp['2007-01']:.1f} 倍）；失业率最高：{max(un, key=un.get)} 的 {max(un.values()):.1f}%（2007 年 5 月是 {un['2007-05']:.1f}%）")
print("四、TED 利差（%）：" + "；".join(f"{d} {v:.2f}" for d, v in ted.items()))
print(" 雷曼兄弟 2008 年 9 月 15 日申请破产：TED 利差在 9 月 12 日 1.36，一个月后（10 月 10 日）是 4.58，是 2007 年 6 月的 6.5 倍")
输出：
一、房价：2006-07 达到 184.6；2012-02 降到 134.0，下跌 27.4%（2006 年 7 月到 2012 年 2 月，6 年多）
二、房贷拖欠率：2005-01 的 1.42% → 2010-01 的 11.48%（高了 8.1 倍）
实际 GDP：2007 年第四季度 16,915 → 2009 年第二季度 16,269（十亿美元），下降 3.8%
三、几个时点：
2007-01：房价 182.7，信用利差 1.58%，失业率 4.6%
2007-06：房价 181.5，信用利差 1.60%，失业率 4.6%
2008-03：房价 167.9，信用利差 3.38%，失业率 5.1%
2008-06：房价 166.5，信用利差 2.97%，失业率 5.6%
2008-09：房价 161.9，信用利差 3.62%，失业率 6.1%
2008-12：房价 152.5，信用利差 6.01%，失业率 7.3%
2009-06：房价 149.8，信用利差 3.78%，失业率 9.5%
2009-10：房价 148.6，信用利差 2.90%，失业率 10.0%
2010-06：房价 147.7，信用利差 3.03%，失业率 9.4%
2011-12：房价 135.2，信用利差 3.27%，失业率 8.5%
信用利差最高：2008-12 的 6.01%（2007 年 1 月是 1.58%，高了约 3.8 倍）；失业率最高：2009-10 的 10.0%（2007 年 5 月是 4.4%）
四、TED 利差（%）：2007-06-01 0.70；2008-03-14 1.60；2008-09-12 1.36；2008-09-15 1.79；2008-09-16 2.04；2008-09-30 3.15；2008-10-10 4.58；2008-12-31 1.32；2009-06-30 0.40
雷曼兄弟 2008 年 9 月 15 日申请破产：TED 利差在 9 月 12 日 1.36，一个月后（10 月 10 日）是 4.58，是 2007 年 6 月的 6.5 倍
逐段看：
- 房价：从 2006 年 7 月的峰值 184.6，降到 2012 年 2 月的 134.0，下跌 27.4%，历时 6 年多。
- 房贷拖欠率：2005 年的 1.42%，到 2010 年 1 月的 11.48%，高了 8.1 倍。
- 信用利差：2007 年 1 月，1.58%；2008 年 12 月，6.01%（高了约 3.8 倍）：借钱的人，要付的风险溢价，飙升。
- TED 利差：银行间互相借钱，比借给政府，多要的利率。2007 年 6 月，0.70%；雷曼申请破产前三天（2008 年 9 月 12 日），1.36%；一个月后（10 月 10 日），4.58%。银行之间，一夜之间，不再互相信任。
- 实体经济：实际 GDP，从 2007 年第四季度到 2009 年第二季度，下降 3.8%（当前修订版的数据）；失业率，从 2007 年 5 月的 4.4%，升到 2009 年 10 月的 10.0%。
一个简化的故事：
- 房价上涨、信贷扩张：低利率、放松的放贷标准，让房价上涨，更多的人买房；
- 证券化和杠杆：抵押贷款，被打包成证券，卖给各种机构；很多机构，用短期借款（回购、货币市场基金），来买这些长期的证券：这就是借短放长，加上杠杆，但不在传统银行里（常被叫作"影子银行"）；
- 房价下跌：拖欠上升，证券的价值，变得不确定（第 20 讲：没人知道，哪些是坏的）；
- 挤兑：贷款人要求更高的折扣，或者，干脆不再展期（Gorton 和 Metrick 的"回购挤兑"）；机构被迫卖资产（第三节的螺旋）；
- 2008 年 9 月 15 日：雷曼兄弟申请破产，据报道，是美国历史上规模最大的破产（资产超过 6000 亿美元）；
- 2008 年 9 月 16 日：Reserve Primary Fund（一只货币市场基金）的净值，跌破 1 美元（“跌破面值”），因为它持有雷曼发行的证券（约 7.85 亿美元）；投资者开始从别的货币市场基金撤资；
- 政策反应：2008 年 10 月 3 日，《紧急经济稳定法》（EESA）生效，授权 7000 亿美元的"问题资产救助计划"（TARP）；10 月 14 日，财政部转向直接向银行注资；美联储把利率，降到接近零（第 31 讲），并大规模购买资产（第 30、31 讲）。
4.2 2023 年的硅谷银行：两天
硅谷银行（SVB），是美国的一家大银行（据报道，2022 年底，存款约 1750 亿美元）。据当时的报道：
- 起因：它宣布，出售证券，亏损 18 亿美元，并计划融资 22.5 亿美元；
- 传播：几家创业投资机构，建议被投资的公司，把钱从这家银行取走；
- 2023 年 3 月 9 日：据加州监管机构的命令，储户和投资人，试图在这一天，取走 420 亿美元；当天营业结束时，银行的现金余额，为负 9.58 亿美元；
- 3 月 10 日：银行被关闭，联邦存款保险公司（FDIC）接管；据美联储负责监管的副主席 Michael Barr 后来的证词，当天本来还要有约 1000 亿美元的款项，要转出；两天合计，约 1420 亿美元，相当于去年底存款（1750 亿美元）的 81%；
- 3 月 12 日：Signature Bank 也被关闭；财政部、FDIC 和美联储宣布，对两家银行的储户，提供全额保障，并设立新的流动性工具，支持健康的银行。
一个观察（我的解读）：和 1930 年代排队取钱不同，这一次，两天里，就有 81% 的存款，试图撤走，速度，比 Diamond–Dybvig 想象的"排队"，快得多。大量的存款，超过了存款保险的保障额度，存款人，没有"安心"的理由。这是两个因素：存款的集中（很多是企业的、大额的），以及信息传播得快。（这是对报道的概括，不是对原因的完整分析；关于这次事件的原因，监管、管理的失误，各有说法，我这里没有展开。）
4.3 中国：存款保险，和包商银行
第 30 讲提到，中国的《存款保险条例》，2015 年 5 月 1 日起施行，最高偿付限额 50 万元。2019 年，发生了一次真实的处置：
- 2019 年 5 月 24 日：包商银行因严重的信用风险，被人民银行、银保监会联合接管，业务委托建设银行托管。据资料，这是中国多年来，第一次真正意义上的银行退出案例，也是存款保险基金，第一次使用。
- 个人存款：官方表示，对个人储蓄存款的本息，全额保障。
- 对公和同业：据报道，5000 万元及以下的对公和同业债权，全额保障；5000 万元以上的部分，由接管组与债权人协商，据市场消息，保障比例不低于 80%（对公）和 70%（同业）；这个比例，我没有查到官方的最终权威披露，请以央行、银保监会的公告为准。
- 后续：业务由新设的蒙商银行承接（2020 年 4 月 30 日完成工商登记）；2020 年 8 月，据报道，央行披露，包商银行将被提起破产申请。
对照 Diamond–Dybvig：存款保险，让小额存款人，不必参加挤兑；对大额债权，保障打折，让他们，有动力去"盯着"银行：这是个典型的取舍（下面的第六节）。
五、危机的后果
金融危机，不是一次普通的衰退。
- Ben Bernanke 1983 年（《金融危机的非货币效应：它在大萧条的传播中》，American Economic Review，73 卷 3 期）的论点是：1930 到 1933 年的金融系统的崩溃，降低了信贷配置的效率，信贷变得更贵、更少，这压低了总需求，也解释了大萧条为什么那么长、那么深。（诺贝尔委员会，据报道，引用这篇文章，说明了，银行挤兑，怎样让一次普通的衰退，变成了大萧条。）
- Moritz Schularick 和 Alan Taylor 2012 年（American Economic Review，102 卷 2 期）用 14 个国家 1870 到 2008 年的历史数据，发现，信贷增长，可以预测金融危机：政策制定者，不该忽视它。
- Òscar Jordà、Moritz Schularick 和 Alan Taylor 2013 年（Journal of Money, Credit and Banking，45 卷增刊 2）发现，金融危机之后的衰退，代价更高；信贷更密集的扩张，之后的衰退，更深。
- 我们的数据：美国 2007 到 2009 年，失业率，从 4.4% 到 10.0%；房价，下跌 27.4%；之后很多年，才恢复（第 31 讲：利率在零附近，2009 到 2016 年）。
（这些研究，都是相关性的证据，用的是不同国家、不同年代的数据；“危机造成了更深的衰退”，还是"有些国家本来就更脆弱"，识别，有难度。）
六、政策和监管：两个有争议的问题
6.1 一个有争议的问题：救助和存款保险，会不会造成道德风险
按"理论预测 → 证据与局限 → 分歧在哪 → 价值判断留给读者"来写。
理论预测什么：
- 好处：存款保险和最后贷款人（第 31 讲），可以打破挤兑的"坏均衡"（2.2 节）；救助，可以防止一家银行的问题，传染成整个体系的问题。
- 代价：如果银行和债权人，预期出了事，会被救，那么，他们就会多冒险（第 21 讲：道德风险）：赚了，是自己的；亏了，由纳税人承担。“大到不能倒"的银行，最典型。
证据怎么说：
- Asli Demirgüç-Kunt 和 Enrica Detragiache 2002 年（Journal of Monetary Economics，49 卷 7 期）用 61 个国家 1980 到 1997 年的数据，发现，有明确的存款保险的国家，发生银行危机的概率，更高；当制度环境弱、银行利率放开之后、保险覆盖范围广、由政府（而不是私人）运营时，这个效应，更大。
- 1930 年代的历史（Bernanke 1983）：没有存款保险和最后贷款人时，挤兑，让银行体系崩溃，让衰退变成了大萧条。
- 2008 年的救助：据一份概述，美国的 TARP，投入 4264 亿美元，收回 4417 亿美元，账面上，有约 153 亿美元的盈余（我没有核对原始数据，请核对）。这说明，从"纳税人最后有没有亏钱"来看，TARP 没有亏；但是，不能说明，没有道德风险：道德风险，是对未来行为的影响，不是这一次的账面盈亏。
局限：（1）Demirgüç-Kunt 和 Detragiache 的，是相关性，不是因果：有的国家，是因为本来就脆弱，才建立存款保险；（2）它研究的是事先的、制度化的存款保险，不是危机中一次性的救助，两者，不是一回事；（3）反事实：如果当时没有救助，会怎样？我们没法知道，这是第 4 讲反复说过的问题。
分歧在哪：
- 事实上的分歧：救助的道德风险，到底有多大？存款保险，在什么条件下，利大于弊？
- 时间不一致：这和第 31 讲的"承诺”，是同一个结构：事前说"我不会救你"，事后危机来了，救，往往是更好的选择；所以，“不救"的承诺，不可信，银行预期被救，道德风险就在那里。
价值判断（留给你）：
- 谁来承担损失：银行的股东和债权人，还是纳税人？你觉得，在危机里，救银行，和救受影响的家庭（失业的人、丢了房子的人），该怎么权衡？
- 规则，还是相机抉择：事先明确，哪些人受保障，哪些人不受（像包商银行的做法），还是，留给危机时判断？
- 公平：大额存款人，和小额存款人，该不该，得到同样的保障？
6.2 一个有争议的问题：银行该持有多少资本
第 30 讲、本讲的第三节，都说明了：资本（权益）是银行吸收损失的缓冲。监管者，规定一个下限。
事实（据 Basel III 的二手概述，请核对 Basel 委员会的原文）：普通股权一级资本，最低 4.5%（占风险加权资产），再加上 2.5% 的"资本留存缓冲”，合计 7%；总资本最低 8%，加上缓冲，是 10.5%；另有各国可以设的 0% 到 2.5% 的逆周期缓冲，和一个不看风险权重的杠杆率，下限 3%（美国，对所有银行，是 4%；最大的银行，更高）。
理论预测什么：更多的资本，让银行有更多的缓冲，也让股东"自己的钱"更多，更不愿冒险（第三节的模拟：杠杆越低，螺旋越小）。可是，资本，比债务，要求的回报更高（据传统的看法），所以，更高的资本要求，可能提高银行的成本，减少放贷。
证据怎么说：
- 我们的模型（第三节）：同样的 2% 冲击，杠杆 8.3，价格下跌 3.6%；杠杆 12.5，5.2%；杠杆 20，7.5%。
- Anat Admati 和 Martin Hellwig（《银行家的新衣》，2013 年）主张，银行，应该比现在，用多得多的股权融资；他们反驳"更高的资本，会减少贷款"的说法，认为，如果更高的资本要求，导致银行少放贷，原因是银行不想增加股权，而不是做不到。（据书评的概述；这本书，建议的具体比例，不同的来源说法不一，我这里不引用具体数字。）
- 批评：有书评认为，书里没有充分考虑美国和欧洲金融体系的差别，因而，忽视了更高的资本要求的一些成本。
局限：我们的模拟，是玩具；真实的银行，资产的风险不同，资本的质量不同，监管套利、影子银行（4.1 节），都使真实的效果，复杂得多。
分歧在哪：事实上，更高资本要求的成本有多大（对贷款、对经济增长）；银行的融资成本，是不是真的会因资本的增加，而明显上升。价值上：见下。
价值判断（留给你）：
- 安全和信贷之间的取舍：更厚的缓冲，让危机的概率变小；可是，如果它让贷款变少、变贵，谁承受？（小企业？购房者？）
- 谁承担成本：是银行的股东，还是借款人？
- 银行业的"隐性补贴"：因为"大到不能倒"，银行的借款成本，可能比它应有的更低；要不要通过更高的资本，把这个补贴，取消？
小结： 救助和存款保险，可以防止挤兑，也可能造成道德风险：实证证据是相关性的，不是因果；“事前不救"的承诺，不可信。资本监管：更厚的缓冲，抵御损失，但可能增加成本：这是一个安全和信贷之间的价值取舍。
七、局限、常见误用
7.1 局限
- 玩具模型：Diamond–Dybvig 的例子和甩卖螺旋，都是简化的，参数是虚构的。
- 危机的原因，是复杂的：2008 年的危机，有房价、证券化、杠杆、监管、国际资本流动等许多因素，这一讲，只讲了其中一部分。
- 跨国证据，是相关性的。
- 这一讲没有讲：主权债务危机、货币危机、汇率（第 41 讲）；也没有讲 2008 年之后，各国金融监管改革的细节。
7.2 常见的误用
| 误用 | 正确的想法 |
|---|---|
| “只有有问题的银行，才会被挤兑” | 一家健康的银行，也有"坏的均衡”；资产越差，越容易被推过去 |
| “挤兑，是存款人不理性” | 每个人的选择，在给定别人怎么做的前提下，都是理性的：这是策略互补 |
| “存款保险，没有代价” | 它消除挤兑，也可能造成道德风险；跨国证据，显示危机概率更高（相关性） |
| “金融危机，就是一次比较深的衰退” | 危机之后的衰退，代价更高，恢复更慢 |
| “银行持有的，是你的钱，所以，随时都在” | 银行把大部分借出去，只留一部分准备金 |
| “只要每家银行都保持稳健，整个体系就稳健” | 个体的自保（卖资产），加在一起，可能是整体的甩卖螺旋 |
| “救助，就是白白送钱给银行” | TARP 的账面，据概述，是盈余；但是，救助的代价，是道德风险，不在账面上 |
| “资本要求越高越好” | 有取舍：安全 vs 信贷供给；“越高越好"和"越低越好”，都不是证据支持的 |
八、小结
这一讲有六个想法，请带走：
- 挤兑：借短放长、先到先得、信息不对称，让银行有两个均衡：大家不慌，一切正常；大家都慌，银行垮。同样的银行，两种结局。
- 小例子的临界值：30%，比正常的 25%，只高 5 个百分点；资产越差，临界值越低。
- 甩卖螺旋：杠杆、持有量、市场深度，加在一起，把 2% 的价格下跌，放大数倍；杠杆越高，放大越多。
- 2007–2009 年：房价下跌 27.4%，信用利差飙升 3.8 倍，TED 利差 4.58%，失业率到 10.0%；2023 年硅谷银行：两天里，试图撤走存款的 81%。
- 救助的道德风险：证据是相关性的；“不救"的承诺，事后不可信。
- 资本监管：更厚的缓冲，抵御损失，可能增加成本；是一个安全和信贷之间的价值取舍。
Unit 8 到这里结束。你已经看到，短期的波动，有总需求、通胀和预期、财政，和金融的稳定。下一个单元，是金融与不确定性：钱的"时间价值"是什么？风险该怎么定价？股票和债券的价格，是不是合理？人，是不是理性的？下一讲：第 36 讲：时间价值与贴现。 实验 78，会让你亲手跑一个挤兑模型。
思考题
1. 用 2.2 节的公式 f* = (R − 1) ÷ (R ÷ s − 1)：s = 0.8（提前清算损失较小），R = 1.4，临界值是多少？s = 0.6，R = 1.5 呢？为什么 s 越大，银行越稳？
提示：s = 0.8：(1.4 − 1) ÷ (1.4 ÷ 0.8 − 1) = 0.4 ÷ 0.75 ≈ 53.3%；s = 0.6、R = 1.5：0.5 ÷ (2.5 − 1) = 33.3%。s 越大（提前清算的损失越小），银行应付提前取钱的能力越强，临界值越高。资产越流动，银行越不容易被挤兑。
2. 一家银行：资产 100，权益 5（杠杆 20）。资产价格下跌多少，权益归零？如果杠杆是 12.5 呢？
提示：权益 = 资产 − 债务。杠杆 L = 资产 ÷ 权益：资产下跌 x，权益少 x × 资产 = x × L × 权益；归零时，x = 1 ÷ L。杠杆 20：5%；杠杆 12.5：8%。杠杆越高，越小的冲击，就足以让权益归零。
3. 一家银行：杠杆 10，价格下跌 3%。要把杠杆降回 10，要卖掉资产的百分之几？
提示：卖掉资产的比例 ≈ x × (L − 1) = 3% × 9 = 27%。（这是 3.1 节的公式，在价格不再进一步下跌的假设下。）
4. Basel III 的数字：一家银行的风险加权资产，是 1000 亿元。普通股权一级资本，最低要多少？加上资本留存缓冲，要多少？总资本，最低要多少，加缓冲呢？
提示：普通股权一级：4.5% × 1000 = 45 亿元；加缓冲：7% × 1000 = 70 亿元；总资本：8% × 1000 = 80 亿元，加缓冲：10.5% × 1000 = 105 亿元。（二手概述，请以 Basel 委员会和本国监管的原文为准。）
5. （开放题）包商银行的处置里：个人存款，全额保障；5000 万元以上的对公和同业债权，保障打折。从 Diamond–Dybvig 和道德风险的角度，这样的安排，有什么好处，有什么风险？
提示：好处：（1）小额的个人存款人，没有理由挤兑；（2）大额的债权人，有动力去"盯着"银行的风险（因为他们要承担一部分损失），减轻了道德风险。风险：（1）大额债权人，可能是最先逃跑的：他们对风险敏感，损失大，又消息灵通，打折的预期，可能让他们在别的银行里，更早地撤资（这是一种可能，不是已经证明的）；（2）事先怎么说、事后怎么做，是否一致（时间不一致）；（3）“打折"的比例，没有官方的权威披露，会增加不确定性。没有标准答案，要看你更担心哪一种风险。
参考与延伸
- Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity. Journal of Political Economy.
- Gorton, G., & Metrick, A. (2012). Securitized Banking and the Run on Repo. Journal of Financial Economics, 104(3), 425–451.
- Bernanke, B. S. (1983). Nonmonetary Effects of the Financial Crisis in the Propagation of the Great Depression. American Economic Review, 73(3), 257–276.
- Demirgüç-Kunt, A., & Detragiache, E. (2002). Does Deposit Insurance Increase Banking System Stability? An Empirical Investigation. Journal of Monetary Economics, 49(7), 1373–1406.
- Schularick, M., & Taylor, A. M. (2012). Credit Booms Gone Bust: Monetary Policy, Leverage Cycles, and Financial Crises, 1870–2008. American Economic Review, 102(2), 1029–.
- Jordà, Ò., Schularick, M., & Taylor, A. M. (2013). When Credit Bites Back. Journal of Money, Credit and Banking, 45(s2), 3–28.
- Admati, A., & Hellwig, M. (2013). The Bankers’ New Clothes. Princeton University Press.
- 瑞典皇家科学院：2022 年诺贝尔经济学奖，授予 Bernanke、Diamond 和 Dybvig，“关于银行和金融危机的研究”。
- 《存款保险条例》（2015 年 5 月 1 日起施行）；中国人民银行、银保监会关于包商银行接管的公告（2019 年 5 月 24 日，据报道）。
- 美联储圣路易斯分行 FRED 数据库：CSUSHPINSA、BAA10YM、UNRATE、DRSFRMACBS、TEDRATE、GDPC1（本讲的数据，2026 年 10 月下载）。
- 关于 2008 年的雷曼、Reserve Primary Fund、TARP，以及 2023 年的硅谷银行：当时的新闻报道，美国证券交易委员会、加州金融保护和创新部、美联储的公开声明（据报道，请以原文为准）。