管理學作業
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管理學作業. 題目: 蝴蝶效應理論 四技工管二甲 49852913 蔡全越. 蝴蝶效應( The Butterfly Effect). 「蝴蝶」效應理論出自於一篇氣象學家愛德華 ‧ 羅倫茲 ( Edward Lorenz) 的論文題目 ( Predictability: Does the flap of Butterfly's Wings in Brazil Set off a Tornado in Texas) 「預報:一隻在巴西拍動翅膀的蝴蝶,會不會在德州引起龍捲?」. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
蝴蝶效應( The Butterfly Effect) 「蝴蝶」效應理論出自於一篇氣象學家愛德華‧羅倫茲 ( Edward Lorenz) 的論文題目 ( Predictability: Does the flap of Butterfly's Wings in Brazil Set off a Tornado in Texas)
「預報:一隻在巴西拍動翅膀的蝴蝶,會不會在德州引起龍捲?」
美國氣象學家羅倫茲先生在 1961 年冬天的某日,一如往常的測試電腦氣象,突然心血來潮的輸入某天的天氣數值, (在當時要測量氣象需要溫度、溼度、壓力三個條件的數值才能精確的計算出氣象 )。
因為當時的電腦處理運作的速度相當的緩慢,在等待結果到來的時間足夠羅倫茲先生與友人一起面對面坐下來喝杯咖啡並且聊上好一陣子。
事後他回到辦公室,看到電腦計算出來的結果,他嚇了一跳!跑出來的數據資料起初與真實的數據一樣很具有規律的變動,變動的內容是一樣的。
後來的結果卻與真實的數據有著越來越大的差距,而且越到後面的數據差異則越大,簡直就像是兩筆完全不相同的資訊。
造成這樣原因的問題並不是因為電腦毀壞而出現的問題,則是因為羅倫茲先生在原先輸入數值時,把輸入的數值與正確的數值相差了0.000127 ,如此微不足道的小數值卻有能力足以引發這麼大的差異性,由此可見要長時間的預測天氣的變化的可能性很低,根本就是不可能的。
雷曼兄弟破產原因 1 、錯估形勢 2008 年 3 月 17 日全美第五大投資銀行貝爾斯登( Bear Stearns)破產,美國聯準會和財政部把貝爾斯登賣給摩根大通( JP Morgan),以每股 2 美元收購,以及同年 9月 7日美國政府接管房利美( Fannie Mae)和房地美( Freddie Mac),也因為聯準會拒絕支援雷曼兄弟,而使美國銀行放棄收購雷曼股權,而導致雷曼執行長佛爾德( Richard Fuld)錯估形勢,認為政府會幫助他們,不會讓金融大公司倒閉。
A、旗下承做次級房貸 BNCMortgage
雷曼兄弟旗下就有一家專門承做次級房貸的機構 BNC Mortgage 。乍看之下,這一切都很美好,沒錢買房子的人,有人會借錢給他們,並且次級房貸也可以藉由買賣中獲取差價,投資人也能因為買了這類商品而得到利息,然而,這類的產品風險遠超乎世人所想像,也難以去衡量。
次級房貸一開始附的利率雖較低,但之後會陸續提升,許多人都沒注意到這點,而產生錯誤的幻想,到了利率提升時,釀成悲劇。再來是房價下跌問題,美國房價從 2006 年第三季開始下跌,賣掉房子後卻也無法還清房貸,更糟的是,有條附加條件是:當房屋貸款者還不出利息時,房貸機構要負責把這些金融商品買回。
C、聯準會升息,造成次貸人陷入「貧窮陷阱」
因為利率政策調整,次級貨款人也越來越多,到 2003 年底,美國次級房貸佔所有房貸比重約 8.5%,三年後竟達到 20%,但同一時間內,美國政府也發現資金氾濫的問題,為了防止引起通貨膨脹問題,美國政府開始提升利率,美國聯準會 2004 年起至 2006 年 6月止共計升息 17 次,終止房市熱潮。
報告指出,房價上漲趨勢減緩,似乎無法掩飾信用紀錄不良、貸放成數過高、所得或資產證明文件不足等問題,因此次級房貸的信用表現在 2006 年開始迅速惡化,當承作次級房貸放款的業者體認錯估次級房貸潛藏風險時,次級房貸的放款規模實已達到借款人無力承擔的水準。
3 、美國聯準會不願協助 貝爾斯登發生危機,美國聯準會融資 290億協助摩根大樓( JP Morgan Chase)收購貝爾斯登。因為巨額的信貸抵押貸款證卷業務,損失慘重,也讓雷曼兄弟即將成為下個倒閉的公司。許多打算收購雷曼兄弟的銀行,因為美國聯準會拒絕提供援助,也紛紛打退堂鼓。
結論 「牽一髮而動全身」與「失之毫厘,差之千里」。我想這兩句話是最足以用來解釋蝴蝶效應這個名詞的句子了。
就如雷曼連動債的例子來看,雷曼兄弟破產導致美國掀起一波嚴重的金融海嘯,引起骨牌效應,全球皆受到影響,股市慘跌嚴重。為了穩定資本市場,全球都積極採取各式政策,包括大幅降息、提高存款保額等。
這些都是次級房貸惹的禍,源頭不出錢,風險就像毒素層層擴散開來,使得問題變得無法預測。