Artigo novo interessante sobre corridas bancárias com ~4 mil corridas como pontos de dados. Altamente recomendado para qualquer pessoa da indústria de stablecoins, já que as corridas ocorreram principalmente na era anterior às intervenções governamentais (como o seguro da FDIC), então o comportamento dos depositantes antes de 1934 parece relevante para emissores de stablecoins. Primeiro, o artigo conclui que corridas são muito mais prováveis quando um banco tem "fundamentos observáveis fracos". A palavra "observável" faz parte do trabalho, embora mais adiante no artigo você perceba que bancos com fundamentos sólidos não falham em uma corrida. Mas se você é fraco, esconder isso parece importante? Segundo, os bancos do conjunto de dados tinham 38 pontos percentuais mais chances de falir após uma corrida em comparação com a taxa de falência bancária de <1%. Embora eu não tenha os números, isso parece divergir da experiência de run-in stablecoin, onde praticamente eles chegam a zero. E aqueles que não conseguem mancar como zumbis (por exemplo, sUSD) em vez de se recuperarem totalmente da vida. Fico pensando se isso é uma questão de tamanho — USDC e DAI se recuperaram em 2023, mas ambos foram bilionários e também ficou claro em tempo real que os detentores de USDC poderiam sacar no valor nominal devido a alguns fatores idiossincráticos que são detalhes demais para aqui. Curiosamente, ao revisar as respostas dos bancos a uma corrida, aqueles que suspenderam completamente os saques tinham muito mais chances de falhar do que aqueles que acomodaram todos os saques. Tenho certeza de que há muito viés de sobrevivência nisso, mas os dados são muito desequilibrados, então parece razoável questionar se o viés por si só explica a diferença. Um dos conselhos típicos dados historicamente foi suspender temporariamente as retiradas. O artigo também analisa os efeitos locais de corridas e falhas, mas como pessoa de stablecoin, não encontrei nada pessoalmente interessante ali. Vale notar que esse conjunto de dados foi acumulado usando LLMs para ler jornais e outros registros, então também existe a possibilidade de algo ter dado errado sistematicamente na execução do prompt. Artigo de @EmilVerner, Sergio Correia, Stephen Luck. Link no próximo tweet