काठमाडाैं। नेपालमा केन्द्रीय बैंकले समग्र वित्तीय स्थायित्वका लागि क्षेत्रगत औद्योगिक जोखिमको विस्तृत विश्लेषण गर्ने अभ्यासमा गम्भीर अपर्याप्तता छ। अन्तर्राष्ट्रिय केन्द्रीय बैंकहरूले स्ट्रेस टेस्टिङ र नीतिगत विश्लेषणमार्फत प्रणालीगत स्थायित्व सुनिश्चित गर्दा हाम्रो अभ्यास भने अज्ञातता (अननाउन/अननाउन) को अवस्थामा छ।
हालै राष्ट्र बैंकले क्षेत्रगत निष्क्रय कर्जा (एनपीएल) र प्रोभिजनको डेटा सार्वजनिक गरे पनि त्यो पर्याप्त मार्ग निर्देशन होइन; यो ब्याकग्राउन्ड रिसर्चको आधार हुनुपर्छ। हाम्रो लगानी र कर्जा प्रवाह प्रायः सूचना अभावमा ‘एउटाले कमायो, म पनि गर्छु’ भन्ने भीड मानसिकता (हर्ड मेन्टालिटी)ले प्रेरित छ।
यसको ज्वलन्त उदाहरण गार्मेन्ट, चिनी र सिमेन्ट उद्योगमा देखिएको अति–लगानी हो, जसले अहिले बैंकिङ क्षेत्रको एनपीएलमा दबाब सिर्जना गरिरहेको छ। हाउजिङ लोनको मूल्यांकनमा समेत काठमाडौंको बानेश्वर हाइट र दार्चुलाको जोखिमलाई एउटै मान्नु हाम्रो सतही विश्लेषणको प्रमाण हो।
समस्याको मूल कारण अपर्याप्त, स्वतन्त्र तथ्यांक अभाव हो। हामीलाई हाइड्रोपावरको वास्तविक उपभोग ढाँचा, सिमेन्ट उद्योगको क्षमता उपयोग वा पर्यटन क्षेत्रको डोमेस्टिक र इन्टरनेसनल क्यापासिटीजस्ता सेक्टरल डेटा चाहिन्छ। नियामकका नीति आइसोलेसनमा (जस्तैः ईभी लोनको हदबन्दी) बन्ने र साना तथा मझौला उद्यम (एसएमइज)जस्ता असंगठित समूहलाई सेक्टर मानेर कर्जाको दबाब सिर्जना गर्ने प्रवृत्तिले जोखिमलाई झन् बढाएको छ।
हाम्रो लगानी र कर्जा प्रवाह प्रायः सूचना अभावमा ‘एउटाले कमायो, म पनि गर्छु’ भन्ने भीड मानसिकता (हर्ड मेन्टालिटी)ले प्रेरित छ। यसको ज्वलन्त उदाहरण गार्मेन्ट, चिनी र सिमेन्ट उद्योगमा देखिएको अति–लगानी हो, जसले अहिले बैंकिङ क्षेत्रको एनपीएलमा दबाब सिर्जना गरिरहेको छ।
बैंकहरूले कम्पनीको क्रेडिट मूल्यांकन गर्दा पनि ऋणीले दिएको ‘एक्सेल सिट डेटा’मा बढी निर्भर हुनुपर्छ, किनकि कुनै पनि क्षेत्रको आधिकारिक बाह्य तथ्यांक स्रोत हामीसँग छैन। यसले गर्दा लगानी जोखिमपूर्ण र अप्रत्याशित बनेको छ। अहिले हामीले जलविद्युत् क्षेत्र कतातिर जाँदै छ भन्ने कुराको विश्लेषण गर्नुपर्छ। जलविद्युत् आयोजना कुन बेल्टमा निर्माण भइरहेका छन्? पूर्व, पश्चिम वा सुदूरपश्चिमको कुन एरियामा जलविद्युत्को माग छ र त्यसको ट्रान्सपोर्टेसन कसरी सहज हुन्छ भन्नेजस्ता सबै कुरा क्षेत्रगत रूपमा हेर्न आवश्यक छ।
हाम्रो नीति निर्माणमा देखिएको कमजोरीको उदाहरण विद्युतीय सवारीसाधन (ईभी) कर्जा नीति हो। राष्ट्र बैंकले ईभी खरिदमा ८० प्रतिशतसम्म ऋण दिने व्यवस्था ग¥यो। तर, हामीलाई वास्तवमा कति ईभी चाहिन्छ? यसले इन्धन प्रतिस्थापन कसरी गर्छ? गाडीको उपयोगिता (जस्तो, दिनमा पाँच किलोमिटर चल्ने गाडीलाई फाइदा हो कि होइन?) जस्ता विषयमा गहन अध्ययन नगरीकन नीति बन्छ, त्यो पनि आइसोलेसनमा।
यसको अर्को उदाहरण निर्देशित कर्जा नीति हो। केन्द्रीय बैंकले साना तथा मझौला उद्यमलाई सेक्टर मानेर १५ प्रतिशसम्म ऋण दिनुपर्छ भन्यो। तर, एसएमई भनेको एउटा सानो पसल, गाडीको पाट्र्स बेच्ने, कपाल काट्ने वा रेस्टुरेन्ट पनि हो। एसएमई भनेको सेक्टर हो कि विभिन्न सेक्टर मिलेर बनेको समूह हो? यो वर्गीकरण अस्पष्ट छ। यही कारणले प्रत्येक क्षेत्रगत विश्लेषण र रिपोर्ट आउनुपर्छ, जुन हाम्रोमा उपलब्ध छैन। नीतिगत निर्णय अध्ययनको आधारमा नभई आइसोलेसनमा बन्दा, त्यसले वित्तीय क्षेत्रमा जोखिम बढाउँछ।
बैंकहरूले कम्पनीको क्रेडिट मूल्यांकन गर्दा पनि ऋणीले दिएको ‘एक्सेल सिट डेटा’मा बढी निर्भर हुनुपर्छ, किनकि कुनै पनि क्षेत्रको आधिकारिक बाह्य तथ्यांक स्रोत हामीसँग छैन। यसले गर्दा लगानी जोखिमपूर्ण र अप्रत्याशित बनेको छ।
केन्द्रीय बैंकले केही तथ्यांक सार्वजनिक गरे पनि व्यक्तिगत ठूला उद्योगले भने आफ्ना लागि क्षेत्रगत ग्रोथ ट्रेन्डको अध्ययन गराउने गर्छन्। तर, नेपालमा कुनै पनि उद्योगको विकास क्रम वैज्ञानिक विश्लेषणको आधारमा नभई ‘अर्कोले कमायो, म पनि गर्छु’ भन्ने मनोविज्ञानमा आधारित छ।
यसका उदाहरण धेरै छन्ः एक समय गार्मेन्ट उद्योग र त्यसपछि कार्पेट उद्योग यति धेरै खुले। चिनी मिलहरू पनि उखु उत्पादन क्षमता नहेरी थपिए। सिमेन्ट उद्योगमा समेत क्लिंकर आधारित उद्योग तराई क्षेत्रमा धेरै खुले, जसले गर्दा भारतबाट क्लिंकर आयात गर्ने प्रवृत्ति बढ्यो। वनस्पति घिउ उद्योगमा पनि निर्यात शुल्कको फरकका कारण धेरै उद्योग खुले र पछि बिग्रिँदै गए।
पर्यटन क्षेत्रमा पनि यही समस्या छ। पर्यटन बढ्ने सम्भावना देखेर होटलको संख्या बढ्यो, तर अन्तर्राष्ट्रिय विमानस्थलको पर्यटक धान्ने क्षमता र डोमेस्टिक पर्यटकको खर्च गर्ने क्षमताअनुसार होटलको संख्या सन्तुलित छ वा छैन भन्ने क्षेत्रगत अध्ययन पक्का पनि छैन।
नेपालमा सबैभन्दा ठूलो समस्या भनेको आधिकारिक (अथेन्टिक) डाटा अभाव नै हो। सिमेन्ट उद्योगको कुल उत्पादन क्षमता, कुन साइजका इक्विपमेन्ट प्रयोग भएका छन् र उपभोक्ताको खपत ढाँचा कस्तो छ–यो डोमेस्टिक हो कि, औद्योगिक वा निर्माण क्षेत्रको हो भन्नेजस्ता वास्तविक सूचना कसैले पनि पाउन सक्दैनन्। भन्सारको तथ्यांक प्रत्येक महिना आए पनि त्यो सामान (जस्तैः चिनी वा मैदा) अन्तिम उपभोक्तामा कति गयो वा बिस्कुट÷चाउचाउ बनाउने उद्योगमा कति गयो भन्ने ‘कन्जम्सन प्याटर्न’ (उपभोग ढाँचा) को विभाजन छैन। हामीकहाँ ब्रोड बेस डेटा मात्र उपलब्ध छ। यसरी क्षेत्रगत टुक्राएको विश्लेषण नभएका कारण लगानी र कर्जा प्रवाहमा जोखिम बढ्दै गएको छ।
केन्द्रीय बैंकले केही तथ्यांक सार्वजनिक गरे पनि व्यक्तिगत ठूला उद्योगले भने आफ्ना लागि क्षेत्रगत ग्रोथ ट्रेन्डको अध्ययन गराउने गर्छन्। तर, नेपालमा कुनै पनि उद्योगको विकास क्रम वैज्ञानिक विश्लेषणको आधारमा नभई ‘अर्कोले कमायो, म पनि गर्छु’ भन्ने मनोविज्ञानमा आधारित छ।
केन्द्रीय बैंकले अहिले विस्तारै प्रदेशगत तथ्यांक (जस्तैः कोसी प्रदेश) प्रकाशित गर्न थालेको छ। तर, यो केवल आर्थिक गतिविधिको डेटा मात्र हो, यसमा पूरा विश्लेषण (कम्प्लिट एनालाइसिस) छैन। नेपालमा समस्या नै यही छ, सूचना एकदमै कम छ। बाहिरतिर क्रेडिट रेटिङजस्ता थर्ड पार्टी एसेसमेन्ट लगभग सबै कर्जामा गरिन्छ। तर, हामीकहाँ यो व्यवस्था ५० करोडभन्दा माथिको ऋणमा मात्र सीमित छ। मैले यसलाई घटाएर २५ करोड बनाउनुपर्छ भनिरहेको छु, किनभने यसले साना लेबलसम्म पनि सूचना प्रवाह बढाउन सहयोग गर्छ। क्रेडिट रेटिङ एजेन्सीले ऋण इतिहास (क्रेडिट हिस्ट्री)मात्र होइन, ऋणीको भविष्यको सम्भावना पनि हेर्छन्। यस्तो एक्सटर्नल रिभ्यूले डेटा कम्पाइल हुने र थपिने क्रम बढ्छ।
वास्तवमा राष्ट्र बैंकसँग त क्षेत्रगत तथ्यांक प्रशस्त छ। कुन ठाउँमा कस्तो छ, क्षमताको उपयोग कति भइरहेको छ भन्ने तथ्यांक राष्ट्र बैंकसँग तथ्यांक कार्यालयभन्दा पनि बढी हुन्छ। राष्ट्र बैंकको छुट्टै रिसर्च डिपार्टमेन्ट (अनुसन्धान विभाग) छ। उसले अनुसन्धान गरेर लगानीकर्तालाई ‘वे फरवार्ड’ पनि दिन सक्छ, कहाँ लगानी गर्न सकिन्छ र कहाँ ब्याक गर्न सकिन्छ भनेर देखाउन सक्छ। बैंकको लगानीमा मार्ग निर्देशन हुन सक्छ।
हामीकहाँ केन्द्रीय बैंकले स्वतन्त्र हिसाबले तथ्यांक निकाल्न सकिरहेको छैन। करिब ८० खर्बभन्दा बढीको अर्थतन्त्र चलाउने राष्ट्र बैंकसँग जम्मा ११०० देखि १३०० जना मात्र जनशक्ति छ। बैंकिङ सुपरभिजन, मौद्रिक नीति निर्माण, नियमन र साइट भिजिटजस्ता सबै काम गर्न यो जनशक्ति पर्याप्त छैन। मेरो हिसाबमा त्यहाँ ५–६ हजार दक्ष जनशक्ति चाहिन्छ। सरकारले ‘इम्प्लोइमेन्ट जेनेरेसन’ गरेर यस्तै डेटा रिसर्चमा लगानी गर्नुपथ्र्यो।
हामीकहाँ केन्द्रीय बैंकले स्वतन्त्र हिसाबले तथ्यांक निकाल्न सकिरहेको छैन। करिब ८० खर्बभन्दा बढीको अर्थतन्त्र चलाउने राष्ट्र बैंकसँग जम्मा ११०० देखि १३०० जना मात्र जनशक्ति छ। बैंकिङ सुपरभिजन, मौद्रिक नीति निर्माण, नियमन र साइट भिजिटजस्ता सबै काम गर्न यो जनशक्ति पर्याप्त छैन।
नेपालमा विदेशी लगानी आकर्षित गर्न पनि तथ्यांक आवश्यक छ। हामीले लगानी बोर्ड वा एकल बिन्दु सेवा केन्द्र राखेर मात्र लगानी आउँदैन। लगानीकर्तालाई ‘हाम्रो कुन सेक्टर कस्तो छ’ भनेर देखाउन तथ्यांक चाहिन्छ। जलविद्युत्मा ४० हजार मेगावाट क्षमता छ भनिँदा त्यसको औद्योगिक खपत कस्तो छ भन्ने उत्पादन क्षमता र बिजुलीको आवश्यकताको प्रक्षेपण हरेक वर्ष आउनुपर्छ। यी क्षेत्रगत तथ्यांक छुट्टै प्रकाशित हुनुपर्छ।
मैले ‘मन्थली इकोनोमिक अपडेट’मा ‘कन्सोलिडेटेड डेटा’ र आउटलुक राखेको हुन्छु, जुन विश्वव्यापी रूपमा डाउनलोड हुन्छ। एउटा इकोनोमिक रिपोर्ट विश्वभर डाउनलोड हुनुले नै नेपालप्रति मानिसको रुचि छ भन्ने देखाउँछ। सरकारले पनि स्वतन्त्र रिसर्च संस्था स्थापना गरेर यस्ता तथ्यांकको माग पूरा गर्नुपर्छ। यसले अर्थतन्त्रको वास्तविक ‘इन्टरप्रिटेसन’ र ‘वे फरवार्ड’ दिन सकोस्।
नेपालप्रति मान्छेको रुचि छ, माग छ। यो कुरा मेरो मासिक ‘इकोनोमिक अपडेट ग्लोबल्ली’ डाउनलोड हुनुले पनि देखाउँछ। यसका लागि राष्ट्र बैंकले वा सरकारले कुनै संस्था खडा गरेर काम गर्नुपर्छ।
मेरो विचारमा सरकार र अर्थ मन्त्रालयभन्दा पनि स्वतन्त्र संस्था नै चाहिन्छ। मैले जुन इन्टरप्रिटेसन (व्याख्या) गर्छु, राजनीतिक इस्यू, आर्थिक समस्या र ‘वे फरवार्ड’ राखिदिएको हुन्छु। यो कुरा राष्ट्र बैंकले दिन सक्दैन किनभने त्यो सरकारी निकाय हो। हामीजस्ता स्वतन्त्र निकाय, जसले तथ्यांकसँग खेल्छौं (मेरो शोखले सन् २००३ देखिको डेटा कम्पाइल गर्छु), हामीलाई संगठित ‘रिकग्नाइज’ गरिनुपर्छ।
हाम्रोमा लगानीकर्ता अर्कोले कमाइरहेको देखेर, सूचनाका आधारमा नभई अवसरको आधारमा जोखिम लिन्छन्। जोखिमलाई हामी ‘हाइ रिस्क हाइ रिटर्न’ भन्छौं। तर, यो जोखिम सबै कुरा थाहा भएको अवस्थामा लिइएको होइन।
गार्मेन्ट, गलैंचा, सिमेन्ट वा घरजग्गामा जुन समस्या आयो, त्यो किन आयो भने उद्योगको क्षमता, वृद्धि, आयात–निर्यात ग्याप, वितरण च्यानल र ‘स्किल लेभल’जस्ता सबै चीज थाहा पाएर लगानी गरिएको थिएन। त्यो ‘आइडल सिचुएसन’ हो, जुन सबै ठाउँमा हुँदैन। हामीकहाँ आधिकारिक तथ्यांक अभावले गर्दा लगानीकर्ताले सबै कुरा थाहा भएको (अननोन अननोन) अवस्थामा जोखिम लिँदा त्यो असफलतामा परिणत भएको हो।
हाम्रोमा लगानीकर्ता अर्कोले कमाइरहेको देखेर, सूचनाका आधारमा नभई अवसरको आधारमा जोखिम लिन्छन्। जोखिमलाई हामी ‘हाइ रिस्क हाइ रिटर्न’ भन्छौं। तर, यो जोखिम सबै कुरा थाहा भएको अवस्थामा लिइएको होइन।
जोखिमलाई बुझ्ने अर्को तरिका भनेको ‘नोन अननोन’ अवस्था हो। विकसित देशमा ‘नोन नोन’ अवस्था कहींँ पनि हुँदैन। विकसित देशमा केही कुरा थाहा हुन्छ र केही कुरा थाहा हुँदैन। त्यहाँ अहिलेको बजार अवस्थाको सम्पूर्ण विवरण थाहा हुन्छ र भविष्यमा जान सक्ने ‘प्रोजेक्सन’ पनि दिएको हुन्छ। केही हदसम्म थाहा भएको र केही चीज थाहा नभएको क्षेत्रलाई जोखिम लिएरै उद्योगले काम गर्छन्।
तर, हामीकहाँ सबैभन्दा खराब अवस्था अर्थात् ‘अननोन अननोन’ छ। यहाँ कुनै चीज पनि थाहा छैन। अहिलेको स्थिति पनि अननोन छ, भविष्य पनि अननोन छ। कानुनै के बन्छ भन्ने पनि अनिश्चित छ। कुनै बेला त हाम्रो कर पनि भूत प्रभावी बन्यो। यो अवस्थाले गर्दा लगानीकर्ताले पहिला गरेको कार्यमा फेरि कर तिर्नुपर्ने अवस्था आयो। विभिन्न एनसेल, बैंकको मर्जरदेखि लिएर अरू संस्थाका थुप्रै उदाहरण छन्, यहाँ केही पनि थाहा हुँदैन, अननोन अननोन छ। यो अवस्था हटाउन जति सक्यो राष्ट्र बैंक र सरकारले तथ्यांक उपलब्ध गरिदिनुप¥यो। ‘नोन’लाई ‘म्याक्सिमम’ बनाइदिनुप¥यो। त्यसकारण अहिलेको अवस्था र भविष्यमा कुन दिशामा जान सक्छ, त्यो भन्ने कुरा देखाउनुपर्ने हुन्छ।
हामीकहाँ ‘एउटा आएपछि अर्को दौडिने’ प्रवृत्ति छ। कसैले सिमेन्ट खोल्यो भने अर्कोले पनि खोल्नैपर्ने। एक समय यस्तो भएको थियो कि, कसैको बैंक, इन्स्योरेन्स, हाइड्रोपावर, पत्रिका, न्यूज, टेलिभिजन छैन भने त ऊ मान्छे होइन भन्नेजस्तो अवस्था आयो। हस्पिटल, होटल, हाइड्रोपावर, एजुकेसन सबै सेक्टरमा लगानी गर्नैपर्ने भयो। ‘स्पेसलाइजेसन’ भएन, अनि कर्पोरेट देखावटी ‘एक्सपोजर हाइ’ उच्च भयो। हामीले अब कर्पोरेट एक्सपोजर कति छ भनेर ‘कन्सन्ट्रेसन पावर’ कस्तो हिसाबले गयो, त्यो पनि हेर्नुपर्छ।
यसलाई तथ्यांकले सपोर्ट गर्नुपर्छ। हामीकहाँ सिमेन्ट उद्योगमा कति रोजगारी चाहिन्छ? हवाई उड्डयनमा कतिवटा पाइलट चाहिन्छ? हस्पिटलमा कति डाक्टर हुनुप¥यो भन्ने कुराको तथ्यांक छैन। ‘इन्डस्ट्रियल रिस्क एनालाइसिस’ गर्न कुनै पनि आधिकारिक आधार छैन। विद्युत् प्राधिकरणले बिजुली बेच्यो भने आन्तरिक खपतमा कति गयो, इन्डस्ट्रीमा मा कुन सेक्टरमा कति गयो भन्नेजस्ता आन्तरिक तथ्यांक पनि उपलब्ध छैनन्। हामीलाई काम गर्दा निकै गाह्रो हुन्छ, कतिपय विश्लेषण गर्दा हामीले पनि अनुमानको आधारमा गर्नुपर्ने हुन्छ।
बैंकहरूले गर्ने ‘क्रेडिट एनालाइसिस’ले लगानीकर्तालाई खासै धेरै सहयोग पुर्याउँदैन किनभने, यो आन्तरिक विश्लेषण पनि पूरा तथ्यांकबेसमा आधारित हुँदैन। यो पनि अनुमानमा आधारित हुन्छ र अधिकांशतः ऋणीले दिएकै तथ्यांकमा निर्भर हुन्छ। बैंकहरू विशेषज्ञ होइनन्। उनीहरू बैंकर हुन्, उनीहरू एक्सेल सिटमा काम गर्छन्। ऋणीले बजार अध्ययन, रणनीति र र वास्तविकता (फ्याक्ट्स)जे बनाएर दिएको हुन्छ, बैंकले त्यसैलाई आधार मान्ने हो। बैंकहरूले आफ्नो पुरानो आन्तरिक तथ्यांक मात्र हेर्न सक्छन्। तर, उनीहरूलाई पर्यटन क्षेत्र वा अन्य कुनै क्षेत्रको आन्तरिक तथ्यांक एउटै ठाउँमा उपलब्ध हुँदैन। उनीहरूले विभिन्न ठाउँबाट तथ्यांक तान्नुपर्छ, जुन निकै गाह्रो छ।
काठमाडौंका पाँचतारे होटलमा पनि रुम चार्ज क्षमता फरक हुन्छ। त्यसैले ऋणीले दिएको सूचना नै आधारित हुन्छ, समग्र ‘प्रपर इन्फर्मेसन’ उपलब्ध हुँदैन।
बैंकले कुनै पनि उद्योगको विश्लेषण गर्दा, त्यो कन्सेप्ट डिजाइनदेखि लिएर औजार, इन्स्टलेसन, सञ्चालन र वितरणसम्मका सबै कुरालाई स्टेप बाइ स्टेप विश्लेषण गर्छन्। तर, मुख्य समस्या भनेको तथ्यांकको स्रोत हो। ‘गार्बेज इन गार्बेज आउट’ भनेझैं सूचना पूर्ण भएन भने विश्लेषण जतिसुकै राम्रो गरे पनि त्यसको नतिजा सही आउँदैन। बैंकले आफ्नो भित्रको तथ्यांक (जस्तैः सिमेन्ट वा स्टिल उद्योगमा भएको ‘लस’ वा ‘फेलर’) त थाहा पाउन सक्छ, तर समग्र बजारको चित्र अनुमानको आधारमा बनाउनुपर्ने हुन्छ। उदाहरणका लागि काठमाडौंका पाँचतारे होटलमा पनि रुम चार्ज क्षमता फरक हुन्छ। त्यसैले ऋणीले दिएको सूचना नै आधारित हुन्छ, समग्र ‘प्रपर इन्फर्मेसन’ उपलब्ध हुँदैन।
राष्ट्र बैंक आफैंले तथ्यांक ‘भिजुअल्ली’ दिँदा राम्रो हुन्छ। तर, अन्ततः सरकार र राष्ट्र बैंकको समन्वयमा एउटा स्वतन्त्र रिसर्च एजेन्सी चाहिन्छ। यसले क्रेडिट विश्लेषणभन्दा बढी लगानीसम्बन्धी तथ्यांक उपलब्ध गराउनुपर्छ। हामीले लगानी बोर्ड बनाएजस्तै नयाँ लगानीकर्ता, भइरहेका लगानीकर्ता र भविष्यमा आउन सक्ने लगानीकर्तालाई नेपाल भित्र्याउन प्रत्येक क्षेत्रको सूचना दिन सक्ने एउटा छुट्टै निकाय तयार हुनुप¥यो। त्यसले सबै तथ्यांकलाई ‘कन्सोलिडेट’ गरोस्। सरकारलाई समेत राजस्व बढ्ने, कर निर्धारण केमा बढाउने वा घटाउने भन्नेबारे अनुसन्धानमा आधारित रिपोर्ट दिन सक्नुपर्छ।
यो निकायले ‘एन्टिसिपेटरी एनालाइसिस’ गर्नुपर्छ, जसले भविष्यलाई अनुमान गर्न सक्ने खाले वातावरण बनाओस्। यसले ‘नोन अननोन’को अवस्थामा रहेको थाहा नहुने कुरालाई जतिसक्दो कम गरेर थाहा हुने कुरालाई बढी बनाउनुपर्छ। यो संयन्त्र राष्ट्र बैंकभित्र भन्दा पनि स्वतन्त्र संस्थाको रूपमा तयार हुनुपर्छ। यसले भविष्यबारे तथ्यगत र बुँदागत हिसाबले अनुमान गर्न सक्ने वातावरण सिर्जना गर्छ। त्यसैले सरकार र राष्ट्र बैंकले तत्कालै स्वतन्त्र ‘रिसर्च एजेन्सी’ वा निकाय स्थापना गरी सबै क्षेत्रको ‘एन्टिसिपेटरी एनालाइसिस’ सार्वजनिक गर्नुपर्छ। यस एजेन्सीले प्रत्येक क्षेत्रले तथ्यांक र ‘एन्टिसिपेटरी एनालाइसिस’ उपलब्ध गराएर ‘थाहा नहुने कुरा’लाई कम गर्नुपर्छ। अन्यथा, बैंकहरूले आगामी ६ महिनाको ब्याजदरसमेत अनुमान गर्न नसक्ने अवस्था रहिरहनेछ। डाटाविहीन अर्थतन्त्रमा कहिल्यै वित्तीय स्थायित्व सम्भव छैन।
