信贷资产证券化信用评级方法选择与风险控制.docx

【金融学研究】信贷资产证券化信用评级方法选择与风险控制宋宸刚摘 要资产证券化是 20 世纪 70 年代以来国际金融领域最重要的金融创新之一 ,我国已正式开始实施信贷资产证券化业务试点 。信贷资产证券化作为一种复杂的结构化融资方式 ,其实质是发起机构向代表投资者 的信托机构转移信贷资产风险和收益的过程 。在对信贷资产证券化信用评级方法分析后发现 ,独立评级机构采用不同的证券化评级方法所得的评级结果会有较大的差异 ,并将直接影响投资者对证券化产品投资收益和风险的判断 。关键词资产证券化 ; cdo ;信用评级 ;风险控制作者简介宋宸刚 ,1976 年生 ,四川大学经济学院博士研究生 (四川 成都 610064) 。中图分类号f83015 文献标识码a 文章编号1001 - 6198 (2008) 05 - 0114 - 04风险评估所选参数可以大致归纳为标的资产的特性 、sp t 的运作和管理 、压 力 测 试 、监 管 因 素 等几大类 。这些参数指标的设定和取值因产品而 异 ,不同的信用评级机构会依据自身的评级体系 、 历史参数和选用方法对产品公布相应的信用评级标准 。因此 ,对于同样的 cdo 产品 ,不同的评级机 构会有不同的信用等级 ,即风险控制的尺度并不完 全一致 。(二) 不同评级机构的评级框架和主要分析要 素由于证券化项目基础资产涉及信息量大 、交易 结构复杂 、参与者众多 、资产性质差异大等原因 ,评 级与一般的传统借款人评级和公司债券评级相比 有较大不同 。同时 ,不同评级机构的总体评级框架 也有一 定 的 差 异 ( 见 图 1 ) 。例 如 , 穆 迪 评 级 机 构( moo dys) 是通过估计预期损失中的主要风险因素 来判断 cdo 的信用质量 。分析内容包括 ( 1) 项下 资产质量 :说明了单个资产的违约风险 ; (2) 项下资 产的多元化或关联性 :说明了资产之间的违约关联 性 ; (3) 项下资产的回收率 :说明了如果资产发生违约时的损失程度 ; ( 4) 各交易对手的分析 ; ( 5) 其他 结 构 性 特 点 。 而 标 准 普 尔 评 级 公 司 ( standard &poo r) 对 cdo 产品的评级过程和分析 要素的主要内容见表 1 。惠誉 ( fitch) 对现金流型 cdo 产品的信用质量主 要 考 察 三 方 面 因 素 : 基 础 资 产 的 运 行 状 况 、 cdo 的 结 构 和 资 产 管 理 经 营 的 表 现 。具 体 流 程 为 : (1) 根据惠誉的评级因子 ,计算基础资产组合的 加权平均评级因子 ( wa r) ; (2) 根据每个单个资产一 、cdo 产品信用评级关注主要风险分析创新金融产品的核心是将风险控制在最小化的基础上创造收益的最大化 。而 cdo 类产品的技 术核心是在审慎预测的违约率 、损失金额 、回收率及回收期间的假设条件下 ,利用信用增强手段 ,使 其资产池的平均收益与风险达到证券投资人要求 的范围 。因此 ,信用评级在证券化过程中扮演了重 要的角色 。(一) 信用评级关注的主要风险控制标准11 对结构性风险进行评估 。根据证券化产品 的结构分析优先级和次级融资结构中的风险分配 , 主要反映现金流分配和管理安排如何保证投资者 根据约定的受偿次序获取本息 。评估的内容包括 再投资风险 、现金流管理中的有关账户的设立 、迅速清偿和“触发”条款设置等 。21 对法律结构风险进行评估 。指资产证券化 过程中与特殊目的载体 、真实销售 、兑付危机处理 等有关的法律问题 。主要关注的法律要素是 : ( 1) 投资者对优先附属担保品的第一优先权及其实现方式 ; ( 2) 标的资产的转让是否属于“真实 销 售”; (3) 在发行人破产情况下对投资者本息支 付 的 影 响 。31 信用支持机制的风险分析 。主要是内外部 信用增级机制的减弱 ,包括 : (1) 作为内部信用增级手段的利差降低或消失 ; ( 2) 为证券化产品提供外 部信用增级担保的第三方自身的信用风险 ; ( 3) 为 证券化产品提供服务的第三方 ( 如贷款服务商 、资 金托管人和支付代理人等) 的风险 。114图 1 穆迪关于 cdo 产品的分析要素和评级流程概括图的年限计算加权平均年限 ( wal ) ; ( 3) 根据 wal 、wa r 和预期的目标评级三项指标 ,按照惠誉的违 约概率矩阵计算基础资产的违约概率 ; ( 4) 与穆迪 的分散度指标相似 ,惠誉给予行业 、债务人 、地区等 资产比重的临界线 。一旦资产管理经理过度投资 于某个行业 ,在评级的过程当中就需要计算过度集中比率 ; (5) 根据计算的过度集中比率 ,在基础违约 概率的基础上增 加 一 定 的 比 率 得 到 总 违 约 比 率 ;(6) 通过假设违约提前发生的前置检验或后置检验来确定评级的稳健性 ; ( 7) 按照惠誉的回收率因子 计算对资产组合适用的回收率参数 ; ( 8) 综合上述 因素 ,采用 v ec to r 模型来衡量 cdo 债券的信用 风险 。该模型在计算方法上采用多期 mo nte carlo 模拟 ,通过大量的模拟运算来考察 cdo 各层级债券的预期损失等指标 ,以进一步确认所给予的评级 是否足够稳健 。表 1标准普尔关于 cdo 产品的分析要素和评级流程序号步 骤内 容考察结构化的基本情况和法律结构 ( 对池中资产仔细地进行分析)1由于每次交易都是唯一的 ,对资产进行包括合格准则性在内的特定细致性工作 。包括资产条件或变化的条件 ,覆盖测试和保留的违约定义包括对 池 中 的 构 成 进 行 评 级 , 采 用 cdo 估 值 机 和cdo 监测器进行分级2确定所提出的资产池中违约次数3考察抵押品管理人详细考察资产管理人的管理质量在抵押资产发生违约时对回收预期和回收时间进行相应的详尽分析4确定损失的严重性 5 考察交易的抵押品和结构特征度量偿付结构 ,如瀑布结构等的相应影响对现金流模型进行覆盖测试和压力测试 ( 通常不适用 于合成交易)6对每种相关的票据建立所要求的信用支持 7 召集评级委员会对基本的评级进行评估由标准普尔德专业评级委员会召开会议议定评级结果 8 考虑最终文件和法律意见 9 发布交易评级资料来源 :阿诺德瑟维吉尼 、奥里维尔雷劳特 : 信用风险度易与管理,任若恩 、徐威峰等译 ,北京 :中国财政经济出版社 ,2005 年 ,第335 页 。(一) 现金流型 cdo 产品主要评级方法二 、评级模型选择和相关参数对风险控制的影在 cdo 产品评级方法中最著名的是 moo dys于 1996 年引入的二项式扩展技术 (b e t 法) ,其主 要方法是对资产池的分散度进行度量 ,得出分散度 分值 ds ,将资产池转变成假想的由 ds 个同质性 资产 (各资产两两不相关 ,且名义价值和违约率均相同) 组成的资产组合 ,并以此来模拟实际资产池 的预期损失程度 ( el ) 。假想的资产组合的资产数响对 cdo 产品进行评级以判断和控制风险时 ,不仅需要评估资产池内每一个债务人的违约概率 ,还涉及到回收率和资产组群违约相关性的假定 ,以 及如何使用各种信用风险模型估计违约相关性和预期损失 。115nn目等于分散度分 值 , 考 虑 到 假 想 资 产 组 合 的 同 质性 ,实际资产池就可以认为是 ds + 1 个违约场景 。 然后用二项式公式计算每个违约场景的发生概率 ,并估计每个违约场景下的现金流状况 ,最后综合成对资产池和各档 次 债 券 的 损 失 概 率 分 布 的 估 计 。 这种方法可以解释所有可能的违约情况 ,且运算过程较为简单 。随着 cdo 产品市场的发展成熟 ,作为一种替 代 方 法 , 目 前 国 际 三 大 评 级 机 构 ( moo dys ;standard &poo rs ; fitch) 均采用蒙特卡洛模拟技术(mo nte carlo simulatio n o r mcs) 来 估 计 cdo 衍 生产品资产池的违约特征 ,其基本思路是在假定的相关性结构下进行随机违约情况的重复测算 。为 实现该目标 ,违约事件的模拟是在简单默顿型结构信用风险假设下开展的 ,即一旦资产池债务人资产 价值低于其负债额 ,即产生违约 。具体方法是假定cdo“背后”的资产池服从对数正态分布 ,并利用已 设定的资产间的相关系数 、各资产的违约概率及其 对应违约率下的回收率 ,来模拟各种违约场景下的损失 ,从而得到整个资产池的预期损失概率分布 ,并由此来推断各档次债券的信用等级 。虽然蒙特 卡洛法对预期损失率分布能作出更加准确的估计 ,但需要占用大量时间进行测算 。在应用 b e t 法时 ,首先计算出资产池分散度 数值 ,对于真实资产相关性微弱情形 ,可以使用简单的相对最小票面价值法 。资产按照某种指定的标准进行分组 ,也就是将资产池每笔资产的债务人 按穆迪的行业类别 ( 33 个类别) 重新归类 ; 在重新归类的每组内部 ,将各种资产进行简单算术平均 ,计算得到各组资产的平均账面价值 ,然后将其分别 同穆迪的标准进行比较 ,取较小者进行加总 ,进而 求出每组资产的分散度 ,再把这些加总数值转化为所有行业分散度数值 。在一个真实资产池中 , 如果把 n 种资产分布到m 个行业中 , 那么 d s 的计算公式为 :( p i fi ) ( ( 1 - p i ) fi )i = 1i = 1a d s=nn 1i j ( pi ( 1 - p i ) pj ( 1 - p j ) ) 2 fi fji = 1 j = 1( 2)如果假定所有资产的名义价值一样 , 即 fi 是 常数 ; 违约率 pi 也是常数 , 行业内相关系数i n t 和 行业间相关系数 ex t 都保持不变 。经简化过后 , 可 以得到以下公式 :2na ds=mn +ext n ( n -1) + (int - ext ) nk ( nk - 1)k = 1(3)因此 ,b e t 法最简单的 版 本 将 按 照 如 下 公 式 得出 cdo 资产群的预期损失 ( el ) ,穆迪评级正是 基于此 :ds= pjl jelj = 1ds !jd - j其中 , pj =j ) ! pd ( 1 -pd)j ! ( ds -( 4)这里 d s 表示分散度分值 , pd 表示与资产池 相 关 的 违 约 概 率 , l j 表 示 第 j 种 情 景 下 的 损 失 。而蒙特卡洛模拟是假定债务人资产价值的所 有变化都呈对数正态分布 。则一个达到违约“极限” 的正态分布就可以从与债务信用评级相关的违约 率中 得 出 , 公 式 为 dd i = n - 1 ( pd i ) , 在 这 里 ,n - 1 ( x ) 是指标准正态分布的反函数 , dd i 为初始 违约 ( 最小值) 。在每一个假设中 , 资产池的每一个 债务都有一个相关的标准正态随机变量 , 表示债务 人资产值的正 态 化 变 化 超 出 合 适 的 范 围 ( x i ) 。 如果 x i - ddi , 就表明存在着违约 , 损失或者 回收可从合适的分配中得出 。资产池中的 n 种资产 的违约损失就会不断累积 , 这样一来就可以得出总 的损失 ( l t ) :nmnkn1 , fi / fl t = ( x i - dd i ) v i ( 1 - r r i ) ( 5)d s = gminf= fi / ni = 1这里的 r r i 是指第 i 种债务的回收率 , v i 是指第 i 种债务的价值 。k 级证券的损失可以用下面的 方程式表达 :k = 1i = 1i = 1( 1)其中 : fi 表示第 i 份资产的名义价值 , n k 表示 第 k 个行业的债务人数量 , g x 表示对应关系 。2000 年 穆 迪 开 始 使 用 替 代 型 资 产 分 散 度 数值 ,即用 ads 来替代 ds 。该 ads 是通过对损失 分布的前两个环节进行匹配得出的 ,这其中的损失分布是在 b e t 方法下与实际资产池和假设的同质 资产组合密切相关的 ,具体公式为 :116l j - k - 1 , 0max,k - k - 1l k , j= min( 6) 这里的k - 1 代表第 k 级证券的次顺位水平 ,k 表示一个点 , 在这个点外 , 损失将被更优先的证券 吸收 。k - k - 1 表示证券厚度 , 即证券吸收损失的能力 。在假定相关标准正态变量时 ,很重要的一点是 要使用基础资产的相关性 ,这一点与应用于穆迪评 级公司的以 ads 为基础的 b e t 法中的违约相关 不同 。这两种违约事件的相关系数可以如下表示 :数的选择将直接影响到信用评级的结果和发行各档次证券的“厚度”,这些都可能对投资人的风险控 制水平产生较大的影响 。正确的假设是评级机构 在处理资产池信用风险时的关键之一 ,对评级结果 也是至关重要的 。相关性假设的不同和模型方法 的差异结合在一起时 ,会潜在地导致评级结果的不同 ,除非由评级过程中其他部分的差异进行弥补 , 比如说回收率假定 ,或是针对具体的评级工具的机 构性特征的调整 。信贷资产支持证券 cdo 属于一 种复杂的信用衍生产品 ,可以说这种金融产品是被 设计出来的 ,与普通金融证券产品有较大的区别 。在 cdo 中 ,信用风险是最大的风险 ,划分和控制信 用风险成为关键所在 。另外 ,当以贷款债权为基础 资产加以证券化时 ,其历史违约率以及回收率和相 关性数据十分重要 。由于国内并无完整的企业贷 款债权历史可供分析 ,使得企业的财务实力无法准确地被评估 ,这也为评估 cdo 的信用风险带来了 巨大的影响 。从目前我国的实际情况看 ,投资者普遍对信贷 资产证券化 cdo 产品的认知不足 ,不了解产品的 特征和与传统固定收益证券的区别 。而且投资者与作为证券资产池的银行贷款相隔离 ,存在信息不 对称 。再加上国内独立的评级机构正处在发展阶 段 ,是否能够客观中立和较为准确地揭示 cdo 产 品的信用风险也存在较大的不确定性 。因此 ,首先 应加强对独立评级机构监管和评级的信息披露 ,使其真正做到独立 、客 观 和 公 正 地 提 供 风 险 评 价 依 据 ;其次 ,应加强对投资者的教育 ,使其了解证券化 产品的本质特征 、存在的风险 ,并掌握规避风险的 措施 。 pd i j - pd i pd j i , j( 7)=pd i ( 1 - pd i ) pd j ( 1 - pd j )pd ij 表示 i 和 j 共同的违约概率 。在一个正被应用于个体债务的结构性违约 模 型 下 , pd ij 必 须 与两个资产值的概率相同 , 这两个资产值都随着大 于各自的违约率而下降 := n - 1 ( x -pd ijdd , x -dd ,2iijjvij )( 8)在这里 , n - 1 代表累积双变量的常态分布的反2函数 ,v 代表资产相关 。在此基础上 ,违约相关系ij数会比资产相关系数低 ,但随着各自资产违约率上升至 50 %的水平 ,违约相关系数还会升高 ,反之降 低 。因此 ,当假定任何一对资产都有同样的 pd ,基于 pd 水平 ,那么 30 %的资产相关系数会导致违约相关系数可能在 416 %到 1914 %之间 ;当资产相关 系数是 20 %时 ,相应的违约相关系数在 2141 %和1218 %之间 。综上分析 ,不同的评级模型之间存在着一定的 差异 ,模型自身的风险也会对 cdo 产品的风险控 制产生较大的影响 。(二) 评级存在的“模型风险”对资产支持证券 风险控制的影响投资者在购买 cdo 产品时通常会面临一些风 险 ,如果仅仅依赖 cdo 的外部独立评级进行投资 时 ,不同评级机构的“模型风险”就可能成为主要风 险之一 。这种风险要视评级机构测度信用增级要 求的具体模型而定 ,而且也要看评级机构对相关性和回收率的假定 ,因此这本质上是