我国资产证券化产品评级方法简析

国内资产证券化产品评级措施简析摘要：本文一方面总结了国内资产证券化业务的发展概况，另一方面从定性和定量分析的角度，简介了国内目前资产证券化产品的评级措施，分析了评级工作所面临的困难，并针对这些困难提出了有关建议。核心词：资产证券化 交易构造 信用评级 钞票流模型以来，国内资产证券化业务发展较快。随着政策支持力度加大，以及金融机构的踊跃参与，成为市场热点。由于资产证券化产品交易构造较为复杂，资产池的钞票流不拟定，投资者的风险鉴别能力相对单薄，因此评级机构出具的评级报告成为投资的重要根据。但由于国内资产证券化业务尚处在摸索阶段，加上缺少历史数据等客观因素，在信用评级等方面存在较多困难，还需要不断完善。本文结合国内评级机构的评级业务，对资产支持证券的评级措施进行简要分析。国内资产证券化产品类型及发展概况（一）根据基本资产的产品分类目前，国内资产证券化产品重要分为信贷资产证券化产品、资产支持票据、公司资产证券化产品三种模式。这三种模式的重要特性如下：信贷资产证券化产品的基本资产为信贷资产，监管部门为人民银行和银监会，多由银行、金融公司或资产管理公司发起。在发行的资产证券化产品中，信贷资产证券化产品的规模占比为68%，居主导地位;公司资产证券化产品的重要体现形式是券商专项资产管理筹划，其基本资产范畴较为广泛，涉及公司应收款、基本设施收益权、租金收入等能带来稳定钞票流的资产，其监管部门为证监会;资产支持票据的基本资产多为公司应收款、政府回购应收款等。主管部门为中国银行间市场交易商协会，并且其审核方式不同于信贷资产证券化产品的审核制及公司资产证券化产品的核准制，资产支持票据的审核方式为注册制。此外，今年7月由邮政储蓄银行发行的“14邮元”资产证券化产品为资产证券化重启后发行的第一单个人住房按揭贷款证券化产品，规模约64亿元，期限约为25年。将来随着政策支持加大，市场参与度提高，资产证券化产品必将向着多元化的方向发展。（二）根据交易构造的产品分类在交易构造设计方面，根据钞票流分割方式的不同，资产证券化产品可分为过手偿付型和筹划摊还型。过手偿付型没有固定的还本安排，钞票流按规定顺序扣除有关费用后直接按比例分派给投资者。筹划摊还型则是按预定的还本筹划归还本金，基本资产的钞票流需根据投资者的风险偏好、期限、收益进行重新分派。（三）业务发展的驱动力对于银行来说，发行资产支持证券可以将流动性差的信贷资产移出表外，从而提高资本充足率，同步起到盘活存量资产、提高资金使用效率的作用。此外，借鉴美国、欧洲等资产证券化发展较为成熟市场的经验，将不良资产打包发售也也许是国内将来资产证券化发展的尝试，这也丰富了商业银行处置不良资产的措施与手段。对于公司来说，资产证券化无疑拓宽了融资渠道，并且丰富了公司在间接融资和直接融资之间转换的途径选择。在政策层面，发展资产证券化与支持中国实体经济的发展是相辅相成的。目前支持小微公司发展等热点问题均可以通过资产证券化来解决。如7月份发行的阿里巴巴专项资产管理筹划，其基本资产为阿里小贷对阿里巴巴、淘宝商铺的小额贷款。将来可以进一步发展这一模式，将对公司发放的小额贷款作为基本资产来发行证券化产品，以此实现对小微公司融资的支持，服务国内实体经济。国内资产证券化产品的评级措施国内资产证券化业务尚处在起步阶段，有关制度基本及法律环境建设等方面还不完善，加之证券化产品构造复杂，资产池的钞票流不拟定，投资者对其风险的辨认难度相称大，因而评级机构出具的评级报告成为风险提示的重要根据。证券化产品本质上属于固定收益类产品，具有一般债券的风险特性，如利率风险、流动性风险、信用风险等，此外，由于其构造特殊，还波及提前还款风险、资产池集中度风险等特殊风险。这些特性使得在对证券化产品评级时，关注点相较一般债券会有所差别。具体表目前：一是注重对资产池钞票流的分析而非发行人状况的分析；二是注重交易构造，特别是特殊目的载体（SPV）及有关法律法规的分析；三是加大对信用增级措施的关注。国内资产证券化的评级尚处在学习国外经验的阶段。评级报告的关注点在于交易构造、基本资产及量化分析，在措施上采用定性分析与定量分析相结合的形式来综合评价。（一）定性分析定性分析的措施重要运用在对交易构造和基本资产池的分析上。1.交易构造在交易构造方面，风险评价的关注点重要在信用增级、账户安排以及风险提示的条款上。资产支持证券普遍采用构造分层来进行信用增级，池内资产产生的钞票流按优先、劣后的顺序进行支付，劣后端为优先端提供一定厚度的保护。在账户安排上大部分产品都设立了违约前、后两种不同的流动性安排，从而保证优先费用和优先端利息的支付。资产池中资产的独立性也是关注的焦点，由于与资产独立性有关的风险有抵消风险和混淆风险，是指基本资产池中的资产与发起机构的其她债权债务未能实现完全隔离，也许浮现挪用现象，这也许会对资产支持证券的投资者钞票流的如期支付带来隐患。因此，评级机构会关注产品发行文献中抵消解决条款和回收转付条款的设立，以此评价其基本资产池的独立性。此外，在评估上述风险时还会关注发起人和贷款服务机构的主体信用风险，以及其资产证券化服务经验与水平，综合考察抵消风险和混淆风险，进而评价基本资产池的独立性。2.基本资产池在基本资产池方面，分析的侧重点在池内资产分布特性及风险要素上，其评价角度与信用债风险分析较为类似。以信贷ABS为例，评级公司运用行业评级措施将池内贷款的信用风险逐笔分析，并予以不同级别，通过对资产池中各级别的贷款余额比例、贷款行业集中度、贷款地辨别布及期限构造等维度的分析，掌握池内资产的总体状况。（二）定量分析定量分析始终是评级的难点，其核心在于获得资产池的预期损失分布和钞票流分布。1.通过损失模型获得信用评级与损失比率的对照表纵观国内外评级公司的定量分析措施，重要是建立损失模型并运用蒙特卡洛模拟措施模拟违约事件，通过大量（如10000次）的模拟测算出池内资产的损失分布。本文以国内评级公司中债资信的评级措施为例进行分析（其评价思路与变量设立见图1和表1）。图1 违约分布获取流程资料来源：中债资信一方面，在运营模型之前需要设立输入变量。这里的输入变量有三种：单个资产违约概率、资产有关系数和资产违约回收率（在设立这些变量时需考虑的具体因素如表1所示）。单个资产违约概率由评级公司根据上述影响因素，对照评级公司自身设定的信用级别与合计违约率的评价原则（例如相应表）得出。资产有关系数则结合行业、地区等因素设立，并参照国外违约峰值进行修正，形成有关系数矩阵作为输入变量。资产违约回收率是以基本资产的历史回收率为基本，综合考虑表1中的因素等来对资产池内资产逐笔分析，从而得出回收率。变量影响因素单个资产违约概率借款人信用评级、贷款期限、违约率表、借款人集中度、地区集中度、行业集中度、贷款服务机构贷款管理能力资产有关系数国别、行业、地区、公司间关联关系资产违约回收率借款人自身回收、保证人担保实力、抵押物价值、债权优先性、回收时间、贷款服务机构催收能力表1 损失模型的变量及其影响因素另一方面，在完毕输入变量设定后，即可运营模型。数万次的蒙特卡洛模拟成果可以形成基本资产池的违约分布和损失分布，显示在不同的信用级别水平下，接受评价证券需要承受的资产池违约比率和损失比率的下限值。第三，在得到各评级证券相应的违约比率和损失比率后，需将损失比率与证券化产品的分层方案结合起来进行评价。若该层证券受到次一级证券的信用增级比率高于某特定评级所相应的损失比率，即可予以该层证券相应的评级。例如，某资产支持证券分为A档、B档和次级档，其中B档和次级档规模占比为18%，即为A档提供了18%的信用增级，而如果模型运营出来的AAA级别相应的损失比率为16%，此时，18%的信用增级安排高于16%的损失比率，即赋予A档AAA的评级。2.通过钞票流模型获得钞票流分布并进行压力测试除了结合损失模型的分析，还需要通过钞票流模型对资产钞票流进行分析，来拟定资产池产生钞票流的分布。钞票流模型设计需要考虑的因素重要有：交易构造、信用增级措施、钞票流支付机制、信用触发机制。资产池的钞票流入涉及本金回收款、利息回收款和合格投资收益等，钞票流出涉及税费和规费、参与机构服务费用、优先档利息、优先档本金、次级档期间收益和次级档本金等。模型中产品各层的预期利率根据市场同类产品的发行利率设定。钞票流模型的输出成果为资产池将来钞票流的流入、流出时间分布及规模分布。考虑到资产池钞票流不拟定的特性，除测出资产池在正常状况下的钞票流分布以外，还需要考虑证券化产品在面临多种情景（压力）时钞票流的分布状况，因此要对钞票流进行压力测试。压力测试的重要思想是通过变化基准条件得出各层级不同情景下的临界违约率。这里的临界违约率是指在目的信用水平下，正好能产生足够钞票流并按商定支付本息时的违约率。如压力条件可设立为违约时间分布变动、回收率和回收时间变动等（见图2），并运用模型进行计算。在得出各层级临界违约率后，将其与第一部分运用损失模型得出的不同信用评级下，接受评价证券需要承受的违约比率进行比较，若临界违约率高于违约比率，则觉得基本资产抵御违约的能力超过了预期水平，即可赋予该层级相应的评级。图2 钞票流模型和压力测试资料来源：中债资信在完毕损失模型、钞票流模型及压力测试后，对产品的各档次也许会得出不同的评级成果，将其进行比较，并取较小值来拟定最后的评级。国内资产证券化产品评级面临的困难及有关建议在评级措施上，资产支持证券与信用债相比既有相似处，又有不同点。相似处在于两者都要对池内资产的信用状况进行多角度的分析，涉及评级分布、地辨别布、行业分布等，而不同点体目前对交易构造的分析及对钞票流分布的定量模拟分析。引入模型是为了模拟资产支持证券钞票流不拟定的特性，如此评价更加符合产品自身的特性，但是引入模型的缺陷也是显而易见的。一方面，量化模型的输入变量均是对现状进行数量化的抽象模拟，是一种将定性指标量化的过程。如何使输入指标更贴近实际状况才是核心所在。因此，加大样本数据范畴是一种有效措施，公司间关联关系、行业集中度、贷款集中度、违约率等均需依托大量历史数据的支撑才干使指标更具代表性。然而目前国内资产证券化业务尚处在起步阶段，历史数据积累局限性，难觉得评级机构的评估提供支持。另一方面，在资产有关度设定期，一般是引用国外违约分布来修正有关系数矩阵，国内国内还没有像国外评级机构那样具有较为完善的有关参数分布表。若照搬国外恐怕难以与国内的实际状况相匹配，若比较的原则浮现偏差，成果也难以保证精确。最后，模型总是基于一定假设条件而成立，如何使模型假设更加贴切地反映现状也是将来值得进一步研究的。针对以上困难，本文提出如下建议：一是加强对投资者的培训，使其清晰理解资产证券化产品构成及交易构造，对产品自身要有风险辨认意识，但是度依赖评级成果；二是建议评级公司结合国内实际状况设定定量分析模型，使得模拟成果能更精确地反映真实的产品状况；三是加强历史数据积累，尽快建立、完善有关参数的分布表，提高模型与现实的拟合度。作者单位：南京银行(601009,股吧)金融市场部