結(jié)構(gòu)金融產(chǎn)品系列講座(摘登)

穆迪公司已經(jīng)開發(fā)了許多不同的評(píng)級(jí)方法和相應(yīng)的模型，來應(yīng)對(duì)歐洲房屋證券化市場中的各式各樣的證券。每一種評(píng)級(jí)方法都最合適于分析某一特定類型的證券，盡管有些方法的適用范圍更為廣泛。通常，要聯(lián)合運(yùn)用若干模型，因?yàn)閷?shí)際的證券通常介于若干標(biāo)準(zhǔn)模型之間，或者更為經(jīng)常的是，僅僅對(duì)所采用的基本模型提供支持。另外，其他一般性的結(jié)構(gòu)化的融資工具，也可用于檢驗(yàn)這些以房屋為基礎(chǔ)的模型之分析結(jié)果。設(shè)計(jì)這些模型是為了自動(dòng)地分析每一筆資產(chǎn)或貸款的信用質(zhì)量。然而，在商業(yè)房屋抵押貸款支持證券資產(chǎn)的獨(dú)特性質(zhì)已經(jīng)給定的情況下，所有模型都依賴于恰當(dāng)?shù)姆课菰u(píng)估結(jié)果，并以其作為數(shù)據(jù)輸入。

渠道證券

渠道分析法普遍用于分析那些合理地充分分散化的資產(chǎn)池，而且分析以下貸款池的效果最佳——在同一個(gè)國家內(nèi)，所包含的資產(chǎn)具有相近的規(guī)模與信用質(zhì)量。然而，它也可以經(jīng)過修改或與其他模型相配合，來分析復(fù)雜的貸款池以及跨越多個(gè)司法體系的資產(chǎn)組合。對(duì)于房屋，逐個(gè)分析其數(shù)據(jù)。

在單個(gè)房屋/貸款層次上的信用提升幅度的決定因素

模型假設(shè)一筆貸款的違約概率極大地取決于債務(wù)償付保障率。一旦發(fā)生違約，與擔(dān)保性抵押貸款相對(duì)應(yīng)的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值之比，是預(yù)期損失程度的主要決定因素。模型中所采用的債務(wù)償付保障率，是在證券的開始時(shí)，以必要收益率為基礎(chǔ)的債務(wù)償付保障率，其目的是為了將不同的貸款在一個(gè)相似的基礎(chǔ)上進(jìn)行比較。

模型的起點(diǎn)是穆迪公司針對(duì)具有特定的債務(wù)償付保障率、質(zhì)量等級(jí)、房屋類型的貸款，所提出的關(guān)于最低的信用提升幅度的意見，以達(dá)到Aa2的評(píng)級(jí)。這個(gè)意見是仔細(xì)分析美國房屋的長期數(shù)據(jù)而得出的(歐洲市場上的業(yè)績信息依然有限)。因此，需要進(jìn)行許多的調(diào)整，以反映一個(gè)國家的若干具體情況。例如，在其他條件相同的情況下，對(duì)于英國的證券來說，較低的信用提升幅度通常是可以接受的，這是因?yàn)橛姆ㄖ骗h(huán)境對(duì)債權(quán)人有利，這暗示著貸款的假定回收率要高一些。在英國，由于可用于新房產(chǎn)開發(fā)的地皮有限，再加上限制性的規(guī)劃審批，也減少了新建房產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。

為了達(dá)到穆迪公司的Aa2評(píng)級(jí)，一筆貸款——由位于歐洲大陸的、中等質(zhì)量的房屋所擔(dān)保——所需要的信用提升幅度，是債務(wù)償付保障率與房屋類型的函數(shù)。對(duì)于那些屬于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)類型的低質(zhì)量的資產(chǎn)，其現(xiàn)金流更加不穩(wěn)定，需要更大的信用提升幅度，以達(dá)到同等的信用評(píng)級(jí)。當(dāng)債務(wù)償付保障率介于1.0～1.3之間時(shí)，所需要的信用提升幅度對(duì)于債務(wù)償付保障率的變化最為敏感。實(shí)際上，債務(wù)償付保障率值大于1.3的貸款，具有某些微弱的緩沖能力，以抵御暫時(shí)性的問題或者由于經(jīng)濟(jì)周期所導(dǎo)致的現(xiàn)金流的典型波動(dòng)。類似地，人們通常認(rèn)為債務(wù)償付保障率低于1.00的貸款之違約概率接近100%，因?yàn)轭A(yù)計(jì)借款人在一個(gè)較長的時(shí)間內(nèi)不能獲得資金以彌補(bǔ)現(xiàn)金流的短缺。然而，對(duì)于那些通過出售(借款人的)資產(chǎn)就有可能回收的貸款，可以提高其信用評(píng)級(jí)。

將資產(chǎn)池提升到Aa2級(jí)所必需的總體的信用提升幅度，是在每一筆貸款所必需的信用提升幅度的基礎(chǔ)上，以該筆貸款額占貸款池總額的百分比為權(quán)重，加權(quán)求和而得出。將資產(chǎn)池提升到其他信用等級(jí)所必需的信用提升幅度，是在提升到Aa2級(jí)所必需的信用提升幅度的基礎(chǔ)上，乘以每一個(gè)信用等級(jí)所對(duì)應(yīng)的因子而得到。

在貸款池的層次上所進(jìn)行的調(diào)整

穆迪公司還采用基于房屋的數(shù)量和規(guī)模的霍芬達(dá)霍指標(biāo)，來評(píng)估貸款池的資產(chǎn)組合分散化程度。圖1表示針對(duì)資產(chǎn)的集中化，而需要對(duì)穆迪公司得出的為達(dá)到Aa2級(jí)所必需的典型的信用提升幅度進(jìn)行調(diào)整，該調(diào)整的幅度用絕對(duì)值表示。針對(duì)拖欠貸款、貸款賬齡或擔(dān)保資產(chǎn)組合所進(jìn)行的調(diào)整，可以在貸款的層次上進(jìn)行，但通常是在貸款池的層次上進(jìn)行調(diào)整。其他方面，比如法律風(fēng)險(xiǎn)、剩余現(xiàn)金流、利率風(fēng)險(xiǎn)、集中化的問題(例，資產(chǎn)類型的集中化或地域分布的集中化)、資料或服務(wù)機(jī)構(gòu)的質(zhì)量，將被包含在資產(chǎn)組合的層次上。

通過貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比分析而附加的支持

為了對(duì)以上分析提供支持，穆迪公司還要考慮每一筆資產(chǎn)的參與和氣球型貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比。在這種方法中，結(jié)構(gòu)性的信用提升幅度是這樣來確定的——在不同的壓力情形下，證券可以經(jīng)受的資產(chǎn)價(jià)值的最大損失額，而不會(huì)引起各個(gè)信用等級(jí)的貸款之預(yù)期損失的增加。

表1顯示了貸款池中每一筆貸款的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比的目標(biāo)范圍，該范圍取決于貸款池的規(guī)模和分散化程度。例如，對(duì)于那些包含了多項(xiàng)房屋、團(tuán)體性借款人、多重司法管轄權(quán)而且在有利于債權(quán)人的法律環(huán)境中的大型貸款池來說，目標(biāo)范圍的上限是恰當(dāng)?shù)摹＿@些貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比的目標(biāo)范圍，是用來近似反映每一個(gè)信用等級(jí)的貸款的違約概率和損失的嚴(yán)重性。

為了使一筆貸款達(dá)到目標(biāo)的信用評(píng)級(jí)，穆迪公司關(guān)于其所必需的信用提升幅度，除了可以根據(jù)其他因素計(jì)算得到，還可以從該貸款的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比與其希望達(dá)到的信用等級(jí)的目標(biāo)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比之間的差距而得到。貸款池總的信用提升幅度，是在每一筆貸款所必需的信用提升幅度的基礎(chǔ)上，以該貸款額占貸款池總額的百分比為權(quán)重，加權(quán)求和而得出。因?yàn)樵谫J款層次的目標(biāo)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比中，已經(jīng)反映了貸款池的分散化程度，所以在貸款池的層次上，無需針對(duì)其分散化程度而作進(jìn)一步的調(diào)整。

對(duì)于較低信用等級(jí)的貸款來說，根據(jù)上述貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比分析所得出的信用提升幅度更加恰當(dāng)，因?yàn)槠溥`約概率將會(huì)增加，而且根據(jù)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比得出的假定回收率也更加重要。

渠道分析法的局限性

渠道分析法原本是用來分析包含了50筆或更多筆貸款的貸款池，其貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比集中在80%～90%這個(gè)狹窄的范圍內(nèi)，這正是美國早期渠道證券的典型情況。因?yàn)閷?duì)于具有這種特征的貸款池，所搜集的數(shù)據(jù)更多，因而分析也就更加準(zhǔn)確，所以渠道模型對(duì)于這種類型的貸款池尤為合適，而對(duì)于具有其他特征的貸款池，可能會(huì)更加不準(zhǔn)確。

渠道分析法主要考察貸款池中的每一筆貸款的質(zhì)量及其所產(chǎn)生的現(xiàn)金流。在房屋的質(zhì)量評(píng)級(jí)過程中，可以考慮一些擔(dān)保性的措施，比如擁有長期高信用品質(zhì)的承租人或?qū)τ谛抛u(yù)良好的借款人的追索權(quán)。然而，評(píng)級(jí)的這種調(diào)整，可能沒有完全反映由于外部支持所導(dǎo)致的貸款信用特性的變化。當(dāng)一個(gè)資產(chǎn)組合包含了大量的此類貸款時(shí)，我們將優(yōu)先使用高信用等級(jí)承租人的租賃契約分析法，或者使用蒙特卡羅仿真法。

此外，通過在資產(chǎn)組合的層次上進(jìn)行數(shù)量的調(diào)整，可以反映貸款的其他重要的信用特征，因此，這種調(diào)整可能是不精確的。

大額貸款證券

大額貸款并且是單一借款人之抵押支持證券，在歐洲并不常見。穆迪對(duì)這種證券的分析主要集中于對(duì)每一筆貸款的信用特征的分析。當(dāng)這些貸款因?yàn)榫哂懈咝庞玫燃?jí)的長期承租人而受益時(shí)，貸款池的風(fēng)險(xiǎn)特征就直接與承租人的風(fēng)險(xiǎn)特征相關(guān)。否則，針對(duì)這類證券的分析方法就會(huì)受到貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比的影響，主要是初始和氣球型貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比。對(duì)于由交叉擔(dān)保的房屋或貸款所組成的資產(chǎn)池，這種分析方法的優(yōu)點(diǎn)與所有結(jié)構(gòu)性特征交織在一起。

這種分析方法的起點(diǎn)是，針對(duì)某一特定國家的某一項(xiàng)房屋貸款，確定每一個(gè)信用等級(jí)的目標(biāo)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值。為了得到目標(biāo)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值，還必須作出如下假定:(1)貸款具有Baa3級(jí)這樣的影子評(píng)級(jí);(2)25～30年有抵押擔(dān)保的分期償付特性(具體特性因貸款而異)。在這種償付特性的基礎(chǔ)上，預(yù)期的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值隨著時(shí)間的變化情況，提供了一個(gè)良好的指示器，以反映在不同的到期日可能會(huì)承擔(dān)的貸款的再融資風(fēng)險(xiǎn)。

通過設(shè)定利率上限，貸款的市值已經(jīng)反映了與每一種房屋類型有關(guān)的現(xiàn)金流之波動(dòng)性。因此，無需就證券中所考慮的房屋類型，對(duì)上述的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比水平進(jìn)行調(diào)整。

穆迪公司針對(duì)一筆給定的貸款所提出的信用提升幅度及其信用評(píng)級(jí)，除了可以根據(jù)其他因素而計(jì)算之外，還可以從該貸款的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值與這種信用類別的貸款的目標(biāo)貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值之間的差額推斷出來。

出售與回租證券以及高信用等級(jí)承租人的租賃契約

租予高信用品質(zhì)的承租人并有堅(jiān)實(shí)的租約作支撐，一般都具有低的債務(wù)償付保障率值和高的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值。因?yàn)榕c一般的租金流相比，從高信用品質(zhì)的承租人處所獲得的租金收入更穩(wěn)定、質(zhì)量更高。而且，在許多市場上，這些租約要比一般的租約期限更長;另外，房東幾乎不承擔(dān)房屋的營運(yùn)和維護(hù)的費(fèi)用。特別地，一個(gè)典型的高信用等級(jí)的承租人的租賃契約(CTL)，將無條件地責(zé)成承租人支付貸款應(yīng)付的間接利息和本金，而且還要承擔(dān)一切與租用和維護(hù)房屋有關(guān)的費(fèi)用。

假設(shè)貸款沒有再融資風(fēng)險(xiǎn)，則承租人的信用評(píng)級(jí)可以最好地反映貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)承租人未被公開評(píng)級(jí)時(shí)，穆迪公司將對(duì)承租人的企業(yè)給予內(nèi)部的影子評(píng)級(jí)。通常情況下，承租人對(duì)于貸款的償付義務(wù)，是將其房屋作為抵押資產(chǎn)來保證的。其結(jié)果是，每一筆貸款的假定回收率，可由該貸款的貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比和穆迪公司對(duì)于擔(dān)保性房屋價(jià)值的波動(dòng)性而得出。

由前述模型所得出的信用提升幅度，需要人為調(diào)整，以反映這種類型房屋的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于相對(duì)同質(zhì)的、高信用等級(jí)承租人的長期租賃契約，由一套專門為分析此類租賃契約而設(shè)計(jì)的模型，而不是依賴于對(duì)其他模型進(jìn)行某些調(diào)整來分析這種類型的抵押支持證券。

傳統(tǒng)的抵押債務(wù)債券方法

這種模型采用二項(xiàng)式展開技術(shù)，該方法類似于對(duì)擔(dān)保債務(wù)憑證(CDOs)進(jìn)行評(píng)級(jí)時(shí)所采用的方法。這種方法的基本原理為，將由潛在相關(guān)的貸款或債券所構(gòu)成的現(xiàn)實(shí)貸款池，簡化為由同質(zhì)的不相關(guān)的資產(chǎn)所構(gòu)成的、一個(gè)更小型的理想化的貸款池，這種理想化的貸款池可以模擬原貸款池的違約行為。

該模型是以分散化評(píng)分的概念為基礎(chǔ)的。在傳統(tǒng)的CDOs中，分散化評(píng)分是將原始貸款根據(jù)其所代表的行業(yè)和地理區(qū)域進(jìn)行分組而計(jì)算出來的。然后，假設(shè)在同一行業(yè)和/或同一區(qū)域的貸款之間，存在著某種相關(guān)性。例如，經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在非新興市場國家，同一區(qū)域和同一行業(yè)的貸款違約事件之間的相關(guān)系數(shù)大約為25%。分散化的評(píng)分(D)，是由這些相關(guān)系數(shù)以及各筆貸款占貸款池的份額而計(jì)算出來的。這個(gè)數(shù)字反映了在理想化的貸款組合中，同質(zhì)并且獨(dú)立的貸款的數(shù)量。

然后，假設(shè)理想貸款池中的所有貸款的到期日、息票率、分期償付特性以及違約概率皆相同，也就是說，等于原始貸款池的加權(quán)平均之到期日、息票率、分期償付特性以及違約概率。原始貸款池的加權(quán)平均違約概率，可由其加權(quán)平均信用評(píng)級(jí)直接算出。

由D筆貸款所構(gòu)成的同質(zhì)貸款池的行為，可完全由D個(gè)可能的違約情形來描述:一筆貸款違約、兩筆貸款違約如此這般，直到D筆貸款全部違約。每一種違約情形，都有一個(gè)發(fā)生概率，這個(gè)概率可由二項(xiàng)概率密度函數(shù)算得。

穆迪公司關(guān)于損失的時(shí)間結(jié)構(gòu)的假設(shè)，是建立在我們對(duì)違約事件進(jìn)行研究的基礎(chǔ)之上的，它提供了一種綜合性統(tǒng)計(jì)方法用來分析80年來，不同信用評(píng)級(jí)和期限的債券違約事件。如果某一個(gè)租賃契約貸款池的分散化程度，低于我們進(jìn)行違約分析的樣本貸款池的分散化程度，那么我們對(duì)于違約的時(shí)間結(jié)構(gòu)的假設(shè)，與歷史上實(shí)際發(fā)生的大多數(shù)損失情形相比，將更為保守。相應(yīng)地，穆迪公司對(duì)于違約情形的假設(shè)，是假定大多數(shù)的損失額都發(fā)生在貸款的早期階段。這種違約模式需要進(jìn)一步調(diào)整，以反映貸款池的構(gòu)成，如通常所見的，低信用等級(jí)的貸款很可能更快地發(fā)生違約。表2展示的是穆迪公司所采用的違約特性的兩個(gè)例子。在第一個(gè)例子中，違約的時(shí)間結(jié)構(gòu)取決于:貸款池總額中每一個(gè)信用等級(jí)的貸款所占的比例。第二個(gè)例子假設(shè)貸款池中一半的貸款將在第一年發(fā)生違約，余下的貸款在隨后的5年中，每年等額地(10%)發(fā)生違約。

最后，結(jié)合所提議的證券結(jié)構(gòu)，并對(duì)資產(chǎn)和負(fù)債進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸M，資產(chǎn)側(cè)所產(chǎn)生的現(xiàn)金流輸出(貸款回收之后)，將用作證券負(fù)債側(cè)的現(xiàn)金流輸入。當(dāng)采用這種評(píng)級(jí)方法時(shí)，將會(huì)自動(dòng)地考慮剩余現(xiàn)金流(當(dāng)其可用于證券時(shí))以其他的時(shí)間結(jié)構(gòu)特性。對(duì)于被評(píng)級(jí)的債券，上述D種違約情形中的每一種都會(huì)導(dǎo)致不同的損失。每一個(gè)債券組別的最終預(yù)期損失額，是將每一種違約情形中的債券損失額，以該違約情形發(fā)生的概率為權(quán)重，加權(quán)求和而得。

包括房屋的收益

除了承租人的信用評(píng)級(jí)，穆迪公司還將考察房屋對(duì)于承租人經(jīng)營的重要性。承租人有可能寧愿在一些未擔(dān)保的債務(wù)上違約，而不愿意在這樣的租賃契約上發(fā)生違約:所租賃的房屋對(duì)其經(jīng)營至關(guān)重要。對(duì)于從該公司的無擔(dān)保的優(yōu)先受償債券的信用評(píng)級(jí)中推算出來的違約概率，穆迪公司還將作相應(yīng)的調(diào)整。

通常根據(jù)債券違約后的平均市場價(jià)值，來測算標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)債券的回收率。然而，在租賃契約證券中，以房屋作為貸款的抵押，令投資者受益。因此，可從適當(dāng)?shù)馁J款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比水平——它反映了扣除證券成本(以及對(duì)于租金的所有附加的無擔(dān)保的索取權(quán))之后的空置價(jià)值——推算出回收率。因而，在高信用等級(jí)承租人之租約的融資過程中，債務(wù)通常是分期償付的，所以貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比值隨著時(shí)間的推移而降低。這不同于標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)債券——它通常被設(shè)計(jì)成平時(shí)只需支付利息，而在到期日有再融資風(fēng)險(xiǎn)的債券。

租賃契約方法的局限性

使用租賃契約方法所受到的第一個(gè)制約來自于，關(guān)于歐洲不同行業(yè)或區(qū)域內(nèi)的貸款之間相關(guān)系數(shù)的可用數(shù)據(jù)很有限;這種制約在租賃契約資產(chǎn)組合中反映得尤其典型。目前，穆迪公司借用美國的數(shù)據(jù)來分析歐洲的貸款，并且依賴于其企業(yè)團(tuán)隊(duì)來提出模型中的相關(guān)因素。

當(dāng)考察由同質(zhì)資產(chǎn)所構(gòu)成的大型貸款池時(shí)，租賃契約方法尤其有效。然而，對(duì)于小型貸款池，以及呈現(xiàn)出高度分散化的貸款池(在規(guī)模、信用評(píng)級(jí)、分期償付特性、到期日等等方面)，并不適合采用這種分析方法。事實(shí)上，在這種情況下，要將原始貸款池簡化成由同質(zhì)貸款所構(gòu)成的、不相關(guān)的理想化的貸款池，以便能準(zhǔn)確地模擬原貸款池的違約行為，就更加困難了。然而，如果由異質(zhì)資產(chǎn)所構(gòu)成的貸款池可以拆分為同質(zhì)資產(chǎn)所構(gòu)成的、數(shù)量有限的子貸款池，就有可能將租賃契約分析法用于子貸款池，并得出總貸款池層次上的預(yù)期損失額。

這種方法并不適用于由高信用等級(jí)承租人的短期租賃契約所構(gòu)成的資產(chǎn)池，因?yàn)椋唐谧赓U契約不考慮已證券化的債務(wù)的完全分期償付。相反地，穆迪公司將依賴于傳統(tǒng)的房屋分析法來評(píng)估:在證券的有效期之內(nèi)，找到一位新承租人的概率。

蒙特卡羅仿真法

為了應(yīng)對(duì)其他分析方法在反映歐洲商業(yè)房屋抵押貸款支持證券市場特性上的局限性，穆迪公司已經(jīng)開發(fā)出了基于蒙特卡羅仿真法的對(duì)歐洲商業(yè)房屋抵押貸款支持證券進(jìn)行評(píng)級(jí)的方法。首先，這種逐筆貸款分析法的起點(diǎn)是:對(duì)所貸款的房屋進(jìn)行基本分析，并以此為基礎(chǔ)，針對(duì)貸款池中的每一筆貸款，給出一個(gè)影子信用評(píng)級(jí)。然后，既根據(jù)與其信用評(píng)級(jí)有關(guān)的違約概率，又根據(jù)與貸款池中其他貸款可能存在的相關(guān)性，該模型假設(shè)，隨著時(shí)間的推移，每一筆貸款都會(huì)發(fā)生違約。

確定貸款的影子信用評(píng)級(jí)

該模型運(yùn)行的基礎(chǔ)是一些關(guān)鍵信息——包括貸款余額、到期日、息票率、分期償付特性、貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比、債務(wù)償付保障率、房屋的類型、所處的地域，以及貸款的信用等級(jí)。貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比和債務(wù)償付保障率的計(jì)算是以穆迪公司對(duì)于預(yù)期現(xiàn)金流的評(píng)估為基礎(chǔ)的，而預(yù)期現(xiàn)金流來源于:為每一筆貸款提供擔(dān)保的一項(xiàng)或多項(xiàng)房屋。交叉擔(dān)保貸款被視作一筆貸款，但因?yàn)槠漭^低的違約概率以及較高的假定回收率，它能獲得一個(gè)恰如其分的信用評(píng)級(jí)。

對(duì)于小型的資產(chǎn)組合，穆迪公司也對(duì)其每一筆貸款給予影子評(píng)級(jí);但自動(dòng)采用適合于大型資產(chǎn)組合的分析方法，以輔助其分析。已經(jīng)開發(fā)出了格子評(píng)級(jí)體系，以便根據(jù)債務(wù)償付保障率和/或貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比、質(zhì)量等級(jí)以及房屋類型，自動(dòng)地給出影子評(píng)級(jí)的建議。資產(chǎn)的質(zhì)量和房屋的類型，都反映了現(xiàn)金流的潛在波動(dòng)性，因此也就反映了貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)。例如，賓館就是周期性的資產(chǎn)，與住宅性房產(chǎn)之類的其他資產(chǎn)類型相比，它通常表現(xiàn)出更大的現(xiàn)金流的波動(dòng)性。因此，在其他條件相同的情況下，為了達(dá)到相同的信用評(píng)級(jí)，穆迪公司要求賓館的債務(wù)償付保障率值超過住宅性房產(chǎn)的債務(wù)償付保障率值。

該模型包括了貸款期限之內(nèi)的實(shí)際債務(wù)償付保障率(以實(shí)際的債務(wù)償付為基礎(chǔ))。對(duì)于不完全分期償付的貸款，穆迪公司將根據(jù)預(yù)期的氣球型償付額和資產(chǎn)的剩余期限，并且采用必要收益率計(jì)算必要的債務(wù)償付保障率，以反映貸款到期日的再融資風(fēng)險(xiǎn)。特別是那些平時(shí)只償付利息的貸款，臨近到期日時(shí)，它們對(duì)于利率的任何上升和擔(dān)保性資產(chǎn)有效壽命的任何縮短都非常敏感;而且，臨近到期日時(shí)，其違約風(fēng)險(xiǎn)急劇上升。結(jié)果是，在到期日有再融資風(fēng)險(xiǎn)的貸款將具有兩個(gè)不同的影子評(píng)級(jí)，一個(gè)是針對(duì)整個(gè)貸款期限的，而另一個(gè)是專門“強(qiáng)調(diào)”到期日的。

將可能會(huì)影響貸款風(fēng)險(xiǎn)特性的所有特征都包括進(jìn)來(比如，拖欠、貸款賬齡等等)，作為對(duì)于房屋所產(chǎn)生的現(xiàn)金流或質(zhì)量等級(jí)的一個(gè)調(diào)整因素，因此，也就作為對(duì)于自動(dòng)評(píng)級(jí)過程所產(chǎn)生的信用評(píng)級(jí)的一個(gè)調(diào)整因素，這樣做法亦是可能的。

要逐個(gè)考察，而且必要時(shí)可以調(diào)整它們的影子評(píng)級(jí)。

對(duì)于違約和相關(guān)性的建模

通過抽取三個(gè)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，針對(duì)每一筆貸款，模型每年產(chǎn)生一個(gè)呈正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)。這三個(gè)隨機(jī)數(shù)分別代表了:(1)貸款的特性對(duì)于違約概率的影響(尤其是參考諸如其債務(wù)償付保障率、貸款/抵押資產(chǎn)價(jià)值比或質(zhì)量等級(jí));(2)房屋類型的影響;(3)在國內(nèi)所處的區(qū)域的影響。后兩個(gè)因素反映了貸款之間的相關(guān)性。這種關(guān)系可以用數(shù)學(xué)公式表達(dá)為:

上式中，NR、NP、NL 分別代表區(qū)域、房屋類型以及貸款。

相關(guān)性權(quán)重ω1、ω2、ω3，都是從穆迪公司關(guān)于同一房屋類型和/或同一區(qū)域內(nèi)的兩筆貸款之間相關(guān)性的假設(shè)中直接推導(dǎo)出來的。在穆迪公司的違約數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上所進(jìn)行的深入研究，確定美國企業(yè)部門的ω1、ω2介于0.3162～0.3873之間，而ω3則介于0.8367～0.8944之間。對(duì)于同一區(qū)域但不在同一行業(yè)(反之亦然)的兩個(gè)債務(wù)人，上述權(quán)重系數(shù)相當(dāng)于相關(guān)系數(shù)為10%～15%;而對(duì)于同一區(qū)域且在同一行業(yè)的兩個(gè)債務(wù)人，上述權(quán)重系數(shù)則相當(dāng)于相關(guān)系數(shù)為20%～30%。由于房屋的類型與承租人特性的差異性，較之其他資產(chǎn)類型而言，房屋之間的特性的差異就更大。因此，穆迪公司傾向于認(rèn)為:不同的房屋類型就相當(dāng)于不同的行業(yè)。要注意的是，隨著越來越多的歐洲的數(shù)據(jù)可以獲得，以及經(jīng)濟(jì)區(qū)域和部門之間的關(guān)系的變化，隨著時(shí)間的推移，我們的模型中所采用的相關(guān)系數(shù)也很可能會(huì)發(fā)生變化。

服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)Z，是在某一年內(nèi)針對(duì)一筆貸款而產(chǎn)生的，然后，將Z映射為一個(gè)統(tǒng)一的隨機(jī)數(shù)，再將這個(gè)統(tǒng)一的隨機(jī)數(shù)與每年違約率門檻值相比較。該違約率門檻值分別與各筆貸款在該年份的邊際違約概率相對(duì)應(yīng)。這個(gè)邊際違約概率，可以從《穆迪公司理想化累計(jì)違約概率數(shù)據(jù)表》中推算出來。

舉例說明，考慮一筆信用等級(jí)為Ba2的一年期貸款。對(duì)于Ba2級(jí)的貸款，一年的邊際違約概率為1.56%，這個(gè)數(shù)據(jù)可以從穆迪公司的理想化累計(jì)違約概率數(shù)據(jù)表中得到。因此，這一筆貸款該年的違約概率就為1.56%;即這一筆貸款該年不違約的概率為98.44%(即100%～1.56%)。可以在(0，1)區(qū)間里產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)來描述這種狀況。如果我們產(chǎn)生了一個(gè)等于或大于98.44%的隨機(jī)數(shù)，那么就代表該筆貸款發(fā)生了一次違約。

貸款的回收

當(dāng)一筆貸款發(fā)生違約時(shí)，回收的數(shù)額可以由設(shè)定的回收率乘以穆迪公司對(duì)于所抵押的房屋的估值而得到。因?yàn)樵跉W洲國家，貸款的回收程序以及債權(quán)人受擔(dān)保的狀況大為不同，所以，穆迪公司將根據(jù)貸款所投向的區(qū)域(見表3——注意，當(dāng)出現(xiàn)新的信息或發(fā)生新的損失時(shí)，我們的假設(shè)就可能會(huì)隨之調(diào)整)而采用不同的假定回收率。通常截取回收率的正態(tài)分布來反映假定回收率的不確定性。至于分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，可能會(huì)隨著國別的不同而變化。

隨著時(shí)間的推移，分期償付的貸款受益于其較高的回收率，因?yàn)槔贸鍪圪Y產(chǎn)而獲得的收入成功地償付剩余貸款的可能性越來越大。

預(yù)期損失的計(jì)算

在一個(gè)目標(biāo)分組的基礎(chǔ)上，資產(chǎn)側(cè)所產(chǎn)生的現(xiàn)金流，將被作為計(jì)劃中的證券在負(fù)債側(cè)的輸入。通過轉(zhuǎn)手結(jié)構(gòu)，可用的剩余現(xiàn)金流與時(shí)間結(jié)構(gòu)特性被自動(dòng)地考慮進(jìn)來。主要的結(jié)構(gòu)性特征也被包含在分析中，比如，任何現(xiàn)存的儲(chǔ)備基金或流動(dòng)性便利。穆迪公司將考慮數(shù)千種不同的情形，每一種情形都會(huì)導(dǎo)致所要評(píng)級(jí)的債券的潛在損失。從這數(shù)千種情形中所得出的平均預(yù)期損失額、違約概率、每一個(gè)債券類別的期限，將會(huì)與穆迪公司的信用評(píng)級(jí)一一對(duì)應(yīng)。

蒙特卡羅仿真法的局限性

該方法結(jié)合了渠道分析法與高信用等級(jí)承租人租賃契約分析法的主要成分，避免了它們的局限性。所有調(diào)整都在貸款的層次上進(jìn)行，而不是在資產(chǎn)組合的層次上進(jìn)行，這樣就可以更精確地定量分析它們的影響。從理論上講，這種方法還允許使用更詳細(xì)的相關(guān)系數(shù)矩陣，該矩陣描述了不同類型與不同區(qū)域的房屋之間的相關(guān)關(guān)系。例如，寫字樓與零售商店之間的相關(guān)性通常要強(qiáng)于寫字樓與賓館之間的相關(guān)性，因?yàn)閷懽謽呛土闶凵痰甓吲cGDP之間的相關(guān)性均不及賓館與GDP之間的相關(guān)性。然而，這種方法主要的局限性在于:目前，在歐洲房屋市場上，關(guān)于資產(chǎn)之間相關(guān)性的可用數(shù)據(jù)依然有限。

結(jié)論

不考慮所采用的模型的類型，穆迪公司對(duì)于某一特定類別的債券之評(píng)級(jí)，最終反映了它對(duì)于債券的期限內(nèi)，預(yù)期的違約事件所引起的損失數(shù)額的觀點(diǎn)。上述每一種方法都旨在得出所要評(píng)級(jí)的債券的預(yù)期損失額，然后，該損失額就對(duì)應(yīng)著穆迪公司對(duì)該債券的評(píng)級(jí)。債券的預(yù)期損失額，其本身取決于資產(chǎn)池的違約頻度、損失的嚴(yán)重性、信用損失的預(yù)期時(shí)間結(jié)構(gòu)，還取決于證券可以獲得的信用提升幅度。