我國對公貸款資產證券化產品定價研究

劉遷遷 李明 齊敬

摘要：文章在掌握資產池逐筆貸款詳細信息的前提下，利用Copula相依結構模擬對公貸款資產支持證券資產池聯合違約分布，進而調整資產池回收的現金流為風險現金流。再結合對公貸款資產支持證券發行價格及順序型償付機制，建立方程組，采用最優化求解原理得到各優先檔債券收益價差。并以2014農銀二期證券化產品為例，得到優先A-1檔、優先A-2檔、優先B檔定價結果分別為222Bp、241Bp、325Bp，為我國對公貸款資產支持證券產品定價決策提供參考。

關鍵詞：資產證券化;CLO;對公貸款資產支持證券;Copula;定價模型

一、 引言

2005年我國開始資產證券化試點，2008年受到次貸危機的影響而暫停試點。2012年5月，人民銀行、銀監會和財政部聯合發布通知，重啟信貸資產證券化。中央釋放了“大力推進信貸資產證券化”的政策信號，監管機構從資本節約和簡政放權等方面也大力推動業務發展，信貸資產證券化進入新的發展階段。僅2015年信貸資產支持證券發行規模達4 056.4億元。其中對公貸款資產支持證券（Collateralized Loan Obligation，CLO）仍占據百分之七十以上。

CLO是復雜的結構性產品，與汽車貸款資產支持證券（汽車ABS）、住房抵押貸款資產支持證券（Residential Mortgage backed Securities，RMBS）等基礎資產同質性較高的證券化產品不同，每一款CLO產品在基礎資產、交易結構等方面都有較大差異，在業務續做中需要對其進行逐個分析與定價。以美國為首的發達市場，其擔保債務憑證（Collateralized Debt Obligation，CDO）是建立在發達的信用衍生品市場基礎之上，基礎資產信用狀況較差，且資產池同質性較強，CLO是CDO的一種，常用的定價方法是無套利定價方法。最有代表性的定價模型包括二項式擴展法（Binomial Expansion Technique，BET）、Copula方法、因子copula方法等。

Copula模型、因子Copula模型在發達市場CDO產品的定價中較為成熟并具有一定的現實操作性，而國內CLO產品與發達市場上具有同質資產池的合成CDO產品有很大不同。我國市場對公貸款資產支持證券多為現金流型CLO。其主要特點是入池資產筆數少，單筆資產金額較大，回收率水平較低，存在較高的行業集中度、區域集中度，這些定價方法應用到我國市場的產品中存在較大問題。吳恒煜（2011）通過高斯連接函數及學生t連接函數，利用Copula方法對開元二期資產證券化產品進行實證定價，得到在回收率為60%和80%的情況下，優先A檔債券的信用價差為0Bp。童冰杰（2008）以2008開元一期CLO為例，采用Moody公司信用轉移矩陣刻畫資產池違約率，以GDP為媒介，通過行業與GDP的相關性得到資產間相關性的加權平均值，進而利用Copula方法得到各檔債券的價差，其中優先檔債券的價差是極小的正數。趙亮等（2013）利用單因子Gaussian Copula模型對2012年開元一期CLO產品做實證分析，在假定不同貸款間違約相關系數為0.5的前提下，得到優先A檔利差為10Bp，優先B檔利差在50Bp以內，其中0.5的高資產間相關系數使得優先檔利差放大，實際中的相關系數小于0.5，得到的利差范圍會更小。由此可見，我國高優先等級CLO證券的信用風險極低，相對而言，流動性風險溢價、復雜性風險溢價等在市場定價中占有較大比重，套用發達市場已應用成熟的無套利定價方法僅能得到信用風險溢價，我國CLO產品業務投資中的定價決策仍面臨較大困難。

我國資產證券化仍處于發展階段，且我國國情和市場條件與發達經濟體不同，他國的數據及模型方法不能照搬，需積累適合我國市場的基礎數據，探索適合我國市場的模型方法。鑒于CLO產品投資者大多都可獲得基礎資產逐筆貸款、交易結構、支付機制等詳細信息，本文在擁有這些信息的基礎上，結合定價理論、我國資本市場現狀，設計了一套適用于我國市場CLO投資分析的定價方法--直接定價參數擬合法，并以2014農銀二期CLO產品為例，為各優先檔債券定價，為我國CLO產品的投資決策提供參考。

二、 我國CLO產品定價方案

債券的理論價值是未來現金流折現，可通過信用曲線和無風險現金流折現，或無風險收益率曲線和風險現金流進行折現兩種方式得到。信用曲線和無風險現金流折現，即市場化定價方法，需要完善的資產支持證券的收益率曲線，而這要以活躍二級市場作為基礎。我國正處在資產證券化發展之初，資產支持證券幾乎沒有流動性，尚未發展到市場化定價階段。另外，CLO與汽車ABS、RMBS等基礎資產同質性較強的證券化產品不同，每一款CLO產品都其有不同的特點，在業務續做中需要對其進行逐個分析與定價。所以，利用無風險收益率曲線和風險現金流進行折現定價更為合理。結合債券定價原理及信貸資產支持證券自身特點，該類產品的定價主要分為現金流分析和折現定價兩個環節。現金流分析環節以資產組合的信用風險分析為主要內容，本研究采用Copula方法借助蒙特卡羅模擬技術，可得資產組合的聯合違約隨時間分布，進而對資產池利息現金流和本金現金流進行調整，使得調整后的各檔債券現金流剔除了未來的違約影響，變為風險現金流。在折現定價環節，由于各檔債券發行價格已知（多以100面值發行），由已得到的各檔債券未來各期現金流，利用無風險收益率曲線進行折現定價，進而最優化求解得到各檔債券收益價差。

三、 案例分析（以2014農銀二期CLO產品為例）

2014農銀二期CLO產品基礎資產由全國13個省52個借款人的110筆貸款組成，未償本金總額800 280萬元。資產池加權平均貸款年利率6.37%，加權平均貸款帳齡1.02年，加權平均貸款剩余期限1.78年。該期資產支持證券分為優先A-1檔、優先A-2檔、優先B檔及次級檔，分別占比28.74%、53.48%、5.78%、12%。在支付機制的設置上，每期利息賬現金流依次按照優先A檔、優先B檔、次級檔（不超過百分之五）先后順序支付各檔債券利息，剩余的利息將補足本金帳。優先A檔又分為優先A-1、優先A-2兩檔，在優先A-1檔的預期還本日及預期到期日優先支付優先先A-1檔本金，其它付息日，優先A-2檔的本金償還順序早于優先A-1檔。回收的本金現金流在支付完各檔債券的本金后再轉移到下一期的收益帳，依次類推。

由資產池模型得到本產品第一期的本金回收款與利息回收款都明顯大于其它期，是因為該期產品封包日2013年12月20日，信托生效日是2014年8月22日，封包日與信托生效日期間積累的本金和利息都集中到了第一期。此外，資產池的各期本金回收款分布不均勻，第一期與第八期的本金回收款明顯大于其它各期，分別為214 954萬元、146 160萬元，第九期回收款極小，幾乎斷流，額度為1 918萬元。這進一步證明了大部分學者在沒有資產池逐筆詳細信息的基礎上研究CLO定價時，各期回收款分布均與的假設與實際出入很大，進而得到的定價結果在參考時需謹慎。本文利用Gaussian Copula模型，假設基礎資產回收率為20%;同行業間資產間的相關系數為20%，不同行業資產間的相關系數為5%，無風險收益率曲線為國債收益率曲線，中國農業銀行各資產內部評級所對應的違約概率為模型參數，對基礎資產池聯合違約分布進行了模擬。

利用模擬得到的各期違約數據調整各期資產池本金回收款與利息回收款，根據支付機制將違約調整后本金與利息現金流分配給各檔債券，在這之前需給各擋債券的收益價差賦不同值，取值范圍在0～500Bp之內，進而利用（2）式最優化求解得到各檔債券收益價差（次級檔除外），即（2）式中r1，r2，…，rn。由此可得2014農銀二期CLO各檔債券的定價如（表1）所示，其中優先A-1、優先A-2、優先B檔債券的模型價格分別為222Bp、241Bp、315Bp，分別比真實交易價格高27bp、11bp、35bp。可見當時的市場低估了CLO債券綜合風險，并給予了較低的收益率報價。

四、 結論及討論

1. 順序型支付機制使得各檔債券收益率利差相互影響，需用直接定價參數擬合法進行定價。我國資產證券化產品結構較為簡單且基礎資產信用狀況較高，此外我國的國情和市場條件與他國不同，成熟市場的無套利定價方法已不再適用。本文利用Copula相依結構模擬出基礎資產違約隨時間的分布，調整現金流為風險現金流，進而利用無風險收益率曲線對風險調整后的現金流折現。由于產品的順序型支付機制使得各檔債券收益率利差相互影響，需要建立方程組，不斷調整各優先檔債券的收益利差，使得各檔債券理論價格等于發行價格，即最優求解各檔債券收益價差。此法求得的價差隱含了結構風險、信用風險、流動性風險等，體現了產品真實的內在價值。

2. 合理定價需要完備的資產池相關信息及模型參數的積累。對CLO進行合理的定價，最首要的條件是完備的基礎資產池信息及合理的模型基礎參數。基礎資產池信息是指逐筆貸款的未償本金、本金償還方式、利率、利率償還方式，利率調整方式、貸款到期時間等。支付信息是指封包日、信托生效日、各檔債券的預期還本日及預期到期日、利息帳與本金帳的相互補充機制等。一般情況下，作為CLO產品的投資人，完備相關信息能夠掌握。模型參數是指單個資產的違約概率、信用遷移矩陣、行業及區域間的相關系數矩陣等。一般情況下，作為CLO產品的投資人，完備的基礎資產池信息能夠掌握。關于模型參數，我國的評級機構及商業銀行還沒有形成一套合理的信用遷移矩陣，行業及區域間的相關系數矩陣也由于市場數據的缺乏尚不完備。隨著市場數據的進一步積累，這些參數將會得到進一步的解決。

3. 在不同角度定價方法探索的基礎上大力發展市場化定價機制。我國國情和市場條件與他國不同，目前還沒有一套完整的定價理論和方法。在定價理論和方法探索的基礎上還需大力發展市場化定價機制。首先，持續加強信息披露。完備的信息披露是打破該類產品剛性兌付的首要前提。投資者掌握全面的信息，才能有信心有能力對投資的產品正確估值，進而規范市場投資者風險自擔機制，使市場價格回歸產品風險本質;其次，建立權威的第三方估值體系，完善資產支持證券收益率曲線。權威的第三方估值體系為投資者提供資產支持證券投資的可參照收益標準，隨著市場的進一步發展，信貸資產證券化產品的收益率曲線必然會慢慢得到認可，成為產品發行價格的重要參考;最后，豐富投資者結構。投資主體的分散性與多元性使得市場充分競爭，滿足不同主體的真實交易需求，促進有效定價的形成。

參考文獻：

[1] 陳田，秦學志.擔保抵押債券（CDO）定價模型研究綜述[J].管理學報，2008，5（4）：616-624.

[2] 吳恒煜，李冰，嚴武，呂江林.基于Copula的債務抵押債券定價[J].運籌與管理，2011，（6）：127-136.

[3] 童冰杰.抵押債務證券（CDO）信用價差實證研究[D]. 成都：西南財經大學學位論文，2008.

[4] 趙亮，余粵，孟琪.信貸資產證券化產品定價研究[J].金融理論與實踐，2013，（3）：41-46.

[5] 郭杰群，張立.資產證券化產品定價[J].中國金融， 2014，（20）：36-38.

基金項目：中國博士后科學基金（項目號：2015T80160）。

作者簡介：劉遷遷（1985-），女，漢族，寧夏回族自治區中衛市人，北京大學經濟學院與中國農業銀行聯合培養博士后，研究方向為金融衍生品定價研究、風險管理;李明（1977-），男，漢族，江西省豐城市人，資深專員，就職于中國農業銀行金融市場部，研究方向為風險管理、金融工程;齊敬（1982-），男，漢族，河北省石家莊市人，高級專員，就職于中國農業銀行金融市場部，研究方向為風險管理、金融工程。

收稿日期：2016-08-11。