我國商業銀行信貸資產證券化風險防控分析

楊勇

【摘要】早在20世紀末國內就提出資產證券化的理論和應用，但由于當時國內經濟發展情況以及相對落后的信息化水平，資產證券化一直未得到有效的發展。伴隨著美國“次貸危機”的爆發，引發了國際金融市場上的震蕩，資產證券化再一次在中國市場停滯，同時資產證券化的風險防控也越來越受到重視。本文將從合理增信、加強信息披露、運用科技力量促進評級的準確性三方面對信貸資產證券化提出風險防控的措施和建議。

【關鍵詞】資產證券化 金融市場 風險防控

一、信貸資產證券化優勢

（一）提升資本流動性，分散信貸風險

商業銀行將信貸資產證券化能夠將銀行資產業務轉換為流動資金，提升信貸資本的流動性，并且把集中在銀行的信貸風險分散到眾多投資者身上，有利于提高銀行的資本充足率。

（二）轉變銀行盈利模式

我國商業銀行中間業務發展比較緩慢，利差收入仍然是其主要收入來源。但是伴隨著互聯網的高速發展，眾多投資方式吸引了大批的銀行存款客戶，銀行的負債業務受到了嚴重的影響。同時，由于利率市場化，利差空間在不斷縮小，商業銀行必須轉變經營思路，尋求新的利潤增長點，提高中間業務收入迫在眉睫。信貸資產證券化對于銀行來說是一種增加中間業務收入的方法。在證券化產品發行有效期內，銀行作為貸款服務管理人，其貸款服務費則是中間業務收入新的增長點。不僅如此，商業銀行還可以通過證券化加速資金周轉，獲得更多的投資收益。

（三）拓寬融資渠道，降低成本

在商業銀行負債壓力下，銀行間的“存款爭奪”逐步升溫。信貸資產證券化可以在一定程度上緩解這一情況。由于資本市場上有眾多的投資者，銀行通過資產證券化業務在資本市場上直接融資，拓寬了融資渠道。通常情況下，由于商業銀行發行證券化產品會通過信用增級的形式溢價發行，其融資成本低于存款利息。

二、信貸資產證券化風險控制措施分析

（一）合理增信

資產證券化產品的投資價值依賴于資產信用，發行方為了更好的吸引投資，得到廣大投資者的認可和信任，提升產品的品質，合理的增信是必要的。增信分為外部增信和內部增信。外部增信是借助第三方信用來擔保投資者的本金和收益，嚴格意義上講這實際上是回歸到了企業信用。我國曾經發行的絕大多數信貸資產支持證券，期外部增信實際上是依托各大商業銀行的信用，由于各商業銀行良好的信用基礎，使得信貸資產證券化產品得以順利發型，并吸引了足夠多的投資者；內部增信是指合理化分級銷售，優先級資產支持證券、次優先級資產支持證券全部由廣大投資者認購，次級資產支持證券則由自身或者相應的專業公司認購，如商業銀行、資產管理公司等。

然而無論是外部增信還是內部增信，都必須控制在一定的合理區間，也就是說，無論如何增信，都不應該有損資產證券化的核心——資產信用，即借款人信用。合理的增信其核心依然是借款人信用，反觀美國在次貸危機爆發前的資產證券化過程中，對借款人的信用情況考察不足，在每一次啟動資產證券化業務的同時，也是自身對資產（借款人）實施增信的過程。其本身就缺乏數據依據和實際的支撐，缺乏對資產的深入調查和了解，因此，其增信過程是不合理的，也最終導致了次級貸款危機的爆發。

（二）加強信息披露，減少“信息不對稱”現象

信息披露對于資產證券化尤其是信貸資產證券化尤為關鍵，但由于公眾獲取信息途徑有限，還有自身對金融知識的缺乏，導致絕大多數公眾對信息了解不夠充分，或者了解但不理解，形成了明顯的“信息不對稱”，不利于公眾對風險的判斷。監管部門應重視信息披露的監督，并進一步明細化資產證券化的披露要求。作為發行方，有責任和義務做好信息披露，這不僅是對投資者負責，同時也是對自身聲譽負責，避免道德風險和操作風險帶來的損失。

2014年11月，證監會發布了《證券公司及基金管理公司子公司資產證券化業務信息披露指引》中已經詳細的規定了信息披露具體內容，要求披露的信息全面覆蓋各個環節。但在信息披露過程中，實際上仍然存在著兩個矛盾。一是承擔客戶信息保密的義務與信息披露存在一定的矛盾，尤其是信貸資產信息披露，披露程度既要符合監管部門的規定，又要對借款人客戶信息負責，各發起機構對待這一矛盾的方法卻有所不同，其披露深入程度也參差不齊，絕大多數發起機構和評級機構只是按照監管機構的要求做最低程度的信息披露；二是客戶信息的披露與商業機密保護之間的矛盾，商業機密的泄露更是發起者不希望看到的結果，如果投資者恰好是競爭對手，那更是進一步降低了發起機構對于信息披露的意愿。

如何調節兩個矛盾，是監管機構需要進一步解決的問題。首先，對于市場評級機構的披露深入程度要有更加詳細的規定，且不能以定性分析為主，評級過程不能簡略評級依據和測算過程，要更加詳盡的將評級過程進行披露，以便更有利于投資者的風險判斷。其次，監管機構要定期對評級機構進行考察，對評級機構相關人員的能力進行有效的考核，提高評級機構的準入門檻。

（三）利用科技力量提高資產評估能力

科技是第一生產力，有效利用科技手段可以提高資產評估的能力和評估的準確性。以信貸資產證券化為例，資產池的分布廣泛，借款人數量大，如果單純使用傳統的評級方法（如要素評級、綜合評級、模型評級等），分析數據復雜程度高，難度大。而目前較為流行的大數據分析則為信用評級提供了直接的數據依據。

首先是商業銀行的大數據分析。以目前商業銀行的數據數量級和資金支持力度來說，開發對基礎數據進行數據挖掘和分析的工具并不是非常困難的事情，但大數據的研究和開發周期時間較長，數據更新快，對于各商業銀行來說并不能迅速得到收益回報，其大數據應用開發的意愿不高。但大數據的應用依然有他必要性，一個優秀的大數據分析工具，可以準確、高效的為決策者提供信息支持，數據量越大，越能夠展現出大數據分析的優勢，因此，商業銀行仍然要堅定不移的將大數據道路走下去。

其次是政府機構的大數據分析。政府機構應建立可容納百川的國家級大數據分析數據庫，為全國各大行業的數據庫建立不同的數據接口，能夠提取各重要行業的基礎數據，為國家級數據分析創造條件，對于各類機構靈活的設定數據查詢用戶，方便各類機構進行數據分析。對于資產證券化評級機構，只要按需申請數據查詢用戶就可以更加方便、高效、準確的對資產進行評估。

三、結束語

本文總結出資產證券化風險控制的核心問題-資產信用，以及這次危機給我們帶來的經驗和教訓，要做到防微杜漸、未雨綢繆，為我國資產證券化道路提出了風險控制建議。由于筆者個人水平有限，文中具體的風險控制策略和建議的可操作性有待實踐的檢驗，并且需要不斷的完善。

參考文獻

[1]陳國炳.信貸資產證券化風險研究.山東：山東大學2013.

[2]趙鳳雙.我國商業銀行信貸資產化研究.北京：首都經濟貿易大學2015.

[3]李翔.我國信貸資產證券化發展問題研究.上海：東華大學2014.