債券的信息敏感性和金融風(fēng)險

摘 要 本文通過建立信息價值模型分析了資產(chǎn)支持證券的信息敏感性及風(fēng)險機制，并根據(jù)中國銀行間信貸資產(chǎn)證券化市場數(shù)據(jù)進行了實證檢驗。結(jié)果表明，通過結(jié)構(gòu)化分級技術(shù)將貸款組合現(xiàn)金流切分重組后形成的資產(chǎn)支持證券，其信息敏感性要小于普通債券，這種信息敏感性對資產(chǎn)支持證券的流動性有顯著影響，信息成本對此有助推作用。證券化市場的風(fēng)險來自資產(chǎn)支持證券信息敏感性的變化，尤其是優(yōu)先級偏低的高風(fēng)險債券，債券的信息敏感性提高后，若投資人無法以合理的成本通過獲取私有信息識別真實風(fēng)險，將導(dǎo)致市場出現(xiàn)流動性枯竭，進而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。為防范金融市場風(fēng)險，建議完善資產(chǎn)支持證券的信息披露體系，鼓勵發(fā)展債券的再評級市場，豐富資產(chǎn)支持證券市場投資人類型，尤其是高風(fēng)險債券投資人，避免政策變化、風(fēng)險事件等沖擊給市場帶來流動性風(fēng)險。

關(guān)鍵詞 信貸資產(chǎn)證券化;信息敏感性;金融風(fēng)險;信息價值

0 引言

資產(chǎn)支持證券是通過結(jié)構(gòu)化技術(shù)將貸款組合證券化后形成的一種債券形態(tài)，屬于結(jié)構(gòu)性金融產(chǎn)品，具有三個特點：（1） 多個合同項下的權(quán)益組成基礎(chǔ)資產(chǎn)池;（2）基礎(chǔ)資產(chǎn)池現(xiàn)金流支持下的多只分級債券;（3） 通過特殊目的載體（SPV）實現(xiàn)發(fā)行人與基礎(chǔ)資產(chǎn)之間的風(fēng)險相隔離。基于這些特點，資產(chǎn)證券化可通過創(chuàng)設(shè)信息不敏感債券（如優(yōu)先級資產(chǎn)支持證券），提高債券的流動性，其價值并不依賴于知情交易機構(gòu)（ Informed Agent） 所掌握的信息（ Gorton and"Pennacchi，1990）。交易機構(gòu)除關(guān)注信用評級機構(gòu)出具的債券評級等公開信息外，較少關(guān)注基礎(chǔ)資產(chǎn)等其他私有信息，這很好地提高了證券化市場的流動性，吸引了諸多不知情交易機構(gòu)。然而，較大的信息不對稱也造成流動性助推的證券化市場存在一定脆弱性，降低了金融體系的穩(wěn)定性。在金融市場因外部沖擊等因素出現(xiàn)波動時，由于不知情交易機構(gòu)難以合理成本獲取更多私有信息，無法對債券合理估值（ Duffie，2008），更傾向于從證券化市場迅速撤離（ Park，2013），導(dǎo)致市場流動性迅速降低，進而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。這也是美國次債危機的重要成因之一。

中國的信貸資產(chǎn)證券化試點于2005 年啟動，受全球金融危機影響暫停后于2012 年重啟，2014 年發(fā)行審核由審批制轉(zhuǎn)為注冊制后迎來了快速發(fā)展，發(fā)行主體由國有大行、股份制銀行擴展至城商行、農(nóng)商行，基礎(chǔ)資產(chǎn)類型也日益豐富。目前，中國的信貸資產(chǎn)證券化市場所發(fā)行的資產(chǎn)支持證券類型主要是RMBS（Residential Mortgage-Backed Securities），基礎(chǔ)資產(chǎn)為個人住房抵押貸款。

這與美國次債危機所涉及的主要基礎(chǔ)資產(chǎn)類型一致，雖然我國禁止開展CBO（Collateralized Bond Obligation）等再證券化金融衍生品交易，但復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性金融產(chǎn)品造成了較大的信息不對稱，在金融市場的發(fā)展中形成了潛在風(fēng)險，尤其是流動性風(fēng)險。國際清算銀行將市場流動性定義為市場在保持價格穩(wěn)定的情況下達(dá)成交易的速度，其影響因素主要分為三類：產(chǎn)品設(shè)計、市場微觀結(jié)構(gòu)和參與者行為（BIS，1999）。其中，產(chǎn)品設(shè)計的影響主要在于金融產(chǎn)品之間的替代性，市場微觀結(jié)構(gòu)的影響主要在于監(jiān)管體系、交易制度、信息披露和交易成本，市場參與者行為的影響主要在于交易時間范圍、風(fēng)險偏好、市場信心和信息敏感性。根據(jù)這三類因素的作用機制，替代性較高、交易成本低、信息敏感性較低的金融產(chǎn)品會助推市場的流動性，交易中能最大程度上確保價格的穩(wěn)定。即便在信息不對稱市場中，流動性較好的債券交易也一般不會因逆向選擇問題（Dang et al. ，2017），造成不知情交易者（Uninformed Agent）的交易損失，具備這種特點的債券可以稱為信息不敏感債券（ Information-insensitive Bond），較為典型的是國債、地方政府債券、央行票據(jù)等利率債、高等級企業(yè)信用債及資產(chǎn)支持證券。因此，基于信貸資產(chǎn)證券化市場的信息不對稱，研究債券的信息敏感性特征及其對流動性的影響，有助于揭示證券化市場新的風(fēng)險機制，防范和化解潛在金融風(fēng)險，推動證券化市場健康發(fā)展。

資產(chǎn)支持證券市場包含公開信息和私有信息兩類信息。其中，公開信息主要來自信用評級等幾乎無須支付成本直接獲取的信息，除信用評級本身可反映風(fēng)險信息外，對其適度分析后也可間接獲取更多信息，如資產(chǎn)支持證券的評級調(diào)整可傳遞資產(chǎn)質(zhì)量信息，但發(fā)行人的信用風(fēng)險對此有對沖效果（ 洪祥駿和宮蕾，2019）。然而，證券化市場的信息不對稱通常會導(dǎo)致投資人過度重視信用評級，且市場通常存在樂觀情緒（徐瑞慧和黎寧，2018），模糊了資產(chǎn)支持證券的質(zhì)量差異，導(dǎo)致普遍忽視基礎(chǔ)資產(chǎn)風(fēng)險（Hanson and Sunderam，2013），加上信用評級機構(gòu)存在較強的虛增評級動機（Downing et al. ，2009），均導(dǎo)致了公開信息的真實信息含量有限。因此，私有信息成為公開信息的重要補充，如資產(chǎn)支持證券的風(fēng)險自留情況可反映資產(chǎn)質(zhì)量信息（DeMarzo，2005），但目前國內(nèi)單一風(fēng)險自留比例的監(jiān)管要求， 降低了有效信息含量（ 郭桂霞等， 2014; 幸麗霞等，2021）;諸如房地產(chǎn)限購政策等信息也可以提供資產(chǎn)質(zhì)量上升的積極信號，緩解市場中的信息不對稱（洪祥駿和宮蕾，2021）。因此，除信用評級這類公開信息外，證券化市場的有效信息更多來自私有信息，而對于信息敏感性的研究也主要針對私有信息，本文的研究也將對信息類型予以區(qū)分。

以銀行為代表的金融中介存在的根本原因是“ 交易（ Trading）”，在信息不對稱市場中，為避免逆向選擇風(fēng)險帶來的損失，傾向于創(chuàng)設(shè)市場普遍認(rèn)同、沒有價值認(rèn)知差異的債務(wù)工具，以通過交易獲得流動性和盈利（Gorton and Pennacchi，1990），如美國次債危機之前，交易機構(gòu)主要通過交易短期債務(wù)獲取流動性，且往往基于信任，而非全面盡職調(diào)查，這些債務(wù)具備信息不敏感特征（ Holmstr?m，2009）。貸款資產(chǎn)由于非標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，很難直接替代債券等標(biāo)準(zhǔn)化金融產(chǎn)品等流動性較高的資產(chǎn)，而基于分割貸款資產(chǎn)現(xiàn)金流而設(shè)計的資產(chǎn)支持證券，具備可以被不知情機構(gòu)（Uninformed Agents） 獨立評估風(fēng)險的特征，結(jié)構(gòu)化技術(shù)的運用，可以協(xié)調(diào)信貸資產(chǎn)交易雙方的信息結(jié)構(gòu)和定價模型差異（ 彭惠和吳雪玲，2006），所形成的優(yōu)先級資產(chǎn)支持證券，由于獲得次級證券的風(fēng)險緩釋保護，可通過降低信息敏感性來減少信息不確定性的影響（余超，2015）。信息不敏感特征在一定程度上減輕了市場中因信息不對稱造成的交易損失，這是信息不敏感債務(wù)（ Information-Insensitive Debt） 產(chǎn)生于金融市場的原因（ Gorton andPennacchi，1990），而資產(chǎn)支持證券屬于典型的基于債務(wù)的債務(wù)（Debt-on-Debt），具備較強的信息不敏感特征（Dang et al. ，2015）。但是，在共同的貸款組合支持下，不同優(yōu)先級的資產(chǎn)支持證券風(fēng)險特征存在差異，因此在信息敏感性上應(yīng)有不同，這些在以往的研究中未有深入研究。

債券的信息敏感性概念被提出后，首先用于分析美國次債危機的形成機制。研究表明，在不知情交易機構(gòu)的推動下，金融市場的信息不敏感債務(wù)合約交易量大量增加，但在風(fēng)險事件沖擊下，信息不敏感債務(wù)易變成信息敏感債務(wù)，交易機構(gòu)為避免逆向選擇風(fēng)險而選擇儲備流動性，需要獲取更多信息以進行合理估值（Dang et al. ，2017）。然而，由于交易機構(gòu)的異質(zhì)性，出于自身流動性、風(fēng)險評估技術(shù)等因素角度考慮，并非都能以合理的成本及時獲取信息，識別真實風(fēng)險，導(dǎo)致大量折價（Haircut）交易需求的出現(xiàn)，資產(chǎn)價格因折價交易持續(xù)下跌。在交易機構(gòu)發(fā)現(xiàn)通過資產(chǎn)交易獲得的流動性普遍減少后，已無法對其合理估值（Fender and Mitchell，2009; Hattori and Ohashi，2011），更傾向持有資產(chǎn)，市場出現(xiàn)“交易凍結(jié)”（Diamond and Rajan，2009），流動性持續(xù)收緊，最終因流動性枯竭造成金融市場系統(tǒng)性違約。因此，信息不對稱環(huán)境中，債券的信息敏感性與流動性極度相關(guān)，這種相關(guān)性同時受信息成本等因素影響，但以往這方面的研究多是結(jié)合市場現(xiàn)狀進行邏輯推演，缺乏有效的理論模型支撐，特別是信息成本的影響。

除用于分析美國次債危機的形成機制外，學(xué)者們圍繞債券信息敏感性也開展了區(qū)域市場和產(chǎn)品市場兩個維度的研究，并且以實證研究為主：一是將信息敏感性特征用于分析不同國家區(qū)域的金融市場穩(wěn)定政策的內(nèi)在機制。如將杠桿率作為信息敏感性的代理變量，分析債券購買政策對于不同杠桿率企業(yè)所發(fā)行債券的差異化影響，認(rèn)為債券購買政策導(dǎo)致債券的信息敏感性出現(xiàn)變化，低評級債券的信息敏感性在政策出臺后顯著增加，而美聯(lián)儲所購買的債券似乎更加傾向于這些信息敏感的債券（ Flanagan and Purnanandam，2020），這種信息敏感性特征同樣在英國市場（ Julliard et al. ，2019）、歐洲市場（ Gallagher et al. ，2020）、香港市場（Charoenwong et al. ，2019）得到了驗證。二是將信息敏感性特征在不同金融產(chǎn)品市場進行驗證。如Dang et al. （2021）將長期國債和標(biāo)普500指數(shù)作為研究樣本，利用連續(xù)交易數(shù)據(jù)建立了信息敏感性的度量方法，發(fā)現(xiàn)2015 年中國股市下跌期間，“國家隊” 進場有效降低了所購買股票的信息敏感性。Arnold and Rhodes（2021）分析了新冠肺炎病毒暴發(fā)期間公司債券信息敏感性的變化，認(rèn)為低評級企業(yè)往往杠桿率較高，面臨下調(diào)評級可能性最大，因此這些企業(yè)發(fā)行債券的信息敏感性較高，美聯(lián)儲宣布干預(yù)公司債券市場后，有效降低了企業(yè)杠桿率對債券信息敏感性的影響，債券的信息敏感性同樣也在大額存單市場（ Pérignon et al. ， 2018）、回購市場（ Covitz et al. ， 2013） 等貨幣市場（Gallagher et al. ，2020）得到了驗證。雖然這些研究很好地擴展了信息敏感性研究的廣度和深度，但對資產(chǎn)證券化市場的實證研究幾乎是空白，而證券化市場是信息敏感性研究的來源領(lǐng)域，這是本文著力解決的問題之一。

總體來看，資產(chǎn)支持證券因其特殊的結(jié)構(gòu)設(shè)計，已具備較強的信息不敏感債券特征，這種信息敏感性特征助推了證券化市場的流動性，由于市場信息不對稱掩蓋了較多真實風(fēng)險，在面臨沖擊時，信息敏感性的變化可能導(dǎo)致市場出現(xiàn)流動性風(fēng)險。當(dāng)然，債券的信息敏感性領(lǐng)域還存在較多值得研究的地方，如資產(chǎn)支持證券相對無結(jié)構(gòu)化分級債券的信息差異及內(nèi)在機制，分級結(jié)構(gòu)如何影響信息價值，信息敏感性如何影響流動性，信息成本在其中起到什么作用等。為此，本文提出了分析信貸資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險機制的一個新視角，基于信息價值模型，論證了資產(chǎn)支持證券與普通債券的信息敏感性差異、結(jié)構(gòu)化分級技術(shù)對信息敏感性的影響，以及信息敏感性對流動性的影響及信息成本的作用。

結(jié)果表明，資產(chǎn)支持證券通過結(jié)構(gòu)化分級技術(shù)可以降低債券的信息敏感性，債券的信息敏感性對于流動性的作用因債券風(fēng)險等級不同而存在差異。其中，低風(fēng)險債券的信息敏感性提高，會降低信息債券的流動性，而高風(fēng)險債券在信息成本偏低的情況下，信息敏感性的提高將有助于債券流動性的提升，但當(dāng)信息成本超出投資人可承受范圍后，流動性將面臨枯竭的風(fēng)險，信息成本的提高則對這種流動性收緊起到推波助瀾作用。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要在于：一是建立區(qū)分一級市場和二級市場的信息價值模型，并分別論證了高風(fēng)險和低風(fēng)險兩類資產(chǎn)支持證券的信息敏感性最小化特點;二是分析了分級結(jié)構(gòu)技術(shù)對資產(chǎn)支持證券信息敏感性的影響;三是建立了基于信息敏感性的資產(chǎn)支持證券流動性分析模型;四是提出了一種新的信息價值度量方式，并據(jù)此對所提出的理論模型進行了實證檢驗。

1 理論模型

1.1 信息價值模型

根據(jù)Dang et al. （2015） 提出的信息敏感性定義，可將信息價值用于衡量債券的信息敏感性。假設(shè)金融市場中三個交易機構(gòu)間存在二次交易，鑒于債券的內(nèi)涵價值與市場價格之間存在一定差異，信息價值可用以下兩種較小值的累計分布函數(shù)衡量表示：（1） 以高于內(nèi)涵價值的市場價格成交而面臨的損失;（2） 因低于內(nèi)涵價值的市場價格成交而獲得的收益。在此基礎(chǔ)上，本文同時考慮以下因素后建立信息價值模型，以分析債券的信息敏感性：（1） 因交易機制不同，一級發(fā)行市場和二級交易市場的交易機構(gòu)之間的信息不對稱程度存在差異;（2） 因風(fēng)險偏好變化，交易機構(gòu)對潛在損失和預(yù)期回報的接受程度可能隨市場變化而變化;（3） 因風(fēng)險評估不同，交易中存在債券內(nèi)涵價值高估情況。

債券交易過程中存在預(yù)期價格、內(nèi)涵價值、市場價格三個要素，交易機構(gòu)有以下兩種決策：（1）若市場價格普遍低于預(yù)期價格，信息不完全的交易機構(gòu)在初始階段并不愿意出售債券，但在其掌握充分信息后，會在市場價格高于內(nèi)涵價值情況下選擇出售。因此，獲取充分信息可幫助交易機構(gòu)在低回報預(yù)期情況下出售債券，避免決策錯誤而出現(xiàn)損失;（2） 若市場價格普遍高于預(yù)期價格，信息不完全的交易機構(gòu)會出售債券，但其掌握充分信息后同樣會在市場價格高于內(nèi)涵價值時出售債券，獲取充分信息可以幫助交易機構(gòu)在高回報情況下出售債券，避免決策錯誤出現(xiàn)收益降低。基于這兩種決策情景，以下兩個要素將構(gòu)成信息價值模型的基礎(chǔ)：低回報區(qū)域的最大損失，即圖1 中的RL 區(qū)域;高回報區(qū)域的最大收益，即圖1 中的RH 區(qū)域。