资产证券化产品定价研究

2014-12-30 13:51:09王硕
2014年8期
关键词:证券化评级定价

王硕

一、引言

继2005 年至2007 年两批资产证券化试点后,由于国际金融危机,尤其是美国的次贷危机,资产证券化在中国沉寂了整整四年。2013年监管层确定了新一轮信贷资产证券化的试点额度,规模为3000亿元,相比较2012年的500亿达6倍之多。预计2014年国内资产证券化将会稳步推进,适时加快;伴隨此前3000亿元的新一轮资产证券化额度下发,在2014年银行信贷资产证券化将迎来新的一轮增长。

资产证券化是以特定资产组合(资产池)或特定现金流为支持,发行可交易证券的一种融资形式。资产证券化的目的是指将缺乏流动性的资产,转换为在金融市场上可以自由买卖的证券的行为,使其具有流动性。

目前国内资产证券化推出时间较短,产品数目有限,业界尚未形成对此类产品定价的一致方法。如何较为公允地给产品定价,对发行方和投资者都是很重要的问题。本文针对“华元2014年第一期信贷资产证券化信托资产支持证券”产品结构特点,并与市场利差方法所得结果及产品发行利率相比较,为产品的公允定价提供参考,为资产证券化产品的市场推广提出建议。

二、产品结构介绍

贷款资产池统计特征描述

资产池内贷款质量相对较好,其中评级为A-及以上评级贷款金额占资产池总金额约6336%。资产池内贷款剩余期限分布均匀,剩余期限为15-20 年内贷款最为集中,金额占资产池总金额5541%。贷款的地域分布分散于9个省内,集中度最高的省份分别为浙江2409% 、福建1442% 、青海1197%。贷款行业分布主要集中于软件和信息技术服务业、批发业、纺织业和房屋建筑业。四个行业的贷款总金额占到5772%。

由上可见,本产品内资产池中资产的质量、期限、行业、地域分布等均经过精细挑选,资产池的整体质量较高。

三、定价模型介绍

资产证券化产品是复杂的信用衍生产品,一方面,定价模型的构建涉及多方面参数,通常需要使用数值方法或蒙特卡洛模拟,计算量大、耗时长;另一方面,模型对资产池拟合的相似度受模型参数假设的影响大,不同机构难以对一款产品给出一致定价。

(一)定价参数的选取

中债资信评估有限公司的华元信贷资产支持证券信用评级报告中,指出到2013年7月“华元”未到期入池资产的加权平均回收率为6485%,处于较高水平。其加权平均收益率达1276%。中债资信在组合风险分析中通过对借款人的平均风险违约概率加以调整来考虑集中风险,违约概率放大倍数上限为25倍。中债资信在确定基础资产的加权平均回收率时,根据不同抵押物类型设定了不同的折扣系数,并进行了压力测试。但是由于在报告中并没有具体披露违约率数据,所以在下面的定价中,需要采取简化假设,或其他渠道数据来辅助模型定价。

(二)模型构建

四、产品定价与分析

(一)参数的确定

1.平均违约概率

对于资产池内资产组合,由于不同评级贷款的违约概率相差较大,不能将所有资产违约率简单加权平均。市场通常使用加权平均评级因子(WeightedAverage Rating Factor, WARF)确定资产池的平均评级。

中诚信评级报告中,对产品在剩余期限内的累积违约率进行了测算,100万次蒙特卡洛得到“华元”产品的累积违约率为287%,使用违约强度模型转换得到一年期违约概率比市场隐含违约率低。

2.提前还款率

在说明书中,仅给出了不同提前还款率下各档证券加权平均剩余期限的变化,而未给出对提前还款率的估计。

(二)定价与敏感性分析

根据以上介绍方法,暂取定不同贷款间违约相关系数p=05,不考虑提前偿付因素,违约损失率则按中诚信评级报告中对资产池25%-35%的回收率估计,取违约损失率LGD=70%。

(三)结果对比分析

模型方法定价结果与发行利率有一定差异,各层级与发行利率间有20-50Bp不等的差距。原因主要在于目前市场的不完善。

五、结论与建议

模型定价只是CDO产品定价的第一步,接下来还对产品结构进行分析。产品的结构划分,法律评估,现金流在各层级间的分配方式,第三方评估机构公信力,托管机构信用风险等,都会影响产品价格。资产证券化产品目前没有公认最好的定价方法。就目前而言,发行机构应对于产品信息更为充分地披露、产品结构设计更加标准化以及评级机构应在产品定价中发挥更为重要的作用,以促进资产证券化产品发展,使产品更容易被投资者理解和接受。此外,监管机构也应加强对信用评级机构的监管,保持评级机构的独立性,明确评级机构对投资者的责任。(作者单位:浙江财经大学)

参考文献

[1]陈田,秦学志.抵押债券契约(CDO)定价模型研究[J]. 管理学报,2008(4).

[2]王亮亮.CDO定价分析及在中国的应用研究[D].上海:上海财经大学,2008.

[3]Andersen,L.,2007,Main Extensions of the One Factor Gaussian Copula, to appear in The Ultimate Guide to CDOs-Market,Application,Valuation,and Hedging,RISK books

[4]Andersen,L. and J.Sidenius and S.Basu,2003,All your Hedges in One Basket,RISK, November,67-72.

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