我国商业银行信贷资产证券化风险防控分析

杨勇

【摘要】早在20世纪末国内就提出资产证券化的理论和应用，但由于当时国内经济发展情况以及相对落后的信息化水平，资产证券化一直未得到有效的发展。伴随着美國“次贷危机”的爆发，引发了国际金融市场上的震荡，资产证券化再一次在中国市场停滞，同时资产证券化的风险防控也越来越受到重视。本文将从合理增信、加强信息披露、运用科技力量促进评级的准确性三方面对信贷资产证券化提出风险防控的措施和建议。

【关键词】资产证券化 金融市场 风险防控

一、信贷资产证券化优势

（一）提升资本流动性，分散信贷风险

商业银行将信贷资产证券化能够将银行资产业务转换为流动资金，提升信贷资本的流动性，并且把集中在银行的信贷风险分散到众多投资者身上，有利于提高银行的资本充足率。

（二）转变银行盈利模式

我国商业银行中间业务发展比较缓慢，利差收入仍然是其主要收入来源。但是伴随着互联网的高速发展，众多投资方式吸引了大批的银行存款客户，银行的负债业务受到了严重的影响。同时，由于利率市场化，利差空间在不断缩小，商业银行必须转变经营思路，寻求新的利润增长点，提高中间业务收入迫在眉睫。信贷资产证券化对于银行来说是一种增加中间业务收入的方法。在证券化产品发行有效期内，银行作为贷款服务管理人，其贷款服务费则是中间业务收入新的增长点。不仅如此，商业银行还可以通过证券化加速资金周转，获得更多的投资收益。

（三）拓宽融资渠道，降低成本

在商业银行负债压力下，银行间的“存款争夺”逐步升温。信贷资产证券化可以在一定程度上缓解这一情况。由于资本市场上有众多的投资者，银行通过资产证券化业务在资本市场上直接融资，拓宽了融资渠道。通常情况下，由于商业银行发行证券化产品会通过信用增级的形式溢价发行，其融资成本低于存款利息。

二、信贷资产证券化风险控制措施分析

（一）合理增信

资产证券化产品的投资价值依赖于资产信用，发行方为了更好的吸引投资，得到广大投资者的认可和信任，提升产品的品质，合理的增信是必要的。增信分为外部增信和内部增信。外部增信是借助第三方信用来担保投资者的本金和收益，严格意义上讲这实际上是回归到了企业信用。我国曾经发行的绝大多数信贷资产支持证券，期外部增信实际上是依托各大商业银行的信用，由于各商业银行良好的信用基础，使得信贷资产证券化产品得以顺利发型，并吸引了足够多的投资者；内部增信是指合理化分级销售，优先级资产支持证券、次优先级资产支持证券全部由广大投资者认购，次级资产支持证券则由自身或者相应的专业公司认购，如商业银行、资产管理公司等。

然而无论是外部增信还是内部增信，都必须控制在一定的合理区间，也就是说，无论如何增信，都不应该有损资产证券化的核心——资产信用，即借款人信用。合理的增信其核心依然是借款人信用，反观美国在次贷危机爆发前的资产证券化过程中，对借款人的信用情况考察不足，在每一次启动资产证券化业务的同时，也是自身对资产（借款人）实施增信的过程。其本身就缺乏数据依据和实际的支撑，缺乏对资产的深入调查和了解，因此，其增信过程是不合理的，也最终导致了次级贷款危机的爆发。

（二）加强信息披露，减少“信息不对称”现象

信息披露对于资产证券化尤其是信贷资产证券化尤为关键，但由于公众获取信息途径有限，还有自身对金融知识的缺乏，导致绝大多数公众对信息了解不够充分，或者了解但不理解，形成了明显的“信息不对称”，不利于公众对风险的判断。监管部门应重视信息披露的监督，并进一步明细化资产证券化的披露要求。作为发行方，有责任和义务做好信息披露，这不仅是对投资者负责，同时也是对自身声誉负责，避免道德风险和操作风险带来的损失。

2014年11月，证监会发布了《证券公司及基金管理公司子公司资产证券化业务信息披露指引》中已经详细的规定了信息披露具体内容，要求披露的信息全面覆盖各个环节。但在信息披露过程中，实际上仍然存在着两个矛盾。一是承担客户信息保密的义务与信息披露存在一定的矛盾，尤其是信贷资产信息披露，披露程度既要符合监管部门的规定，又要对借款人客户信息负责，各发起机构对待这一矛盾的方法却有所不同，其披露深入程度也参差不齐，绝大多数发起机构和评级机构只是按照监管机构的要求做最低程度的信息披露；二是客户信息的披露与商业机密保护之间的矛盾，商业机密的泄露更是发起者不希望看到的结果，如果投资者恰好是竞争对手，那更是进一步降低了发起机构对于信息披露的意愿。

如何调节两个矛盾，是监管机构需要进一步解决的问题。首先，对于市场评级机构的披露深入程度要有更加详细的规定，且不能以定性分析为主，评级过程不能简略评级依据和测算过程，要更加详尽的将评级过程进行披露，以便更有利于投资者的风险判断。其次，监管机构要定期对评级机构进行考察，对评级机构相关人员的能力进行有效的考核，提高评级机构的准入门槛。

（三）利用科技力量提高资产评估能力

科技是第一生产力，有效利用科技手段可以提高资产评估的能力和评估的准确性。以信贷资产证券化为例，资产池的分布广泛，借款人数量大，如果单纯使用传统的评级方法（如要素评级、综合评级、模型评级等），分析数据复杂程度高，难度大。而目前较为流行的大数据分析则为信用评级提供了直接的数据依据。

首先是商业银行的大数据分析。以目前商业银行的数据数量级和资金支持力度来说，开发对基础数据进行数据挖掘和分析的工具并不是非常困难的事情，但大数据的研究和开发周期时间较长，数据更新快，对于各商业银行来说并不能迅速得到收益回报，其大数据应用开发的意愿不高。但大数据的应用依然有他必要性，一个优秀的大数据分析工具，可以准确、高效的为决策者提供信息支持，数据量越大，越能够展现出大数据分析的优势，因此，商业银行仍然要坚定不移的将大数据道路走下去。

其次是政府机构的大数据分析。政府机构应建立可容纳百川的国家级大数据分析数据库，为全国各大行业的数据库建立不同的数据接口，能够提取各重要行业的基础数据，为国家级数据分析创造条件，对于各类机构灵活的设定数据查询用户，方便各类机构进行数据分析。对于资产证券化评级机构，只要按需申请数据查询用户就可以更加方便、高效、准确的对资产进行评估。

三、结束语

本文总结出资产证券化风险控制的核心问题-资产信用，以及这次危机给我们带来的经验和教训，要做到防微杜渐、未雨绸缪，为我国资产证券化道路提出了风险控制建议。由于笔者个人水平有限，文中具体的风险控制策略和建议的可操作性有待实践的检验，并且需要不断的完善。

参考文献

[1]陈国炳.信贷资产证券化风险研究.山东：山东大学2013.

[2]赵凤双.我国商业银行信贷资产化研究.北京：首都经济贸易大学2015.

[3]李翔.我国信贷资产证券化发展问题研究.上海：东华大学2014.