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2014

论资产证券化产品定价及对国内市场的启示:两条曲线,一个价格

【发表在《中国金融》2014年第20期,与朋友张立合作】

在资产证券化业务中,合理的定价既是投资者获得投资价值和进行风险管理的关键,也关乎着资产证券化市场的健康发展,及其盘活存量、降低社会融资成本以及促进金融结构的调整和优化功能的发挥。合理定价是将不流通、非标准的存量资产转变为流通性好的金融资产的必备工具。表面上看,资产证券化产品的定价是以未来现金流为支撑点,非常明了,但实质上资产证券化产品的定价并不容易。2008年席卷全球的由资产证券化产品引发的金融危机就是一个例子。笔者认为我国的资产证券化市场正处在常态化增量发展阶段并向存量优化阶段突破,而如何实现市场化定价成为制约资产证券化市场进一步发展的难题。本文将根据美国经验,并结合中国的国情,探讨我国资产证券化产品的定价机制并提出发展策略。

1. 我国资产证券化产品定价现状和问题

        目前我国资产证券化的产品相对简单,一般仅包括优先级和次级证券。优先级产品定价一般采用招标的方式。首先由承销商根据优先级评级、现金流分期以及市场利率水平提出各个层级的利率区间,然后经发起人和委托人确认,签订发行价格区间确认书,报中债登备案,最后向投资者招标确定产品利率来定价。目前发行的产品,大多以同等评级和类似期限的国债或中期票据为基准并上浮一定基点的利差来定价,类似于“名义利差”的定价方式。这种方式的缺陷是定价不能完全反应资产证券化产品的固有价值和特定风险,如利率期限结构、利率风险、信用风险和提前偿还风险等,同时投资者对不同产品的定价和观点趋于同质化。而对于次级产品,一般来说是由发起人自己留存,一般没有定价。

         在资产证券化试点初期,由于投资者对资产证券化产品认知不足、认购不积极,经常出现机构帮忙“抬轿子”的现象,同时,由于资产池不透明,招标利率的确定大都参照其它债券产品的利率而不强调基础资产的质量。由于基础资产的数据不公开,市场化定价不但无从谈起,对定价的要求也不高。自从信贷资产证券化扩大试点以来,产品发行日趋成熟。仅2014年8月就有8个,约390亿元的产品已经发行或发布公告,发行规模是2013年全年规模的两倍以上,创造试点以来单月发行最高纪录。此外,随着市场对券商资产证券化“负面订单”的预期落实,企业资产证券化还有望迎来更好的发展机遇。随着投资者的范围的扩大及对资产证券化产品的逐渐认可,定价机制已经成为资产证券化产品流通的关键,其重要性逐渐凸显。

         但在当前,我国资产证券化产品市场化定价受到制约,其突出问题包括:1)基准收益率曲线不完善,缺乏实现以收益率曲线为核心的零波动率利差定价;2)缺乏违约历史数据,同时对本土化的模型研究不够深入,对产品的定价大多停留在资产池层级,而不能对基础资产进行深入研究;3)二级市场交易不活跃,流动性差,投资者基本是长期持有,每日资产估值形同虚设。下文将针就以上问题分别讨论在欧美市场以资产证券化产品信用曲线和无风险收益曲线为基准的两种定价方法。

2.  资产证券化产品定价机制探讨

         从理论上看,固定收益产品的价格等于未来现金流的折现值,因而其定价主要取决于折现因子和未来现金流的预算。而未来现金流的折现值可以通过1)信用曲线和无风险现金流,或2)无风险曲线和风险现金流两种方法来计算。从另一个角度来看,方法1)是“相对定价法”,即根据市场上已有产品发行和交易的利差来定价,而方法2)则是“绝对定价法”,通过各类模型测算未来现金流的现值来定价。

         资产证券化产品既具有债券的特征,属于固定收益类产品,又与一般的金融债、企业债等有本质不同。如果发起人对资产证券化基础资产进行“真实销售”,即破产隔离,则发起人的其他债权人对这些基础资产没有追索权,即证券化产品的信用与发起机构的信用相隔离,产品的收益仅来源于资产池未来现金流而非发起机构。因此,产品在定价时既类似于债券又有其特殊性。特殊性体现在现金流会受到提前偿还、借款人违约等多种因素的影响,而如何确保预算尽可能与实际相符,则成为定价过程中的关键性环节。

        2.1 信用曲线和无风险现金流的相对定价法

        相对定价法通常又包括名义利差法、零波动率利差法和期权调整利差法(OAS)。我国资产证券化产品发行中通常根据相关国债或中票确定利率区间的定价方法实际上就是名义利差法。美国市场中,零波动率利差法更为普遍,其假设特定信用等级的资产证券化产品的收益率曲线与基准收益率曲线之间的利差是稳定的,即在任何两点两者的差值恒定为s,资产证券化产品的定价为

         (1)

      在(1)式中, 为在市场通用假设下该层级证券第i个期间的现金流,  为期限为i的基准零息收益率。如果 为常数,则是名义利差法,因此,和名义利差法相比,零波动率利差法考虑了整个利率期限结构。按照美国市场的惯例,机构(Agency)资产证券化产品一般暗含了政府的信用,故以国债收益率曲线为基准,而非机构(Non-Agency)产品一般以更加市场化的无风险收益率曲线,如利率掉期曲线(Interest Rate Swap Curve)为基准进行定价。我国需要进一步完善基于SHIBOR和IRS的利率掉期曲线,为包括资产证券化产品在内的固定收益产品提供定价基准。

        相对定价法的优点是直接、简便,易于理解和应用。但在应用中的一个难点是难以选定合理准确的利差,一般只能根据同类产品发行利差或二级市场交易信息间接得到。但是,利差往往隐含了大量的信息,如结构风险、信用风险、提早偿付风险、流动性风险等,因此仅仅依赖相对定价法,有可能会导致定价脱离产品的内在价值,使之不能和风险匹配。

        2.2 绝对定价法和风险现金流的测算

         未来现金流的现值还可以通过经过风险调整后的现金流和无风险收益率曲线计算,如式(2)。

  (2)

在式(2)中,分子 是经过信用风险R和提前偿还风险P等风险调整后的现金流。一般来说,这种定价方法的关键在测算主要风险对现金流的影响。这里的主要风险包括信用风险、提前偿还风险和利率风险,其中利率风险主要是通过影响折现因子、提前偿还等风险以及信用风险中的再融资风险来影响定价。

        信用风险也称为违约风险,简单来讲,信用风险表现为证券化资产所产生的现金流不能及时支付本金和利息。一般的信用违约的形式为期间违约(Term Default)或者到期违约(Maturity Default),前者往往由于净现金流多次无法覆盖当期本息,后者常常由于无法偿付本金或再融资。随着我国资产证券化试点的开展和深入,大量城商行开始发行信贷资产证券化产品。在当前银行不良贷款率逐渐上升的背景下,信用风险的测算和控制尤为重要。同样,信用风险也是汽车贷款、信用卡和小额消费贷款和融资租赁资产证券化产品的主要风险来源。

        除信用风险外,提前偿还风险是很多资产证券化产品面临的另一个主要风险。由于提前偿还从本质上说是基础资产借贷者的一种期权,因此在市场利率低于贷款的票息时,借贷人通常可以行使提前还款的权利并以较低利率或更为有利的条款对原债务进行重新融资。提前偿还往往是不利于资产证券化优级产品投资者的,使其会面临现金流不确定和再投资等风险。从国际经验来看,由机构发行的住房抵押贷款支持证券(Agency RMBS)面临的主要风险即为提前偿还风险(违约风险由发行机构承担,从而使得投资者免除任何损失)。从国内来看,邮政储蓄银行于2014年7月发行的邮元2014年第一期个人住房抵押贷款资产支持证券成为试点重启后第一只RMBS产品,其面临的主要风险也为提前偿还风险。和发达市场不同,由于我国融资途径不够丰富,再融资成本相对较高。当贷款利率水平低时,借贷人一般难以通过再融资获得提前还款带来的经济效益;反而当贷款利率水平高时,借贷人可能由于消费习惯的原因会加快还款。

根据欧美国家的经验,主要的静态资产池产品,如RMBS(个人住房抵押贷款资产证券化),CMBS(商业地产贷款抵押资产证券化)等,风险测算可以在资产池总体层面和个体层面。资产池总体层面测算通常使用年化固定违约率(CDR)和年化固定提前还款率(CPR)等指标。以CPR为例,美国债券市场协会提供的提前还款模型基准为100 PSA。该基准情景假设第一个月的CPR为0,随后每月增加0.2%直到6%并随后维持在6%的水平。不同的产品的提前还款速度则表示成基准的倍数,如120 PSA。宏观经济、贷款利率、借款人信用评分分布、地理位置甚至季节性因素都会影响提前还款的速度。

         但总体层面的分析常常不能满足定价精度的要求。一方面,由于无法衡量某些资产的个体风险而无法精确测算资产池风险;另一方面,由于资产池总体层面的分层信息大致相同,投资者对资产证券化产品的分析容易过于同质化,不利于构建多层次的投资者结构和多策略的投资组合。因而对部分产品需要进一步深入到资产个体层面进行测算。美国市场中,资产池个体层面的常用的模型是贷款转化模型(Loan Transition Model)和决策树模型。前者主要适用于有大量(如几千个以上)资产的资产池,例如RMBS,而后者主要应用于少量(如少于100个)资产的资产池,例如CMBS。另外,由于发行产品的期限往往长于资产的期限,CLO,车贷ABS和信用卡ABS往往采用动态资产池的方式。由于动态资产池里的资产在不断更新,通常需要结合资产池个体层面来测算总体的违约损失分布或提前偿还的各种情景。而我国的资产证券化产品有自己的特点,如和美国的动态CLO不同,我国的信贷资产证券化CLO产品的资产数量一般少于100个,且资产池为静态。因此,国内CLO产品可以参考美国CMBS的方法进行信用建模,而RMBS、小额消费信贷和车贷ABS一般为静态资产池,均可参照RMBS的方式进行建模和测算。图1显示了一个典型的静态资产池风险现金流测算和定价的流程示例。

                                                                         

                                                              图 风险现金流测算和定价流程

一个简化的贷款转换模型分析框架如图2所示:可以把贷款的状态分为正常、拖欠、违约和早偿等,在某个阶段中,从状态i转化为另一个状态j的概率是 ,满足 。而 又由资产的参数决定,如借款人信用、杠杆率、利息水平等。概率 可以根据历史数据构建多因子非线性模型进行估算。通过系统仿真等多种方法,使用转换概率矩阵,可以模拟每个阶段的资产状态,从而测算单个资产或资产组的现金流。值得一提的是,从建模的层面上看,提前还款和违约是一致的,前者可以看成是自愿提前还款,后者可以看做是非自愿提前还款,在建模时只是驱动因子的差异和回收率的不同。因此 ,在资产个体分析的层面,可以把违约和提前还款归为一个统一的贷款转化模型。

                                                                                    

                                                                                                                                    2 贷款转换模型

 如果资产池资产数目较少,难以用统计数据得到转换模型的参数,可以采用决策树模型。一个简单的例子是,假定违约的最低利息偿还覆盖率阈值为1.05。如果一个贷款的初始值为1.2,而在悲观的情景中,假设利息覆盖率下降20%,则其利息偿还覆盖率小于1.05,则可假设其违约。资产池总体层面和个体层面的风险测算结果应该是统一的,如果把个体层面的假设进行汇总,所得到的CDR和CPR在理论上应该等于总体层面的CDR和CPR。

         在得到资产池总体或个体风险假设(预测)后,可以根据产品的结构运行资产池现金流,并得到到各个层级证券的本金和利息。一般来说,中间层级和次级产品的现金流会因为违约和违约回收率而受到直接损失,从而导致价值及价格波动;在合理分级下,优先级的现金流中本息一般不会受到损失,但提早偿还和违约会通过加速优先级的摊销而影响其价格。

         综上所述,通过研究信用风险、提前偿还率、违约回收率对于精确估算资产证券化产品至关重要。因此,利用大数据,加强对国内借贷人的还款行为分析在目前是非常欠缺而又是非常必要的。

3. 流动性和复杂性溢价调整 – –  两条曲线,一个价格

         理论上,两条曲线、两种定价方法应该得到一个价格。如果相对定价法的收益低于绝对定价法,则资产证券化产品的收益低于投资者的投资收益率,对投资者缺乏吸引力;如果相对定价的收益率高于绝对定价法,则又会出现套利空间。实践中,相对定价法得到的定价应该接近绝对定价法定价加上溢价调整的和,即相对定价法得到的收益率应该要略高于绝对收益法的收益率,以对投资者进行流动性、复杂性等的补偿。

         溢价调整最重要的一个部分是流动性溢价,指将投资标的转化成现金所需要的时间和成本。如果能在较短的时间以接近市价的价格将资产转换成现金则具有较高的流动性了;反之,则称该资产流动性差。由于目前大多数资产证券化产品的投资者选择长期持有,由此形成的低流动性对二级市场交易机制的形成非常不利,从而提高了流动性溢价。无论银行间市场还是交易所市场,我国到目前还没有出台专门配套的交易细则。因此,证券公司等资产管理机构如果可以为资产支持证券转让提供双边报价服务将对市场发展极为有利。我们相信,随着投资者对资产证券化产品认可度的提高,以及市场交易机制的完善,流动性溢价应该呈现收窄态势。另外,从国际经验来看,资产证券化产品往往具有一定的复杂性溢价(Complexity Premium),以补偿投资者进行相对复杂的分析以及投研的投入。但这一点也为资管管理机构通过投研能力获得一定的超额收益成为了可能。

        综上,资产证券化的定价是影响资产证券化证券流通的一个重要问题,资产证券证券化市场的发展和完善迫切需要市场化的定价机制。欧美发达市场已经有了一套非常成熟的定价机制和数据体系,但是在我国由于资产证券化仍在发展阶段且我国的国情和市场条件与他国不同,目前还没有一套完整的定价理论和方法。另一方面,我国监管机构对于投资者保护的立法,强制资产证券化发行方公开资产数据方面还远远落后于欧美国家。因此,在当前,一方面,我们需要特别鼓励大力发展市场化的定价机制和多层次多角度的定价方法,另一方面金融机构也应该注重数据的积累,摸索合适的定价模型和方式,完善资产证券化从资产选择、结构分成、数据展示、和风险定价的完整体系。

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郭杰群 郭杰群

2013年回国就任美国对冲基金Zais亚太区总经理,全球投资委员会委员。国家千人计划专家,上海金融青联常委,中央财经大学客座教授,上海期货交易所博士后指导专家,五道口金融学院研究生导师,清华大学国家金融研究院金融科技研究中心副主任,瀚德金融科技研究院院长,中国资产证券化论坛执行秘书长,上海基建优化研究会常务理事,世界华人不动产学会理事,华尔街华人协会理事,北师大谢宇教育基金会理事,上海欧美同学会金融分会副会长,等职务。此前工作于美国IDC集团,瑞信投行,房利美。印第安那大学经济学博士,发表学术论文20余篇,投资工作论文400多篇。
微博:http://weibo.com/guojiequn

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