銀行信貸資產證券化產品信用風險蒙特卡洛模擬分析

吳克麗+曾雯

摘 要：立足于中國國情，充分借鑒國外證券化產品設計的成熟經驗，嘗試對商業(yè)銀行基礎設施信貸資產證券化產品進行信用風險分析。通過模擬案例運用蒙特卡洛方法進行模擬，得出資產池資產的組合風險大小，完整展現該方法的應用。

關鍵詞：信用風險;信貸管理;蒙特卡洛模擬

一、資產證券化提出的背景

盡管我國社會經濟處于轉型變動過程中，但融資體系仍然處在以間接融資即銀行貸款為主的境地，貸款對國民經濟生產總值的貢獻率很高，這就決定了商業(yè)銀行在經濟中處于重要地位。目前，商業(yè)銀行表面上看利潤很高，但隱患卻不少。銀行是通過不斷吸納企業(yè)和居民儲蓄并放貸收取利息差賺取利潤的，每年的利潤增長超過20%。若銀行賺錢太多，而實體經濟運營卻很困難，實際上就會極大地擠壓實體經濟的盈利空間。長久以往，銀行為實體經濟服務的功能就會弱化。但是另一方面，銀行作為企業(yè)，也需要追求經濟效益，避免經營風險更是天經地義的。

隨著我國經濟體制改革的深化，像基礎設施這樣一類建設項目在經濟增長、擴大就業(yè)、維持社會穩(wěn)定中的作用仍很重要，對經濟發(fā)展的貢獻不可小視。然而，基礎設施在建設過程中也面臨諸多矛盾和問題，由于基礎設施項目特點是周期長、隨社會經濟環(huán)境變化的風險大，加之缺乏流動性，不利于銀行經營管理。因此，銀行自身的融資難就成為銀行投入基礎設施項目的最大障礙。

國外經驗表明，資產證券化是現代金融發(fā)展的標志之一，也是解決像基礎設施這類項目貸款的有效途徑。銀行開展貸款轉讓和資產證券化，不僅有利于商業(yè)銀行達到監(jiān)管要求，也有利于防范和分散銀行風險，還給眾多社會資金開辟了又一條正規(guī)投資渠道。由于我國資產證券化仍處于萌芽階段，有許多問題尚待解決，其中信用風險就是首要一條。

二、資產證券化產品構造

根據證券化產品的金融屬性不同，可以分為實體資產證券化（股權型）、金融資產證券化（債券型）和混合型證券化。證券化產品最初形式當然是股權型的，這是最廣義的資產證券化。但現在快速發(fā)展中的資產證券化卻是指狹義的資產證券化，屬于債券型證券化，它是把缺乏流動性，但對未來有收入流的資產通過結構性重組，變成可以在金融市場上出售和流通的證券產品。在獲取融資的同時，最大化地提高了資產的流動性。信貸資產證券化以其獨特的融資功能占據了巨大的優(yōu)勢，成為現代金融市場上最常見的融資形式。資產證券化作為一種融資工具起源于 20 世紀 60 年代，最初主要用于住房按揭貸款的融資，稱為按揭支持證券（MBS），后來逐漸演變成一種被普遍應用的融資工具——資產支持證券ABS。 同其他融資方式相比，ABS 可以不受項目原始權益人自身條件限制，繞開一些客觀存在的壁壘，籌集大量資金，由專業(yè)人士運作，具有很強的靈活性。

總而言之，資產證券化是以可預見的現金流為支持而發(fā)行證券在資本市場進行融資的一個過程?？深A見的現金流是進行證券化的先決條件，而不管這種現金流是由哪種資產產生的。產生可預見現金流的資產可以是實物資產如高速公路的收費，也可以是非實物資產如住房抵押貸款、汽車消費貸款、信用卡等。所以資產證券化從表面上來看似乎是以資產為支持，但實際上是以資產所產生的現金流為支持的，這是資產證券化的本質和精髓所在。

三、資產池信貸資產信用風險分析方法

對證券化產品的設計開始于對資產池中每筆貸款的信用評估。其方法主要有：加權平均方法——根據每筆貸款的借款人信用質量和擔保情況進行加權平均，可確定每筆貸款的信用等級。蒙特卡洛分析方法——結合每筆資產的違約和回收概率情況對資產池中資產的信用風險運用蒙特卡洛方法進行建模分析。

由每筆貸款的風險暴露值乘以相對應貸款權重，可以得出資產池的加權平均信用等級，由于低信用等級貸款的風險暴露往往占有更高的權重，因此資產池的加權平均信用等級相對更保守。但加權平均信用等級只是資產池信用質量的一種直觀反映，并沒有考慮資產組合中的相關性因素，包括行業(yè)集中度、債務人集中度等，故難以準確反映資產組合的風險情況。

資產池加權平均信用等級可能在一段時間后發(fā)生變化，以靜態(tài)資產池為例，這種信用等級的變化取決于資產池的剩余期限、所處的外部經濟環(huán)境、以及資產池中貸款資產的初始信用質量。一般而言，債務的剩余期限越長，其信用等級變化的可能性越大。在較弱的經濟環(huán)境中，大多數的信用等級變動都是負向的。因此，在對資產池的信用風險進行建模分析時，剩余時間和外部環(huán)境都是建立違約假設模型的考慮因素。

通過對資產池中每筆貸款進行詳細的考察，銀行可以得到資產池中每筆貸款的還款情況，并由此確定未來每季還款的期望、方差及其他相關信息。并綜合考慮貸款的風險暴露情況、貸款人的信用、宏觀經濟環(huán)境等因素，最終得到對單筆貸款的信用風險等級。

四、資產池信貸資產信用風險Monte Carlo模擬

因為多筆資產之間具有明顯的違約相關性，僅僅對單筆資產進行信用分析然后進行加權平均并不能很好地反映資產間的相關性，因而也遠遠不能滿足人們對整個資產池產品風險評級的要求。由于MATLAB是一款用途廣泛、易于編程的軟件，本文以此為工具進行 Monte Carlo模擬。為了更好地說明該方法應用，以下給出一個虛擬案例。

首先，假設銀行有5筆基礎設施貸款需要進行資產證券化，5筆貸款總值分別為 StartAssets = ?[130;90;110;120;100]（單位：千萬元）。5筆貸款未來每季還款的期望、方差折算到每天為 ExpReturn = [0.0184 ?0.0169 ?0.0193 ?0.0174 ?0.0178]/100 和 Sigmas = [0.0481 ?0.0453 ?0.0486 ?0.0484 ?0.0478]/100，5筆資產的相關性系數（可根據行業(yè)，地區(qū)情況調整）為：endprint

Correlations ?= [1.0000 ?0.4403 ?0.4735 ?0.4334 ?0.6855

0.4403 ?1.0000 ?0.7597 ?0.7809 ?0.4343

0.4735 ?0.7597 ?1.0000 ?0.6978 ?0.4926

0.4334 ?0.7809 ?0.6978 ?1.0000 ?0.4289

0.6855 ?0.4343 ?0.4926 ?0.4289 ?1.0000]

其次，假設發(fā)行的債券價格票面價格為100元，期限為兩年，按季付息。5筆貸款各自證券化為債券利息率分別為 SeaIntre=[1.0870 1.0064 1.0812 0.9964 1.0798]/100，債券利息率為其加權組合;若出現違約，資產的回收率為：RecoRate=[0.42，0.38，0.52，0.58，0.47]。因此可用Matlab對其資產池價值進行10 000次Monte Carlo模擬，本文將采用多階段模擬方法，在資產存續(xù)期內的每個時段內（即每個交易日內）模擬資產的價值，與臨界值比較，如果某一時段模擬產生的資產價值低于違約臨界值，則該筆資產發(fā)生違約，計入損失。

在違約臨界值的選擇上，我們先選擇債券到期后的本息和作為違約臨界值，將最后一天的資產池模擬價值與違約臨界值作比較：若最后一天的資產池模擬價值低于違約臨界值，這在該次模擬中債券違約，否則不違約。用違約次數除以總違約次數（10 000次）可得到該證券在兩年期內違約的概率。

另外，假設企業(yè)每季還貸額“相等”（考慮到資金的時間價值即為每季還貸額換算到債券到期日價值相等），債券到期后的本息和除以還款季度可得到企業(yè)每季還貸額的近似值。那么可以得到一個新的違約臨界值的計算方法：每季末的違約臨界值為已經經過的季度乘以每季還貸額加上剩余季度乘以每季還貸額乘以資產回收率，即：

DefaultCiticalValue= DPM*i+ DPMRR *（NumSea-i）

DPMRR= DPM* RecoRate

新的違約臨界值的計算方法是假設債券市場是有效的，因此債券的價格能夠反應債券的全部信息。因此，假如債券價格低于DefaultCiticalValue也即若本季度末債券不違約而下季度末債券違約的情形下的債券價值，則債券在該時刻違約。將債券每季度末的模擬價格與DefaultCiticalValue進行比較，若模擬價格低于違約臨界值DefaultCiticalValue則該資產違約。違約后應還貸款總額除以本息總和即為該資產違約損失率。對所有資產的違約損失率加權后可得資產池的違約損失率。

以上過程可用MATLAB編程實現之，運行以上代碼可得資產池的違約概率為：PD =0.1120。

這個結果表示該資產池在二年到期時有11.2%的概率違約。

參考文獻：

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