綠色信貸資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

摘"要：綠色信貸資產(chǎn)證券化（ABS）為盤活綠色資產(chǎn)、促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了新思路，但其違約風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。本文通過(guò)改進(jìn)KMV模型進(jìn)行違約概率預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際履約情況進(jìn)行對(duì)比分析。研究發(fā)現(xiàn)：①改進(jìn)的KMV模型對(duì)綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)具有良好的預(yù)測(cè)效果。②綠色信貸ABS的違約概率與資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率、波動(dòng)率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與到期債務(wù)比重之間呈正相關(guān)關(guān)系。③綠色信貸ABS的違約概率與時(shí)間之間在短期內(nèi)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，長(zhǎng)期內(nèi)呈正相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：綠色信貸ABS；信用風(fēng)險(xiǎn)；KMV模型

一、引言

隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方式由資源消耗型逐漸轉(zhuǎn)向生態(tài)保護(hù)型，綠色金融業(yè)務(wù)得到了快速發(fā)展。在國(guó)內(nèi)，改革開(kāi)放以來(lái)粗放型、高污染、高消耗的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式引起了黨和政府的高度重視，一系列關(guān)于綠色發(fā)展的政策陸續(xù)出臺(tái)：黨的十八大把生態(tài)文明建設(shè)納入“五位一體”總體布局；黨的十九大指出要“經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”；黨的二十大提出要“推動(dòng)制造業(yè)綠色化發(fā)展，構(gòu)建綠色環(huán)保的增長(zhǎng)引擎”，而綠色信貸則順應(yīng)了時(shí)代趨勢(shì)與政策要求。截至2022年，我國(guó)銀行綠色信貸余額已突破10萬(wàn)億元，占綠色金融規(guī)模90%以上。而綠色信貸資產(chǎn)證券化作為新型的綠色金融工具，在為綠色信貸分散違約風(fēng)險(xiǎn)上發(fā)揮著重要作用。資產(chǎn)證券化是指將缺乏流動(dòng)性但預(yù)期可以產(chǎn)生穩(wěn)定現(xiàn)金流的資產(chǎn)集中起來(lái)，以此發(fā)行可在金融市場(chǎng)上流通的有價(jià)證券；綠色信貸資產(chǎn)證券化則是基礎(chǔ)資產(chǎn)現(xiàn)金流來(lái)源于綠色產(chǎn)業(yè)或?qū)⒛技Y金投向綠色產(chǎn)業(yè)的資產(chǎn)證券化新模式。在國(guó)家戰(zhàn)略層面的總體布局以及相關(guān)政策的推動(dòng)下，我國(guó)綠色資產(chǎn)證券化的發(fā)行數(shù)量與發(fā)行規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)。截至2022年，我國(guó)發(fā)行綠色資產(chǎn)證券化累計(jì)超120件，發(fā)行規(guī)模累計(jì)超2000億元；其中，綠色信貸資產(chǎn)證券化（以下簡(jiǎn)稱綠色信貸ABS）在各類型綠色資產(chǎn)證券化中的平均發(fā)行規(guī)模最高，超13億元，成為金融機(jī)構(gòu)優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)、調(diào)整信貸投向、針對(duì)性滿足綠色產(chǎn)業(yè)融資需求的重要工具。

然而，我國(guó)綠色金融市場(chǎng)體系建設(shè)尚不完善，受產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、盈利水平、配套制度等因素影響，綠色信貸ABS的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入具有一定程度的不確定性，使其本身存在一定的違約風(fēng)險(xiǎn)。部分綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)水平較高，其資產(chǎn)池內(nèi)的部分貸款違約導(dǎo)致本金無(wú)法全部?jī)斶€，如“17上和1C”僅償付全部本金的14.7%、“18盛世融迪1C”僅償付全部本金的17.7%。綠色信貸ABS將綠色信貸的違約風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移至金融系統(tǒng)，若不能有效控制其違約水平，則容易引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。違約風(fēng)險(xiǎn)是綠色信貸ABS最主要的風(fēng)險(xiǎn)之一，如何運(yùn)用精準(zhǔn)有效的風(fēng)險(xiǎn)度量模型來(lái)預(yù)測(cè)綠色信貸ABS的違約可能性對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控預(yù)警具有重要意義。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著我國(guó)衍生品市場(chǎng)的穩(wěn)健發(fā)展，ABS的信用風(fēng)險(xiǎn)研究開(kāi)始逐漸受到關(guān)注。鮑新中等（2022）通過(guò)資產(chǎn)證券化前后的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算Z值評(píng)估ABS業(yè)務(wù)給公司帶來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。廉永輝等（2023）基于銀行非平衡面板數(shù)據(jù)證實(shí)了ABS業(yè)務(wù)可以降低銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。洪祥駿和宮蕾（2021）研究資產(chǎn)信用變化對(duì)ABS風(fēng)險(xiǎn)水平的影響，發(fā)現(xiàn)隨著相同發(fā)行主體的其他資產(chǎn)信用上調(diào)，關(guān)聯(lián)方增信會(huì)導(dǎo)致ABS風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升。孟祥鶯等（2023）從宏觀環(huán)境、基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量、借款人特征三個(gè)維度篩選風(fēng)險(xiǎn)因素，在PHM模型中融入違約率、違約分布等壓力參數(shù)構(gòu)建現(xiàn)金流壓力模型，預(yù)測(cè)ABS的臨界違約風(fēng)險(xiǎn)。Billio等（2023）發(fā)現(xiàn)ABS交易復(fù)雜程度的降低可以有效減少ABS產(chǎn)品的違約率，增加銀行對(duì)不利宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的抵御能力。Liu和Song（2025）構(gòu)建了ABS動(dòng)態(tài)資產(chǎn)池模型，利用連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈評(píng)估ABS的信用風(fēng)險(xiǎn)，為ABS定價(jià)分析以及風(fēng)險(xiǎn)管理提供了理論支持。

近年來(lái)，陸續(xù)有學(xué)者基于KMV模型的視角研究ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)修正傳統(tǒng)KMV模型的假設(shè)、參數(shù)、違約觸發(fā)條件等內(nèi)容計(jì)算ABS的違約概率。孫曉寧和劉喜華（2016）運(yùn)用修正KMV模型對(duì)2007年的住房抵押貸款A(yù)BS進(jìn)行了實(shí)證研究，分析得出了ABS整體違約風(fēng)險(xiǎn)可控的結(jié)論。謝赤和凌毓秀（2018）基于修正KMV模型和MST算法對(duì)銀行信貸ABS進(jìn)行研究，得出了實(shí)際金融市場(chǎng)的資產(chǎn)池價(jià)值分布存在厚尾現(xiàn)象，并不完全服從正態(tài)分布，目前部分信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)可能被低估。許崇遠(yuǎn)（2023）研究了具有循環(huán)購(gòu)買結(jié)構(gòu)的汽車貸款A(yù)BS，運(yùn)用修正KMV模型預(yù)測(cè)違約概率，指出內(nèi)在品質(zhì)和外部監(jiān)督是風(fēng)險(xiǎn)控制的關(guān)鍵。岳怡寧（2016）基于修正KMV模型對(duì)我國(guó)銀行信貸ABS進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，研究證明我國(guó)資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)的主要利潤(rùn)來(lái)源是信用價(jià)差，確定資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)的安全發(fā)行規(guī)模與適度縮短加權(quán)期限有利于降低違約風(fēng)險(xiǎn)。王星予等（2019）基于修正KMV模型研究了商業(yè)銀行信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素，得出了不良貸款率、資產(chǎn)負(fù)債率和資產(chǎn)規(guī)模是影響其違約風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。上述研究主要將修正KMV模型用于傳統(tǒng)類型ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)度量，本文將在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展研究范圍，將修正KMV模型的適用范圍擴(kuò)展至綠色信貸ABS，并分析檢驗(yàn)修正KMV模型對(duì)綠色信貸ABS的違約預(yù)測(cè)效果。

三、修正KMV模型

（一）違約觸發(fā)條件修正

傳統(tǒng)的KMV模型主要運(yùn)用于上市公司的違約風(fēng)險(xiǎn)度量，違約觸發(fā)條件表示為未來(lái)公司資產(chǎn)價(jià)值的期望值小于違約觸發(fā)點(diǎn)。其中，違約觸發(fā)點(diǎn)為短期負(fù)債與50%長(zhǎng)期負(fù)債之和。信貸ABS發(fā)行時(shí)，由特殊目的機(jī)構(gòu)SPV承擔(dān)向投資者還本付息的義務(wù)，其還款資金來(lái)源于資產(chǎn)池的現(xiàn)金流收入，當(dāng)未來(lái)的現(xiàn)金流收入小于應(yīng)償還的證券本息和時(shí)資金缺口出現(xiàn)，信貸ABS無(wú)法按時(shí)償還債務(wù)而發(fā)生違約。因此，當(dāng)KMV模型的預(yù)測(cè)對(duì)象從上市公司轉(zhuǎn)移至信貸ABS時(shí)，其運(yùn)算目標(biāo)變成了預(yù)測(cè)未來(lái)信貸ABS的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入能否覆蓋應(yīng)償還的證券本息和。假設(shè)當(dāng)前時(shí)間為基期s（已知），違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)期為T，t代表基期到預(yù)測(cè)期的時(shí)間跨度，則有T=s+t?；谧兓蟮倪\(yùn)算目標(biāo)，對(duì)傳統(tǒng)KMV模型進(jìn)行修正如下：未來(lái)公司資產(chǎn)價(jià)值修正為未來(lái)的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入v（s+t），現(xiàn)金流收入v是關(guān)于t的函數(shù)；違約觸發(fā)點(diǎn)修正為未來(lái)應(yīng)償還的證券本息和bs+t；違約觸發(fā)條件修正為未來(lái)的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入v（s+t）小于到期時(shí)的應(yīng)償還證券本息和bs+t，即

v（s+t）lt;bs+t（1）

（二）模型假設(shè)修正

在信貸ABS實(shí)務(wù)中，基礎(chǔ)資產(chǎn)的價(jià)值變化在一定時(shí)間段內(nèi)受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、借款人的還款意愿、經(jīng)營(yíng)狀況等多種因素的影響，具有不確定性，因此在一定時(shí)間段內(nèi)資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的變化可看作依賴于時(shí)間t的隨機(jī)過(guò)程W（t）?；诖耍瑢鹘y(tǒng)KMV模型的假設(shè)由公司資產(chǎn)價(jià)值修正為資產(chǎn)池的現(xiàn)金流收入v服從隨機(jī)過(guò)程——標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)的特征，v為獨(dú)立增量過(guò)程，是關(guān)于時(shí)間t的連續(xù)函數(shù)，且滿足

s，tgt;0，v（s+t）-v（s）～N（0，t2）（2）

根據(jù)伊藤過(guò)程，可得隨機(jī)微分方程：

dv（s+t）=μv（s+t）dt+σv（s+t）dW（t）（3）

其中，μ為資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率，σ為資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的波動(dòng)率。因W（t）為標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)，可記dW（t）=Z（t）dt，其中Z（t）是服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)因子。在實(shí)務(wù)中，μ與σ可以通過(guò)樣本無(wú)偏估計(jì)獲?。?/p>

μ=1n-1∑n-1i=1lnvi+1vi+12σ2（4）

σ=1n-2∑n-1i=1lnvi+1vi-1n-1∑n-1i=1lnvi+1vi2（5）

其中，n為樣本容量，無(wú)偏估計(jì)的時(shí)間間隔與違約預(yù)測(cè)的時(shí)間間隔t在取值單位上保持一致。對(duì)式（3）求伊藤積分可得

v（s+t）=v（s）expμ-12σ2t+σtZ（t）（6）

將式（1）中的違約觸發(fā)條件兩邊取對(duì)數(shù)可得ln（v（s+t））lt;ln（bs+t），將式（6）代入ln（v（s+t）），移項(xiàng)可得

Z（t）lt;-lnv（s）bs+t+

μ-12σ2tσt（7）

在修正KMV模型的ABS違約預(yù)測(cè)中，預(yù)期違約概率EDF為

EDF=PZ（t）lt;-lnv（s）bs+t+μ-12σ2tσt=N-lnv（s）bs+t+μ-12σ2tσt=N（-DD）

（8）

其中，DD為修正KMV模型的違約距離，公式表達(dá)如下：

DD=lnv（s）bs+t+μ-12σ2tσt（9）

違約距離DD越大，違約發(fā)生的可能性越小，反之則違約可能性越大。

四、算例分析

隨著2015年《綠色債券支持項(xiàng)目目錄》的頒布，我國(guó)綠色金融產(chǎn)品具備了明確的認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)。2017年，“農(nóng)盈2017年第一期綠色信貸資產(chǎn)證券化”（以下簡(jiǎn)稱“17農(nóng)盈”）成為銀行間市場(chǎng)首單經(jīng)認(rèn)證的綠色信貸ABS，標(biāo)志著規(guī)范化綠色信貸資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的到來(lái)。因此，本文在去除未到期產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，選取了2017年之后我國(guó)發(fā)行的19支到期綠色信貸ABS次級(jí)產(chǎn)品作為樣本進(jìn)行算例分析，其中13支的證券本息未得到完全償還，具體情況如表1所示。

目前綠色信貸ABS通常采用分層結(jié)構(gòu)發(fā)行，即按照償付順序的先后把綠色信貸ABS劃分為若干個(gè)層級(jí)，由償付順序靠后部分為償付順序靠前部分吸收損失。比如常見(jiàn)的“優(yōu)先級(jí)+次級(jí)”，資產(chǎn)池的現(xiàn)金流收入先向優(yōu)先級(jí)綠色信貸ABS持有人償本付息，如果有剩余，再向次級(jí)綠色信貸ABS持有人償還債務(wù)?；谝韵略颍疚膬H選擇次級(jí)產(chǎn)品（債券簡(jiǎn)稱中后綴為“C”）進(jìn)行分析：一是綠色信貸ABS因資產(chǎn)池違約事件發(fā)生而造成的損失主要由次級(jí)吸收，違約風(fēng)險(xiǎn)具體表現(xiàn)為次級(jí)部分的未償金額，對(duì)次級(jí)進(jìn)行分析更有利于檢驗(yàn)修正KMV模型的違約預(yù)測(cè)效果；二是目前綠色信貸資產(chǎn)證券化市場(chǎng)暫時(shí)沒(méi)有非次級(jí)產(chǎn)品發(fā)生違約，難以通過(guò)現(xiàn)有數(shù)據(jù)有效分析該層級(jí)不同樣本之間的違約風(fēng)險(xiǎn)差異，無(wú)法為模型預(yù)測(cè)效果的檢驗(yàn)提供有效參考。

本文將采用修正KMV模型進(jìn)行綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)度量，違約預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。其中，預(yù)測(cè)期T為綠色信貸ABS停止償付本息的時(shí)刻，為樣本的最后一期，此時(shí)樣本有履約或違約兩種情況；基期s是預(yù)測(cè)期的前t期T-t；t為基期與預(yù)測(cè)期的時(shí)間間隔，以月份為時(shí)間單位?？紤]到已有研究對(duì)t取值通常為1，本文對(duì)t取值為1進(jìn)行模型效果檢驗(yàn)。

由于“19融騰2C”“19融騰3C”“19吉時(shí)代1C”“21盛世融迪1C”4支樣本在基礎(chǔ)資產(chǎn)池外存在外部資金支持，具體表現(xiàn)為償還證券所有本息的金額大于資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的總額，容易導(dǎo)致模型的違約預(yù)測(cè)出現(xiàn)較大偏差，故不考慮此4支樣本的計(jì)算結(jié)果。在剩余的15支樣本中，12支樣本在違約情況下的修正KMV模型預(yù)期違約概率超99.9%，這表明在多數(shù)情況下修正KMV模型能比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)綠色信貸ABS的違約結(jié)果。

樣本信息僅以“違約/履約”定性描述綠色信貸ABS的違約水平，為方便研究，本文引入未償還比例來(lái)量化違約水平。定義未償還比例為未償金額與發(fā)行金額的比值，表示違約風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生導(dǎo)致樣本出現(xiàn)損失的情況，更高的違約水平對(duì)應(yīng)更高的未償還比例。本文以未償還比例與違約預(yù)測(cè)結(jié)果（違約距離DD）的相關(guān)性來(lái)衡量修正KMV模型對(duì)綠色信貸ABS的違約預(yù)測(cè)效果，若效果良好，越高的DD描述樣本的實(shí)際違約水平越低，對(duì)應(yīng)的未償還比例也越低，反之則越高。對(duì)比樣本DD與未償還比例可發(fā)現(xiàn)兩者總體上呈負(fù)相關(guān)，如圖1、圖2所示。因此，修正KMV模型的DD對(duì)綠色信貸ABS大小不同的違約風(fēng)險(xiǎn)具有較好的區(qū)分效果，表明模型具有較好的預(yù)測(cè)效果。

從修正KMV模型的計(jì)算原理來(lái)看，資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率及波動(dòng)率、債務(wù)結(jié)構(gòu)與時(shí)間都有可能影響ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)，本文以綠色信貸ABS的違約預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析。資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入是信貸ABS的主要還款來(lái)源，通常要求信貸ABS能產(chǎn)生穩(wěn)定的現(xiàn)金流收入，即現(xiàn)金流收入需具有較大的增長(zhǎng)率與較小的波動(dòng)率。對(duì)比綠色信貸ABS的違約距離與其資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率及波動(dòng)率，可得出增長(zhǎng)率與波動(dòng)率總體呈正相關(guān)關(guān)系，如圖3所示。結(jié)合圖1可知，違約距離與現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率及波動(dòng)率也呈正相關(guān)關(guān)系，即資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率與波動(dòng)率越高，綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)越小。其主要原因有以下兩方面：一是受到政策支持、科技發(fā)展、企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)等因素影響，我國(guó)綠色產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)動(dòng)力足，發(fā)展前景持續(xù)向好，優(yōu)質(zhì)的綠色產(chǎn)業(yè)往往能為資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入帶來(lái)較高的增長(zhǎng)率，從而有效降低綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)；二是我國(guó)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史較短，支持綠色發(fā)展的配套制度有待完善，受資源稟賦與貿(mào)易摩擦等多種因素影響，綠色產(chǎn)業(yè)的外部發(fā)展環(huán)境具有不確定性，綠色產(chǎn)業(yè)越是發(fā)展壯大，受到以上外部環(huán)境的影響就越深，這導(dǎo)致了我國(guó)綠色信貸ABS區(qū)別于傳統(tǒng)信貸ABS，較高的現(xiàn)金流增長(zhǎng)率不可避免地伴隨著較高的波動(dòng)率。

目前修正KMV模型的信貸ABS違約研究聚焦于發(fā)債規(guī)模（應(yīng)償還證券本息和bs+t），然而信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)不僅與債務(wù)金額的大小有關(guān)，也與債務(wù)結(jié)構(gòu)息息相關(guān)，如等額本息、等額本金、到期還本付息等不同的債務(wù)結(jié)構(gòu)帶來(lái)的償還壓力有所不同。本文在ABS發(fā)債規(guī)模研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，定義到期債務(wù)比重為到期應(yīng)償還債務(wù)本金與發(fā)行金額（本金）的比值，以此衡量到期時(shí)由債務(wù)結(jié)構(gòu)所帶來(lái)的償債壓力。對(duì)比綠色信貸ABS的違約距離與其債務(wù)壓力，可得出違約距離與到期債務(wù)比重之間總體呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，如圖1和圖4所示，即到期時(shí)應(yīng)償還的債務(wù)占總體債務(wù)的比重越大，綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)就越大。比如“17農(nóng)盈1C”與“19飛馳建榮1C”的到期債務(wù)比重較低，其違約距離較高，最終能如期還本付息；部分樣本的到期債務(wù)比重高達(dá)100%，其違約距離極低，未能償還的債務(wù)比例也處于較高水平。因此，綠色信貸ABS可通過(guò)減少到期債務(wù)的比重控制違約風(fēng)險(xiǎn)，如在產(chǎn)品存續(xù)期間相對(duì)均勻地分?jǐn)偛糠謧鶆?wù)。

從時(shí)間維度來(lái)看，短期和長(zhǎng)期內(nèi)基期與預(yù)測(cè)期的時(shí)間間隔t對(duì)綠色信貸ABS的影響有所差異。

根據(jù)違約距離DD的計(jì)算式（9），本文將其拆分為兩部分進(jìn)行研究：一是主要受到基期資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入v（s）與未來(lái)應(yīng)償還本息和bs+t影響的部分，下文記為P1，參見(jiàn)式（10）；二是受到資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率μ與波動(dòng)率σ影響的部分，下文記為P2，參見(jiàn)式（11）。P1和P2共同構(gòu)成DD，本文將分析時(shí)間間隔t如何通過(guò)P1和P2影響違約距離DD來(lái)探討時(shí)間因素對(duì)綠色信貸ABS違約風(fēng)險(xiǎn)的影響。

由表3可得出多數(shù)樣本的P1為負(fù)值，P2則全部為負(fù)值。通過(guò)分析時(shí)間因素的影響路徑（P1和P2），可得出時(shí)間間隔t對(duì)綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)影響如下：

一是在短期內(nèi)，時(shí)間與違約風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。原因是短期內(nèi)P1的影響作用大于P2。從模型來(lái)看，由于多數(shù)樣本的現(xiàn)金流波動(dòng)率σ小于1，短期內(nèi)（比如t取值為1）作為P1分母的σt也小于1，這導(dǎo)致了P1的絕對(duì)值往往遠(yuǎn)大于P2，即此時(shí)t主要通過(guò)P1影響違約距離DD；隨著短期內(nèi)t的增長(zhǎng)，P1逐漸遞增直至σt"等于1，而P2逐漸遞減但數(shù)值較小，因此違約距離DD短期內(nèi)逐漸變大，違約風(fēng)險(xiǎn)逐漸變小。結(jié)合現(xiàn)實(shí)來(lái)看，短期內(nèi)綠色信貸ABS的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入增長(zhǎng)具有慣性，比如下一期的未來(lái)現(xiàn)金流收入與本期相比通常難以在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)或下降，而這一現(xiàn)象隨著時(shí)間間隔t的增加得以緩解。以t取值1為例，若本期的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于下一期（到期時(shí)）的債務(wù)，則下一期現(xiàn)金流收入能夠償還債務(wù)的可能性也不大。

二是長(zhǎng)期來(lái)看，時(shí)間與違約風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。原因是長(zhǎng)期情況下P1的影響作用小于P2。從模型來(lái)看，隨著時(shí)間間隔t的增加，作為P1分母的σt"逐漸變大，這導(dǎo)致了P1的絕對(duì)值遠(yuǎn)小于P2，即t主要通過(guò)P2影響違約距離DD；長(zhǎng)期情況下，由于多數(shù)樣本的P2小于0，隨著t的增長(zhǎng)，P2逐漸遞減，而P1逐漸向0收斂，因此違約距離DD逐漸變小，違約風(fēng)險(xiǎn)逐漸變大。結(jié)合現(xiàn)實(shí)來(lái)看，長(zhǎng)期綠色信貸ABS的資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入受市場(chǎng)行情變化、經(jīng)濟(jì)環(huán)境與地緣政治等多種因素影響，具有不確定性，這使資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的波動(dòng)較大，違約的可能性也隨之增加。

其中，“17農(nóng)盈1C”“19飛馳建榮1C”“18上和1C”3支樣本在短期與長(zhǎng)期兩種情況下，違約風(fēng)險(xiǎn)均與時(shí)間間隔t呈正相關(guān)關(guān)系。原因是前兩者的資產(chǎn)池現(xiàn)金流波動(dòng)率σ為正值且絕對(duì)值較大，這使短期時(shí)作為P1分母的σt"大于1，導(dǎo)致P1與DD隨著短期內(nèi)t的增長(zhǎng)而遞減；“18上和1C”則是短期內(nèi)P2對(duì)DD的影響略大于P1，導(dǎo)致t影響P2遞減的幅度大于P1遞增的幅度，使得DD短期內(nèi)隨著t的增長(zhǎng)而遞減。因此，結(jié)合算例分析可得出：在短期內(nèi)，綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)隨著時(shí)間間隔t的增加而變小；長(zhǎng)期情況下，違約風(fēng)險(xiǎn)隨著時(shí)間間隔t的增加而變大。

五、結(jié)語(yǔ)

綠色信貸ABS為綠色行業(yè)的發(fā)展注入了“金融活水”，但其作為金融衍生品也伴隨著不容忽視的違約風(fēng)險(xiǎn)，需要對(duì)其進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。本文在已有的KMV模型修正方法上進(jìn)一步拓展模型的適用范圍，由傳統(tǒng)ABS擴(kuò)展至新型綠色金融工具—綠色信貸ABS，并分析檢驗(yàn)了修正KMV模型對(duì)綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)具有較好的預(yù)測(cè)效果，從而為投資者提供了科學(xué)衡量綠色信貸ABS違約風(fēng)險(xiǎn)的有效方法。

主要研究發(fā)現(xiàn)：（1）修正KMV模型對(duì)綠色信貸ABS具有較好的違約預(yù)測(cè)效果，其中，違約距離與未償還比例總體呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，模型對(duì)不同大小的違約風(fēng)險(xiǎn)具有較為明顯的區(qū)分效果。（2）基于我國(guó)綠色金融市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)與其資產(chǎn)池現(xiàn)金流收入的增長(zhǎng)率、波動(dòng)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。（3）綠色信貸ABS的違約風(fēng)險(xiǎn)與到期債務(wù)比重總體呈正相關(guān)關(guān)系，優(yōu)化產(chǎn)品的債務(wù)結(jié)構(gòu)（比如適當(dāng)減少到期時(shí)的債務(wù)）可在一定程度上控制違約風(fēng)險(xiǎn)。（4）在短期與長(zhǎng)期兩種情況下，時(shí)間對(duì)綠色信貸ABS違約風(fēng)險(xiǎn)的影響有所差異，其中短期內(nèi)時(shí)間與違約風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，長(zhǎng)期內(nèi)時(shí)間與違約風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。

參考文獻(xiàn)

［1］鮑新中，陳柏彤，潘肇新.供應(yīng)鏈金融資產(chǎn)證券化的產(chǎn)品信用風(fēng)險(xiǎn)研究——基于QYSJ-ABS和RXZL-ABS的案例分析［J］.金融理論與實(shí)踐，2022（2）：1-9.

［2］廉永輝，邵立港，高杰英.資產(chǎn)證券化是否降低了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)［J］.金融監(jiān)管研究，2023（10）：42-61.