怎樣能夠減少證券化資產所面對現金流錯配及資產再投資風險?

2017-09-13 11:50來源:亞洲金融風險智庫作者:鄔思彥 李健彤
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美國的信貸資產證券化項目(CLO)發行的債券在各個信用等級上比較細分,比較完整,結構也比較穩定。我國目前的CLO債券結構上稍為簡單,它一般只分了高級、中間檔、次級檔,而且固定攤還和過手型是並存的,並且目前的利率環境下它的利差會比較小,甚至一開頭就有負利差的現象,還有國內的CLO通常基於靜態的資產池。


靜態的資產池會引致證券化資產現金流錯配及資產再投資的風險。什麼方法能夠讓證券化資產所面對現金流錯配及資產再投資風險減少?我國可參考外國動態資產池的產品結構。


動態池ABS的基礎資產池不是在項目成立時就確定不變的,而是在產品的循環購買期內,ABS管理人會不斷購買符合合同約定的新資產放入池內。初始入池的基礎資產分析主要考慮分散度、超額利差和期限。循環購買期新增基礎資產需要分析合格資產條件和發起人歷史業務數據。


證券化資產池的組建,主要有三個步驟,首先,設定資產池的總體目標特徵;然後,設定篩選標準,選擇備選資產;最後,從備選資產中挑選組合,構成替代型互換資產池。


「資產池總體目標特徵」是指資產池總體的預期期限、金額規模、資產類別、風險水平、行業構成、地區分佈等特徵,這主要是由發起人根據其資產配置的規劃,結合市場的需求來決定。根據資產池總體的目標特徵,可以確定具體的資產篩選標準。一般選擇那些進入穩定還款期的項目。所選資產的剩餘期限不應超過資產池總體的預定期限。考慮到資產池的分散性和管理成本,每筆資產的金額有個上下限。對於篩選出來的備選資產,需要通過科學的組合以達到分散單個資產的特定風險的目的。也就是說,將具有風險負相關性的資產組合在一起,實現內部對沖風險,從而降低整個資產組合的風險水平。


資產管理人可把現金流量表作為篩選標準。事實上,作為反映證券化資產在一定時期內資金的流入和流出情況的現金流量表,能夠說明資金一定時期內現金流的來龍去脈,反映資產一定時期的編配能力、支付支出的能力、未來獲取資金的能力以及管理資產人的投資和理財活動對證券化資產成果和財務狀況的影響,有助於對資產整體的財務狀況作出客觀評價。


資產或資產組合在水平分析期中的現金流預測來主動地掉換資產池中的某部分,從而主動地管理一組證券化資產,其主要思想是,按自己手裏所持有的資產現金流入情況,與此同時,配對自己流出的現金流出資產的性質,並以現金流為篩選標準按不同的現金流量而製訂主要資產及備選資產。利用證券化互換可以:(1) 增加資產的收益; (2) 利用利率的變動或不同到期日資產收益的不同套利(3) 避免了資產與支出錯配的情況。從備選資產中挑選組合,構成替代型互換資產池。替代型互換即將一種資產與另一種與其現金流極其相似的理想替代資產進行掉換,目的是為將錯配的資產更正,以及防止再投資於另一種不同資產的風險。


替代互換的主要思路是,如果發現市場上有一種與原來投資現金收入流的資產,性質幾乎完全相同的現金支出流資產,由於一方的債務遺約或提早償還,這時資產的管理者就可以調整自己所持有的資產,按新資產(新現金流入)與舊有的現金支出流再配對。一旦資產池上發現到該資產遺約及錯配時,管理人再替代舊有資產,配對相應新資產。資產的替代互換能夠勝利,必須滿足一個條件:能夠在市場上找到相似,又具有與自己所持有現金支出流的性質相同的現金流資產。


此外,動態資產池應設有應急免疫部分,這是一種兼有被動和主動因素的債券資產管理方法。其做法是衹要主動管理可以獲得有利的結果,就對債券資產實行主動管理。但是,一旦出現不利結果,債券資產立即就可以成為免疫資產。要成為應急免疫資產一般要投入比免疫資產更高的本金數額,並且規定一個最低的收益率。但是進行應急免疫方法的目的是獲取一個比免疫資產的收益率更高的收益率。在該方法中,為了保證資產的安全,一般都規定有一個應急免疫資產的市場價值與免疫資產所需金額的差額大於該固定差額,管理人員則繼續進行主動管理;否則,就必須使該組合資產成為免疫資產。


美國市場中,資產池個體層面的常用的模型是貸款轉化模型(Loan Transition Model)和決策樹模型。前者主要適用於有大量(如幾千個以上)資產的資產池,例如RMBS,而後者主要應用於少量(如少於100個)資產的資產池,例如CMBS。


另外,由於發行產品的期限往往長於資產的期限,CLO,車貸ABS和信用卡ABS往往采用動態資產池的方式。由於動態資產池裏的資產在不斷更新,通常需要結合資產池個體層面來測算總體的違約損失分佈或提前償還的各種情景。而我國的資產證券化產品有自己的特點,如和美國的動態CLO不同,我國的信貸資產證券化CLO產品的資產數量一般少於100個,且資產池為靜態。因此,國內CLO產品可以參考美國CMBS的方法進行信用建模,而RMBS、小額消費信貸和車貸ABS一般為靜態資產池,均可參照RMBS的方式進行建模和測算。


一個簡化的貸款轉換模型,可以把貸款的狀態分為正常、拖欠、違約和早償等,在某個階段中,從狀態i轉化為另一個狀態j的概率是,滿足。而又由資產的參數決定,如借款人信用、杠杆率、利息水平等。概率可以根據歷史數據構建多因子非線性模型進行估算。通過系統仿真等多種方法,使用轉換概率矩陣,可以模擬每個階段的資產狀態,從而測算單個資產或資產組的現金流。值得一提的是,從建模的層面上看,提前還款和違約是一致的,前者可以看成是自願提前還款,後者可以看做是非自願提前還款,在建模時衹是驅動因子的差異和回收率的不同。因此,在資產個體分析的層面,可以把違約和提前還款歸為一個統一的貸款轉化模型。


在得到資產池總體或個體風險預測後,可以根據產品的結構運行資產池現金流,並得到到各個層級證券的本金和利息。一般來說,中間層級和次級產品的現金流會因為違約和違約回收率而受到直接損失,從而導致價值及價格波動;在合理分級下,優先級的現金流中本息一般不會受到損失,但提早償還和違約會通過加速優先級的攤銷而影響其價格。綜上所述,通過研究信用風險、提前償還率、違約回收率對於精確估算資產證券化產品至關重要。因此,利用大數據,加強對國內借貸人的還款行為分析在目前是非常欠缺而又是非常必要的。


作者簡介:


鄔思彥先生是國際操作風險管理學會亞州分會和亞洲金融風險智庫主席,國際著名風險管理專家,現任某外資銀行風險管理高級管理,有超過20年的豐富工作經驗。


李健彤就讀於香港公開大學,主修會計,銀行及財務學系,香港證券及投資學會的副會員 (AHKSI)。熱衷於宏觀與微觀經濟的分析,喜歡研究不同數據的相互關係