抵押債務證券（CDO）的信用風險分析.pdf

1、資產(chǎn)證券化產(chǎn)品主要可以分為資產(chǎn)支持證券(ABS)和房屋抵押貸款證券(MBS)兩大類；其中ABS又可以分為狹義ABS和抵押債務證券(CDO)兩類，前者包括以信用卡貸款、學生貸款、汽車貸款、設備租賃、消費貸款、房屋資產(chǎn)抵押貸款等為標的資產(chǎn)的證券化產(chǎn)品，后者是近年內(nèi)迅速發(fā)展的以銀行貸款、債券等為標的資產(chǎn)的證券化產(chǎn)品，也是本文將要重點研究的對象。抵押債務證券的基礎資產(chǎn)可以是幾乎任何門類的債務類資產(chǎn)，如銀行貸款(CLO)、債券(CBO)、以及抵押

2、債務證券所發(fā)行的各系列證券等；抵押債務證券基礎資產(chǎn)池中貸款和債券占的比重較大，但其結構也逐年發(fā)生變化，比較明顯的是以結構性融資的資產(chǎn)支持證券、房屋抵押貸款證券為基礎資產(chǎn)的抵押債務證券和合成化抵押債務證券(Synthesize CDO)的比重在增加。抵押債務證券的風險狀況主要取決于其自身的基礎資產(chǎn)池的信用風險情況，抵押債務證券基礎資產(chǎn)池內(nèi)的資產(chǎn)分散化程度越高，其抵押資產(chǎn)回報的不確定性風險越小，也就是說，由多個基礎資產(chǎn)支持的抵押債務證券，其

3、基礎資產(chǎn)池內(nèi)的違約相關性較小，更加易于分散風險，降低違約損失。一般情況下，抵押債務證券將基礎資產(chǎn)池所產(chǎn)生的利息和本金現(xiàn)金流分配至不同信用風險級別的證券中，也就是所謂的各系列(Tranches)，優(yōu)先級系列比中間級系列和低等級系列先償付，剩余的現(xiàn)金流支付給權益系列(Equity Tranche)。由此可見，抵押債務證券是一個結構性的信用衍生產(chǎn)品，它具有轉移信用風險的作用，它自身也具有較大的風險。在設計和發(fā)行抵押債務證券過程中，其基礎資產(chǎn)池

4、的設計是非常重要的關鍵點，尤其是入池資產(chǎn)本身的信用風險高低，以及各資產(chǎn)之間的違約相關性大小對整個產(chǎn)品是否成功發(fā)行將起到?jīng)Q定性的作用；同時，也會影響到其發(fā)行的各個結構化系列證券的收益、風險波動情況，從而影響各個類型投資人的收益，尤其是最先受風險損失的權益系列的持有人。 抵押債務證券基礎資產(chǎn)池內(nèi)每個債務類資產(chǎn)的信用風險事件是并非相互獨立的，一般來說，要測量整個基礎資產(chǎn)池的信用風險，就需要知道基礎資產(chǎn)池中各隨機變量之間的邊際分布和相關

5、關系，這樣便可以明確基礎資產(chǎn)池內(nèi)各隨機變量的聯(lián)合分布函數(shù)，反之則不行。在給定邊際分布和相關關系的假設下，有許多不同的統(tǒng)計方法可以建立隨機變量之間的聯(lián)合分布，通常的處理方式為假設標的資產(chǎn)報酬率服從多元正態(tài)分布，并進行數(shù)據(jù)模擬；當然，連接函數(shù)(Copula)方法，是一種簡單、快捷的構建方法，且能構造出更符合實際的聯(lián)合概率分布。連接函數(shù)主要分為三種類型：高斯連接函數(shù)(Gaussian Copula)、學生t連接函數(shù)(Student-t Cop

6、ula)以及阿基米德連接函數(shù)(Archimedes Copula)，然而，由于本文的研究目的并非在于分析利用不同類型的連接函數(shù)對抵押債務證券進行敏感性測試；而是在于選擇適當?shù)倪B接函數(shù)類型對提出的如下思路進行實證檢驗，即在具體的連接函數(shù)分析方法下，利用由信用風險轉移矩陣導出的信用曲線，來擬合抵押債務證券基礎資產(chǎn)池的信用風險分布。根據(jù)前人對抵押債務證券信用風險的研究可知，一方面，有學者提出了用違約率強度函數(shù)來構造信用曲線，并結合連接函數(shù)對信

7、用衍生產(chǎn)品進行分析，但尚未對抵押債務證券進行過信用風險分析，且沒有提到用信用風險轉移矩陣來導出信用曲線；另一方面，有學者提出了用信用評級數(shù)據(jù)來推導信用曲線，并由信用曲線來表示信用資產(chǎn)的違約時間概率，但未用連接函數(shù)擬合聯(lián)合違約風險的方法對抵押債務證券進行分析。因此，本文的研究將把這兩方面內(nèi)容結合起來進行分析，以便能找出另一種分析抵押債務證券信用風險的研究思路。而結合的關鍵點在于，論證分析基礎資產(chǎn)池入池資產(chǎn)邊際違約概率可以表示為該入池資產(chǎn)的

8、信用曲線，以及用連接函數(shù)擬合該信用曲線等同于擬合邊際違約概率，主要思路如下。 首先，以抵押債務證券基礎資產(chǎn)池某一入池資產(chǎn)為例，分析其違約強度函數(shù)(或違約率函數(shù))，并得到該入池資產(chǎn)的邊際違約概率，并證明由一系列的邊際違約概率組成相對應入池資產(chǎn)的信用曲線；其次，通過信用風險轉移矩陣導出每項入池資產(chǎn)的信用曲線，并證明該信用曲線為各入池資產(chǎn)相對應的違約時間分布；再次，由連接函數(shù)方法擬合抵押債務證券各入池資產(chǎn)的信用曲線，便可得到整個基礎資

9、產(chǎn)池的違約風險分布；最后，以“開元”二期作為實證分析標的，由馬爾可夫鏈(Markov Chain)構建信用風險轉移矩陣，借以高斯和學生t連接函數(shù)(Gaussian Copoula and Student-t Copula)作對比分析，發(fā)現(xiàn)學生t連接函數(shù)更能捕捉信用違約風險，這與前人的研究結論相同，則可以驗證該思路具有一定合理性。當然，本文在分析過程中也存在某些不足之處，比如：信用風險轉移矩陣的針對性較差，并非來自國開行或“開元”二期入池

10、資產(chǎn)債務人的具體數(shù)據(jù)；同時，本文在分析抵押債務證券的信用風險時，僅限于預期損失和違約損失率等最基本的風險指標因素，未做更進一步的風險分析，如沒有做在險價值(VAR)或預期向下風險(ES)分析等等。正因為存在不足之處，說明本文的研究范圍尚有拓展的空間；比如：可以根據(jù)“開元”二期公布的入池資產(chǎn)行業(yè)分布比重信息，在上交所和深交所選取合適比例相關行業(yè)的上市公司，并根據(jù)“開元”二期入池資產(chǎn)的風險水平，選擇信用質量類似的上市公司作為測算樣本，以便與