個人住房抵押貸款證券化評級思路研究

個人住房抵押貸款支援證券(rmbs)的信用風險評估比較復雜，主要可以歸納為以下三個方面：第一，rmbs的基礎資產為個人住房抵押貸款，評估個人信用風險有一定困難；第二，住房貸款期限長，受宏觀經濟的影響較大，因此基礎資產的預期損失具有較大的不確定性；第三，rmbs面臨較大的提前還款風險，盡管提前還款能在一定程度上降低貸款的違約風險，但是也會使資產池損失部分利息收入，嚴重者會造成交易負利差，造成劣后受償證券的損失。鑒於上述原因，國外機構通常使用量化分析方法，借助評級模型來度量rmbs的信用風險。

一、國外評級機構rmbs評級方法簡介

國外評級機構在評估rmbs組合信用風險時，通常都會逐筆評估每筆貸款的信用風險，然后測算出基礎資產組合信用風險。經過研究我們認為rmbs組合信用風險的評估方法主要有四種：我們簡稱為“遷移率-壓力乘數法”、“模擬方法”、 “milan方法”和“logistic-壓力乘數法”，分別被標普、穆迪2013年之前、穆迪2013年之后、惠譽所使用。

（一）遷移率-壓力乘數法

遷移率-壓力乘數法的核心是采用壓力測試的方法，估計不同目標信用等級證券所需的信用增級量。該方法的具體步驟如下：第一，估計基準情景違約概率。遷移率-壓力乘數法建立了一個“遷移率清算時間模型”進行違約率的估計，該模型的實質是認為貸款的狀態轉變是一個馬爾科夫過程，因此可以采用轉移概率的思想估計違約率隨時間的變化曲線，包括各月的當期新增違約率和截至該時點的累計違約率兩種，並用證券存續期內的累計違約率作為基準情景違約率。第二，估計基準情景違約損失率。違約損失率反映的是貸款一旦違約所造成損失的程度，它主要與貸款的信用品質有關。因此，模型按照優質貸款、alt-a貸款、次級貸款等類型，分別選取相應的樣本群，利用每個樣本群在觀測時點前3個月至前1年之間的歷史清算數據，估計對應類型貸款的違約損失率。第三，對損失率施加壓力，得到目標級別損失率。遷移率-壓力乘數法認為目標級別越高的證券應當能夠承受的違約率和違約損失率越高，因此該方法對基準情景下的違約率和違約損失率施加相應的壓力乘數得到各個目標信用等級下的違約率和違約損失率，兩者相乘即得到目標級別的損失比率，也就是證券達到相應級別所需要的信用增級量。第四，現金流測試確定模型指示級別。結合資產池的目標級別預期損失率，可以初步確定不同目標級別的信用增級量和證券分層結構，然后考察依照交易結構特征設計的現金-流測算得到的預期損失率能否滿足目標級別的要求，最終確定受評證券的信用等級。

（二）模擬方法

模擬方法是以單筆貸款風險點的分析為基礎，采用蒙特卡洛模擬技術得出基礎資產的違約概率分布和損失概率分布。該方法的具體步驟如下：第一，模擬未來的經濟情景。選擇與住房貸款信用風險相關性較強的經濟變量作為被預測變量，包括利率、失業率、房屋價格等，借助蒙特卡羅模擬技術預測證券存續期內這些經濟變量的變化；第二，預測單筆貸款的信用表現。利用模擬的經濟變量和住房貸款自身屬性的指標構塑模型，通過cox風險模型等方法計算單筆貸款在不同時點上的信用風險指標，包括條件違約率、違約損失率和提前還款率，以此預測未來每筆貸款在證券存續期內的違約及損失情況；第三，計算基礎資產的損失比率。按照上述方法對所有入池貸款測算其未來信用表現，再通過加總的方式得出一次模擬中整個資產池的損失金額占比；第四，估計資產池的損失分布。通過對經濟情景的多次模擬，便能夠得出基礎資產組合損失比率的概率分布；第五，結合現金流測試確定級別。該步與遷移率-壓力乘數法的現金流測算和級別得出過程類似，不再贅述。

（三）milan方法

milan方法同樣是基於對單筆貸款的信用風險分析。該方法的具體步驟如下：首先，確定基礎資產的milan信用增級量。milan方法對很多國家都構建了一個國家特定標準貸款以及標準貸款組合，並確定了該標準貸款達到最高的市場有效級別所需的信用增級量。通過與標準貸款及標準貸款組合的比較，對信用增級量分別在單筆貸款和擬證券化資產組合兩個層面做調整並得到milan信用增級量。然后，估計基礎資產的損失分布。milan方法假設分散度較高的資產池其累計損失率服從對數正態分布，利用歷史數據可以推算得到基礎資產的預期損失，那么結合通過最高市場有效級別的milan信用增級量和預期損失率表可以逆推確定基礎資產的損失分布。最後，結合現金流測試確定級別。

（四）logistic-壓力乘數法

logistic-壓力乘數法的具體步驟如下：第一，建立違約率的計算模型。選取與累計違約率相關的變量建立logistic回歸模型，然后利用擬證券化資產池的相應變量的數值，估計出擬證券化資產池在存續期的累計違約率，並根據變量的具體情況和資產池的風險集中度對估計出的違約率進行調整，得到最終的累計違約率。第二，建立違約損失率的計算模型。模型采用了一種會計基礎的方法來進行違約損失率的估計，將房產評估價值依次經過可持續市場價值減值因素、快速銷售調整因素、清算成本和存置成本(carrying cost)[ 存置成本指的是與服務商墊資(servicer advancing)有關的一類成本。]等四個因素的調整，估計出房產的凈回收額，貸款余額與凈回收額的差額就是清算損失，由此即可算出違約損失率。第三，對關鍵變量施加壓力，進而計算目標級別損失比率。給定不同的目標級別，模型對違約率和違約損失率計算中的幾個關鍵變量施加相應的壓力，將施加壓力后的變量值代入前兩步中給出的違約率和違約損失率計算模型，即可求出目標級別下的違約率和違約損失率，兩者相乘得到目標級別損失比率，用於與現金流模型的結果進行比較，從而確定受評證券的模型指示級別。

二、我國適用性分析

國外評級機構的rmbs評級方法不同，但都有其內在的評級邏輯，評級方法也都比較復雜，其共同優勢包括：第一，對貸款信用風險的評估比較細致，都采用逐筆分析；第二，均具有較強的經濟學含義。共同的局限性在於：第一，由於預測期限較長，會出現實際的宏觀經濟環境可能與模型預測情景不符，導致模型對極端情況下組合的違約及損失情況估計不足。第二，其他無法量化的因素無法使用模型加以分析。

遷移率-壓力乘數法的優勢在於邏輯清楚，能夠在較短的時間內計算出特定rmbs基礎資產的基準違約概率及清算時間，操作性強。其局限性主要體現在：不同目標信用等級對應的壓力乘數具有一定主觀性，在數據不充分或披露資訊較少時，此方法的有效性還有待檢驗。在模型假設方面，模型認為貸款的狀態轉移過程是一個時齊的馬爾科夫過程，但這一假設是否與實際情況相符仍有待考證。模擬方法的優勢主要體現在理論基礎扎實、邏輯性強，且方法比較靈活，可延展性好。其局限性在於模擬量大、運算效率較低，且多次模擬預測誤差可能會放大。milan方法的優勢是操作性強，其局限性體現在定性判斷較多，方法略顯說服力不足，累計損失率服從對數正態分布假設的合理性有待檢驗。logistic-壓力乘數法的優勢體現在模型結構完整，邏輯清晰，方法的解釋力較強。其局限性表現在：logistic回歸模型所選取的變量存在著相關關係，且預測模型的誤差會在多次回歸中被放大，影響最終結果。

從適用性方面看，我國目前的數據積累和評級分析師經驗基本能夠滿足遷移率-壓力乘數法的要求，因此遷移率-壓力乘數方法比其他方法在我國的適用性更強。

但是考慮到國內外經濟環境不同，我們可以借鑒國外機構的方法，參考遷移率-壓力乘數法的思路開發我國rmbs評級模型，提出適用於我國的貸款狀態轉移矩陣估計方法，並在評級實踐中加強數據積累，適時對相關參數及調整規則進行實證研究。