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知否知否,ABS信用增级怎么瞅?

房抵贷不良资产实战全体系:拿包、尽调、处置、法拍全流程技能提升!

作者:中债资信

来源:债市研究

大家平时在看ABS项目的过程中可能有过这样的疑问:同样的基础资产,为什么会产生不同级别的证券?优先级和次级的本质区别到底在哪里?

本期节目,就让我们来聊聊ABS信用增级措施。

ABS信用增级是ABS信用风险评价体系中的重要一环。在深入探讨信用增级之前,有必要先带大家了解一下ABS信用风险评价的整体思路。

中债资信资产支持证券信用风险评价思路[1]


中债资信ABS信用风险评价是在考虑基础资产信用表现的情况下,对受评证券利息与本金不能获得及时、足额支付可能性的判断。具体评价方法主要分为定量分析和定性分析两部分。今天我们将分享定量分析中的基础资产信用质量、交易结构安排、增信措施等内容,定性分析的部分留待以后有机会再跟大家探讨。

要素1:基础资产信用质量

ABS入池的基础资产类型比较多,需要根据种类的不同采用对应的信用质量评价方法。下面这张图展现了中债资信评级团队在对基础资质量进行评价的时候采用的分析方法,供大家参考。

基础资产信用质量[2]

要素2:交易结构安排

除了基础资产信用质量以外,交易结构也是影响信用风险评价的重要因素。ABS的交易结构安排比较复杂,其分析维度通常包括现金流支付机制、信用触发机制、交易结构风险缓释措施等方面。ABS Man给大家总结了一下以上各个维度常见的交易结构安排(下图)。

对ABS交易结构安排的分析体现在现金流模型中。现金流模型需要充分还原交易文件中的产品结构设计,并通过专家判断确定相关参数,模拟项目实际现金流情况,并判定基础资产现金流及各增信措施对证券的支持水平。

交易结构安排[1]

要素3:增信措施

增信措施可以提高基础资产对受评证券的支持水平,也是ABS信用风险评价中的重要一环。增信措施可以分为内部信用增进和外部信用增进两大类,其中,内部增信措施主要包括优先/次级结构、超额抵押、超额利差、流动性支持等;外部增信措施由第三方机构(也有可能是发起机构)提供,通常可以采取保险、保证担保、差额支付承诺和现金质押账户等形式来实现。

增信措施[1]

说到这里相信大家都已经感觉到,相比普通信用债,ABS的信用风险评价需要考虑的维度更多、也更复杂。那么在实际投资决策的过程中,优先级投资人如何评价ABS不同的信用增级手段?如何定量评估这些信用增级手段的效果?定量分析是完美的吗?怎么克服它的局限性?

[1]《中债资信资产支持证券评级方法总论》

[2] 根据中债资信最新ABS评级方法整理。

以下为原回答:

在武侠大师的笔下,绝世高手们往往都能将强大的“内力”与精湛的“招式”结合得炉火纯青,收放自如。在ABS这门武艺中,基础资产的现金流,无疑就是偿付本息的内力。然而,不同类型的基础资产,其现金流往往存在着诸多“先天属性”,比如确定性和波动性、收益和期限等等,而ABS证券却又要求在较为确定的期限内,进行额定的还本付息。此时,交易结构的设计就好比调用内力的心法和招式,通过种种交易安排和增信手段,对现金流进行裁剪和补充,确保ABS证券的安全。

在各种增信方式中,需要SPV以外的第三方进行增信的统称为外部增信,常见方式有差额支付、担保等等,这就好比一个武林前辈从背后给你输入了一股“真气”。这类ABS在分析范式上,更偏向于主体的研究和增信效力的判定。而通过基础资产自身及其交易结构形成的信用增进则是内部增信,常见的手段包括优先/次级分层、超额覆盖、储备金账户等等。

内部增信机制的核心原理在于,通过结构化设计,使得ABS证券还本付息所需的现金流小于基础资产的预计现金流,从而形成现金流的富余。比如5亿规模的现金流,只发行3个亿的证券,只要现金流的波动范围在2亿以内,证券本金就能得到偿付。

更进一步,证券的优先与次级分层,再次将基础资产现金流的波动性进行了有差异的传递和过滤。往往优先级持有人对现金流的稳定性要求会更高,因为购买优先级证券类似于卖出了一个基础资产的看跌期权,收益是约定的票息,而风险是未来现金流的超预期下降,因此,现金流的波动性越大,对优先级持有人越不利。

那么,现金流究竟需要多大的富余才足够安全呢?也就是次级规模需要有多厚?这是个定量的问题。常见的几种方法有:经验覆盖率法、蒙特卡洛模拟法、损失率分布法等。经验覆盖率法会要求现金流对本息的覆盖率达到一个经验值以上,比如说1.2倍以上,那么优先级本息的总规模只能占到现金流预计总规模的八成左右。这种方法,虽然原理简单,但它对基础资产现金流的确定性和稳定性要求很高。一般情况下,排他性强的、有特许经营权保障的民用类公用事业收费资产包运用这种方法较多。蒙特卡洛模拟法和损失率分布法则是要定量计算出优先级发生违约的概率,而富余量的多少就取决于优先级证券的违约率需要被降到多低,越低的违约率对应着越高的债项评级。

定量方法来源于概率论和统计学,比如抛硬币,概率论的方法下,只要质地均匀、形状规则、正反面对称,那么正面向上的概率是1/2。而统计学的方法,是直接把硬币抛十万次,去数里边正面向上的次数,会在5万次左右,抛的次数越多,概率就越接近1/2。蒙特卡洛模拟就是统计学方法的应用,它模拟成千上万次,看似把脑力劳动转化成了体力劳动,变得麻烦了,但很多时候这是不得已的办法。因为,我们面对的基础资产各式各样,内部结构纷繁复杂,现金流不规则、不标准,往往并不满足用概率论的方法去精确刻画和计算的条件。我们在真实的投资中,天天在抛的可不是硬币,而是质地和形状不规则的石头。

损失率分布法是一种将概率论和统计学相结合的方法,我们会预先给定损失率的分布,比方说对数正态分布或者是贝塔分布,然后根据历史数据和资产池的特性,用统计学的方法对分布进行参数估计,把分布函数定下来,通过这个分布函数的分位点去算违约概率。以常见的消费金融ABS为例,由于资产较为同质且高度分散,资产包损失率水平较为连续,可测性强,在实践中是比较适合用损失率分布法进行风险测算的。

把定量分析看成是做实验,就不那么枯燥了,繁重的体力活交给电脑,我们在这个过程中,可以更加全面和细致地剖析现金流的特征,说不定会有意外的收获,比如说发现了规律和异常。

我们曾经关注到,个别消费金融公司或租赁公司在发展的历程中,出现过累积逾期率或违约率与放款量高度相关的上升过程,这反映的是公司为了实现规模增长的阶段性战略,而放松了放款的条件。这虽然是一个数据上的“异常”,但却给了我们足够的提醒,对公司的风控政策和未来的现金流波动,要留足余地。

在优先级的内部,往往又根据现金流的产生来安排分配顺序,对应发行不同期限的证券。这样一来,就可以把一个长期限的基础资产,切分成若干期限、久期更短的证券,既加快了基础资产的资金回笼,又提供了期限更丰富的金融产品。

此外,越靠前的分层证券,越先获得本金偿付,风险小,期限短,融资成本也越低;越往后的分层证券,随着风险和期限的提高,融资成本也随之上升。通过结构增信,进行风险和期限的匹配之后,收益的匹配就这样水到渠成了。

了解了结构增信的原理,我们不难发现,定量分析有其合理性,但也有局限性。比如模型所依赖的历史数据,它的可靠性、时间跨度、对应的宏观、中观和微观背景等等,都不见得在ABS的存续期之内得到完整地复制,更无法预计黑天鹅的出现。因此,模型只是我们对ABS价值与风险进行测度的一种手段,或者说是一个特定的研究环节。在定量分析之前,要定性地去挖掘现金流生成的商业逻辑,搞懂基础资产运营的真实业务场景,在合理的市场阶段,选取合适的资产类别。而在定量之后,要把模型中得到的关键参数,重新放回到产业研究和业务场景中去,校验数据的成色。将定量与定性穿插结合起来,才能以更加完整的视角观测ABS。比如,消费金融类的资产,一个明显的特点就是整体久期较短。为了与负债的期限匹配,基础资产需进行循环购买。而循环购买会将资产包的质量与公司的后续经营状况紧密联系在一起。因此我们不仅需要对主体进行信用评估,在进行定量分析的时候,也需要特别关注与公司风控政策、循环购买条件、资产生成的稳健性与一致性相关的参数,而有必要时,还会对这类参数进行额外的压力测试。

好了,以上就是我对ABS结构增信的汇报和交流,不当之处,欢迎大家多多批评指正!这个市场方兴未艾,这个江湖值得期待!

原标题: ABS江湖漫谈|知否知否,ABS信用增级怎么瞅?

信用风险交易结构信用增级

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