李祥林：从美国经验看中国资产证券化的发展

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市场需要一些专门的平台。几乎所有在美国制造证券化产品的人都使用intex或Bloomberg。中国相应的平台是什么？在过去的五年里，许多人来找我谈论证券化。一些经济学家说他们会做证券化，一些银行行长说他们会做证券化平台，这让我很惊讶。因为这个平台需要高度的技术性。

上海交通大学上海高级金融研究所(saif/金高)教授、中国金融研究院(cafr)副院长李祥林日前在出席“中国资产证券化与结构融资产业年会暨第四届中国资产证券化论坛年会”时，发表了主题为“美国市场经验与中国市场预期”的演讲。

他的演讲内容主要包括两个部分:第一部分是美国资产证券化市场的概况和过去十年的回顾；二是对中国资产证券化市场的发展提出一些期望。以下是他的演讲记录。。。

李祥林

上海交通大学上海高级金融研究所教授

上海交通大学中国金融研究所副所长

01

美国证券化市场概述

全球证券化市场目前的规模约为10万亿美元。根据证券化产品抵押资产的分类，第一大类是房地产，包括民用和商用；第二大类是公司贷款，近年来在国外市场很受欢迎；第三类是债券；此外，它是为个人消费，如信用卡，汽车贷款和学生贷款。

美国仍然是世界上最大的证券化市场，占全球总量的85%。中国的证券化市场发展很快，未来几年有可能赶上美国的规模。

2008年全球金融危机后，美国证券化市场总量下降，最近开始增加。主要原因之一是投资收益率持续下降。证券化产品可以通过提高杠杆率为市场提供更高收益的投资产品，包括近年来广受欢迎的clo和CMB等产品。

在金融危机中，证券化市场暴露出诸多问题，如利益不一致、利益冲突、过度依赖评级机构、抵押贷款资产不透明、结构复杂等。展望证券化产品在中国的发展，我们可以借鉴美国的历史，尽量避免犯同样的错误。金融危机后，美国日益增加的监管要求大大增加了证券化业务的成本。有人开玩笑说，一个人在做证券化产品，后面跟着四个人在看。

金融危机期间，大规模证券化产品的违约率呈爆炸式增长。下图反映了2007年年中至2016年底主要证券化产品的累计违约率。

资产支持证券的违约率相对较低，美国为2%，其他国家为1.6%。结构性信贷产品主要基于企业信贷，美国的违约率为6.6%，其他国家为8.6%；担保债务证券(cdo的abs，或CDO的平方)，美国的违约率达到70.2%，其他国家也达到18.2%；金融危机中，美国商业房地产抵押贷款支持证券(cmbs)的违约率达到29.9%，其他国家为14%；抵押贷款支持证券(rmbs)主要是基于次级抵押贷款的产品，在美国违约率为48.7%，在其他国家为1.3%。由此我们可以看出，资产证券化产品在金融危机中暴露出了很大的问题，投资者损失惨重。

危机前后，美国各种资产的证券化程度以及银行和其他机构持有证券化产品的比例也有所不同。以汽车贷款为例，从1998年到2007年金融危机前，汽车贷款的证券化程度不断提高，而金融危机后，证券化的比重不断下降，几乎回到十年前的水平。信用卡贷款也是如此。1998年，证券化程度为34%，2017年降至12%。学生贷款也是如此。

原因是什么？由于传统投资资产的整体回报率不断下降，证券化产品不断减少，许多公司不妨直接购买基本资产，如个人和商业房地产贷款，而不是购买证券化产品。近年来，商业房地产抵押贷款证券化程度基本保持稳定，但个人住房抵押贷款证券化程度有所下降。总体而言，与危机前的高水平相比，美国的资产证券化程度有所下降，但基本保持了稳定的证券化比率。

证券化产品作为投资目标，具有以下优势:

首先，证券化市场为投资者提供了更多的投资产品。例如，保险公司不能直接贷款给企业，但保险公司可以购买企业贷款证券化产品。

其次，证券化可以带来杠杆作用，生产高收益产品。

另外，从资产配置的角度来看，资产证券化产品与其他投资产品的相关系数相对较低。

与此同时，资产证券化产品的发行如果综合起来，可以变得非常灵活。例如，大多数债券一旦发行，就会被长期投资者购买和持有，市场流动性非常差。通过cds，我们可以在短时间内生成大量的合成债券。投资者可以购买政府债券，出售公司的信用保险。当两者相加时，如果不考虑cds的交易对手风险，这与投资公司债券是一样的。

在金融危机之前，大约两三百家美国公司的信用违约互换市场比他们发行的债券市场流动性更强。同样，我们可以生产大量的合成cdo产品。

证券化产品的缺点是什么？

首先，它的产品结构比较复杂。

其次，证券化产品的发行成本相对较高。可以想象，赞助商必须选择一个资产池，然后打包，通过评级，并需要完成大量工作和文件，最后发布它，成本确实相当高。

此外，证券化产品的定价技术也很复杂。许多金融人士理解单一资产定价，但证券化产品的交易和管理需要组合定价的能力，这是一个巨大的挑战。金融危机后，监管力度不断加大，监管力度的收紧也是人们关注的问题之一。

我们讨论了三种类型资产的区别:住房抵押贷款(人民币)、商业房地产抵押贷款(CMB)和资产支持型(abs)。通过发行潜力、信用风险、利率风险和流动性的差异，我们可以看出不同资产类别的特征。

下表主要显示了资产证券化产品与其他主要投资产品的相关系数。

作为机构投资者，尤其是大型机构投资者，你为什么要投资资产证券化产品？原因不仅在于证券化产品能够提供的风险和回报，还在于证券化产品与其他投资产品之间的低相关性。

如你所见，多年来全球化程度加深，使得各种市场之间的关系更加密切，各种资产类别之间的相关系数越来越高；在金融危机中，相关系数会变得更高。如果我们能找到一种与其他投资产品相关系数较低的资产，我们就能在分散风险方面提供巨大的优势。

让我简单介绍一下资产证券化的原理。

在资产证券化过程中，目标组合是从资产池中选择的，而spv通常是通过真正的出售来建立的。这个特殊目的机构就像一个独立的公司，它的资产是主体的组合，它的债务都是打包的证券化产品。所有的现金流只能进出这个特殊目的机构。通过结构化设计，将其分为不同层次的证券化产品。基础组合资产的收益自上而下分配给各级证券化产品，基础组合资产的损失自下而上分配给各级证券化产品。

在实践中，不同的资产被分成不同的块和规则。例如，美国企业信贷资产证券化通常分为6个层次，而住房抵押贷款高达18至20个层次。

首先，资产证券化是通过组合目标来分散风险。

其次，资产证券化对应于有限风险。假设投资债券，投资者可以毫无损失地获得所有的收益和本金，但是一旦他们损失了，除了可收回的部分以外，所有的都将损失；证券化通过确定资产池将风险转化为有限风险的概念。

这个概念在保险业，特别是再保险行业已经存在了一两个世纪。在保险业，许多合同都有免赔额和最高赔偿额。与证券化一样，基本原则是改变风险特征并产生杠杆作用。

几年前，中国流行的股票评级基金也是如此。分级基金相当于一个股票投资组合，在结构上分为两个层次。第一个A级是固定收益，剩下的B级是杠杆股票，因为评级会改变风险特征。这也是收入相对较低时市场更愿意追求证券化产品的原因。

证券化产品的定价很复杂。当我们把同类资产放在一起时，我们怎么能完整地描述它们未来的收入和损失呢？下图显示了100个信用主体在各种相关条件下的总损失分布，其中使用了高斯连接函数。

该图显示了投资组合的总损失大于一定数额的概率分布。证券化产品的预期损失是这个超损失分布曲线的上限和下限的面积，它由证券化产品包划分。

从该图中，我们可以看出不同证券化产品对相关系数的敏感性。最低级别的权益类希望相关系数尽可能大，而较高级别的权益类希望相关系数尽可能小，因为随着相关系数的增加，超损失分布曲线的右尾变得越来越粗。

对于任何证券化产品，如果你能计算出这样的图表，你就能从图表中估计出复杂金融产品的损失预期。相关性、单个资产的信用质量和回收规模等许多因素都会影响超额损失的分布曲线。

当谈到资产证券化产品时，我们必须谈到评级机构。评级机构为谁服务？在美国，评级机构的初衷是为投资者服务，但金融危机前评级机构的主要收入来自对结构性产品的评级。证券化产品的评级和定价原则是复杂的。这里我给出两个模型，一个是bet模型，另一个是高斯连接函数。

十多年来，美国的穆迪评级公司一直使用一个非常简单的下注模型对资产证券化进行评级，这让所有人都感到惊讶。bet模型的基本思想是用较少数量的独立债券和证券来逼近原始数字，但相互关联的债券和证券使它们的损失分布在相同的第一和第二时刻。独立的量被称为多样性得分。

这个模型充其量是一个没有严格理论支持的近似方法。将bet模型与高斯连接函数进行比较，它用于100种债券组合，离差得分为64，平均评级为bbb。

我们画出两个模型的累积分布函数图，可以看出差别不大。然而，使用下注模型，损失分布基本上是三点分布:没有损失的概率非常高，一个债券损失的概率非常显著，两个债券损失的概率仍然有意义，三个或更多债券损失的概率几乎为零。

我在20世纪90年代中期告诉穆迪的人这种模式的缺点。当时，他们对证券化产品的评级为10亿美元，收费价格约为15万美元，而穆迪提供的损失分布为三点分布。几个主要的评级机构直到2004年和2005年才开始使用高斯连接函数的方法进行改变。Aig已经生产了数千亿的结构性产品，支持这些产品的方法是下注模型，但即使在今天，穆迪仍在使用这种模型进行clo评级，其可信度值得怀疑。

上图显示了两种模型下损失概率分布的比较，下图显示了两种模型用于评级时的比较。可以看出，这两种方法对中间两种证券的评级结果是相同的。但对于评级结果较高的证券，bet模型给出的评级高于高斯连接函数。在金融危机中，大多数证券化产品，包括评级较高的产品，都被降级了。

金融危机之前，市场发行了大约50到60种siv证券化产品。在金融危机中，所有siv产品无一例外都出现了违约，投资者遭受了重大损失。这与当时评级机构使用的评级方法有很大关系。

siv产品存在一个技术问题，即需要考虑每季度甚至每个月siv产品中损失分布的动态情况和资产池的动态变化，包括损失、资产池价值和评级。

一家评级机构修改了高斯连接函数法，并根据每个阶段应用了高斯连接函数模型——真实的高斯连接函数考虑了未来违约发生的时间。由于对高斯连接函数缺乏真正的理解，高斯连接函数每月应用一次。第一个月，如果债券违约，扔掉它，第二个月，再做一次模拟。这种简单的方法完全改变了高斯连接函数模型。这种方法相当于假设违约只限于一个月。

在下表中，我将对应在单周期和多间隔假设下通过高斯连接函数获得的损耗分布。单周期仿真中60%相关系数的损失概率是多区间仿真的65.4%。如果区间从一年改为一个月，单周期模拟的60%相关系数相当于多区间模拟的95%相关系数。从两年后这两种方法造成的损失概率来看，它们是相对应的。

从违约概率的条件分布可以看出这两种方法的区别。可以看出，在极端情况下(黑体内容)，如果使用单周期高斯函数，第一周期内第一次信用违约和第二次信用违约的概率为10.16%，如果使用多区间高斯函数，第二次信用违约的条件概率仅为1%。虽然使用了相同的高斯连接函数，但由于使用方法不同，评级结果会有相当大的偏差。

02

对中国资产证券化市场的一些预期

首先是关于证券化产品的发展。

在金融危机之前，证券化产品变得越来越复杂，以至于很少有人能理解它们，理解它们的人就能赚钱。与其他产品不同，金融产品并不尽可能复杂。因此，我希望每个人都能尽可能使证券化产品更简单、更规范。

应当注意，并非所有产品都可以用于证券化。因为国内消费类资产的样本比较大，所以比较成熟；但是对于许多其他类型的资产，内在资产的定价是不科学的，那么我们为什么要进行证券化呢？这会引起很多问题。

证券化资产应该完全剥离，发行者不应该提供担保。我们应该控制能够安排证券化产品的金融机构的数量，并建立资格认证标准。

第二是评级。

刚才我提到了评级的主要问题，第一个是要透明，第二个是要有区别，第三个是要科学。国内评级机构喜欢给每个人都打高分。我曾经参加过证券业协会评估证券公司的风险管理能力。得分后，其他人得分92，93和94，我的得分是30和40，最高分是70。每个人都对我有礼貌，没有拿走我的票。因此，我的投票非常重要。

然而，我认为玩92，93和94会造成很大的混乱。首先，人们会认为自己的水平很高，已经达到了90分。其次，我很惊讶你怎么能区分92分和93分。

从国际标准来看，当年我国证券公司的风险管理水平还比较低，两者之间有很大的差距。因此，我希望评级机构不要给aa和aaa打分，而是把评级结果分开。毕竟，评级只是根据风险对产品进行分类，而不是定价。评级机构必须使评级透明化，逐步完善各种资产证券化的评级方法。

第三是定价。

目前，国内证券化市场主要活跃在一级市场，因此我们可以花更多的时间研究定价原则。科学定价以高度发达的交易市场为前提。不发展交易市场，就很难知道真正的价格在哪里。

谈论定价和评级之间的关系:定价是一个连续的评级。无论产品值一便士、三美元还是二十五美分，市场都必须非常仔细地研究它，以获得交易价格。这就是所谓的连续评级。相反，评级是一种分散的定价。例如，每个人都被分为好人和坏人，并被分为8级或16级。这是评级。

第四是关于市场。

有必要发展二级市场和交易市场。没有交易市场，没有双向交易，这个市场总是不透明的；通过交易，市场将变得更有效率。

我认为有必要生产一些指数产品。没有指数产品，每个人都很难知道市场走向。

最后，是关于平台的。

市场需要一些专门的平台。几乎所有在美国制造证券化产品的人都使用intex或Bloomberg。中国相应的平台是什么？在过去的五年里，许多人来找我谈论证券化。一些经济学家说他们会做证券化，一些银行行长说他们会做证券化平台，这让我很惊讶。因为这个平台需要高度的技术性。目前，中国已经有了不错的公司，比如何仪金融，这使得中国资产证券化非常成功。

我希望市场能够汇聚在一个开放的平台上，让信息透明化，让整个行业能够健康持续地发展市场，否则很多问题很容易出现。

一旦中国的环境出现问题，监管机构就必须处理好。然而，如果监管者对市场了解不多，也没有完全掌握市场，那么在这种情况下，监管者所能做的就是把市场削减得很少，或者把市场控制得死死的。

*以上是李祥林教授在中国资产证券化暨结构融资行业年会暨中国资产证券化论坛第四届年会上的发言

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