不良贷款和中小企信贷评级方法

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1、不良贷款证券化评级思路研究不良贷款证券化的信用风险不容易准确评估，一方面资产证券化在我国开展时日尚短，不良贷款证券化的评级方法和评级经验都比较匮乏；另一方面，不良贷款证券化涉及的入池资产笔数较多，每笔资产产生的现金流也不稳定，需要用模型来量化资产支持证券的信用风险。因此，研究不良贷款证券化的评级思路，准确评估不良贷款证券化的信用风险，对解决银行不良贷款问题具有重要的现实意义。　　一、不良贷款证券化的评级思路　　不良贷款证券化的评估思路也与一般资产证券化类似，但是由于不良贷款证券化的基础资产已经违约，且资产回收金额和回收时间的不确定性较大，因此资产支持证券的风险主要取决于不良贷款的回

2、收情况，在组合信用风险评估时，更侧重于对贷款的回收金额和回收时间进行估计。基于对已有资料的梳理，我们将国外评级机构对不良贷款证券化的评级思路归纳为以下两种：一种是以穆迪为代表，假设不同贷款是同质的，按照回收时间长度模拟回收率，这种方法可简称为“同质化模拟法”。另一种方法认为贷款的特征会影响到贷款的回收率以及回收时间，因而针对每笔贷款的特征逐笔模拟回收率，这种方法可简称为“逐笔模拟法”。　　(一)同质化模拟法　　同质化模拟法假设不同贷款是同质的，回收率只和回收时间相关而和贷款的特征（如行业、地区、发放时间等）无关，其基本步骤如下：第一，通过历史数据计算当期回收率。当期回收率是以不良贷

3、款资产池形成时间为起点，计算之后各年度回收金额在资产池上一期未偿本金余额中的占比。当期回收率是一个时间序列，表示不良贷款在形成之后第1年、第2年、第3年等的条件回收率。对每一个不良贷款资产池的历史数据进行统计，能够得到一个当期回收率时间序列的样本，通过对多个不良贷款资产池的历史数据进行统计，便可以得到当期回收率的多个样本。第二，计算当前回收率的统计量。基于当前回收率的样本值，可以确定当期回收率的样本均值、标准差及变异系数。第三，估计回收率分布。在获得当前回收率的样本均值和标准差后，选取对数正态分布、Beta分布等常见分布作为回收率的候选分布，经过数据拟合后，从候选分布中估计出拟合度

4、最高的分布作为回收率服从的分布。第四，模拟贷款未来各年回收率。在确定回收率的分布形态后，利用每年回收率的样本均值和标准差估计每年回收率分布的参数，从而得到逐年的回收率分布函数。从各年的回收率分布函数中分别随机生成一个回收率，便可以得到一个回收率时间序列。由于假设所有贷款是同质的，因此模拟出的回收率时间序列可以应用到所有贷款。基于上述假设，可以模拟出已有贷款在未来各年的回收率。第五，测算资产池现金流。同质化模拟法的另一个假设是，不良贷款不是一次回收的，而是每年都有回收金额，只是回收金额逐年降低。基于这个假设和上述每笔贷款的回收率模拟结果，可以测算出资产组合每年产生的现金流。第六，确定

5、受评证券模型指示级别。利用资产池产生的现金流测算各档资产支持证券的本息偿付情况，从而确定各档证券在法定到期日是否违约，以及损失情况。通过大量模拟（重复第四、第五步），便可以计算出各档证券的预期损失率，从而依据损失率表确定受评证券的模型指示级别。　　(二)逐笔模拟法与同质化模拟法不同的是，逐笔模拟法不假设每笔贷款的同质性，而是认为贷款的特征会影响到贷款的回收率以及回收时间，该方法的基本步骤是：第一，根据历史数据确定回收率分布。根据历史数据得到不良贷款回收率样本，然后选取正态分布、对数正态分布、Beta分布等常见分布作为回收率的候选分布，经过数据拟合后，从候选分布中选取拟合度最高的分布

6、作为回收率的概率分布。第二，估计每笔贷款的预期回收率和（或）预期回收时间。分析师对拟证券化资产池的贷款逐笔进行分析、统计估值，再综合考量借款人的经营、财务状况以及抵押担保情况，评估出每笔贷款的预期回收率和（或）预期回收时间。第三，模拟每笔贷款的回收率和（或）回收时间。在蒙特卡洛模拟阶段，依据每笔贷款的预期回收率，从第一步确定的回收率分布中生成随机数作为模拟出的该笔贷款的回收率。对于回收时间，如果能够估计出贷款的预期回收时间，则将该笔贷款的回收时间设置为预期回收时间，否则可以从历史数据估计出的经验分布中生成随机数作为基准情景的回收时间，也可以在初始起算日和法定到期日之间从均匀分布中随

7、机生成一个日期作为该笔贷款基准情景的回收时间。第四，测算资产池现金流。在得到每笔贷款的回收率和回收时间后，结合每笔贷款的期初未偿余额，便可以对每笔资产的未来现金流进行预测，并在此基础上测算出资产池在各个核算期间内产生的现金流。第五，确定模型指示级别。基于模拟出的回收现金流，结合分析师设定的交易结构相关的各项参数，对回收现金流的分配情况进行测算，得到一次模拟中各档资产支持证券的本金、利息在各个本息兑付日的支付情况，进而得出各档证券在法定到期日的损失率、违约发生情况（0,