信贷资产证券化产品定价方法与实践-论文.pdf

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1、__l_II·—_l_l一资产证券化实践专辑信贷资产证券化产品定价方法与实践摘要：本文以抵押贷款支持证券为例，介绍了国际上信贷资产支持证券的定价理论，并王庆华通过比较中、美两国信贷资产证券化产品的主要定价方法及利差状况，重点分析了形成董琪两国定价差异的原因，最后就如何促进我国信贷资产证券化产品的科学、合理定价提出彭新月几点建议。关键词：信贷资产证券化抵押贷款支持证券定价方法流动性溢价我国的信贷资产证券化业务始于2005年．目定价方法研究前处于第三轮试点阶段．市场规模快速扩张。截至目前信贷资产支持证券主要分为一般资产支持2014年7月20日我国债券市场共有47期未到期证券(As

2、set-BackedSecurity．ABS)和抵押贷款支信贷资产支持证券．债券余额总计905．39亿元。持证券(M0rtgage—backeaSecurity，MBS)两种类我国信贷资产证券化的发展意义重大。从发起型。二者定价原理相似，但MBS的定价过程要复杂人的角度看，可以优化资产负债结构分散发起人于ABS，本文主要探讨MBS产品的定价方法。信贷资产风险．推动商业银行业务转型：从投资者目前主要流行的MBS定价模型有固定提前偿的角度看，可以丰富市场投资品种。付率模型(ConstantPrepaymentRate．CPR)、美国但目前．我国信贷资产支持证券的发行利率公共证券协

3、会经验法则(PublicSecurityAssociation高企．存在不合理的定价因素．银行积极性不高PSA)、美国联邦住宅管理局经验法则(Federal在一定程度上影响了资产证券化业务的发展。因HousingAdministration．FHA)。及计量经济学提前此，优化产品的定价方法．是促进市场规范发展偿付模型等。的关键问题之一。下面．本文将通过对比分析中经典的MBS定价方法主要涉及两部分．一是美两国信贷资产支持证券定价方法．来探讨适合确定提前清偿假设．二是选取定价模型。我国的定价模式，希望为我国相关实务操作提供(一)提前清偿假设一定的参考。CPR模型假定贷款期间提前偿

4、付率固定不变CHINABOND2014September11资产证券化实践专辑即每期提前偿还的本金为贷款本金余额的固定比率。偿付额)．其中，再融资主要考虑的是抵押贷款利固定提前偿付率基于历史数据及MBS发行ItG,al,经济率的变化．重置考虑税收减免、季节因素、房产价环境确定．简单实用．但假设固定的提前偿付率未格波动等因素影响、该模型重点考虑再融资与重置考虑各种因素的变动对借款人提前清偿行为的影响因素，部分偿还因素的影响最小。PSA及FHA经验法则都是根据美国市场的历史(=)定价模型的选择数据建立的，适用于美国市场MBS的定价。PSA法资产证券化产品定价的理论基础都是现金流定

5、则由美国公共证券协会根据其历史数据建立．一般价模型，产品价格的确定与其未来产生的现金流的假定MBS发行时贷款的固定提前偿付率较低．但随折现值有关。在实际业务中，资产证券化产品的价着抵押贷款到期日临近．固定提前偿付率增长至一格往往根据其与基准利率之间的利差确定．而国际个稳定水平FHA法则是由美国联邦住宅管理局依上资产证券化产品利差的确定方法主要有三种，即据其担保的3O年抵押贷款的历史数据建立．其定收益率利差分析、静利差分析及期权调整利差分析期公布的贷款年存续率持续保持较低水平。PSA及1．收益率利差分析—II__lI_I__I一资产证券化实践专辑差分析假定MBS的利率期限结构与

6、国债(或其他基准利率)利率期限结构之间的利差固定．该固定利∑差即为静态利差。简单的计算公式为：其中，P为MBS的市场价格：N为总的利率路P径数S为第S条利率路径；m为贷款到期时间；t=1其中P为MBS的市场价格；CFt为第t期的CF{S．t)为第S条路径在时间t时的现金流r(S现金流收入_rl为第t期时国债的即期利率RR为t)为第S条路径在时间t时的国债即期利率：OAS静态利差m为贷款到期时间。该模型设定初始的为期权调整利差。静态利差然后通过将国债利率期限结构中每个即期利率加上初始静态利差来对未来预期的现金流进美国信贷资产证券化产品的定价情况行折现，利用试错法不断调整，最后使

7、未来现金流(一)美国信贷资产证券化产品的主要定价方的折现值等于市场价格．从而得到合适的静态利差。法静态利差考虑了利率期限结构对MBS定价的影响，美国信贷资产证券化业务起源于2O世纪70年但未考虑未来利率的波动对预期现金流的影响。代初，并不断发展创新，规模迅速扩大。2007年3．期权调整利差(OAS)分析期权调整利差分析在当今被认为是MBS和ABS产品定价的标准方法。由于提前偿还行为的存在，借款人实际上拥有一个赎回期权(早偿期权)，通过不同利率路径借款人提前清偿的可能性、清偿额度均不同，提前清偿率的预测很