资产证券化经过四十多年的发展,已成为美国固定收益市场重要的一个板块,无论在市场规模、产品类型、制度安排、定价机制以及投资者结构等方面都处于世界领先地位。在我国当前经济深化改革的背景下,使经济运行在合理区间、降低系统性风险特别需要债券市场提供更多的支持和服务。资产证券化作为创新的债券市场工具,将缺乏流动性但具有未来现金流的资产转换成流通的证券,迎合了银行经营模式的转变,满足了机构投资者对风险低、流动性高的资产的需求。而资产证券化证券可销售性的基础是定价技术,其中重要的方面是资产池成本的核算以及定量模型的构建。随着我国政策的不断放开,交易机制的不断完善,以及定价方法的不断改进,越来越多的投资者会参与到资产证券化产品的交易中来。完善的定价体系必然可以为未来资产证券化业务在我国的迅速发展提供坚实的基础。资产证券化定价模型构建的特殊性在于其有着特殊的风险特征,即提前偿付风险和违约风险(Lou,2007),因此资产证券化产品被视为附带各种期权的债务融资工具。目前,资产证券化定价的研究都集中于相对估值下的期权定价方法中,大量的文献研究在发展或重构提前偿付和违约模型。因为相对估值法下的定价机制都是风险中性概率下的测度,即假设市场的完整性和资产价格的可复制性,所以当前研究基于利率的模型构建较多,但基于真实测度下现金流的模型构建则较少。本文主要从以下几个方面对上述相关理论与实际问题进行研究。第一,本文回顾了资产证券化主流定价方法的发展现状,并进行了综述。首先对资产证券化定价中最常用的期权方法的演进进行了追溯。其次,因为美国抵押贷款支持证券(Mortgage-backed Security,MBS)和担保债务凭证(Colleteralized Debt Obligation,CDO)类的定价研究在其三大类资产证券化产品的研究中占据了较大比例,而资产支持证券(Asset-backed Security,ABS)本质上与MBS一致,是MBS技术在其他资产上的推广,而且美国ABS类产品非常广泛,显然无法穷尽,所以单独梳理了MBS和CDO的定价研究发展过程。然后介绍了国内关于资产证券化定价的研究现状。最后对本文的定价方法和已有定价理论进行比较分析,发现资产证券化定价中的关键点是为资产池中资产组合的现金流建模,同时考虑这些现金流的未来不确定性,而当前的定价方法多集中在对提前偿付和违约行为的假设和模型构建上以获得这两部分的期权价值,同时在无风险测度下对利率通过不同的模型构建路径选择,最后为资产证券化产品定价。现行的定价方法通过不同的利率路径模拟和提前偿付与违约的行为假设考虑风险,而很少从真实的现金流角度考虑模型的构建为资产证券化产品定价。第二,本文采用精算原则为资产证券化定价构建一般模型。资产证券化定价中的关键环节是资产池设计,即对资产池进行成本定价和分层设计。在资产证券化中,偿付所支撑证券本金和利息的来源是资产池产生的未来现金流,这是资产证券化的基础,所以被证券化的是经过组合后的资产池的现金流,而不是资产本身。资产证券化的发起人根据自己的证券化目标,通过选择、分类、组合能产生预期现金流的基础资产,以保障所支撑证券顺利偿付。而证券的设计可以由发起人根据投资者的风险偏好进行不同的期限分割和信用增进。所以,资产证券化定价中最为关键的核心是对资产池成本的定价,而其中最重要的是对资产池中基础资产的未来不确定现金流进行估计。由于资产证券化运行的特点,其基础资产的选择标准是资产数量多、资产特征相似、债务人的地域和人口统计分布广泛、现金流是稳定且可预侧、资产的历史状况比较平稳、原始权益人对该资产持有时间较长且信用记录良好等。这些特征与基于大数法则要求数量多、同质化的精算原则的特点高度契合。进而,本文在对精算原则进行回顾与整理的前提下,发现:首先,资产证券化产品中未来每期都会有现金流进出,且有诸多风险将会影响到现金流的金额大小,因此在资产证券化定价中可以类比寿险精算定价中对未来生命分布的研究;其次,多状态马尔可夫模型是一种有别于传统寿险精算模型的方法,其模型中固定数目的多状态之间有相互转移的可能性和相应的转移概率,这些转移概率正是进行保单设计以及保费和准备金计算的基础。尤其涉及到不同的健康状态分类和状态的转移时,该方法更能发挥其优势。因此,本文将资产证券化中未来现金流拆分为五种状态:正常偿还、完全偿还、部分偿还、中断偿还、延迟偿还,在此基础上应用多状态马尔可夫模型构建资产证券化定价一般模型。第三,本文运用所构建的定价一般模型对我国已发行的主要资产证券化产品分别进行定价模型的构建和完善,并运用实证分析方法完成模型检验和评估,应用实际案例检验了精算原则下的定价方法的合理性。首先,本文基于所构建的定价一般模型,结合个人住房贷款资产支持证券(residentialmortgage-backedsecurities,rmbs)的特点建立具备巨灾特征的rmbs现金流精算定价模型,同时利用邮元2014-1rmbs进行实证检验,对资产池的初始成本、每期现金流进行计算。并将结果进行利率、违约概率、部分偿还比例敏感性分析,发现利用本文所构建模型计算现金流得出的资产池成本与该案例初始资产池的成本误差为1.12%,验证了本文所创新的模型较好。由于在上述结果中已经得到了邮元2014-1rmbs的每期现金流情况,故针对每个时点t,本文都能得到t时刻已缴清金额与剩余贷款金额。之后本文将基于rmbs的现金流情况对证券的期限结构和信用分层设计方案进行了分析。发现在证券化产品设计阶段,各层级在不同的条件提前偿付率(conditionalprepaymentrate,cpr)假设下可以确定各自的加权平均期限,或者通过对各层级的投资者的路演沟通并考虑市场情况,也可以确定各层级的期限结构,通过本文所构建的模型可以计算在不同期限结构下已缴清金额占总贷款金额的比重,按各层级投资者所需期限进行分割,加以考虑信用增进等成本,即可确定证券化产品各层级的价格。其次,本文又结合一般模型与个人汽车抵押贷款资产支持证券(autoasset-backedsecurities,auto-abs)的特点建立了具备汽车折旧违约特征的auto-abs现金流精算定价模型,同时利用唯盈2015-1auto-abs进行实证检验,得出的资产池成本与该案例初始资产池的成本误差为1.03%,较好的验证了本文所构建的一般模型。其中,auto-abs与rmbs构建定价模型中最大的不同在于,auto-abs的抵押资产为汽车,它是一种价值随着时间的推移而迅速减少的损耗品,其贷款余额在贷款发生后很短时间内很可能就高于汽车本身的价值。此时,理性经济人将会有很大的概率选择违约处理,auto-abs将会面临违约风险。然后,本文对精算定价一般模型就其他类资产证券化产品展开了适用性研究。因为,随着国内金融市场的不断发展,我国所需要的资产证券化种类也在不断增多,只有定价方法的不断改进,越来越多的投资者才会参与到资产证券化产品的交易中来,定价体系才会越来越完善,这是未来资产证券化业务在我国迅速发展的基础。综上所述,本文的核心观点与结论为:资产证券化定价中引入精算原则是合理的。精算是利用数理模型来估计和分析未来不确定事件产生影响的一门应用学科,金融中凡是涉及到不确定性的问题都可以用精算原则加以分析和解决,这为运用精算方法解决资产证券化的定价问题提供了理论依据。资产证券化产品中每期都会有现金流进出,且有诸多风险将会影响其现金流金额的大小。而寿险精算定价中对未来生命分布的研究,也将考虑现金流及其风险影响因素,这与资产证券化定价机制高度契合。从理论角度出发,本文所建立的模型算法可应用于任意一类资产证券化产品。若未来对资产证券化产品的资产池逐单信息化,建立专属的证券化产品资产池数据库,可利用本文的模型算法进行编程产品化,也使之成为一个衡量、计算资产证券化产品各类信息、价值的工具产品,只要某一证券化产品具有上述数据库所需要的信息,本文的模型算法即可计算出所需的资产证券化资产池的价值,并可进一步对产品的后续发展提供战略性的数据、理论支持。与现有的研究相比,本文的工作存在以下几点创新:(一)将精算方法引入资产证券化定价中,构建了资产证券化定价的规范一般模型。本文将精算方法引入具有数量多、同质化程度高的基础资产的资产证券化产品定价中,基于大数法则,利用精算的原则与方法,构建多状态马尔可夫模型,对债务人的偿付现金流进行了状态分析,并对债务人的偿付行为进行理论模型的构建。具体而言:首先,将资产证券化中的债务人的现金流偿付情况进行多状态分解——正常偿还、完全提前偿还、部分提前偿还、中断偿还、延迟偿还;然后,利用马尔可夫过程中的转移概率来对资产证券化定价中所遇到的可影响现金流的风险因素(提前偿付风险、违约风险等)进行量化处理;最后,基于精算现值概念与精算等价原理,对资产池的成本、每期现金流进行估计。(二)从理论和实证两个方面为资产证券化定价提供一种崭新的探索思路本文为资产证券化构建了规范的精算定价模型,并结合我国已发行的资产证券化产品的自身风险特征,将精算定价原理应用于各类资产证券化产品中。另外,利用本文的模型对RMBS与Auto-ABS已发行的产品进行资产池成本与每期现金流的估算,并与市场中现行的资产池初始成本结果进行比较,结果较为合理。同时,本文基于每期现金流的预测情况,对证券的期限结构和信用分层设计方案提供建议。随着资产证券化市场的迅速发展,本文的定价模型针对各类证券化产品的基础资产风险特征加以修改和完善即可推而广之,为资产证券化定价方法探索提供了一种创新思路。