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随着我国文化影视产业的日益繁荣，其融资需求不断提高，融资规模不断扩大。在有价证券市场投资日趋活跃的环境下，资产证券化可以成为文化影视产业融资方式的一个优质选项。本文以文化影视资产为研究对象，探讨其在证券化过程中所涉及的结构设计、基础资产估值以及证券化产品的定价问题，并对以中国大陆电影院线收益权为基础资产的证券化进行了实证研究。
首先，本文给出了文化影视资产的定义，分析了我国文化影视行业的发展现状和发展前景，并对资产证券化的交易结构和关键环节进行了介绍，为后文中对文化影视资产证券化的定价研究提供了一般性的实践和理论基础。
交易结构的设计是否合理，对于证券化融资的成本及证券化产品的发行、定价有着直接影响。本文就“建投—华谊兄弟影院信托收益权资产支持专项计划”为例进行分析，通过研究其交易结构、风险控制、收益分配等内容，分析了文化影视资产证券化的优点和可行性。但是，在研究中也发现，该资产支持计划及国内的其他几单院线信托收益权资产支持计划都存在基础资产尚未出表的问题，从而使得基础资产和原始资产持有人之间的风险联系尚未完全隔离。不过，基于其资产性质的特殊性，其在结构设计和信用增级方式的选择上也相应地做出了特殊安排，从而有效保证其证券化产品的风险偿付能力。
单纯从证券化产品的形式来看，文化影视资产证券化产品同其他资产证券化产品之间并没有本质上的区别，都是能够给投资者带来一定收益的金融产品。但是，相较于其他非知识产权类资产证券化来说，文化影视资产证券化的基础资产有其特殊性，包括基础资产未来现金流的稳定性、基础资产面临的风险的大小和可控性等方面。进一步地，文化影视资产作为基础资产所具有的特殊性，也直接决定了文化影视资产证券化产品在结构设计和产品定价上存在着不同。
在文化影视资产证券化定价的研究中，首先要解决的就是基础资产的估值问题。文化影视资产现金流的准确预测及估值，为证券化产品的发行和定价提供了总量和流量依据。然而，不同于信贷资产、票据等能够产生相对稳定现金流的资产，文化影视资产的现金流因其未来收益的不确定性而难以预测，进而对基础资产的估值造成困难。
考虑到基础资产所面临的不确定性，本文选用了Bass模型对文化影视资产的现金流进行预测，继而完成对基础资产估值的研究。实证中，选取了2011年~2018年间中国大陆电影院线观影人次的历史数据作为研究样本，通过获取对应电影的导演、演员、电影类型、上映时间、出产国以及制作预算等6大类特征信息，并进一步量化为18个维度的变量，建立其与Bass模型估计参数之间的模型关系，从而实现对电影上映后上映周期及民众观影情况的预测，进而实现对电影未来收益的预测，最终实现对文化影视资产的估值，并对估值结果进行了分析。通过实证发现，Bass模型对电影观影人次的历史数据具有良好的拟合效果，对电影上映后观影人次的变化有良好的预测效果。另外，在构建参数估计值和电影特征信息的关系时，在以往研究的基础上，本文选用机器学习的算法进行模型构建，从而提升了预测效果，同时也具有一定的创新性。
在进行文化影视资产估值的研究过程中，通过对中国大陆院线观影人次数据的研究，发现相较于出于自主偏好而选择观看电影，我国大陆地区的电影消费者更容易受他人影响去选择观看某部电影，从而证明了我国电影市场上口碑策略的有效性。另外，本文通过对电影特征信息和观影人次数据的研究，发现在中国大陆电影市场中，导演、演员、电影类型、上映时间、出产国以及电影制作预算这6类因素对电影受欢迎度的影响是显著的，这与以往国内外的研究结果具有一致性。
文化影视资产证券化产品的定价研究方面，本文参考了资产证券化产品的常用定价模型——期权调整利差模型（OAS）。研究选用了具有市场化特征的上海银行间同业拆借利率（shibor）作为基础利率，并对2010年~2018年间shibor的历史数据进行分析，计算其在该历史区间的波动率、均值过程等参数信息。基于对参数计算，进一步采用了基于CIR利率模型的蒙特卡洛模拟，实现对未来利率变化路径预测。另一方面，本文通过对477只已发行的各类资产证券化产品进行研究，利用期权调整利差模型计算其风险补偿——OAS值，并按照证券评级将其进行分类，最后计算各评级下的OAS平均值，以此作为新发行资产证券化产品时的定价参照。基于此逻辑，本文对“16华谊A3”进行了定价分析，并对定价结果同市场价格进行了比较和探讨，分析差异存在的可能的原因，同时就实证过程中存在的一些不足进行了进一步的说明。
本文在研究过程中，充分考虑了文化影视资产的资产特性，并以中国大陆电影院线为实证研究对象，对其资产定价、证券化产品的模式及定价进行研究，结果显示所选取的方法具有较好的计算结果，具有一定的可行性和适用性。另外，本文的整体研究也为文化影视类资产的证券化提供一些思路和参考，具有一定的指导意义。
首先，本文给出了文化影视资产的定义，分析了我国文化影视行业的发展现状和发展前景，并对资产证券化的交易结构和关键环节进行了介绍，为后文中对文化影视资产证券化的定价研究提供了一般性的实践和理论基础。
交易结构的设计是否合理，对于证券化融资的成本及证券化产品的发行、定价有着直接影响。本文就“建投—华谊兄弟影院信托收益权资产支持专项计划”为例进行分析，通过研究其交易结构、风险控制、收益分配等内容，分析了文化影视资产证券化的优点和可行性。但是，在研究中也发现，该资产支持计划及国内的其他几单院线信托收益权资产支持计划都存在基础资产尚未出表的问题，从而使得基础资产和原始资产持有人之间的风险联系尚未完全隔离。不过，基于其资产性质的特殊性，其在结构设计和信用增级方式的选择上也相应地做出了特殊安排，从而有效保证其证券化产品的风险偿付能力。
单纯从证券化产品的形式来看，文化影视资产证券化产品同其他资产证券化产品之间并没有本质上的区别，都是能够给投资者带来一定收益的金融产品。但是，相较于其他非知识产权类资产证券化来说，文化影视资产证券化的基础资产有其特殊性，包括基础资产未来现金流的稳定性、基础资产面临的风险的大小和可控性等方面。进一步地，文化影视资产作为基础资产所具有的特殊性，也直接决定了文化影视资产证券化产品在结构设计和产品定价上存在着不同。
在文化影视资产证券化定价的研究中，首先要解决的就是基础资产的估值问题。文化影视资产现金流的准确预测及估值，为证券化产品的发行和定价提供了总量和流量依据。然而，不同于信贷资产、票据等能够产生相对稳定现金流的资产，文化影视资产的现金流因其未来收益的不确定性而难以预测，进而对基础资产的估值造成困难。
考虑到基础资产所面临的不确定性，本文选用了Bass模型对文化影视资产的现金流进行预测，继而完成对基础资产估值的研究。实证中，选取了2011年~2018年间中国大陆电影院线观影人次的历史数据作为研究样本，通过获取对应电影的导演、演员、电影类型、上映时间、出产国以及制作预算等6大类特征信息，并进一步量化为18个维度的变量，建立其与Bass模型估计参数之间的模型关系，从而实现对电影上映后上映周期及民众观影情况的预测，进而实现对电影未来收益的预测，最终实现对文化影视资产的估值，并对估值结果进行了分析。通过实证发现，Bass模型对电影观影人次的历史数据具有良好的拟合效果，对电影上映后观影人次的变化有良好的预测效果。另外，在构建参数估计值和电影特征信息的关系时，在以往研究的基础上，本文选用机器学习的算法进行模型构建，从而提升了预测效果，同时也具有一定的创新性。
在进行文化影视资产估值的研究过程中，通过对中国大陆院线观影人次数据的研究，发现相较于出于自主偏好而选择观看电影，我国大陆地区的电影消费者更容易受他人影响去选择观看某部电影，从而证明了我国电影市场上口碑策略的有效性。另外，本文通过对电影特征信息和观影人次数据的研究，发现在中国大陆电影市场中，导演、演员、电影类型、上映时间、出产国以及电影制作预算这6类因素对电影受欢迎度的影响是显著的，这与以往国内外的研究结果具有一致性。
文化影视资产证券化产品的定价研究方面，本文参考了资产证券化产品的常用定价模型——期权调整利差模型（OAS）。研究选用了具有市场化特征的上海银行间同业拆借利率（shibor）作为基础利率，并对2010年~2018年间shibor的历史数据进行分析，计算其在该历史区间的波动率、均值过程等参数信息。基于对参数计算，进一步采用了基于CIR利率模型的蒙特卡洛模拟，实现对未来利率变化路径预测。另一方面，本文通过对477只已发行的各类资产证券化产品进行研究，利用期权调整利差模型计算其风险补偿——OAS值，并按照证券评级将其进行分类，最后计算各评级下的OAS平均值，以此作为新发行资产证券化产品时的定价参照。基于此逻辑，本文对“16华谊A3”进行了定价分析，并对定价结果同市场价格进行了比较和探讨，分析差异存在的可能的原因，同时就实证过程中存在的一些不足进行了进一步的说明。
本文在研究过程中，充分考虑了文化影视资产的资产特性，并以中国大陆电影院线为实证研究对象，对其资产定价、证券化产品的模式及定价进行研究，结果显示所选取的方法具有较好的计算结果，具有一定的可行性和适用性。另外，本文的整体研究也为文化影视类资产的证券化提供一些思路和参考，具有一定的指导意义。