企业资产支持证券的信用评级

来源 :经营管理者·下旬刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:luochengshabi
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  摘 要:企业资产支持证券是资本市场上重要的金融产品,近年来得到了快速发展。我国企业资产支持证券无论从市场规模、产品种类,还是从交易结构、增信措施等方面都得到了长足的发展。如何对企业资产支持证券进行评级,从而揭示其风险收益水平,对我国资本市场的完善健康发展影响重大。
  关键词:信用评级 企业资产支持证券 基础资产
  我国资产证券化业务尚处于发展初期,相关法律制度并不完善,产品交易结构较为复杂,交易结构和交易机制尚待进一步考察,这给评级过程增添了不少的困难。企业资产支持证券的基础资产不同,相应的评级分析过程也有所差异。
  目前,我国企业资产证券化市场大体可以分为债权类企业资产支持证券和收益权类企业资产支持证券。债权类资产是企业基于已经签订并履行完合同约定的义务后要求债务人在约定的时间内支付约定金额的权利。这类资产具有合法的财产权利地位,并且在企业财务报表中被确认为资产,因此,债权类资产的真实销售不存在法律和会计上的不确定性。该类资产面临的主要风险在于相关债务人的违约和回收风险。收益权类资产往往是依附于经营实体或相对独立的实物资产而产生的未来收益权,其名义未来现金流不确定,同时其现金流的回收还依附于该资产的经营主体,一般而言就是资产专项计划中的原始权益人。因此,对其进行信用评级时需要考虑的因素将更加复杂多样,如基础资产池、原始权益人以及交易结构等。
  因此,下面的内容将就债权类和收益权类的企业资产支持证券进行定性和定量分析。
  一、定性分析
  1.基础资产。债权类的企業基础资产主要分为以单笔债权形式存在的、主要以企业法人为主的债权类资产,以及多笔小额集合债权形式存在的、以自然人为主的债权类资产。对于第一类债权类资产,由于不涉及资产池的资产相关性和集中度等问题,评级主要考虑交易对手的信用风险,通过对债务人进行影子评级来确定相应的违约概率和违约回收率。对于第二类债权类资产,如果基础资产笔数较少,行业分布比较分散,评级将针对每笔基础资产的违约概率、违约回收率、资产池的加权平均期限、资产池的债务人的影子评级分布、资产池的行业和地区集中度和相关性等角度进行评估。通过对每笔债权的风险暴露乘以该笔债权或该债务人影子评级对应的违约率可以得出资产池的加权平均影子评级。同时,我们还需要考虑基础资产之间的相关性和集中度对基础资产池的信用质量的影响。我们主要从行业和地区角度来考量基础资产的相关性,并参考国外违约峰值进行一定的调整。而基础资产的集中度则主要从行业和债务人分布等角度进行考量。在加权平均影子评级相同的条件下,分散性好、集中度低的基础资产池大规模违约的风险低。对于应收账款性质的债权类企业资产支持证券,评级的关注点在于应收款的质量、债务人的信用水平以及循环购买等问题。对于其他的债权类企业资产,如融资租赁款、企业贷款等,则重点在于分析违约率、违约回收率、相关性和集中度等问题。
  目前,我国企业收益权类的资产证券化的基础资产主要为收费路桥、水电气等类型的公用事业单位的基础设施收费权。截止2015年6月30日,我国市场上现存14只收益权类企业资产支持证券。由于收益权类的基础资产类型差异较大,因此评级的关注要点也有较大不同。同时其现金流的回收还依附于该资产的经营主体,一般而言就是资产专项计划中的原始权益人。原始权益人的经营管理水平、偿债能力和尽职能力会影响到资产的未来收益情况,进而对资产支持证券的信用质量和收益情况产生非常重要的影响。因此,评级机构不仅需要对收益类基础资产的未来现金流情况作出科学合理的评估,而且要对原始权益人的尽职能力和偿债能力进行综合的考量。
  2.交易结构。企业资产证券化基本上是以券商设立的资产支持专项计划的形式存在,其基本结构是证券公司作为计划管理人通过设立专项计划,向合格投资者发行收益凭证,募集资金,聘请银行作为托管方开立专项计划专用账户并托管专项计划资金,之后再将募集资金统一购买原始权益人持有的基础资产。在证券存续期内,计划管理人负责按照约定的周期收取基础资产池产生的现金流,并与每个还本付息日向证券持有人兑付本金利息。信用增级方式的安排是资产支持证券非常重要的组成部分。通过不同的增信方式的设置,发行主体可以提升相应的资产支持证券的安全性和信用水平,降低融资成本和交易成本,满足不同类型投资者的风险和收益需求,增加资产支持证券的市场价值。信用增级方式主要分为内部信用增级和外部信用增级两类。
  二、定量分析
  目前评级机构主要采取的定量分析方法有蒙特卡洛模拟方法、统计精算方法、现金流分析与压力测试、线性回归等。
  蒙特卡洛模拟方法就是利用蒙特卡洛模拟方法来模拟每笔资产的违约事件,并进一步模拟整个资产池的违约行为,最终得到基础资产的统计特征、评级违约率、评级回收率等指标,从而进行评级。
  统计精算方法一般用于基础资产池中债权资产笔数较多,债务人数量众多(一般300人以上)的资产支持证券。该方法对于数据样本的数量、精度、期限、违约率、回收率等要求非常高,一般需要要大量的完整经济周期的数据来可以对资产池进行比较准确的分析。
  现金流分析主要是通过分析资产池在面临各种压力情景下的现金流分布情况,来确定该证券在各个支付时点是否能够承受该情景下所带来的支付证券本息的现金流偿付压力。压力测试中的压力情景一般包括改变违约率和回收率、早偿或延迟、违约时间提前或延后等。通过改变这些条件,得到各层级的临界违约率,并将之与损失模型中得到的不同信用评级下的违约率进行比较,可以得出相应的结论。
  线性回归方法先对影响基础资产的未来收益的因素进行回归分析,进而确定其中的关键因素,并进一步采用相关统计模型进行经济计量分析。
  三、结语
  由于资产证券化产品在我国属于发展初期的创新性产品,与传统的固定收益类产品在产品结构、增信措施、事件触发机制方面有很大不同。资产证券化产品的交易结构往往更为复杂,基础资产类型多样,因此带来的风险也更加复杂多样。同时由于资产支持证券涉及的机构主体更多,产生的影响更加广泛,所以带来的系统性风险也较大。目前,我国资产支持证券的增信措施正逐渐丰富和多样化,触发机制设计更加科学合理,但是,目前这些信用保障措施的及时有效性还尚待市场的考验。
  参考文献:
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  [5]邓海淸、明玉峰.我国资产证券化模式的分析与比较[J],债券,2013年第8期.
  作者简介:王京奇(1991—),男,汉族,北京房山人,硕士,中央财经大学中国经济与管理研究院,研究方向:产业经济学;周雅婧(1991—),女,汉族,四川成都人,硕士,中央财经大学中国经济与管理研究院,研究方向:金融学。
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