游戏正式开始,长盛同庆上市,套利者跌碎一地眼镜。
(没时间看了,回头看下这个的问题,据说还有一个上亿的罚款)
5月26日,成立规模为146.87亿份的长盛同庆在深圳证券交易所正式上市,按照基金契约约定4:6的分类方法,长盛同庆A有58.75亿份,长盛同庆B有88.12亿份。全天交易日,A份额收盘时溢价2.79%,全日成交总额13.23亿元,而B份额收盘时折价6.72%,全日成交总额 7.03亿元。
“申购长盛同庆的套利者基本全线被套。”长城证券基金分析师阎红向记者分析,如果投资者在交易日中AB两份额均未抛出,则按照收盘时候的折溢价计算,当日投资者约被套3%(60%×6.72%-40%×2.79%)。而当日有两种情况出局的投资者可能实现微利或保本,一是在开盘时以开盘价出清两份份额的投资者;另一种是当日持有同庆A,但以最小折价卖出B份额的投资者。
从初步设计时的60个亿到一日售罄的146个亿,套利的失败被不少投资者归结于长盛基金的贪婪无度,只顾及公司利益,不顾及投资者利益。长盛同庆在窃喜规模超预期的同时,也开始感受到了来自市场的无形压力。
套利的失败
记者注意到长盛同庆上市前一天,机构所给出的定价预测已相对比较谨慎。
产品获批的初期,当时机构普遍给予同庆A约5%的溢价,而给予同庆B更高幅度约15%的溢价,然而,在IPO真空期专攻新股的套利资金迅速涌入导致同庆规模超出预期,而市场进入一个上下两难的境地也给基金运作陡增变数,导致机构在上市前夜口风趋紧。
阎红25日向记者表示,由于A份额已接近60亿的规模,在进出国债市场时丧失了诸多灵活性,且封闭式基金交易成本要高于国债市场,因此给出略低于三年期国债到期收益率的9%的溢价率;而至于同庆B,她给出的预测是折价率5%。
好买基金研究中心曾令华对同庆A的判断不同,A类基金安全垫较厚,可以近似当成固定收益类产品。5月13日中债网公布的三年期企业债到期收益率为3.38%,如果把长盛同庆A看成固定收益类债券,到期日一次性还本付息为1.168元,那么现值应为1.0571元,即长盛同庆的理论溢价率应在 5.71%左右。
而从上市首日的市场走势看,A份额的溢价幅度小于普遍的预期,而B份额的折价幅度超出普遍的预期。
Entries from 五月 27th, 2009
长盛基金的短视毁了创新的名声?
五月 27th, 2009 No Comments
Tags: 长盛同庆
Web2.0 华尔街金融公司的"摇钱术"(图)
五月 24th, 2009 No Comments
【赛迪网讯】商人们不会一个人坐在墙角、地下室苦想怎么挣钱,最优秀的商人总是要跟别人交谈。所以Web2.0的协作性在这里就显得特别有用了。
越来越多的企业把Web2.0融入到业务之中,因为,越来越多的企业发现了Web2.0能够帮助他们赚到钱。
沃尔玛网站执行人员发现,他们最经常遇到的在线客户请求是要对产品进行评论与评级。最近,沃尔玛网站(www.walmart.com)满足了客户的要求,更新了站点功能,客户从此可对在线出售的商品发表意见了,不仅可以评论还可以评级。一个小小的网上动作给沃而玛带来了什么呢?
首先,就销售而言,沃尔玛尝到了甜头。某日,有23件产品被评论,其中的22件获得了平均值为4星或5星的成绩,最低评价是针对一款充气游泳池的,它获得了3星半的评价,但即便是这款商品也卖得脱销了。
再有,提升了商品在搜索引擎中的排名。评论功能的开设会为沃尔玛增加数以千计的网页内容,这些内容很容易被主要搜索引擎找到。与所有商家都可提供的描述产品基本细节的网页相比,个性化评论更受搜索引擎青睐。
这个小小的网上动作的威力其实来源于Web2.0。
以鼓励网友参与和构建用户社区能力见长的Web2.0技术正日益风靡。越来越多的企业把Web2.0融入到业务之中,因为,越来越多的企业发现了Web2.0能够帮助他们赚到钱。
在国际金融的心脏华尔街,Web2.0受欢迎度也毫不逊色。TD Ameritrade、Bear Stearns and Wells Fargo三家金融公司都在最近宣布了采用新的Web2.0应用程序。Tower Group集团的高级分析师Matthew Nelson评论道:“金融行业不得不采用Web2.0,因为这是雇员和客户选择的方式。”
Tags: web2.0 FIN
中国可变现金流债券估值研究
五月 21st, 2009 No Comments
厦大 贺涛
论文摘要 本文主要研究可变现金流债券的估值方法,并结合中国实际加以运用。本文分理论部分和实践部分两大部分。
估值(定价)是决定金融资产公平价值的过程,基本原则是:任何金融资产的价值等于预期现金流的现值。由于本金的分期摊销或内嵌期权,传统的定价方法—到期收益率法不再适用可变现金流债券的估值。对于可变现金流债券,估值必须首先知道市场的利率期限结构,并在此基础上推导利率未来的动态分布。基于未来利率水平计算债券的现金流并以合适的利率贴现,最终得到可变债券的价值。
本文首先讨论了如何从市场提取信息拟合即期利率曲线的方法。主流的利率期限结构静态估计方法分为票息剥离法、样条法和参数模型法。本文在阐述理论的基础上,运用实际数据,对上述所有方法的拟合效果进行了比较,并得出现阶段指数样条法比较符合中国实际。这一结论是本文主要贡献之一。其次分析指出内嵌期权债券估值的核心是分析未来利率的变化、以及这些变化对现金流的影响。本文回顾了衍生产品定价的基础理论—无套利理论和风险中 性定价原理。介绍了模拟未来利率动态的随机模型,均衡模型和无套利模型,以及将连续利率模型运用现实离散世界的数值方法—-二叉树法和蒙特卡罗模拟。最后讨论了如何通过零波动价差和期权调整价差,计算有效久期和有效凸性测量可变现金流债券的利率风险。
运用原理、利用中国债券市场真实成交数据,运用BDT模型对国开行含权债券进行定价和利率风险测量。估值过程充分考虑了国开行的信用风险,这点也是本文的主要贡献之一。
本文另外的主要贡献是对中国资产证券化产品的定价进行了初步研究。资产证券化产品是中国市场新兴的投资工具,本文介绍了资产支持证券的基本原理以及估值的一般方法,并对中国市场的ABS和MBS产品的价值进行了初探。
关键词:利率期限结构;期权调整价差;含权债券
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深圳市借款企业信用评级模型实证研究
五月 21st, 2009 No Comments
到目前为止,国内资信评级公司基本上还是采用比率分析和打分等方法,结合定性分析来进行信用评级。存在的问题是评级方法不是很科学,定性与定量的关系及比例难以确定,容易造成信用评级的结果产生偏差和波动。为此,我们在参考国外经典的信用风险预测模型的基础上,结合深圳地区借款企业的数据和鹏元公司的评级经验,对该地区的企业信用评级方法进行了模型化研究。我们相信这项研究有利于改善国内信用评级公司的评级方法,有利于提高信用评级结果的准确性和稳定性。
一、信用风险预测模型综述
(一)、剖面分析法
剖面分析是指通过统计总体各单位所承载的某一数量标志的一系列观察结果,发现一组数据的分布规律和特征。常用的计量指标包括:众数(mode)、中位数(median)、均值(mean)、总和(sum)、方差和标准差(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)。
剖面分析法直观地给出了违约企业和非违约企业各财务指标的差异及变化趋势,当某企业有多个财务指标接近于违约企业而远离非违约企业时,表明该企业有陷入财务困境的可能。剖面分析的最大优点是直观,但也存在主观判断的缺陷,例如有时均值的差异仅仅是异常值的缘故,因此我们只能根据剖面分析做出粗略的判断。
(二)、单变量判别分析法
单变量判别分析是以某个重要的财务指标作为变量,让样本数据根据该变量以一定的顺序排列,选择最佳判定点,判断公司是否发生财务困境的分析方法。其中,最佳判别点是指使误判率最小的变量值。根据样本公司的变量值大于还是小于最佳判别点来判别样本公司是否为财务困境公司。
Beaver(1996)首先使用了单变量判别分析法,在他的论文里,财务指标都是单独使用的,每个指标的最近判别点的确定均基于使误判率最小的原则。从中,我们可以看出,单变量判别分析法的可操作性很强,而且有时仅一个财务指标就可能达到较好的效果。而它的不足之处在于:该方法是基于单个财务指标的分析,而现实中模型重要的财务比率容易被操纵,从而影响预测结果的可靠性;同时,企业的财务特征不大可能只由一个变量充分反映出来。
(三)、多元判别分析法
多变量判别分析(Multivariate Discriminant Analysis,MDA)是将反映借款人经济状况或影响借款人信用状况的若干指标(如借款企业的各种财务比率)赋予一定权重,通过某些特定方法得到能够反映其信用状况的信用综合分值,并将其与基准值(Benchmark)相比较来决定其信用好坏的方法。多变量判别分析实质上是一类以借款人的特征指标为解释变量的计量经济模型,其中最著名的当属Altman(1968)的Z值模型。
Altman于1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察,采用了多个财务比率,经过数理统计筛选,建立了著名的5变量Z值模型。其判别函数如下:
……………………(1)
其中:——营运资本/总资产;
——留存收益/总资产;
——EBIT/总资产;
——股权的市场价值/总负债的账面价值;
——销售收入/总资产。
这是一个线性的判别模型。一般来说,Z值低,表明借款人的财务状况较差,存在较大的违约风险;而Z值高,表明借款人的财务状况较好,违约风险比较小。Altman运用统计样本测算出了借款人Z值的临界值,(破产)下限值为1.81,(非破产)上限值为2.99。
Altman还对该模型的有效性进行了检验,发现该模型可以提前两到三年较好地预测到企业的破产,破产前一年模型的预测准确率为95%,破产前二年的预测准确率为82%。
Z值模型是以企业财务资料为基础的多变量信用判别模型,由于它们所计算出的Z值可以较明确地反映借款人在一定时期内的信用状况(违约或不违约),因此,可以作为借款人经营前景好坏的早期预测指标。Z值模型的缺点主要有:首先,模型属于线性判别模型,而线性模型本身存在一定缺陷,因为破产的路径可能是高度非线性的,因而削弱了预测结果的准确程度;其次,它只考虑了违约与不违约两种极端情况,而忽略了各种中间情形及一些难以量化的因素;最后,多元线性判别模型有一个很严格的假设:即假定自变量是呈正态分布的,两组样本要求等协方差,而现实中的样本数据往往并不能满足这一要求,这就大大限制了多元线性判别模型的使用范围。当然,也有许多研究在大样本的情况下,近似地使用多元线性判别模型。
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中国资产证券化的运作方案与政策设计
五月 21st, 2009 No Comments
摘要:资产证券化是20世纪70年代以来最重要的金融创新之一,它通过巧妙的设计,将流动性差的资产转换为流动性好的债券,借以融通资金。目前,我国资本市场发育不完善,融资渠道比较狭窄,许多优质的项目由于资金短缺的原因而无法顺利开展,同时由于我国经济体制的原因,银行肩负了太多的政府职能,形成了大量的不良资产。本文从资产证券化的角度,对如何解决这些问题提出了方案设计和政策设计。由于在经济环境、法律框架等方面的限制,我国实施资产证券化业务还面临许多障碍。本文通过探讨我国实行跨国证券化的现实意义,对我国开展跨国资产证券化的模式和相关政策进行了设计。 关键词:资产证券化、住房抵押贷款证券化、不良资产证券化、跨国资产证券化 一、引言 资产证券化是近30年来世界金融领域最重大和发展最快的金融创新和金融工具,是衍生证券技术和金融工程技术相结合的产物。通俗地讲,资产证券化就是把缺乏流动性,但具有预期稳定现金流的资产汇集起来,形成一个资产池,通过结构性重组,使之成为可以在金融市场上出售和流通的证券,据以融资的过程。 一般来说,资产证券化过程的主要参与者有:发起人、特设信托机构(SPV)、承销商、投资银行、信用提高机构、托管人、投资者等。资产证券化的基本结构如图1所示(图略)。与传统融资方式相比,资产证券化是一种具有鲜明特点的新型融资方式。 资产证券化是一种资产收入导向型融资方式。传统融资方式是凭借资金需求者本身的资信能力来融资的。资产证券化则不然,它是凭借原始权益人的一部分资产的未来收入能力来融资,资产本身的偿付能力与原始权益人的资信水平被较彻底的分割开来。投资者在决定是否购买资产支持证券时,主要依据的是这些资产的质量、未来资金收入流的可靠性和稳定性,以及交易结构的严谨性和有效性;原始权益人本身的资信能力则被放在了相对次要的地位。 资产证券化是一种结构性融资方式。资产证券化的核心是设计和建立一个严谨、有效的交易结构,这一复杂的交易结构在资产证券化实际运作过程中起着决定性作用。 资产证券化是一种低成本的融资方式。首先,资产证券化运用成熟的交易架构和信用提高手段,改善了证券的发行条件。由于资产支持证券有较高的信用等级,不必用折价销售或提高利率等手段招徕投资者,一般情况下,资产支持证券都能以高于或等于面值的价格发行,并且支付的利息率比原始权益人发行的类似证券低得多,这会较大幅度地降低原始权益人的融资成本。其次,资产证券化支出费用的项目虽然很多,但各项费用与交易总额的比率很低。据资料显示,资产证券化交易的中介体系收取的总费用率比其他融资方式的费用率至少低50个基本点。融资成本低不仅是资产证券化相对于传统融资方式,也是对于已有的项目融资方式的一大优点。
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一种新型的信用风险管理创新工具——信用衍生品
五月 21st, 2009 No Comments
文章是很老的文章了,从深圳金融看到的。估计从这以后我要加版权说明了,文章所有权益归作者,我只是学习。
作者:王 琼
[内容摘要] 信用衍生品是目前国际金融市场最新的信用风险管理工具,它将信用风险从其他风险中剥离出来,在市场上被定价,并转移给愿意承担风险的投资者,从根本上改变了信用风险管理的传统机制。本文首先介绍了信用衍生品的产生和发展历程,并分析了其特点和主要产品的交易结构,最有就其在我国金融市场的作用进行探讨。
近年来,一种新的金融创新工具的产生和发展引起了国际金融界的瞩目。20世纪90年代下半叶,信用衍生品取得了令世人震惊的发展,从1995年到2004年,交易量增长了480倍,被称为21世纪最具有吸引力的金融风险管理创新工具。它在保留资产的前提下,将贷款或债券的信用风险从其他风险中剥离出来,在市场上被定价,并转移给愿意承担风险的投资者,使信用风险管理第一次拥有了和市场风险管理同样的对冲手段,从根本上改变了信用风险管理的传统机制。
一、 信用衍生品的产生与发展历程
信用衍生品是20世纪90年代在美国纽约互换市场推出的。1993年信孚银行(Bankers trust)和瑞士信贷银行金融产品部(SCFP)为了防止其向日本金融界的贷款遭受损失,开始出售一种偿还价值取决于具体违约事件的债券,成为最早的信用衍生品。由于该产品交易是否能完成受到置疑,以及标准普尔公司拒绝对信用衍生品及其他信用衍生品评级,最初的几年(1993年~1995)信用衍生品市场并未获得发展。信用衍生品初次扬名是在1997~1998年的金融危机时期,危机证实了它能够在货币危机期间支持债务市场的需求,并使银行等金融机构在危机中得到保护。金融危机后信用衍生品市场得到了迅猛发展,根据英国银行家协会(BBA)的报告,1995年全球信用衍生交易为清偿交易的名义价值仅为100亿美元,2004年已高达48000亿美元,在下个5到7年里,信用衍生品还将增加10倍。
目前,信用衍生品等信用衍生产品交易由已北美扩展到欧洲,并在拉美和亚洲形成了市场。伦敦是主要的信用衍生品交易市场,几乎全球一半的信用衍生品交易在伦敦(为什么最传统的英国反而有最大的市场呢?我知道的是,英国有世界上最完善的金融市场体系,比美国好还好,不过我不知道具体的差别了)。亚洲信用衍生品业务起步较晚,近年来也逐渐受到关注。日本信用衍生品在1998年被作为金融工具得到法律认可。 2001年下半年,日本信用衍生工具取得了迅猛的发展,当利率衍生品交易下降5.1%,外汇交易和约下降5.3%的情况下,信用衍生品却获得了21.8%的增长。新加坡、韩国、香港也开始进入该市场,并发布了有关信用衍生工具的条例以指导信用衍生工具市场的参与者的操作。信用衍生品市场参与者也从最初的银行、扩展到固定收益投资者、保险公司、高收益市场基金、新兴市场基金以及非金融机构。信用衍生品市场另一个重要变化是基础资产从主权债务已转向公司资产。
二、 信用衍生品的特点及主要产品的交易结构
信用衍生品契约除了具有传统金融衍生品契约特点外(如杠杆性、未来性、替代性、组合性、反向性、融资性等),还呈现出以下不同的特点:(1)保密性。信用衍生品单独交易信用风险,银行无须直接面对交易的另一方,这不同于贷款证券化和贷款销售,从而保持了对客户记录的保密性,维护了银行与借款者的良好关系。(2)交易性。信用衍生品拥有广泛的交易者,具有较强的可交易性,克服了传统信用保险、担保工具缺乏可交易性,难以产生一个交易市场的缺陷。(3)灵活性。信用衍生品可以在交易对象、期限、金额等方面根据不同需求灵活定制产品。另外,信用衍生品也可以与其他金融产品合成新的具有特定风险和收益结构的产品,从而加强对信用风险的金额、期限的可控性。(4)债务的不变性。信用衍生品以信用风险为交易对象,处理的只是债务的结构成分,不需要实际运作贷款或债券资产,因此对原债务的法律债权债务关系没有任何影响,从而简化了法律程序和其他一些相关程序,与其他金融产品相比面临较低的成本和较少的管制。
Tags: 信用衍生品
住房按揭贷款支持证券(RMBS) 的现金流及投资风险分析
五月 21st, 2009 No Comments
鹏元资信评估有限公司 朱小海
1969年,美国一家联邦机构将住房按揭贷款集合起来构成贷款池,以贷款的还本付息的现金流为支持,发行固定利率证券,这种证券就是目前在美国、欧洲、澳大利亚和香港广泛应用的住房按揭贷款支持证券(Mortgage-Backed Securities,简称MBS)。在美国,从1990年到2004年底,MBS发行量的年平均增长率达到43.7%,2004年的发行量达16100亿美元,余额超过4万亿美元,MBS 市场已成为仅次于联邦债市的第二大市场。在欧洲,1986、1987两年发行的资产支持证券(ABS)总量仅为17亿美元,到1996年达到300亿,1998年为466亿美元,2002 年达到679亿欧元。
我国从1996年珠海高速公路有限公司发行2亿美元离岸ABS开始,金融界对开展资产证券化工作进行了深入的探讨。2006年国开行和建行分别发行信贷资产支持证券(ABS)和住房按揭贷款支持证券(RMBS)。
资产支持证券的种类
广义的资产支持证券按照拟用于证券化资产的性质,可分为资产支持证券(Asset-Backed Securities,简称ABS)和住房按揭贷款支持证券(Mortgage-Backed Securities, 简称MBS)。其中:ABS包括信用卡、汽车贷款支持证券以及按揭债务权益(Collateralized Debt Obligations, 简称CDO)等。国外投资者一般将应收账款、汽车贷款和信用卡贷款等非抵押贷款的证券化称为狭义的资产证券化;房屋按揭贷款支持证券(MBS),在香港也被称作按揭证券,是美国、澳大利亚和中国香港等国家和地区资产证券化的主要组成部分。MBS一般包括住宅按揭贷款支持证券(Residential Mortgage-Backed Securities,简称 RMBS)和商业房屋贷款支持证券(Commercial Mortgage-Backed Securities, 简称 CMBS)。
等额偿还的住房按揭贷款的特点
我们必须在完全理解投资者将获得何种现金流以后,才能评估资产支持证券的投资特征和表现。在美国,RMBS的资产池一般由五百到十万个固定利率、分期等额(每月)偿还的按揭贷款构成。设计分期等额偿还的按揭贷款的基本思路是:
(1)每月还款额相等。月还款额的计算公式如下:
r(1+r)n
MP=B * ————
(1+r)n-1
其中:MP为月还款额,B为总借款额,r为月贷款利率(年利率除以12),n为贷款时间长度(总月数)。
(2)根据月初贷款余额计算该月还款额中的现金流包括支付的利息和偿还的本金。其中:
月支付利息金额=月初贷款余额*月贷款利率
月本金偿还额=MP-月利息偿还额
(3)随着如期缴纳最后一期月供款,贷款全部还清。
例如,一份期限为10年,贷款利率为6.12%,金额为10万元的等额偿还贷款,其月还款额为723.37元[1]。表1中列出部分月份的还款情况。其中,在第1月还款中包含支付利息510元,偿还本金213.37元[2],月末贷款余额(即第2月的月初贷款余额)为99786.63元[3]。
[1] 总借款额B=100000,月贷款利率r=0.0612/12=0.005100,贷款时间长度n=12*20=240
月还款额MP=100000*0.005100*(1.005100)360/[(1.005100)360-1]=723。37
[2]月初的贷款余额为100000,支付利息=100000*0.005100=510,偿还本金额=723.37-510=213.37
[3] 本月贷款余额=本月月初贷款余额-本月偿还本金额=100000-213.37=99786.63
资产证券化的运作流程
资产证券化是一种结构性融资方式,一般首先由发起人(例如银行)设立一个特殊目的载体(Special Purpose Vehicle, 简称公司型的SPV),将拟证券化的资产通过“真实销售(True Sale)”给SPV,或者将拟证券化的资产信托给信托公司,设立信托型的SPT,从而实现与发起人的破产风险隔离和证券的偿付能力,再确定拟发行的资产支持证券的结构,并由发起人或信用良好的第三方运用各种手段和金融工具对资产进行信用增级(Credit enhancement),确保发行人(即SPV)能按时偿付证券权益,减少违约风险。同时,由信用评级机构为拟发行的资产支持证券进行评级,揭示该证券的主要风险,为投资者提供更多的信用保护。在完成这些工作后,发行人委托证券承销机构承销证券,完成证券发行工作。
真实销售(True Sale)是指针对应收款(对银行来说,业主每月应交月供款是银行的应收款)由银行转让给SPV或信托机构过程的设计,要基于破产保护的目的,有效地将应收款从银行手中剥离出来。如果银行破产了,而应收款不再属于银行而属于SPV或信托机构,那么SPV和信托机构仍将拥有收回应收款的权利,证券持有人的权益基本不受影响。如果转让不是破产隔离式的销售,SPV和信托机构对银行的付款行为可能会被看成是在银行的应收款的担保下,SPV和信托机构给银行的预付款。这样,在银行破产时,证券持有人的权益就有可能受到损害。因此,确定资产是否已经真实销售给SPV,对资产支持证券的投资者至关重要。
RMBS的主要构造方式及现金流分析
RMBS可以设立成三种结构的证券:(1)传递证券(Mortgage Passthough Securities, 简称MPS);(2)附属担保品按揭证券(Collateralized Mortgage Obligation, 简称CMO),也被称为转付证券;(3)剥离证券(Stripped Mortgage-backed Securities)。传递证券是RMBS基本的构造方式,而后两种是由传递证券派生出来的,因此也被称为派生的RMBS。
1. 传递证券
传递证券(MPS)是住房按揭贷款支持证券(RMBS)的一种基本结构方式。在传递证券中,按揭贷款人(通常是银行)按质量、期限和利率等相关标准发放贷款,组成贷款池,然后把贷款池转让(真实销售)给信托或由银行组建的特殊目的载体(Special Purpose Vehicle, 简称SPV),由信托机构或SPV把所有权凭证(不分割贷款池)出售给投资者。发行者(通常是SPV或信托机构)或证券服务机构每月将借贷方的定期还本付息现金流,按契约规定扣除服务费后传递给投资者。投资者购买了未加分割的按揭贷款池的一个份额,获得了分享按揭贷款池产生的利息和本金收入的权利。图3是设立一项传递证券的过程,该证券的偿还能力由一个5000份、每份贷款金额为100000元的按揭贷款构成的贷款池的现金流提供支持。
例如,一项期限为30年,金额为500,000,000元的RMBS,假设扣除服务费后的年利率为12%,前三个月的还款情况见下表(假设没有提前偿还和违约):
表2:RMBS等额还款表(部分) 单位:千元
还款序号
月初本金额
月还款额
月末本金余额
总额(1)
利息(2)
本金(3)
1
500,000.00
5,143.06
5,000.00
143.06
499,856.94
2
499,856.94
5,143.06
4,998.57
144.49
499,712.45
3
499,712.45
5,143.06
4,997.12
145.94
499,566.51
传递证券的投资者将按比例收到每期的现金流,假设投资者购买了50000元该证券,在没有提前偿还或违约的情况下,该投资者每期将收到514.306元。
2. 附属担保品按揭证券
附属担保品按揭证券(CMO)是RMBS的另一种主要结构方式。它以住房按揭贷款或已发行的转手证券为标的资产,在此基础上发行一系列不同期限、不同层(级)次且依次偿还的证券。SPV或服务公司每期分配现金流的原则是首先支付各层的票面利息,然后将余款全部用于支付优先偿还层证券的本金,直到优先偿还层证券的本金全部偿还完毕,才开始支付次级证券的本金(如图4示)。
以上述证券为例,由于A层证券的投资者将收到全部业主所偿还的本金,直到A层证券本金全部偿付完毕。因此A层证券前三个月的偿付情况见下表(假设没有出现提前偿还和违约的情况):
表3:A层证券前三个月偿付表 单位:千元
还款序号
月初本金额
月还款额
月末本金余额
总额(1)
利息(2)
本金(3)
1
250,000.000
2,643.060
2,500.000
143.060
249,856.940
2
249,856.940
2,643.059
2,498.569 [...]
Tags: RMBS
抵押担保债券(Collateralized Mortgage Obligation,CMO)
五月 21st, 2009 No Comments
抵押担保债券的含义
CMO 是一种综合体现了分期支付证券和分级支付证券的特点的多层次的转付证券。该债券结构的核心技术在于根据支持资产未来每期所产生的收入的多寡而分别创造短、中、长期不同级别的证券,从而达到减低投资者所面临的系统风险的目的。一个典型的CMO一般地包含有数个“正规级”债券和一个“剩余级”债券,其中,“正规级”债券的最后一级又称为“Z级”债券。除“Z级”债券以外的每级“正规级”债券于发行后都同时计付利息,但本金却是按级别优劣依次偿付;而“Z级”债券利息只计不付,累计复利,只有在前几级“正规级”债券偿付完毕后,“Z级”债券才开始清偿本息;因此,“Z级”债券又被称为应计利息档债券,实质上是一种附有本息禁偿期的债券。在所有“正规级”债券都得到本息偿付后,剩余的支持资产的收入将全部支付给“剩余级”债券所有人。抵押担保债券的特点 利用期限分层技术重组基础贷款组合的现金流,创造出不同期限档次的证券,投资者的风险与潜在收益随证券期限的延长而增长。CMO的典型形式一般包含四级债券:A、B、C级和Z债券。贷款组合的现金流首先用于支付A级债券的本金,当完全偿付后,转而支付B级债券的本金,同理再行支付C类债券本金。A、B、 C 级债券在发行日开始即按票面利率支付利息,当前三类债券本息都被偿付后,从资产池中产生的剩余现金流方可用于支付Z债券的本息。Z债券是应计利息累积债券,在其前面各级证券本息被清偿后,才开始享有利息和本金收入,未支付的当期利息累积起来加入其本金余额。Z债券存在的效应是,前N级债券的本金支付因Z 债券利息的延迟支付而加速。
抵押担保债券的交易结构
CMO交易结构在转付证券交易结构的基础上对资产池的风险和期限进行了更为细致的划分,支持资产固有风险被分割重组为不同性质和不同级别的“衍生风险” 并相应分散给那些能够理解也愿意吸收这些风险以期望获得相应风险补偿的市场参与者,交易产品更好地满足了不同风险和流动性偏好投资者的需求,吸引更多投资者,增强了资产支持证券的竞争力,提高了融资效率。实践中,“剩余级”债券一般不对外发行而由发起人持有,一方面可以减少发行费用,另一方面也对“正规级 ”债券起到了超额抵押和信用增级作用,这也是发起人为证券化融资所必须承担的风险,但同时发起人也可籍此获得未来可能的额外收益。
很显然,在CMO结构中若资产池中有任何资产发生违约,则级别最低的债券将先承担损失,随着资产池中损失的增加,其它等级的债券也可能受到波及。因此,在CMO的各档级证券中,档级越优先的,期限越短,风险越小,但收益也越小;档级越次的,期限越长,风险越大,但收益也越大。所有投资于同一级别CMO债券的投资人,平均分担该级债券的损失。交易期间,由于不同等级CMO债券的还本付息期限不同,受托管理人收付款专户之间的现金流量必将出现不对称的现象。一般来讲,前期现金流入大于现金支出,而后期则相反。受托管理人有义务对收款专户中的剩余现金进行适当的再投资,以保证后期对投资者还本付息。
CMO 初问世时是以高收益的公司债及贷款做为资产池担保品,随着市场对CMO的结构与风险的日渐熟悉,现在的CMO担保品也逐步纳入多种类型资产(如新兴市场债券、小型企业贷款、项目融资贷款、房贷、消费性应收贷款甚或其它CMO债券);CMO的交易结构亦从最基本的现金流量型扩大至市值型、合成型以及混合型。
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中国商业银行信用风险管理的实证研究
五月 21st, 2009 No Comments
(深圳中诚信信用管理有限公司 中国 深圳 518034)
内容摘要:随着几大国有商业银行股改的完成和海外上市工作的展开,银行界急需能够被广大海内外投资者接受的内部风险管理模式,因此怎样进行信用风险管理成为银行业的当务之急。本文采用了国际上通用的Credit Metrics组合模型,利用中国诚信信用管理有限公司和国泰君安的有关数据,对我国商业银行的信用风险管理进行了实证研究。
自20世纪80年代以来,随着金融全球化及金融市场波动性的加剧,世界各国的银行、投资者和监管部门都受到了前所未有的金融风险挑战,作为商业银行最主要金融风险之一的信用风险的管理和研究正备受人们的关注。
当前,随着几大国有商业银行的股改和海外上市工作的展开,银行界急需能够被广大海内外投资者接受的内部信用风险管理模式。而我国国有商业银行过去建设的内部信用风险管理体系,大多是依据过去计划经济体制下的经验操作,离现实的市场环境有比较大的距离。因此我们急需引进、吸收国际上先进的信用风险管理模型,应用新的信用风险管理理论和计算机技术,建立现代信用风险管理模型,适应我国银行业对信用风险管理发展的需要。
一、文献综述
国内外学者对商业银行信用风险管理进行了大量的研究和实证分析,这方面的文献极为浩繁。Altman1968年提出的以财务比率为基础的Z记分法模型,该模型运用多元判别分析法,通过分析一组变量,使其在组内差异最小化的同时实现组间差异最大化;同时对于非上市公司,Altman对Z模型进行了修改,得到Z′计分模型。Crouhy和Mark(2000)比较了KMV模型、Credit Risk+模型、信用度量制模型和Credit Metrics组合模型对贷款组合的度量结果,得出Credit Metrics组合模型更适合美国的实际情况。Gordy(2002)使用最近的One-factor模型对美洲银行的贷款组合的信用风险进行了测算,并进行了压力测试。在国内,赵玉旭(2003)在其硕士学位论文中运用上市公司的实证数据对KMV模型在我国的应用进行了实证分析。石晓军等(2004)利用我国72家上市公司组成的样本,对基于Merton方法的违约模型揭示的关于债权结构、资产波动与信用风险关系的两条结论并进行了检验。惠晓峰,孙嘉鹏(2004)使用了信用矩阵模型,对选自某商业银行的贷款的样本组合进行了风险测度,确定了模型的基本参数,建立起符合该银行实际情况的信用矩阵模型,得到了样本组合1年期市场价值的分布,建立并计算出分布的方差、标准差和7个不同置信度下的百分位水平值,以及所有单笔贷款的风险值。
通过分析我们发现,国内学者的研究许多都停留在介绍理论方法的层次上,使用现代信用风险管理模型进行实证分析的不多,在已有的实证分析中,几乎没有考虑贷款资产的相关性这一非常重要因素,而且在实证分析中使用的数据太少,其信用等级迁移矩阵和回收率不具有实际的意义。因此,本文采用了国际上使用最广泛的Credit Metrics组合模型,使用了中国诚信信用管理有限公司和国泰君安的有关数据,对我国商业银行的信用风险管理进行了实证研究。
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Excel 在回归分析中的应用
五月 18th, 2009 No Comments
回归分析方法是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法,是数理统计常用方法之一。从分析测试的观点来看,回归分析的任务就是找出响应值y (因变量) 与影响它的诸因素x i (自变量,i = 1 ,2 ,3 , ⋯n) 之间的统计关系(回归模型) ,利用这种统计关系在一定置信度下由各因素的取值去预测响应值的范围,在众多的预报变量中,判断哪些变量对自变量的影响是显著的,哪些变量的影响是不显著的;根据预报变量的给定值来估计和预测精度。
常用的回归模型包括线性回归、非线性回归,前者又可分为一元线性回归、多元线性回归,后者分为可化为一元线性方程的回归方程,如冥函数、指数函数、对数函数等,以及可化为多元线性方程的回归方程,如多项式方程。传统的回归分析方法是对线性回归模型采用最小二乘法来拟合回归方程,然后计算相关系数进行显著性检验,而对非线性方程,还得对自变量和因变量作适当的变换,把非线性方程转化为线性方程,然后再用线性回归的方法处理。这种传统的回归计算方法,尤其对于多元非线性方程,求解过程非常繁琐,计算复杂。
Excel 在回归分析中能避开复杂的计算,把复杂的计算过程交给计算机处理,使用起来非常简单。
本文将探讨如何使用Excel 进行回归分析。
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