許曄

【摘要】本文以銀行間資產(chǎn)證券化市場(chǎng)為例，用SV模擬的方法進(jìn)行波動(dòng)分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行變動(dòng)特征研究，以期初步刻畫資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況并提出相關(guān)建議。

【關(guān)鍵詞】證券化市場(chǎng)?SV模擬 MSIH-VAR模型 風(fēng)險(xiǎn)度量

一、引言

近年來(lái)，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)進(jìn)入了快速發(fā)展通道，2018年資產(chǎn)證券化產(chǎn)品發(fā)行量已突破兩萬(wàn)億元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率43%。但是資產(chǎn)證券化市場(chǎng)三萬(wàn)多億元的市場(chǎng)存量與近百萬(wàn)億元的債券市場(chǎng)規(guī)模相比，仍然有巨大的發(fā)展空間。加之近期監(jiān)管改革、市場(chǎng)整頓，非標(biāo)資產(chǎn)投資逐步萎縮，都為資產(chǎn)證券化這一標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品市場(chǎng)提供了良好的發(fā)展環(huán)境。因此，做好資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)解析，完善市場(chǎng)建設(shè)尤為重要。本文試圖以銀行間資產(chǎn)證券化市場(chǎng)為例，用SV模擬的方法進(jìn)行波動(dòng)分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行變動(dòng)特征研究，進(jìn)行資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與度量，并試圖找到影響資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)的原因，并提出相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)綜述

從資產(chǎn)證券化市場(chǎng)啟動(dòng)以來(lái)，對(duì)資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)的研究在學(xué)術(shù)界已有相關(guān)探索。對(duì)資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)探討最為深入和廣泛的是對(duì)資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險(xiǎn)水平研究。謝偉杰（2014年）總結(jié)了資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，并認(rèn)為資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)具有市場(chǎng)化、傳染性和增加桿杠的特點(diǎn)。陳逸、朱娜娜（2015年）針對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)證券化帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行探討，認(rèn)為商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)主要為信用風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、信息風(fēng)險(xiǎn)，并針對(duì)這幾種風(fēng)險(xiǎn)提出了防范措施。Carbo-Valverde和Degryse等（2015年）認(rèn)為對(duì)信貸資產(chǎn)證券化信用等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)降低是產(chǎn)生信?用風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。謝赤、凌毓秀（2018年）運(yùn)用KMV模型對(duì)2017年12月以前和2017年12月以后兩個(gè)時(shí)期的上市銀行資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量，并建立了上市銀行的股票網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用最小生成樹(shù)法考察商銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳染，結(jié)果表明大型銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平較低，股份制銀行、城商行和農(nóng)商行位于風(fēng)險(xiǎn)傳染的中心。李佳（2019年）基于2011～2017年的面板數(shù)據(jù)研究了資產(chǎn)證券化對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平的影響，結(jié)果表明，銀行在資產(chǎn)證券化初期，由于資產(chǎn)證券化的基礎(chǔ)資產(chǎn)均為評(píng)級(jí)較好的信用產(chǎn)品，資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險(xiǎn)水平有所上升，長(zhǎng)期來(lái)看資產(chǎn)證券化可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的緩釋。王星宇等（2019年）運(yùn)用KMV修正模型，對(duì)2005～2017年商業(yè)銀行發(fā)行的94只信貸資產(chǎn)證券化進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，并認(rèn)為非國(guó)有銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平低于國(guó)有銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。許余吉等（2017年）分析了企業(yè)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并認(rèn)為從企業(yè)資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自交易結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)資產(chǎn)信用質(zhì)量、主體信用等因素的風(fēng)險(xiǎn)。

也有部分學(xué)者探討資產(chǎn)證券化對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響及表現(xiàn)。李從文（2015年）通過(guò)建立資本資產(chǎn)定價(jià)模型，檢驗(yàn)了2007～2013年資產(chǎn)證券化對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，并認(rèn)為短期內(nèi)資產(chǎn)證券化可以降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，長(zhǎng)期內(nèi)由于傳染性增加，資產(chǎn)證券化產(chǎn)品反而增加了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。謝平、紀(jì)志宏等（2016年）認(rèn)為我國(guó)信貸資產(chǎn)證券化市場(chǎng)發(fā)展不順暢從而導(dǎo)致大量信貸資產(chǎn)通過(guò)同業(yè)合作、銀信理財(cái)?shù)瓤绫O(jiān)管的形式出表，對(duì)信用債市場(chǎng)產(chǎn)生擠壓，從而導(dǎo)致了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)從表外傳染至表內(nèi)，增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。徐文舸、劉洋（2017年）通過(guò)構(gòu)建理論模型，來(lái)研究“發(fā)起—分銷”模式的資產(chǎn)證券化如何導(dǎo)致銀行出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)的整個(gè)過(guò)程，他們認(rèn)為，銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性不足導(dǎo)致資產(chǎn)證券化抵押的現(xiàn)象，一旦抵押收益率低于預(yù)期收益率時(shí)，將會(huì)使風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至銀行，乃至出現(xiàn)整個(gè)市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)資產(chǎn)證券化的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)研究主要來(lái)自監(jiān)管機(jī)構(gòu)。福建銀監(jiān)局南平分局課題組（2015年）對(duì)資產(chǎn)證券化系統(tǒng)的流動(dòng)性進(jìn)行分析，并在分析美國(guó)、韓國(guó)不良資產(chǎn)證券化教訓(xùn)的基礎(chǔ)上提出對(duì)資產(chǎn)證券化流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管措施。Allen.E和A.Singh（2016年）年認(rèn)為資產(chǎn)證券化產(chǎn)品帶來(lái)許多承銷商以影子銀行的形式出現(xiàn)在市場(chǎng)上，規(guī)避監(jiān)管帶來(lái)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

雖然學(xué)術(shù)界和業(yè)界對(duì)資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)的探討較多，但我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的都停留在對(duì)資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險(xiǎn)研究，對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的討論基本停留在理論層面，且僅有黎紀(jì)東（2015年）和姜智敏等（2019年）等少數(shù)文獻(xiàn)有所涉及。其中，部分原因是中國(guó)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)發(fā)展尚不成熟，可供分析和研究的數(shù)據(jù)較少。但是考慮到資產(chǎn)證券化市場(chǎng)在整個(gè)金融市場(chǎng)體系中的重要性日益增加，本文仍然試圖從有限的數(shù)據(jù)中找到一些可以度量資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)的變量，從而初步認(rèn)識(shí)刻畫資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

三、模型選取及實(shí)證分析

（一）基于SV（隨機(jī)波動(dòng)）模型的資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)模擬

金融市場(chǎng)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)度量一般采用波動(dòng)模型。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量主要采用GRACH、ARCH等模型進(jìn)行模擬，也有一部分學(xué)者采用隨機(jī)波動(dòng)模擬的方法，學(xué)者們比較多個(gè)計(jì)量模型的預(yù)測(cè)能力后發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)波動(dòng)模擬的方法從擬合度、預(yù)測(cè)能力等多個(gè)方面都有更好的效果，且存在異方差性和序列相關(guān)性時(shí)，隨機(jī)波動(dòng)模擬結(jié)果更為顯著，因此，我們擬采用標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)波動(dòng)模型對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的波動(dòng)狀況進(jìn)行模擬。

Taylor（1986年）在解釋金融收益率序列波動(dòng)模型的自回歸行為時(shí)提出了標(biāo)準(zhǔn)的SV模型。

SV模型如下：

（1）

（2）

（3）

其中代表收益率，代表風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償系數(shù)就是測(cè)量均值波動(dòng)效應(yīng)的回歸系數(shù)，為風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償系數(shù)越大說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越高，也就是所謂的高收益高風(fēng)險(xiǎn)。代表均值回復(fù)水平，服從均值為，方差為的正態(tài)分布。為獨(dú)立同分布的白噪聲干擾，服從均值為0，方差為1的正態(tài)分布。其中，誤差項(xiàng)和是不相關(guān)且不可觀測(cè)的。是持續(xù)性參數(shù)，反應(yīng)了當(dāng)前波動(dòng)對(duì)未來(lái)波動(dòng)的影響。

考慮到數(shù)據(jù)支撐情況，我們擬采用價(jià)格指數(shù)波動(dòng)作為主要研究方向，以收益率波動(dòng)作為研究對(duì)象建立隨機(jī)波動(dòng)模型，獲得波動(dòng)率序列以度量整個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)特征。我們以銀行間資產(chǎn)證券化市場(chǎng)為例，選取了2015年1月4日至2019年10月30日“中債-銀行間資產(chǎn)支持證券指數(shù)”作為資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的價(jià)格替代變量。同時(shí)，為了便于與整個(gè)債券市場(chǎng)的情況進(jìn)行比較，我們選取相同時(shí)間段的中債全價(jià)指數(shù)作為債券市場(chǎng)的價(jià)格替代變量，選取中國(guó)國(guó)債全價(jià)指數(shù)作為國(guó)債市場(chǎng)的價(jià)格替代變量，對(duì)三項(xiàng)價(jià)格指標(biāo)取對(duì)數(shù)收益率后，采用隨機(jī)波動(dòng)模擬（SV）的計(jì)量方法，測(cè)算出資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)率，從而剔除價(jià)格的長(zhǎng)期影響趨勢(shì)，度量短期波動(dòng)的效果。圖1就是通過(guò)隨機(jī)波動(dòng)模擬的三個(gè)市場(chǎng)在2015年1月4日至2019年10月30日區(qū)間內(nèi)的價(jià)格波動(dòng)情況。

通過(guò)對(duì)圖1波動(dòng)序列的比較，我們發(fā)現(xiàn)：從波動(dòng)方向來(lái)看，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)與整個(gè)債券市場(chǎng)和國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)方向一致;從波動(dòng)率的絕對(duì)值來(lái)看，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)與整個(gè)債券市場(chǎng)和國(guó)債市場(chǎng)相比，波動(dòng)率的絕對(duì)值相對(duì)較低。

僅從圖1看，貌似資產(chǎn)證券化市場(chǎng)比債券市場(chǎng)和國(guó)債市場(chǎng)更為穩(wěn)定，這可能與資產(chǎn)證券化市場(chǎng)相對(duì)封閉、二級(jí)市場(chǎng)交易不活躍相關(guān)。但是如果我們將國(guó)債市場(chǎng)的最大波幅與資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的最大波幅放在同一個(gè)圖中相比較（見(jiàn)圖2），我們發(fā)現(xiàn)，雖然國(guó)債市場(chǎng)的出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，最大波幅較大，但其他時(shí)間段的波動(dòng)都相對(duì)最大波幅較小，而資產(chǎn)證券化市場(chǎng)雖然最大波動(dòng)的絕對(duì)波幅不大，但其他時(shí)間段的波動(dòng)相對(duì)于最大波幅較大，這其實(shí)說(shuō)明了資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的自身穩(wěn)定性是較差的，自身風(fēng)險(xiǎn)防御能力恰恰較弱。

在對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)序列初步刻畫的基礎(chǔ)上，我們將運(yùn)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步識(shí)別。

（二）馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型（MS-VAR）

1.模型選擇

馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型可以通過(guò)捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)生成過(guò)程中的離散變化，其優(yōu)勢(shì)在于識(shí)別序列的不同狀態(tài)，能發(fā)覺(jué)時(shí)間序列中的結(jié)構(gòu)性突變向機(jī)制性轉(zhuǎn)換的過(guò)程，使結(jié)構(gòu)變化內(nèi)生化，從而判斷不同狀態(tài)發(fā)生的時(shí)間及原因，這一模型可以在我們得出資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)的情況下，更好地幫助我們識(shí)別資產(chǎn)證券化市場(chǎng)、債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換情況，這將有利于我們挖掘資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因。

對(duì)單一時(shí)間序列進(jìn)行區(qū)制劃分時(shí)，通常在馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型中加入向量自回歸，建立如下表達(dá)式刻畫該模型：

（4）

其中，，狀態(tài)變量分別表示種區(qū)制狀態(tài)，并假定從期的狀態(tài)轉(zhuǎn)移到期的狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率滿足離散取值的一階馬爾科夫過(guò)程，其中，表示的前期信息，而表示外生變量，表示轉(zhuǎn)區(qū)制中的參數(shù)估計(jì)向量下的平均變動(dòng)情況，狀態(tài)變量分別表示種區(qū)制狀態(tài)。

由于資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的影響因素較多，因此我們認(rèn)為擾動(dòng)項(xiàng)在不同狀態(tài)下呈現(xiàn)出不同的規(guī)律，因此我們可以選取均值方差都隨著狀態(tài)轉(zhuǎn)化的異質(zhì)性模型且本文采取MSMH（M）-VAR（p）的模型，或者截距及方差都隨著狀態(tài)轉(zhuǎn)化的異質(zhì)性模型MSIH（M）-VAR（p）對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行描述，從而對(duì)波動(dòng)聚集效應(yīng)進(jìn)行更好刻畫。

MSMH模型的具體形式為：

（5）

其中，并且當(dāng)時(shí)，。

MSIH模型的具體形式為：

（6）

MSIH相對(duì)于MSMH模型的優(yōu)點(diǎn)在于可以更好的平滑在區(qū)制轉(zhuǎn)移過(guò)程中均值的跳躍性變動(dòng)，使得均值更加平滑。因此我們認(rèn)為MSIH-VAR模型更加適合資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)特征研究。

我們對(duì)上面SV模擬后波動(dòng)率序列進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)化，針對(duì)轉(zhuǎn)頻后的波動(dòng)率序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)序列平穩(wěn)。最后，我們對(duì)AIC準(zhǔn)則、HQ、SC準(zhǔn)則進(jìn)行比較，認(rèn)為對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制描述采用MSIH（2）-VAR（4）更能分析其風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)特征，且較有說(shuō)服力。

2.實(shí)證結(jié)果

我們對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行模型分析的結(jié)果見(jiàn)圖3、圖4。

一般區(qū)制轉(zhuǎn)移概率（Probabilities）超過(guò)0.5即認(rèn)為市場(chǎng)在該狀態(tài)下的概率較高。整個(gè)的轉(zhuǎn)移過(guò)程遵循馬爾科夫過(guò)程，即轉(zhuǎn)

移概率代表該狀態(tài)下向高波動(dòng)（或低波動(dòng)）的概率。根據(jù)平滑概率我們可以看出，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的高波動(dòng)狀態(tài)與低波動(dòng)狀態(tài)出現(xiàn)了清晰的劃分，且區(qū)制轉(zhuǎn)移過(guò)程明顯。兩區(qū)制模型中的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率分別為0.8410與0.7586。從區(qū)制轉(zhuǎn)移概率圖和風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)區(qū)間轉(zhuǎn)化表我們可以看出，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)頻率較高，且區(qū)制轉(zhuǎn)移頻繁。從2015年至2019年的時(shí)間，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)出現(xiàn)了8次風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)移，其中有4次高波動(dòng)區(qū)間，再一次證明了資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的穩(wěn)定性較差。從4次高波動(dòng)區(qū)間來(lái)看，前兩次處于高波動(dòng)狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間要明顯低于后兩次。通過(guò)回顧近四年的市場(chǎng)情況，我們發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的四次高風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)均與流動(dòng)性緊張相關(guān)。（見(jiàn)表1）

2015年末的高波動(dòng)主要由于信貸資產(chǎn)證券化首次實(shí)現(xiàn)做市成交，隨著市場(chǎng)流動(dòng)性增加，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)首次增加，出現(xiàn)由于做市交易帶來(lái)與之前的市場(chǎng)流動(dòng)性反差較大的情況，體現(xiàn)為價(jià)格波動(dòng)較大。

2016年底，受到金融去桿桿等情況影響，同時(shí)美國(guó)貨幣政策開(kāi)始收緊，債券市場(chǎng)出現(xiàn)了較大的流動(dòng)性波動(dòng)，帶動(dòng)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)有所上升，發(fā)行利率上行，部分發(fā)行困難。

2017年3月份開(kāi)始，資管新規(guī)開(kāi)始出臺(tái)，債券市場(chǎng)熊市開(kāi)始，債券市場(chǎng)流動(dòng)性緊張持續(xù)了較長(zhǎng)時(shí)間。

2018年，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)出現(xiàn)爆發(fā)試的規(guī)模增長(zhǎng)，一級(jí)市場(chǎng)發(fā)行量持續(xù)增長(zhǎng)，發(fā)行量劇增但是市場(chǎng)能夠配置資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的資金方較為固定，導(dǎo)致流動(dòng)性相對(duì)緊張局面出現(xiàn)，整個(gè)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)又進(jìn)入了高風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)區(qū)間，2019年初才回歸平穩(wěn)。

綜上，馬爾科夫模型模擬出的區(qū)制轉(zhuǎn)化情況和現(xiàn)實(shí)的市場(chǎng)流動(dòng)性狀況高度吻合，基于此，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該是資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要驅(qū)動(dòng)因素。

3.與債券市場(chǎng)比較

為了更好地找到資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)換頻繁的原因，我們將資產(chǎn)證券化市場(chǎng)與整個(gè)債券市場(chǎng)進(jìn)行比較，對(duì)2015年至2019年的債券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)序列建立馬爾科夫風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，得出債券市場(chǎng)波動(dòng)區(qū)間。（見(jiàn)表2）

和資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)換對(duì)比來(lái)看，我們可以看出債券市場(chǎng)一旦進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制，自身恢復(fù)能力較強(qiáng)，很快轉(zhuǎn)化為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制，而資產(chǎn)證券化市場(chǎng)一旦進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制則惰性較強(qiáng)，較難恢復(fù)到低風(fēng)險(xiǎn)的平緩波動(dòng)狀態(tài)。2016～2018年的三年，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)與債券市場(chǎng)均出現(xiàn)相同的高風(fēng)險(xiǎn)階段，但明顯資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

四、結(jié)論及建議

（一）初步結(jié)論

本文對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)波動(dòng)狀況進(jìn)行隨機(jī)波動(dòng)模擬后建立馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行分析，可以得到以下結(jié)論：

1.作為債券市場(chǎng)的組成部分，債券市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)狀況決定了資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)情況;

2.考慮到資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的深度有限，二級(jí)市場(chǎng)建設(shè)尚處于早期階段，以一級(jí)市場(chǎng)作為主要內(nèi)容的資產(chǎn)證券化市場(chǎng)受二級(jí)市場(chǎng)流動(dòng)性沖擊小，風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)絕對(duì)幅度要小于債券市場(chǎng)整體，但是由于其自身穩(wěn)定性較差且，相對(duì)波動(dòng)幅度大，波動(dòng)更為頻繁;

3.從對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)持續(xù)近五年的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)情況看，共出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)與低風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)8次的相互轉(zhuǎn)化，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)區(qū)制轉(zhuǎn)換頻繁，一旦進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)階段則難以自愈，而債券市場(chǎng)一旦進(jìn)入高風(fēng)險(xiǎn)階段則較為容易轉(zhuǎn)換為低風(fēng)險(xiǎn)，因此，資產(chǎn)證券化市場(chǎng)抵御風(fēng)險(xiǎn)能力和風(fēng)險(xiǎn)吸收能力都相對(duì)較弱;

4.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是資產(chǎn)證券化市場(chǎng)目前主要的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素。

（二）相關(guān)建議

從以上結(jié)論我們看出，盡管目前資產(chǎn)證券化市場(chǎng)在市場(chǎng)封閉的情況下，市場(chǎng)波動(dòng)較小，但是其內(nèi)部的脆弱性和單一性都是未來(lái)資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)發(fā)展的較大隱患，需要未雨綢繆建立相應(yīng)機(jī)制進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范和化解。從商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的角度出發(fā)，我們認(rèn)為發(fā)行資產(chǎn)證券化產(chǎn)品仍然是緩釋資本、釋放業(yè)務(wù)額度的優(yōu)質(zhì)工具，為此我們提出如下建議：

1.不斷增加資產(chǎn)證券化產(chǎn)品品種，通過(guò)擴(kuò)容的方式增強(qiáng)市場(chǎng)自身穩(wěn)定性。雖然資產(chǎn)證券化市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)3萬(wàn)多億，但相比整個(gè)債券市場(chǎng)近百萬(wàn)億的容量，市場(chǎng)份額有待進(jìn)一步提高，不斷擴(kuò)大市場(chǎng)，吸收各類基礎(chǔ)資產(chǎn)的品種，增大市場(chǎng)容量，有利于資產(chǎn)證券化市場(chǎng)加大自身的穩(wěn)定性。

2.加強(qiáng)銀行間資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的做市交易要求，提高流動(dòng)性以防范流動(dòng)性危機(jī)。雖然監(jiān)管機(jī)構(gòu)已經(jīng)對(duì)資產(chǎn)證券化產(chǎn)品做市提出了相關(guān)規(guī)定，但是從市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)看，2019年上半年信貸資產(chǎn)證券化的換手率僅為8.7%，而債券的換手率為93.8%。在當(dāng)前市場(chǎng)參與主體僅為金融機(jī)構(gòu)且以商業(yè)銀行為主導(dǎo)的前提下，增加金融機(jī)構(gòu)的做市要求是增強(qiáng)市場(chǎng)流動(dòng)性的重要手段。

3.建立統(tǒng)一資產(chǎn)證券化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，做好壓力測(cè)試。美國(guó)次貸危機(jī)的教訓(xùn)仍在眼前，資產(chǎn)證券化作為一個(gè)盤活資金，提高市場(chǎng)活力，增加金融資產(chǎn)流動(dòng)性的重要手段，在大力發(fā)展深化的同時(shí)，還應(yīng)針對(duì)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)建立風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，做好金融市場(chǎng)壓力測(cè)試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。

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（作者單位：中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)、中國(guó)建設(shè)銀行）