許曄

【摘要】本文以銀行間資產(chǎn)證券化市場為例，用SV模擬的方法進(jìn)行波動分析，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)行變動特征研究，以期初步刻畫資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險狀況并提出相關(guān)建議。

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

一、引言

近年來，資產(chǎn)證券化市場進(jìn)入了快速發(fā)展通道，2018年資產(chǎn)證券化產(chǎn)品發(fā)行量已突破兩萬億元，五年復(fù)合增長率43%。但是資產(chǎn)證券化市場三萬多億元的市場存量與近百萬億元的債券市場規(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)品市場提供了良好的發(fā)展環(huán)境。因此，做好資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險解析，完善市場建設(shè)尤為重要。本文試圖以銀行間資產(chǎn)證券化市場為例，用SV模擬的方法進(jìn)行波動分析，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)行變動特征研究，進(jìn)行資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險的識別與度量，并試圖找到影響資產(chǎn)證券化市場波動的原因，并提出相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)綜述

從資產(chǎn)證券化市場啟動以來，對資產(chǎn)證券化風(fēng)險的研究在學(xué)術(shù)界已有相關(guān)探索。對資產(chǎn)證券化風(fēng)險探討最為深入和廣泛的是對資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險水平研究。謝偉杰（2014年）總結(jié)了資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險的特點，并認(rèn)為資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險具有市場化、傳染性和增加桿杠的特點。陳逸、朱娜娜（2015年）針對商業(yè)銀行資產(chǎn)證券化帶來的風(fēng)險進(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)險主要為信用風(fēng)險、法律風(fēng)險、信息風(fēng)險，并針對這幾種風(fēng)險提出了防范措施。Carbo-Valverde和Degryse等（2015年）認(rèn)為對信貸資產(chǎn)證券化信用等級的標(biāo)準(zhǔn)降低是產(chǎn)生信?用風(fēng)險的重要原因。謝赤、凌毓秀（2018年）運用KMV模型對2017年12月以前和2017年12月以后兩個時期的上市銀行資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險進(jìn)行了度量，并建立了上市銀行的股票網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用最小生成樹法考察商銀行間的風(fēng)險傳染，結(jié)果表明大型銀行的風(fēng)險水平較低，股份制銀行、城商行和農(nóng)商行位于風(fēng)險傳染的中心。李佳（2019年）基于2011～2017年的面板數(shù)據(jù)研究了資產(chǎn)證券化對銀行信用風(fēng)險水平的影響，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)均為評級較好的信用產(chǎn)品，資產(chǎn)證券化信用風(fēng)險水平有所上升，長期來看資產(chǎn)證券化可以實現(xiàn)風(fēng)險的緩釋。王星宇等（2019年）運用KMV修正模型，對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)險度量，并認(rèn)為非國有銀行的信用風(fēng)險水平低于國有銀行的信用風(fēng)險水平。許余吉等（2017年）分析了企業(yè)資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險，并認(rèn)為從企業(yè)資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險主要來自交易結(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。

也有部分學(xué)者探討資產(chǎn)證券化對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響及表現(xiàn)。李從文（2015年）通過建立資本資產(chǎn)定價模型，檢驗了2007～2013年資產(chǎn)證券化對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響，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，長期內(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。謝平、紀(jì)志宏等（2016年）認(rèn)為我國信貸資產(chǎn)證券化市場發(fā)展不順暢從而導(dǎo)致大量信貸資產(chǎn)通過同業(yè)合作、銀信理財?shù)瓤绫O(jiān)管的形式出表，對信用債市場產(chǎn)生擠壓，從而導(dǎo)致了流動性風(fēng)險從表外傳染至表內(nèi)，增加系統(tǒng)性風(fēng)險。徐文舸、劉洋（2017年）通過構(gòu)建理論模型，來研究“發(fā)起—分銷”模式的資產(chǎn)證券化如何導(dǎo)致銀行出現(xiàn)流動性危機(jī)的整個過程，他們認(rèn)為，銀行間市場流動性不足導(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，將會使風(fēng)險傳導(dǎo)至銀行，乃至出現(xiàn)整個市場的系統(tǒng)性風(fēng)險。對資產(chǎn)證券化的流動性風(fēng)險研究主要來自監(jiān)管機(jī)構(gòu)。福建銀監(jiān)局南平分局課題組（2015年）對資產(chǎn)證券化系統(tǒng)的流動性進(jìn)行分析，并在分析美國、韓國不良資產(chǎn)證券化教訓(xùn)的基礎(chǔ)上提出對資產(chǎn)證券化流動性風(fēng)險的監(jiān)管措施。Allen.E和A.Singh（2016年）年認(rèn)為資產(chǎn)證券化產(chǎn)品帶來許多承銷商以影子銀行的形式出現(xiàn)在市場上，規(guī)避監(jiān)管帶來系統(tǒng)性風(fēng)險。

雖然學(xué)術(shù)界和業(yè)界對資產(chǎn)證券化風(fēng)險的探討較多，但我們發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的都停留在對資產(chǎn)證券化的信用風(fēng)險研究，對市場風(fēng)險和系統(tǒng)性風(fēng)險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，部分原因是中國資產(chǎn)證券化市場發(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)證券化市場在整個金融市場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)證券化市場波動的變量，從而初步認(rèn)識刻畫資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險。

三、模型選取及實證分析

（一）基于SV（隨機(jī)波動）模型的資產(chǎn)證券化市場波動模擬

金融市場產(chǎn)品的風(fēng)險度量一般采用波動模型。目前，國內(nèi)對金融市場風(fēng)險度量主要采用GRACH、ARCH等模型進(jìn)行模擬，也有一部分學(xué)者采用隨機(jī)波動模擬的方法，學(xué)者們比較多個計量模型的預(yù)測能力后發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)波動模擬的方法從擬合度、預(yù)測能力等多個方面都有更好的效果，且存在異方差性和序列相關(guān)性時，隨機(jī)波動模擬結(jié)果更為顯著，因此，我們擬采用標(biāo)準(zhǔn)隨機(jī)波動模型對資產(chǎn)證券化市場的波動狀況進(jìn)行模擬。

Taylor（1986年）在解釋金融收益率序列波動模型的自回歸行為時提出了標(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)險補償系數(shù)就是測量均值波動效應(yīng)的回歸系數(shù)，為風(fēng)險補償，風(fēng)險補償系數(shù)越大說明風(fēng)險溢價越高，也就是所謂的高收益高風(fēng)險。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，誤差項和是不相關(guān)且不可觀測的。是持續(xù)性參數(shù)，反應(yīng)了當(dāng)前波動對未來波動的影響。

考慮到數(shù)據(jù)支撐情況，我們擬采用價格指數(shù)波動作為主要研究方向，以收益率波動作為研究對象建立隨機(jī)波動模型，獲得波動率序列以度量整個市場風(fēng)險特征。我們以銀行間資產(chǎn)證券化市場為例，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)證券化市場的價格替代變量。同時，為了便于與整個債券市場的情況進(jìn)行比較，我們選取相同時間段的中債全價指數(shù)作為債券市場的價格替代變量，選取中國國債全價指數(shù)作為國債市場的價格替代變量，對三項價格指標(biāo)取對數(shù)收益率后，采用隨機(jī)波動模擬（SV）的計量方法，測算出資產(chǎn)證券化市場波動率，從而剔除價格的長期影響趨勢，度量短期波動的效果。圖1就是通過隨機(jī)波動模擬的三個市場在2015年1月4日至2019年10月30日區(qū)間內(nèi)的價格波動情況。

通過對圖1波動序列的比較，我們發(fā)現(xiàn)：從波動方向來看，資產(chǎn)證券化市場與整個債券市場和國債市場的波動方向一致;從波動率的絕對值來看，資產(chǎn)證券化市場與整個債券市場和國債市場相比，波動率的絕對值相對較低。

僅從圖1看，貌似資產(chǎn)證券化市場比債券市場和國債市場更為穩(wěn)定，這可能與資產(chǎn)證券化市場相對封閉、二級市場交易不活躍相關(guān)。但是如果我們將國債市場的最大波幅與資產(chǎn)證券化市場的最大波幅放在同一個圖中相比較（見圖2），我們發(fā)現(xiàn)，雖然國債市場的出現(xiàn)波動時，最大波幅較大，但其他時間段的波動都相對最大波幅較小，而資產(chǎn)證券化市場雖然最大波動的絕對波幅不大，但其他時間段的波動相對于最大波幅較大，這其實說明了資產(chǎn)證券化市場的自身穩(wěn)定性是較差的，自身風(fēng)險防御能力恰恰較弱。

在對資產(chǎn)證券化市場波動序列初步刻畫的基礎(chǔ)上，我們將運用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，對資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險波動狀態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步識別。

（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)移模型可以通過捕捉時間序列數(shù)據(jù)生成過程中的離散變化，其優(yōu)勢在于識別序列的不同狀態(tài)，能發(fā)覺時間序列中的結(jié)構(gòu)性突變向機(jī)制性轉(zhuǎn)換的過程，使結(jié)構(gòu)變化內(nèi)生化，從而判斷不同狀態(tài)發(fā)生的時間及原因，這一模型可以在我們得出資產(chǎn)證券化市場波動的情況下，更好地幫助我們識別資產(chǎn)證券化市場、債券市場的風(fēng)險轉(zhuǎn)換情況，這將有利于我們挖掘資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險產(chǎn)生的原因。

對單一時間序列進(jìn)行區(qū)制劃分時，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)估計向量下的平均變動情況，狀態(tài)變量分別表示種區(qū)制狀態(tài)。

由于資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險狀態(tài)的影響因素較多，因此我們認(rèn)為擾動項在不同狀態(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）對資產(chǎn)證券化市場的流動性風(fēng)險特征進(jìn)行描述，從而對波動聚集效應(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，。

MSIH模型的具體形式為：

（6）

MSIH相對于MSMH模型的優(yōu)點在于可以更好的平滑在區(qū)制轉(zhuǎn)移過程中均值的跳躍性變動，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)證券化市場風(fēng)險變動特征研究。

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

2.實證結(jié)果

我們對資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險進(jìn)行模型分析的結(jié)果見圖3、圖4。

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

移概率代表該狀態(tài)下向高波動（或低波動）的概率。根據(jù)平滑概率我們可以看出，資產(chǎn)證券化市場的高波動狀態(tài)與低波動狀態(tài)出現(xiàn)了清晰的劃分，且區(qū)制轉(zhuǎn)移過程明顯。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)險波動區(qū)間轉(zhuǎn)化表我們可以看出，資產(chǎn)證券化市場高風(fēng)險波動頻率較高，且區(qū)制轉(zhuǎn)移頻繁。從2015年至2019年的時間，資產(chǎn)證券化市場出現(xiàn)了8次風(fēng)險區(qū)制轉(zhuǎn)移，其中有4次高波動區(qū)間，再一次證明了資產(chǎn)證券化市場的穩(wěn)定性較差。從4次高波動區(qū)間來看，前兩次處于高波動狀態(tài)的持續(xù)時間要明顯低于后兩次。通過回顧近四年的市場情況，我們發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)證券化市場的四次高風(fēng)險波動均與流動性緊張相關(guān)。（見表1）

2015年末的高波動主要由于信貸資產(chǎn)證券化首次實現(xiàn)做市成交，隨著市場流動性增加，資產(chǎn)證券化市場波動首次增加，出現(xiàn)由于做市交易帶來與之前的市場流動性反差較大的情況，體現(xiàn)為價格波動較大。

2016年底，受到金融去桿桿等情況影響，同時美國貨幣政策開始收緊，債券市場出現(xiàn)了較大的流動性波動，帶動資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險有所上升，發(fā)行利率上行，部分發(fā)行困難。

2017年3月份開始，資管新規(guī)開始出臺，債券市場熊市開始，債券市場流動性緊張持續(xù)了較長時間。

2018年，資產(chǎn)證券化市場出現(xiàn)爆發(fā)試的規(guī)模增長，一級市場發(fā)行量持續(xù)增長，發(fā)行量劇增但是市場能夠配置資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的資金方較為固定，導(dǎo)致流動性相對緊張局面出現(xiàn)，整個資產(chǎn)證券化市場又進(jìn)入了高風(fēng)險波動區(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)實的市場流動性狀況高度吻合，基于此，流動性風(fēng)險應(yīng)該是資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險的主要驅(qū)動因素。

3.與債券市場比較

為了更好地找到資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險區(qū)制轉(zhuǎn)換頻繁的原因，我們將資產(chǎn)證券化市場與整個債券市場進(jìn)行比較，對2015年至2019年的債券市場風(fēng)險波動序列建立馬爾科夫風(fēng)險區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，得出債券市場波動區(qū)間。（見表2）

和資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險區(qū)制轉(zhuǎn)換對比來看，我們可以看出債券市場一旦進(jìn)入高風(fēng)險區(qū)制，自身恢復(fù)能力較強(qiáng)，很快轉(zhuǎn)化為低風(fēng)險區(qū)制，而資產(chǎn)證券化市場一旦進(jìn)入高風(fēng)險區(qū)制則惰性較強(qiáng)，較難恢復(fù)到低風(fēng)險的平緩波動狀態(tài)。2016～2018年的三年，資產(chǎn)證券化市場與債券市場均出現(xiàn)相同的高風(fēng)險階段，但明顯資產(chǎn)證券化市場的高風(fēng)險持續(xù)時間較長。

四、結(jié)論及建議

（一）初步結(jié)論

本文對資產(chǎn)證券化市場波動狀況進(jìn)行隨機(jī)波動模擬后建立馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，對市場風(fēng)險特征進(jìn)行分析，可以得到以下結(jié)論：

1.作為債券市場的組成部分，債券市場整體風(fēng)險狀況決定了資產(chǎn)證券化市場的風(fēng)險波動情況;

2.考慮到資產(chǎn)證券化市場的深度有限，二級市場建設(shè)尚處于早期階段，以一級市場作為主要內(nèi)容的資產(chǎn)證券化市場受二級市場流動性沖擊小，風(fēng)險波動絕對幅度要小于債券市場整體，但是由于其自身穩(wěn)定性較差且，相對波動幅度大，波動更為頻繁;

3.從對資產(chǎn)證券化市場持續(xù)近五年的風(fēng)險波動情況看，共出現(xiàn)高風(fēng)險波動與低風(fēng)險波動8次的相互轉(zhuǎn)化，資產(chǎn)證券化市場區(qū)制轉(zhuǎn)換頻繁，一旦進(jìn)入高風(fēng)險階段則難以自愈，而債券市場一旦進(jìn)入高風(fēng)險階段則較為容易轉(zhuǎn)換為低風(fēng)險，因此，資產(chǎn)證券化市場抵御風(fēng)險能力和風(fēng)險吸收能力都相對較弱;

4.流動性風(fēng)險是資產(chǎn)證券化市場目前主要的風(fēng)險驅(qū)動因素。

（二）相關(guān)建議

從以上結(jié)論我們看出，盡管目前資產(chǎn)證券化市場在市場封閉的情況下，市場波動較小，但是其內(nèi)部的脆弱性和單一性都是未來資產(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，通過擴(kuò)容的方式增強(qiáng)市場自身穩(wěn)定性。雖然資產(chǎn)證券化市場規(guī)模已經(jīng)3萬多億，但相比整個債券市場近百萬億的容量，市場份額有待進(jìn)一步提高，不斷擴(kuò)大市場，吸收各類基礎(chǔ)資產(chǎn)的品種，增大市場容量，有利于資產(chǎn)證券化市場加大自身的穩(wěn)定性。

2.加強(qiáng)銀行間資產(chǎn)證券化市場的做市交易要求，提高流動性以防范流動性危機(jī)。雖然監(jiān)管機(jī)構(gòu)已經(jīng)對資產(chǎn)證券化產(chǎn)品做市提出了相關(guān)規(guī)定，但是從市場數(shù)據(jù)來看，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)市場流動性的重要手段。

3.建立統(tǒng)一資產(chǎn)證券化市場風(fēng)險監(jiān)測指標(biāo)，做好壓力測試。美國次貸危機(jī)的教訓(xùn)仍在眼前，資產(chǎn)證券化作為一個盤活資金，提高市場活力，增加金融資產(chǎn)流動性的重要手段，在大力發(fā)展深化的同時，還應(yīng)針對資產(chǎn)證券化市場建立風(fēng)險監(jiān)測指標(biāo)，做好金融市場壓力測試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險的爆發(fā)。

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（作者單位：中國社會科學(xué)院大學(xué)、中國建設(shè)銀行）