CDO定价初探及我国CDO市场投资机会

CDO定价初探及我国CDO市场投资机会 2007年1月9日债券市场

相关研究：

12月11日，

《2007年兴元一期C L O

定价分析》

固定收益研究小组张 磊

zhanglei@747c6dd028ea81c758f578fb

研究助理

张圣贤

(8621) 63295888×343 zhangshengxian@747c6dd028ea81c758f578fb

联系人

张圣贤

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地址：上海市南京东路99号

电话：（8621）63295888

上海申银万国证券研究所有限公司747c6dd028ea81c758f578fb 抵押债权凭证（CDO）为近十年发展最快的资产证券化品种，其构建本质就是风险重组的过程，一般分为高级层、中间层和权益层。CDO的抵押资产涵盖范围包括结构性产品（MBS、ABS）、银行信贷、高收益债券等。美国市场上CDO产品的主要投资者为：商业银行、对冲基金和保险机构。

转移信用风险和提高资本充足率是我国银行开展金融资产证券化产品的最主要动力，我国信用风险严重集中于银行体系，金融资产证券化可以解决银行信贷存量过大的问题。政策性银行无法吸收存款，只能发行资产证券化以满足流动性需求；股份制银行吸收存款能力较差，平常也受到流动性需求和IPO的冲击，其发行资产证券化产品可以提高资本充足率和创造流动性；大型商业银行从调整资产负债结构、拓宽收入来源等方面看也存在资产证券化的需求；四家金融资产管理公司的不良资产证券化也是CDO发展的重要方向。

随着监管放松，未来金融资产证券化中的抵押资产、发起机构和投资机构的范围都会拓宽；如果第二批金融资产证券化试点在2008年发行完毕的话，则2008年金融资产证券化规模保守估计在425亿；资产负债表型和现券型CDO仍是未来一段时期的发展方向。

本文分别介绍了蒙特卡罗模拟、单因子Copula模型和静态利差法对CDO 定价的流程以及实例分析。通过比较各种定价方法，在应用蒙特卡罗模拟和单因子Copula模型时，模型假设和数据缺乏等限制使得模型化定价的实用性较差；而以参照其他信用产品利差为基础的静态利差定价法与现实情况更为接近，但本文没有对其进行实证分析。

依据05开元运行经验，加息和提前偿付对各档债券的收益率都有重要影响，再投资风险要视不同的利率周期而定。05开元无违约事件发生，Ａ档、Ｂ档都获得了比企业债更高的收益率，次级档的真实收益率虽低于市场预期，但仍是超额收益。

从CDO试点以来的几只产品看，资产池表现出以下特点：信用质量整体上趋于下降、产品结构不断创新和资产池分散度不断提高。

公司债提速、美国次级债危机、2008年继续加息和浮动利率贷款的利率重置、流动性受限等因素将可能推动CDO产品的整体收益率继续攀升，对于有投资资格的机构来说，明年是一个介入建仓的机会，同时，关注保险机构获准投资资产证券化产品所带来的套利机会。

本公司或其关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的上市公司所发行的证券或投资标的，还可能为或争取为这些公司提供投资银行或财务顾问服务。本公司在知晓范围内履行披露义务。客户可索取有关披露资料 compliance@747c6dd028ea81c758f578fb 。客户应全面理解本报告结尾处的"法律声明"。

宏观策略

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目 录

一、CDO 产品本质特性及国外发展经验 (3)

（一）、CDO 本质特性 (3)

（二）、CDO 产品分类 (7)

（三）、美国经验：CDO 的主要投资者 (9)

二、我国CDO 市场前瞻：方兴未艾 (9)

（一）、CDO 产品现状及发行框架 (9)

（二）、我国CDO 市场发展动力 (10)

（三）、投资者范围亟待拓宽 (13)

（四）、2008年金融资产证券化市场前瞻 (15)

三、CDO 产品定价探讨及实例分析 (16)

（一）、基本概念 (16)

1、Poisson 和Cox 过程 (16)

2、违约相关性 (17)

3、Copula 函数 (18)

（二）、蒙特卡罗模拟下CDO 定价的实证研究 (19)

1、蒙特卡罗模拟的流程 (19)

2、信用利差的敏感性分析 (21)

（三）、单因子C OPULA 模型下CDO 定价的实证研究 (24)

1、单因子Copula 模型 (24)

2、资产池的违约率分布 (24)

3、CDO 信用利差计算 (25)

4、预期违约损失=信用利差收益 (26)

5、单因子Copula 模型下定价流程 (27)

（三）、静态利差定价法 (29)

1、模型化定价的缺陷 (29)

2、静态利差法定价思路 (30)

（四）、我国CDO 产品定价的思路 (31)

四、经验分析及2008年CDO 市场投资机会 (33)

（一）、历史经验：05开元的投资启示 (33)

1、真实到期收益率 (33)

2、05开元对投资的启示 (35)

（二）、各CDO 产品的比较分析 (36)

请参阅最后一页的信息披露和法律声明 （三）、2008年CDO 市场的投资机会 (38)

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请参阅最后一页的重要声明 2 图表目录

图1：普通CDO产品的交易结构 (3)

表1：全球CDO产品年度发行状况（单位：十亿美元）

图2：美国CDO市场发展状况 (4)

表2：美国各类型资产证券化产品的流通余额比重表（单位：十亿美元）..5

图3：资产证券化产品的分类

图4：CDO的资产池来源构成简介 (6)

图5：美国1987-2000年CDO资产来源种类

图6：2006年全球发行的CDO资产来源种类 (6)

表3：CDO产品与传统ABS的差异 (7)

图7：CDO产品分类

表4：全球各类型CDO发行量 (8)

图8：高信用级别CDO投资者

图9：低信用级别CDO投资者 (9)

图10：我国资产证券化市场格局

表5：我国金融机构资产证券化的框架 (10)

图11：我国信贷/GDP增速图

图12：我国信贷市场和债券市场的利差 (11)

表6：银行间资金流

图13：上市银行资本充足率和信贷增速 (12)

表7：不同信用级别的资产支持证券适合的风险权重 (14)

图14：资产池损失概率分布（回收率为30%）

图15：资产池损失概率分布（回收率为60%） (21)

图16：各档债券信用利差与违约回收率 (22)

图17：各档债券信用利差与资产相关性 (23)

图18：各档债券信用利差与违约强度 (23)

图19： 各档次债券的损失率随资产池整体损失率的变化 (26)

图20：单个资产的累积违约率

图21：资产池在各个付息点的违约损失分布 (28)

图22：各档债券的累积违约损失率 (28)

图23：各档债券票面利率的敏感性分析 (29)

表8：05开元CLO各档债券的基本信息： (33)

表9：05开元一期的真实到期收益率 (34)

表10：2005年第1期开元信贷CLO的各档债券的基本信息： (37)

表11：各期银行CLO资产池的资产信用质量

图12：各期银行CLO资产池的资产分布 (37)

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一、CDO 产品本质特性及国外发展经验

（一）、CDO 的本质特性

抵押债权凭证（Collateralized Debt Obligation,CDO）产品是一种以一个或多个分散化的债权资产作为抵押支持而发行的证券品种。CDO 的主要交易流程为债权人-发起人（Sponsor）从债务人获得债权（包含贷款或债券）之后，将此债权以真实出售的方式转移至特殊目的载体（Special Purpose Vehicle, SPV），并通过承销商将债权重新包装分成单位受益凭证转让给投资者的过程，在此过程中，还需要进行信用评级和信用增强。

图1：普通CDO 产品的交易结构

请参阅最后一页的重要声明 3资料来源： 申银万与其它证券化产品相似，一个典型的CDO 产品的构建本质是对信用风险重新划分的过程：首先，银行等发行人将基础资产池打包并“真实”出售给SPV，以达到破产隔离的目的；其后，SPV 以基础资产现金流为支持而发行不同级别的债券，这些债券需要在不同程度上承受来自基础资产池的信用风险。典型的CDO 证券一般分为高级层、中间层和权益层。顾名思义，高级层的本息偿付优先于中间层和权益层，其信用风险显然要低于其它层的债券，因此该层债券往往能获得AAA 的信用评级；而来自基础资产池的违约损失往往首先由权益层来吸收，资者对权益层的回报要求也更高，权益层一般由发起人自己保留或定向发行，一般也不进行评级；而中间层的风险、收益特征介于高级层和权益层之间。

换言之，CDO 对信用加强借助于证券结构设计达成，不像一般ABS 较常利用外部信用加强机制增加债券的评级。中间层和高级层亦可以依据利率分割为小系列，例如固定与浮动之别、零息与附息之分等等，以适合不同投资人的口味。各系列金额的决定需视所要达到的评级以及最小融资成本两大因素决定,通常，高级系列占整体最大的比率，中间系列占约5%-15%，权益层占0-6%。

国证券研究所

权益层面临的信用风险最大，投

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资ion）起源于1970年代，而作为资产证

券化的重要分支，第一笔担保债权凭证（CDO）交易1988年出现在美国，然后

在欧美迅速发展。自1995年起至2004年底，担保债权凭证为美国所有资产担

保证券（ABS）中成长最快的品种，目前为美国第三大证券化产品。金融机构

或基金经理人利用CDO 分别达成转移风险或套取利差等目的，特别是可利用这

一产品设计不同信用风险的债权系列，以满足各种风险偏好的投资人，在强调

创新型信用衍生产品的趋势中，此产品持续成长的趋势是可预见的。

表1：全球CDO 产品年度发行状况产证券化（Asset Securitizat （单位：十亿美元） 图2：美国CDO 市场发展状况

资料来源： The Bond Markets Association(747c6dd028ea81c758f578fb/) 申银万国证券研究所 以美国的资产证券化市场来看，CDO 的交易量占比不断增加，市场发行量

从原来的不到0.5%增加到2006年末接近15%，在整体ABS 市场中占有极重要

的地位，显示出CDO 在美国蓬勃发展的趋势，如下表：

请参阅最后一页的重要声明 4

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表2：美国各

类型资产证券化产品的发行量（单位：十亿美元）

资料来源： The Bond Markets Association(747c6dd028ea81c758f578fb/) 申银万国证券研究所

现在我们从2007年爆发的次级债危机这个事件来简要地说一下CDO 产品的本质特征，我们知道，次级债危机的爆发对全球经济金融产生巨大影响，触融机构损失惨重，闻之胆寒，比如美林、花旗等都在CDO 投资上遭受重创。在这整个事件的流程图中（图4），次级贷款和低级贷款首先打包发行MBS，而CDO 是以低评级的MBS 为抵押资产，然后打包分层发售，对于持有评级为CDO 产品的AAA 优先层来说，这个AAA 级优先层的上一级资产可能就是B 级的MBS，再上一级的基础资产就是次级贷款和一些低质量的贷款，这样的话，如果最基础的次级贷款的违约率出现大幅上升，即使CDO 优先级的损失也不可避免，所以说可能表面上你拥有的是AAA 级高级档债券，但实际上却是以一些低质量、高收益甚至垃圾的资产为基础。当然了，以次级贷款相关资产为抵押的CDO 产品只占美国整体CDO 市场的很小一部分，而就是这很小的一部分却使得金融机构损失如此严重。

些金融债务工具及其他机构化产品，如高收益债券（High Yield Bonds）、新兴市场公司债或主权债券（Emerging Market Corporate Debt、Sovereign Debt）到银行贷款（Bank Loans）或其他次级债券，也包括如上所述的传统ABS 、RMBS(Residential Mortgage Backed Securities)及CMBS

发危机的导火索就是次级贷款违约率攀升，而CDO 则使得各大金从这个实例中，我们可以这引申出CDO 的一些特性,即CDO 对高风险的次级贷款抵押债券资产进行了风险重组。实际上CDO 背后的基础资产范围十分广泛，从一

请参阅最后一页的重要声明

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（Commercial Mortgage-Backed Securities）。更进一步，如果以低评级的CDO 档债券为基础组建抵押资产池，在此基础上再发售新的CDO，这就变成了CDO^2，通过不断的分割、重组，可以不断地衍生出CDO^3…… CDO^n。从本质上讲，CDO 已经不局限于一种简单的金融产品，其实质是一种资产证券化的风险重组技术。

图4：CDO 的资产池来源构成简介

图

3：资产证券化产品的分类

广义ABS

狭义 ABS M BS

RM BS CM BS

CDO 信用卡 汽车贷款 其它资产等

请参阅最后一页的重要声明

6

资料来源： JPMorgan ， 申银万国证券研究所 资料来源：申银万国证券研究所

从定义上看，CDO 产品似乎与传统的ABS 产品并没有太多的差别。两者最直观的差别就是支持现金流的资产类型不同。传统的ABS 后面支撑的资产池通款等，并且很多由实业企业自身持有；如上所述，CDO 可由各种类型资产为抵押资产，很大一部分也包括ABS 资产。另外，CDO 可以采取有限度的主动管理的权利，

常是性质相似的一类债权资产，如信用卡应收账款、租赁租金、汽车贷

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而传统的ABS 则属于被动经营的方式，除上述的差异外，CDO 和ABS 的差异如下表：

表3：CDO 产品与传统ABS 的差异

C D O A B S 项目资产池相异性，相关性越低越好，以达到充分分散的要一致性高，主要是性质相似的实物债权资产。 性质 求。

往往仅有50-300个债权基础资产数量常常达到

债务人数目 资产组成，单个资产规模较大。 上万种，甚至几十万个，

单个资产规模不大。

发行动机 套利或转移风险 提高自有资本充足率或转移风险

资料来源： 申银万国证券研究所 （二）、CDO 产品分类

担保债权凭证（CDO）依发行动机、资产池来源及种类的不同，区分为以1、抵押债券凭证与抵押贷款凭证

的比重区分，CDO 可区分为以高收益债券为主的款凭证（Collateralized Loan Obligation，简称CLO）；前者资产池构成有较高比率为债券性质，而后者背后支撑的绝大部分为银行贷款债权。

产持有者，如商业银行为了将债权资产表外化达到转移风险的目的，常常通过CDO 的形式来实现这一目标。

套利型CDO 则由基金、财务公司和资产管理公司等发行，他们通常向市场购买高收益的债券或其它债权资产，通过打包、分割，在市场发行平均收益率较低的债券，从而获得利差收益。因此在套利CDO 交易中，发行人的关注点不在于转移风险，而在于将资产现金流重新包装、出售，获得低成本融资。

3、现金流型和市值型

下几种类型：

依资产池内不同类型资产所占担保债券凭证（Collateralized Bond Obligation，简称CBO）以及银行贷款为主的担保贷

请参阅最后一页的重要声明 72、资产负债表型与套利型

从发行动机及基础资产来源的不同划分，CDO 可分为资产负债表型（Balance Sheet）和套利型（Arbitrage）。资产负债表CDO 源自本身具有可证券化的资

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CDO 按交易结构的不同又可分为现金流型（Cash Flow CDO）和市值型

（Market Value CDO）。现金流型CDO 大多是由银行将其贷款打包给特殊目的载体（SPV），再由SPV 据此发行不同信用级别的债券，其证券价值与贷款债权的现金流量相联系，其收益和风险取决于基础资产实际收到的利息收入和本金的到期市值型CDO 主动经营的特征更为明显，其证券价值相当程度上取决债权资

产的市价情况，收益来源主要取决于对基础资产积极管理带来的回报，衡量其信用风险的关键是在于基础资产每日的市场交易价格是否足以支付本金和利息等，因此，市值型CDO 的风险较现金流型CDO 对基础资产二级市场交易价格的波4、现券型与合成型

（Cash）结构。而合成型CDO 与现券型CDO 的交易结构存在根本的发行人事实上并不真正拥有一个风险资产池，参与方往往通过信用违约互换达到交易目的，所以也就不存在“真实出售”转移风险的图7：CDO 产品分类 表偿还情况。资产的市值变化并不影响现金流，仅违约才会影响。现金流型CDO 以被动经营为主，管理经理一般不允许进行积极的交易。

动更为敏感。

前面提到的都是传统的CDO，即发行人都需要通过购买而真正拥有资产池，

因此往往也被称之为不同：合成型CDO 过程。具体来讲，合成型CDO 是由发起人将一组债权打包，并与SPV 签订信用违约互换（Credit default Swap，CDS）。CDS 类似于为贷款债权人提供了一份违约保险，但发起人需要定期支付保险金（Premium），当发生违约事件时，可依合约规定获得全额或部分的赔偿。显然，合成型CDO 没有将资产真实出售，但透过一个类似违约保险的信用保护机制（Credit Protection Mechanism）将发起人的债权信用风险转移给CDO 投资者，而后者以保险金的形式获得额外的收益。

4：全球各类型CDO 发行量

请参阅最后一页的重要声明

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资料来源：The Bond Markets Association(747c6dd028ea81c758f578fb/) 申银万国证券研究所

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（三）、美国经验：CDO 的主要投资者

从下图可以看出，在美国市场上，高信用级别CDO 的投资者主要有银行、对冲基金和保险机构；低信用级别CDO 的投资者主要包括对冲基金、银行和资产管理人。对冲基金作为风险较大的低信用级别CDO 的最主要投资者，这也是为什么在2007年的次级债危机中，对冲基金在CDO 投资上损失惨重的原因。

图8：高信用级别CDO 投资者 图9：低信用级别CDO 投资者

请参阅最后一页的重要声明

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资料来源：CEIC 申银万国证券研究所

二、我国CDO 市场前瞻：方兴未艾

（一）、CDO 产品现状及发行框架

我国目前市场上可交易的资产证券化产品主要包括信贷资产证券化产品（包括MBS 和CDO）、不良资产证券化产品（06东元和06信元）和企业资产证券化产品，截至2006年底三类产品占资产证券化市场规模的97.4%。信贷资产证券化和不良资产证券化，主要在银行间市场发行，其运作依据是中国人民银行、银监会联合制定的《信贷资产证券化试点管理办法》以及围绕该办法各部委、机构发布的相关规定。对于企业资产证券化产品，主要依据为证监会2003年颁布的《证券公司客户资产管理业务实行办法》，由证券公司发起设立专项管理计划，融资主体所要承担的主要成本为投资者的预期收益率、证券公司的管理费用、中介机构的报酬等。

下面我们主要对银行间信贷资产证券化产品（主要为CLO）产品进行分析及前瞻。

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图10：我国资产证券化市场格局（单位：亿元） 表5：我国金融机构资产证券化的框架

资料来源： 申银万国证券研究所

办法》，并决定由中国建设银行进行住房抵押贷款证券化产品和国家开发银行试点信贷资产证券化产品试点。2005年8月，中国建设银行股份有限公司（“建行”）发起的交易是常见的RMBS 过手证券交易，该交易涉及建行在上海、无锡、福州和泉州的15，000多笔住宅抵押贷款，资产池总额达人民币30.2亿元。

同期，国家开发银行（“国开行”）发起的首个交易是静态现金流CLO，以该银行向电信、公用事业、运输和其它行业的29家债务人发放的51笔企业和项目贷款为支持，资产池总额为人民41.8亿元。2006年4月，国开行再次发起类似架构的2007年6月，国开行发行的2007开元一期流标，发行失败。

2资产管理公司分别作为发起人发起优先级重整资产支持证券，资产池为原四大国有银行剥离出来不良资产或可疑类企业贷款组成，由于该类型资产支持证券的特殊性，其潜在风险较大，且贷款笔数众多，平均单笔贷款金额较小，很难以CDO 产品的框架来分析，本文不予讨论。

贷抵押凭证产品（CLO），我国的银行信贷资产证券化进入一个较快的发展时期。目前为止，我国已经发行较标准的CDO 产品为05开元、06开元、07工元、07浦元和07兴元五只产品。

2005年4月，中国人民银行、银监会联合发布《信贷资产证券化试点管理CLO。006年，信达资产管理公司和东方进入2007年以来，已先后有工商银行、浦东发展银行、兴业银行发起各自的信（二）、我国CDO 市场发展动力

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CDO 产品的发起动机主要有四个：套利、规避资本金约束、融资和转移风险。从我国的实际出发，我们认为满足资本金要求和转移信用风险是我国商业银行开展CDO 业务的最主要动机，资本市场与信贷市场的割裂也为CDO 留出了相当的套利空间。但是权益层难以出售为信贷风险的完全转移提供一定的难度，储蓄率高、存贷差大也使得大型商业银行通过CDO 融资的动力不足，不过从调整资产负债期限匹配、跨地区信贷调整以及拓宽收入来源的角度看，大型商业银行也存在信贷资产证券化的需求。

为一个长期的趋势，未来特别是对多数的中小股份制银行来说，其存款规模相对较小，同时又存在业务扩展的需要，必要融资渠道。

中国金融体系的一个显著特征就是信用风险集中于银行业，非金融机构接近9景巨大，

假定即使每年以1%的信贷存量为抵押发行信贷资产证券化产品，则每年证券化产品的发行量也能达到2000图11：我国信贷/GDP 增速 图随着多层次资本市场的逐步建立、金融产品的日益多样化和居民理财意识的增强，储蓄分流和金融脱媒的现象将成因此信贷资产证券化是满足此类银行流动性需求的0%的融资来自银行。自2000年以来，我国商业银行贷款余额同比快速增长，贷款名义增速快于GDP 名义增速，导致贷款余额/GDP 继续攀升，显示企业对银行信贷依赖程度有加强的趋势。截至2006年底，我国金融机构贷款余额为22.5万亿，为GDP 的1.08倍，连续多年处于很高的水平。虽然发展公司债市场能够有效分散银行的信贷风险，但只能解决增量问题，无法解决存量问题，而CDO 转移的就是银行已有的信贷资产，对减轻风险资产、改善资产结构更加显著。大量贷款的存在也意味着CDO 市场发展的前多亿元，这一规模是巨大的，几乎相当于当前保险机构一年新增的债券投资额。

12：我国信贷市场和债券市场的利差

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资料来源：Wind 申银万国证券研究所

对于政策性银行而言，由于无法像商业银行一样接受存款，它们面临资金来源的压力。因此国开行等政策性银行很希望在不违反国务院规定的每年贷款额度上限的前提下将其贷款组合进行证券化而得到表外处理，然后将发行所得

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资金再用于放贷。因此，最适合政策性银行需求的资产证券化产品可能就是现

金流CLO，而国开行等政策性银行也有动力去推进资产证券化以扩大信贷规模，

因此，国开行迄今已发行三只产品（一只流标），为国内发起次数最多的发起

机构。

近几年来，我国银行间市场上资金面一直很充裕，直接原因为外汇占款的

迅猛增加，央行也一直通过公开市场操作、调高存款准备金率等手段不断回笼，

而今年央行对流动性的回笼更是达到前所未有的强度，一年10次调高存款准

备金率，我国的法定存款准备金率不断创出新高。虽然银行间整体的流动性仍

较充裕，但资金的分布却严重失衡，中小银行一方面要不断备付不断高攀的法

定存款准备金率，一方面不断大型的IPO 也对中小银行的资金面造成短暂的

冲击。因此，我们认为，对中小银行来说，通过银行信贷资产证券化释放流动

性是其减缓日常流动性短缺的一个选择。

依赖于第一种方式，必然导致融资成本不断上升，而发行CDO 产品将

资产表6：银行间资金流 另对于国内的多数股份制商业银行来说，其存款规模相对较小，同时又存在

业务扩展的需要，而且在贷款规模又快速扩展的前提下，虽然这两年来中小银

行在陆续上市后资本充足率得到很大的提高，但今年股份制银行的信贷增长速

度也异常反弹，如果不进行新的资本金注入，2-3年后资本充足率又将下降至

8%附近。提高资本充足率有两种途径：（1）通过发行股票、次级债补充资本

金；（2）降低风险资产的权重，CDO 就属于这种，将贷款转化为现金。如果商

业银行仅进行剥离，融资成本仅取决于基础资产的质量。

图13：上市银行资本充足率和信贷增速

注：负将资产真实销售给SPV，

银行不再承担资产蕴含的信用风险，反而作为服务机构，会定期从SPV 收取催

收贷款的服务费，给银行增加收入来源，提高中间业务的收入比例。

号表示净融出 资料来源：《中国金融市场统计月报》 即使对于全国性商业银行来说，固然没有融资压力，但亦可以通过资产证

券化进行资产负债结构的管理，比如通过资产证券化产品将风险从集中度较高

的行业分散出去，提高自身的资产流动性。再之，通过

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请参阅最后一页的重要声明 13CDO 产品也为资本市场与信贷市场之间的套利提供了机会。由于我国企业通过债券融资的难度较大，导致我国资本市场和信贷市场存在一定程度的割裂。短期融资券市场的蓬勃发展显示出，这两个市场之间存在一定程度的套利空间。商业银行通过CDO 产品进行融资并将资金投放到信贷市场，就可以获得两个市场的利差。如我国5年期贷款利率为7.83%，而5年期企业债利率为5%左右，两者利差283bp，为CDO 套利留下巨大的空间。

降低融资成本是国外银行开展CDO 产品业务的动力，因为欧美国家的储蓄率很低，银行迫切需要拓展融资渠道来满足其放贷的要求。但我国储蓄率一直较高，大型商业银行的资金普遍充裕，且近年来我国外汇占款一直保持高速增长，央行被动向银行体系投基础货币，货币供应量M1和M2也一直保持高速增长。因此，商业银行特别是全国性商行通过CDO 进行融资的动力不足。此外，商业银行的存贷款利差一直不断扩大，存贷款的利差收入一直是银行的主要进商业化转（三）、投资者范围亟待拓宽

行规定，在银行间市场可交易流通的信贷资产支持证券每期的发行额应不少于5亿元，同期各档次的实际发行额应不少于2亿元。央行对资产证券化交易采取逐步放开的态度，刚开始阶段交易方式仅限于现券买卖，今年10月9日央行发布公告称，资产证券化产品可以有条件地进行银行间质押式回购交易，此举将有效地提高资产证券化品种在二级市场上的流动性。CDO 也可以向投资者定向发行，但定向发行的证券只能在认购人之间转让。

过CDO 产品由于投资群细则仍在制定之中。

入大量的收入来源，远高于国际平均水平，资金成本较低也使得CDO 的融资优势不明显，况且银行也不情愿把自身的高利差收入转移给其它投资者。

1999年成立的四家金融资产管理公司接管了四大国有商业银行账面上的大量不良贷款。证券化始终被视为是实现这些不良贷款价值的手段之一。此外，随着四大资产管理公司政策性不良贷款处置任务的基本完成，“加快推型”已被确定为改革基调。无论资产管理公司会转型为全方位的金融服务公司还是综合的金融控股集团，资产证券化将可能成为其重要的融资渠道，以满足其业务范围扩大所带来的资本要求。

CDO 产品目前在银行间债券市场发行和交易。根据央从国开行发行的两期CLO 上市后的表现看，二级市场的交易极其冷谈，几乎没有成交。当然，流动性不佳是中国债券市场存在的普遍问题，不体单一、定价困难和信息披露透明度不高等原因也使得交易的难度加大。

目前明确可以投资信贷资产证券化产品的投资者主要包括商业银行、基金公司、财务公司、信托公司、农信社、社保基金、企业年金以及一般企业等机构投资者。就保险公司而言，目前保监会仍没放行，不过国务院已原则上同意保险公司投资资产支持证券，但是相关投资

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目前CDO 的投资者主要是商业银行，这种单一结构不适合活跃交易，投资群体亟待拓宽。06年5月证监会已批准基金可投资证券化产品，但对持有比例、信用表7：不同信用级别的资产支持证券适合的风险权重

级别等要求作出严格限制。目前保险机构仍旧被排除在CDO 市场之外，从国外经验看，保险公司往往是信用保护最主要的卖出者，即信用风险的承担者。投资者群体的多元化是CDO 市场活跃的前提。

根据银监会下发的《金融机构信贷资产证券化试点监督管理办法》的规定，商业银行投资不同信用等级的资产支持证券需要计提不同的风险权重(如下表)。

依据证监会发布的《关于证券投资基金投资资产支持证券有关事项的通知》（以下简称《通知》），通知对基金投资资产支持证券的种类、投资比例等作金投资于资产支持证券的期限,依照中国证监会的相关规定和基金合支持证券的信用评级,应不低于国内信用评级机构评定的AAA 级或相当于AAA 级的短期信用级别，债券型基金投资的资产支持证券产品的信用评级,应在BBB 以上(含BBB)或遵循合同约定。

CDO 作为复杂的信用产品，定价技术要求较高，即使在美国发达的资产证券化市场上，CDO 的交易也不是很活跃，对冲基金、保险机构等投资者都是根据自己的定价模型对CDO 产品进行评估，可见CDO 产品的复杂程度。国内机构投资者对CDO 缺乏足够的了解，缺乏信用衍生品相关投资经验。而且我国信用评估体系不发达，企业的信用状况及跟踪的历史数据都很短，定价所必须的违约率、回收率等数据都难以确定，客观上也降低了定价的可操作性。CDO 的合理定价必须要求一个发达完备的信用产品市场，而我国的公司债市场还没有发展起；短期融资券是

资料来源：银监会 申银万国证券研究所 出严格规定。《通知》规定货币市场基金只可投资剩余期限在397天以内(含397天)的资产支持证券；债券基金、股票基金、混合基金等其他类型的证券投资基同中的约定执行。通知同时规定,货币市场基金投资的资产来，目前企业债都是由银行担保，尚不能反映企业的信用

请参阅最后一页的重要声明 14

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请参阅最后一页的重要声明 15真正信息披露不完全、法律法规的不完善等也是制约CDO 发展的一个障碍。从开元的经验看，银行考虑到与贷款客户的关系，往往很难全面披露资产池的状况，这使得投资者对证券化产品的现金流等要素缺乏最基本的了解，也相应限制了交易的活跃程度。

尽早放行保险机构投资资产支持证券是提高市场流动性的重要途径，比如在保监会放闸保险机构投资可分离债后，上交所可分离债的收益曾经大幅下降，显示出保险机构对较高收益信用产品的强劲需求，我们预期保监会可能近期就会放开保险机构投资资产证券化产品，届时需求增加将提高证券化产品一级的发行量和二级市场的活跃度。同时，在央行允许资产证券化产品可用于回购交易后，以及伴随着近期CDO 市场的扩容，资产证券化产品的二级市场流动性有望逐步转好。

证券化发行规模约在425亿元。但如果第二批试点在2008年发行完毕后并取消试点制的话，则2008年金融资产证券化产品信贷和个人住房抵押贷款外，商业地产抵押贷款、汽车贷款、信用卡贷款以及助学贷款等其他资产可能被纳入到资产池范围；其他发起资产负债表型和现券型的金融资产证券化产品仍是未来一段时期的发展方向。如前面所述，在发行动机上，银行等金融机构转移信用风险、提高资本券化最主要的抵押资产。套利型和合成型CDO 要求更发达的信用市场和更完备的法律体系，目前我国的信用产品，但期限较短，数量不够广泛，国内信用评级又过于雷同，市场价格难以有效反映信用差异。因此，没有一个发达的信用产品市场，CDO 产品的定价也就缺乏可信的参考。

综合来说，（四）、2008年金融资产证券化市场前瞻

据媒体报道，第二批金融资产证券化试点规模为600亿元，今年已经发行07浦元、07工元、07兴元和07建元总共约175亿元，如果第二批试点在2008年全部发行完毕的话，银行间的资产的发行规模还会激增。

随着监管政策的逐步放宽及完善，抵押资产、发起机构和投资机构范围将会拓宽。具体如，除企业人如城市商业银行、信用社、汽车金融公司和财务公司等金融机构也可能作为合格的资产证券化发起人；投资者机构方面，我们预期近期内保监会就会放行保险机构投资资产支持证券产品。以上发展趋势使得我国金融资产证券化市场的产品工具、市场层次以及参与机构更加多元化，符合资产证券化市场的发展趋势。

充足率仍是最主要的目的，银行信贷资产将是我国近阶段资产证还不具备这方面的条件。随着信用产品市场的发展，公司债、短融以及不良资产等高收益品种将可能作为CDO 资产池的抵押资产，不过还需要一段较长的路程。

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三、CDO 产品定价探讨及实例分析

我们知道，对信用产品的定价必然要涉及到发行人的违约概率、违约回收率公司资产服从对数正态分布，当公司资产低于某门槛时，即发生违约，结构模型从描述信用产品发行人本身的资本结构入手，假定违约事件是由公下面从一些基本概念入手，循序渐进地介绍关于CDO 定价的内容，在这一子Copula 模型和静态利差法，并结合虚拟的CDO 产品进行了实证分析，以便深入了解决定CDO 价值的影响因素以及价格对影响因素的敏感程度。

1、Poisson 和Cox 过程

在简约模型中，违约事件被认为是一个外部事件，且服从随机计数过程。我们用表示至时刻累计发生违约的次数，计数过程的初始状态为：，在随机的时间点可能发生违约。对于单一信用产品来说，简约模型认为其存在的状态只有“违约”和“不违约”两种状态，是一种典型的二元结构，所以我们只关心第一次违约发生的时间

，这个时间就是信用产

品违约的时间。 等多方面的信息，但是违约事件是稀有事件，违约前往往是无法预测的，违约后资产的回收等也是一项复杂未知的事情，如此多的不确定性使得信用产品的定价一直是金融领域艰难的命题之一。特别是对多个基础信用资产组成的CDO 来说，更是如此，资产之间的相关性更加增添了CDO 价值评估的困难。

目前，信用产品定价主要分为两大类，结构性模型(Structural Model)和缩减性模型(Reduced-Form Model)。结构性模型由Merton(1974)首先提出，模型主要假设为司内部因素造成的。缩减式模型是由Jarrow(1995)等人所提出，其主要模型假设为违约是随机发生的，且服从随机跳跃过程，简化模型着眼于违约或信用评级变动等事件发生的概率，并将它与市场可观测的信用利差联系起来，而不深究造成违约的原因。目前，多个资产间的违约相关性模型几乎都是建立在这两个模型之上，当前国际上流行的CDO 定价方法主要是建立在简约模型的基础之上。

过程，本文主要检验了CDO 定价的三种技术即蒙特卡罗模拟、单因（一）、基本概念

为了更好地理解简约模型的精髓，首先要了解Poisson 和Cox 的概念。

T N 0N =,,....T T T T T 012311min{01}T T T N =≥=最简单 （1）

的计数过程就是泊松过程，在时间段中出现次违约概率为：

[0,]T n 01!n T T n []()P N N n T e λ

请参阅最后一页的重要声明 16λ?==? （2）

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我们用()F t 、()S t 分别表示违约分布函数和生存函数（survival

function），τ代表违约时点（第一次违约），则利用上式可以得到违约分布

函数和生存函数，即为：

0)t t N e ()()(S t P t P N 0λτ?=>=?==

()()1()1t

F t P t S t e λτ?=≤=?=? （3）

参数λ实际上表示为信用产品在某点的瞬时违约概率，一般称为违约强

度。从上面两式可以推导出这一关系，风险强度为：

'00

lim lim t t ττ()()()()()()P t t t F t t F t F t t tS t S t λΔ→Δ→≤+Δ>+Δ?=== ΔΔ 在时刻不违约的情况下， （4）由上式可知，t t t +Δ时刻违约的条件概率为

()P t t t t ττλ≤+Δ>同，我们可以将其推广至违约强度为随机变量的情形，这时候违约过程就变为

考克斯过程（Cox Process），即：

≈Δ 不难看出，泊松过程假设下，违约强度是一个固定值，即在任何时点都相

0001[[{}exp()]!n T u u P N n du du n λλ??∫∫相应地，生存函数为

]T T N E == （5）

λ （6）

2、违约相关性

合的方式管理信用产

品。因此，对信用组合风险的刻画就很重要。

与单个资产不同，影响信用产品组合风险的因素包括单个资产质

量，资产组合中信用资产的数量和资产之间的违约相关性。单个资产的违约率

越小，违约回收率越高，则资产组合整体的预期违约损失也越小；组合资产数

量越多，组合中出现资产违约的可能性也越大，但违约资产数目也可能更稳定。

除了单个资产的因素，资产之间的违约相关性对刻画信用资产组合的违约

风险显得更加重要。显然，资产违约的相关性越高，同时发生违约的可能性越

大，这将导致信用资产组合出现大范围的损失。资产违约相关性的根源在于他

们处于同样的宏观环境之下，或者相同的行业背景等。也即，基础资产往往受

到一些共同因素影响，因此产生违约相关性。

0()()[exp()]t u S t P t E du τ=>=?∫前面我们主要介绍单一资产的风险违约分布问题，现实世界中，单一资产

收益有限而潜在损失惊人，投资者往往通过构建投资组

请参阅最后一页的重要声明 17的信用

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借助数学上的相关性定义，我们假定分别表示资产A、B 在T 时间

违约概率，

表示资产A、B 在时间T 之前都违约的则在T

时间之前资产A、B 的违约相关性表示为：

,A B P P 之前的联合概率，AB P

ρ=

违约事件发生的概率很低，直接计算历史违约事件的相关性不用组合产品估计市场隐含的违约相关性。

约的时间，刻画其违约分布就变得很困难，合理计算其联合违约概率也变得及其复杂，需要新的方法解决这一问题。

是说我们通过Copula 函数将单一独立变量的分布函数转化为多变量的分布函数。

（7）

但是，在现实中具备可操作性，当前对违约相关性俄衡量没有统一标准，常用的方法为有：(1)从历史的违约事件中统计相关性；(2)通过债券的信用利差和股价回报的相关性来求解；（3）通过市场上已交易的类似信3、Copula 函数

当信用组合的资产池中基础数量较少时，刻画违约分布较为简单，但是当基础资产数量较多的时候，如资产池中有N 个资产的时候，存在2种联合违N

在拉丁文中，Copula 代表着“Connecting”或是“Linking”，Copula 被运用在探讨多个变数间的相关情况。数学上，Copula 函数是单变量分布函数和多元分布函数之间的链接函数，也就是说，也就数学关系如下所示：

()i F t 为边际违约分布函数，违约时间i τ为单因素随机变量，表示为信用资产的数量，在此我们可以写出资产组合的联合违约分布函数为：

{(),(),....,())

rtfolio n n F t F t F t t 1,2,3....

i =

12}(,,....,po F P t t ττ<<12τ==< （8）

根据Sklar 定理，这些边际违约分布函数可以转换成一个多元联合违约分布函数，该连接函数即为Copula 函数，表示如下：

C F t F t F t P t t t 1212n n [(),(),....,()](,,....,)=

请参阅最后一页的重要声明

18

τττ<<< 212(),....,()]((),(),....,())n n F t F t H F F t F F t F F t ???=

则联合分布函数可以表示为：

， （9） 1[(),C F t 111（10）

上式中的H 即代表资产组合中各个单资产分布函数的反函数的联合分布函数。

如果连接函数为Gauss Copula 形式，

1111212(,,....,)((()),(()).....,(()),)n N n P t t t F t F t F t R τττ???<<<=ΦΦΦΦ

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（11）

其中R 为相关系数矩阵，

t =Φ。n 1(())t F ?Φ表示为相关系数矩阵为R 的n 家公司的联合累积正态分布。从上式看出，相关性是计算违约时间的重要输入变量，蒙特卡罗模拟技术可以较简单地计刻画出单个信用资产的违约时间，期损失分布。但蒙特卡罗技术较耗时复杂，随着资产池数量的增加，运算工作量不断增加，影响了定价的效率。不过，我们还是以蒙特卡罗基础上，我二）、蒙特卡罗模拟下CDO 定价的实证研究1、每个资产的名义价值为，违约率为进而求出资产组合的预模拟技术评估CDO 在Copula 模型下定价，之后，在此们引进单因子Copula 方法，该方法将资产的相关性特征转化为独立的变量。

（

蒙特卡罗模拟的流程

考虑一个同质资产组成的CDO，有N 个支持资产，i A i R ，存续期间为，时我们假设无风险利率该资产组合的总价值为

V A =T 同为常数。因此，1i =n T i

∑

第个资产违约时损失数额为

L R (1)i i i A =?，i τi 记作第个资产的违约时

间， i {}

1()i N i t i N t I τ≤==∑为计数过程，数据为0或1。我们以表示资产组合在

时刻的累积损失，公式如下：

()L t t 1()()

i L t L N t ==∑ （1）

分层债券[%,%]a b ， %,%a b 分别为该层债券的上下限，当组合损失在

%()%T T a V L t b V <≤之间时，该层债券的遭受一定的损失，设'%T a V a N i i =以及'%T b V b =，则该层债券的预期损失数额计算如下： ()(())()L t L t a I b a I =?+?根据Peixoto(2004)，对CDO 进行定价首先应用Mento Carlｏ模拟各资产出预期违约损失项和利差收益项的贴现值，第一项事上去累计损失）所产生利差现金流的折现值。在风险中性下，两者应当相等，因此CDO 的信用利差可以通过下式定义为：

()[,]}t a b L t a b L t b V ∈∈ （2）

'''''''',{()[,]}{的违约时间，通过违约时间计算

请参阅最后一页的重要声明 19被称作预期违约损失[DL]，当违约件发生时该层债券要产生损失，数值[DL]等于违约损失的折现值之和；第二项称作利差收益项[PL]，等于未来各期剩余本金（初始价值减

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[][]E DL S E PL =

（3）

K ：

第次模拟的违约损失表示为(,)(,)1{}1[()()]K i K i N r K K K a b i a b i T i DL e L L I ττττ??<==?∑ （4）

其中，为无风险利率，

r 12{,,...,}K K K N τττ为第K 时间的递增排序，累计损失为

次蒙特卡罗模拟的所产生违约N K i t R {}K i t L I τ1()(1)<==?∑（）利差收益指依据剩余本金所获得的利差收入，表示为：

K

K j j PL N e b L t b a δ==??∑ （6）

其中，为当支付频率为 5

1min{max[(),0],}j w rt ?12{,,...}w t t t j δ时的支付日。

性矩阵。

第二步：假设Ｎ个资产的违约强度都为常数，则根据Copula 定义，违

约时间可以通过下式求出：

经过K 次模拟后，可以分别得到DL 和PL 的期望值，进而求得利差。

我们应用Gaussian Copula 模型去刻划资产组合的相关性分布，应用Monte

Carlo 模拟资产组合在时刻Ｔ时刻的预期损失如下：

第一步：生成Ｎ个多维正态随机变量i v ，均值为０，事前确定相关h ln ,1,2,...i i i N ==u h τ?，其中，()i

i u v =Φ，为标准正态分布。 第三步：给定违约时间，我们可以计算出在T 时刻的违约损失为。

第四步：重复上述步骤一定的次数（如()Φ(,)T L a b m 50000m =

请参阅最后一页的重要声明 20）,则资产池预期损

失的期望值就为所有模拟损失的平均值。

下图为资产组合的损失分布图，模型参数为:资产之间相关性为10%，违约

强度为0.03，期限为5年，以及50000次模拟，资产违约回收率各有不同。

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