【CSF 观察】| 许余洁：企业资产证券化信用评级风险关注要点

许余洁，联合信用评级有限公司研究总监、中国资产证券化研究院首席研究员、西南财经大学特聘研究员。

编者按

近日在中国资产证券化论坛（CSF）主办的2016消费金融资产证券化专题培训上，联合信用评级有限公司研究总监、中国资产证券化研究院首席研究员、西南财经大学特聘研究员许余洁博士整体概述了企业资产证券化信用风险的一些关注要点，认为原始权益人的信用状况、管理水平和风控能力，会直接影响ABS交易过程的顺利程度。对于评级机构关注的资产证券化中的风险点，他从基础资产、资产组合的信用质量、基础资产的持续盈利能力，以及交易结构等方面进行了阐述。

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许余洁：

我今天要和大家交流的是企业资产证券化信用评级风险关注要点，大概分为三大部分内容。

第一部分，是对企业资产证券化信用风险的一些关注要点的整体概述，我会从信用评级角度，根据评级机构规范的指标体系和方法，对评级对象违约的可能性和损失程度进行预测和评估。

一般来说，在资产证券化中，评级主要会起到三方面的作用。对发行人来说，能降低融资成本，改善发行条件。如果没有评级，发行主体是无法进行融资的，因为融资人和监管对评级都有一定的要求。发行主体在市场上要被别人认可，首先就要其分析信用，整理其数据。对于评级机构来说，它有一套自己的指标体系和方法。

对投资人来说，自己是很难去了解企业的一些情况，在债权市场就是如此，在资产证券化市场上表现得更为突出。而评级机构会给投资人一个直接的评级结果，它就相当于一份鉴定书，评级机构会根据企业一些情况，分析资产证券化产品的一些信用风险，为投资者的投资决策提供一些支持。

在监管方面，根据西方或者我们自己的总结，监管从货币政策、投资范围，还有机构监管的要求，都会用到评级机构的一些分析，因为它会对行业、整体宏观经济、行业影响、企业自身的信用做一些分析。就货币政策来说，宏观经济跟货币政策是相关的，所以货币政策机构央行，会根据评级机构的报告，结合它的一些分析，相应的对货币政策产生比较直接的影响。比如证监会、保监会监管的对象，它们的投资范围是直接和评级结果相关的。

评级的流程。在做资产证券化评级时，评级机构的工作可以分为五大步骤：第一步，前期准备工作，就是收集一些资料，在前期时做一些研究，包括准备签协议，资料整理等，这些大概会花费一周的时间。第二步，尽职调查，它是信用评级中最重要的信用分析工作，是为了进一步了解企业和相关主体的信用情况，也是保证评级结果客观性的最重要步骤。简单来说，我们评级机构会去相关企业和相关主体，找客户和一些高管人员访谈，也会咨询一些专家对这个行业的判断，结合很多相关的分析。做完这个步骤之后，就是信用分析了，信用分析包括五点内容：一是原始权益人的信用风险，二是基础资产信用风险质量，三是交易结构，四是现金流分析和压力测试，五是相关主体分析。在尽职调查时，我们会调研相关客户，比如银行。当然也不一定是客户，如果银行给企业贷款了，我们就去了解这个企业的一些信用；如果这个企业给国家电网提供一些服务，那么我们也就可以相应地调研国家电网的某一个部门，看看它提供服务的质量。至于信息披露，就是评级报告的公布，目的是为了满足市场透明度和监管要求。至于后续跟踪，它的时间是不太确定的，因为它等同是后期的管理，要根据不同的情况产生跟踪评级报告，如果出现了风险，可能会再次评级，这也是为了满足监管要求持续监督的过程。

下面，我会重点讲述在信用分析中的交易结构、基础资产，以及现金流分析和压力测试。对于原始权益人的情况，一些资产证券化的类型是不能完全实现破产隔离的，这种情况下，原始权益人信用风险分析会显得更加重要。原始权益人的信用状况、管理水平和风控能力，会直接影响ABS交易过程的顺利程度。

通用的交易结构。一般情况下，交易结构指交易方的一些交易条款，从我们评级机构的角度来看，关注的内容是四点：第一点是资产委托和转让形式，就是基础资产的破产隔离方面；二是资产收益支付顺序和结构，就是现金流的情况；三是交易风险的防范与设计，其中有一些触发机制是评级机构重点关注的内容；四是各种违约事件应对方案的设计。

交易结构风险的大体内容，首先是破产隔离，会涉及到资金混同风险，如果不能有效地实现破产隔离，资金混同风险就是在合同设计时需要重点考虑的内容。优先次级是一种交易方式，从资产证券化角度看是一种内部增信的方式。还有信用触发机制，在出现某种不利的条件下，我们把它称为触发条件，在触发时就把交易结构里以前做的一些固定安排打破，这样就间接地实现了破产隔离，通过合同内部的设计保证技术资产的现金流不被原始权益人破产的风险影响。此外，很多资产证券化还引入了外部增信，因为很多资产类型并不一定能实现跟原始权益人的隔离，或多或少会受到一些影响，这时外部增信就显得非常重要。

在基础资产方面，我们关注三点：一是基础资产是不是有持续盈利的能力；二是现金流能不能稳定；三是分散程度。有人也认为，要关注它在法律方面能否实现破产隔离。最后，它的一些背景也是需要评级公司去关注的。

在现金流分析和压力测试方面，我们强调用现金流覆盖倍数，测试现金流在一定压力情景下，能否保证证券本息的有效偿付。

评级机构关注的资产证券化中的风险点主要分为三个部分：

一是基础资产分析。按照基础资产分类，之前整个市场按照监管主体大致分为两大类，首先是银行间信贷资产证券化。去年，银行间信贷资产证券化发展迅速，基础资产相对比较稳定，虽然今年没有信用卡类型出现，但是出现了不少其他类型的基础资产，如工业机械贷款。根据数据，相较于交易所，整体来说，银行间的基础资产类型越来越丰富，租赁类在前三季度做了88单。

按照监管的要求，在法律法规和监管部门规章里，设置了一定的准入标准和选择，在这样的背景下，我们再把它分为两大类，债权、收益权，在交易所有时候是分为三大类资产，第三大类分为地产类，比如商业地产的租金。

因为收益权要比债权多，而且跟原始权利人的经营状况关系更为密切，但不像债权那样相对容易界定现金流，所以对现金流的预测和评估，多用一些不同的做法，才能在法律上最大程度地实现破产隔离。收益权类因为相对稳定性比较差，所以在结构升级上，可能会引入外部增信或者抵押之类的做法，甚至还有回购。

在基础资产的选择上，从评级机构的角度看，我们按照负面清单的要求，把它分为几大类。

债权类基础资产包括租赁资产、应收帐款、小额贷款、汽车贷款和购房尾款，债务人对应的是比较分散的、大的债权，京东白条就是如此。如果是单个债权，一方面有偏银行间的信贷类，另一方面也有些类似交易所做的债权类。对不同的评级分析，违约率是最重要的。债权类主要是测算违约率和回收率，而收益权就不同了，因为它的收益波动特别大，所以要测算未来现金流的收益，以及相关的波动性。此外，经营主体的资质情况也是比较重要的。

对于净值资产内第一大资产，债权类资产的分析分为两个层次。首先要分析资产池中单笔债权或者单个债务人的信用风险，以及债务底层资产情况。评级公司会相应给出一个影子评级，就是内部对它的一个评级，这相对是不会公开的。因为资产证券化和债权的区别在于资产的信用，企业的主体信用比较差，它们中的一些是没有发债资格的，而且这样的主体是比较多的。当然，即使它有发债资格，在做资产证券化时，我们也只会在内部做一个影子评级，而这个影子评级是为了确定相应的违约概率和违约损失率，以及确认资产主体。这个做法，是按照传统的债权市场的模型和方法，是企业债权评级的传统方法。

第二步，分析组合，对资产组合的信用质量做一个综合的分析。对于债权类，可能会分成不同的方式，但从评级角度来说，可能会关注几个特征。

如果分散程度高，就能够规避单一的行业或者地区集中度风险，其对应的模型也不一样；如果债务人还款能力和意愿比较强，就能够按期兑付现金流，能直接影响回收水平，可以直接影响到评级。对资产组合来说，规模越大越好，最好要产生规模效应，简单来说，资产证券化相当于加工厂模式，其规模越大，效益就越高。前半年，银泰中心找我们做租金类的REITs，我们认为只能做50亿，而恒泰帮它做了70亿，因为规模的缘故，恒泰可以直接降低综合成本。作为发行主体，无论是券商、交易所，或者评级机构，它们都是从这几个方面来考核债权类资产的，这些方面都能影响现金流的稳定性。

无论从基础资产最本质的东西，还是从专业的法律角度来看，我们评级最关注的是基础资产的持续盈利能力。因为目前很多应收帐款跟原始权益人的经营状况的联系很大，所以，我们来分析几类比较常见的资产，看评级关注的要点。

租赁是做得最活跃的，包括京东白条也算一种小贷类的资产，即使它是互联网平台上进行的，我们也要对资产池的每一笔贷款进行信用分析，深入到债款底层特征，在信息披露和注册标准方面都要深入到资产层面。京东白条的一些大的特征也要满足一定的门槛和资质，虽然并不一定分析每一笔资产，但会通过一些技术条件，比如白条使用者要达到怎样的基本条件，然后进行分类，相应地给出一些评分。对于不同的客户，比如在京东白条里的金牌客户、银牌客户等，分别对应了不一样的评分，所以，评级机构可能会针对这些分类做出不同的信用评级对应的违约率。京东白条是商业为主的，所以这方面对应不同的评分，不同的信用等级也给出不同违约率。除了单笔贷款外，还有资产组合。资产组合中，每个投资人或者发行主体都会关注这些要素，这里值得强调的是债务人的集中度和行业分布的集中度，是影响资产债务现金流风险的一个重要方面。

而对于应收帐款的争议则比较大，虽然它属于债权类，但对于它一些方面的内容，评级公司的要求会比租赁和小贷要多不少。在确权的问题就存在争议，业内基本都认为，现在做的应收帐款都是没有实质意义上的确权。所谓实际意义的确权，是指在贸易过程中，需要的是交易货物，而不只是两个主体合同的签署就表示了确权。确权过程中，很多时候我们要看历史数据，如果没有的话，基于很多应收帐款的很多东西是新做的，在这样的情况下，确权就相对比较困难。

很多人都认为应收帐款是专项计划中一项特殊的基础资产，其特殊性除了难以确权外，还有期限短，以及不像正常债权类那样出现利息。因为应收债款是一笔欠款。比如，你给国家电网提供了一些服务，或者你是它的中小企业，给它供应了一些货物，在这个过程中，有时候国家企业可能会对你欠款，在规定还款期限内并不一定还款。为了确权的目的，以及现金流的稳定问题，我始终认为资产证券化和债权的不同之处在于，它一方面担心早偿，一方面也担心延迟支付，要求非常严格。在这样的要求下，纯粹是为了保障现金流的切割，如果现金流早到或者晚到，都会影响分配。所以，现在应收帐款还是存在一定的特殊性。我们最初是从评级角度做一些增信，因为客户是国家电网，是有可能借助商业级主体，通过应收帐款打包证券化，提升一定的信用。如果单纯依赖中小企业应收帐款，相对是比较难做的，成本也是比较高的，风险也没有得到很好地缓释。

因为应收账款期限比较短，拖欠的时间在合同里的设定不要超过90天，超过90天就相当于违约。对于应收帐款，评级关注的内容是它的性质和一些定量的指标。

影响应收帐款现金流的因素，可能会涉及到产品和销售政策的一些稳定性变化。比如债务人的集中度，以及行业是不是出现了问题。从宏观上来说，如果山西煤炭作为应收帐款，很可能就会出现问题。对于原始权益人的情况，应收帐款和债权类是不太相同的。虽然从大的意义上说，债权类相对容易实现债权的确定和破产隔离，但是应收帐款类似于收益权，所以，收益权也和应收帐款一样，都摆脱不了原始权益人财务状况的影响。所以在这样的背景下，我们需要原始权益人达到一定的资质，因为增信可能并不能解决这个问题，在应收账款资产证券化中做到AAA评级，相对来说是很难的。

消费贷款，就相当于小贷，侧重点是个人消费贷款。从评级角度来说，我们重点关注的内容是入池贷款的分类。对于入池贷款种类，我们关注的是有没有抵押、担保和授信额度。一方面，债务人实际债务压力的大小可能会对债务人违约造成影响。在贷款利率，债务人年龄方面，不同年龄段的债务人，其经济收入来源的稳定性不同。另一方面，历史逾期次数也会对债务人的违约造成影响。有过逾期的债务人，其违约率一般要高于无逾期次数的债务人。就剩余期限而言，剩余期限越长，违约风险就越大。

在基础资产分析上，首先是收益权类。收益权的第一个层级是关注资产是否有持续盈利的能力，以及现金流能否每期都稳定出现。影响收益权类的因素非常多，对宏观经济和区域经济的判断，相对来说是比较重要的。此外，人口因素也是影响宏观经济的一个内容。

收益权类的基础资产的未来现金流，跟原始权益人的经营管理能力是难以隔离的，这在物业租赁上体现得淋漓尽致，因为它的经营管理水平会直接影响现金流大小和分布。

对于比较基础的工业类型的，如PPP。很多人都关心PPP对应的基础设施的收益权的做法。简单来说，高速公路的现金流是受地方经济发展影响的，有一些网络的结构建设，是跟地方政府的一些政策直接相关的，油价也是跟政府政策相关的，这里的一些价格并不是由市场决定的，而是极大地受到了政策的影响。本来一条公路的现金流是很稳定和清晰的，但后来又修了一条公路，对于前一条公路来说，分散了汽车的流量，等于多了一个竞争对手，这样就降低了它的现金流。如果在这样的情况下，前一条公路是无法考虑到后一条公路的出现的，如果前一条公路做了ABS或者PPP项目，通过ABS进行融资，那肯定是会影响现金流的稳定性的。所以，对于这些东西，评级时是无法预测的，但是关注了这些之后，在合同里才能更好地设计，规避一些长期的不确定风险。

对于物业租金，商场、写字楼的基础资产分析。从评级角度来说，我们关注的是这几点。一般纯粹的纯租金无抵押物业不同于高和，因为高和是中国经贸担保的。区别于一般纯租金的做法，高和招商的那单CNBS，其租金只是用来换取利息，最后的本金偿还是由经贸支付的。而在做一般的物业租金时并不是这样的，是要考虑更强的现金流覆盖，主体现金流本息覆盖率要达到1.3倍，如果把时间拉长，用二三十年的租金来做，就接近一百多亿。假如做这样一个现金流评估，最后能够达到的级别是无法和高和招商的项目进行对比的。因为高和招商的现金流，测算出来有120多亿，而这120亿最后只发40亿的证券，0.01%是次级。

至于基础资产关注点，首先要看位置。物业处的位置是跟人流量相关的，而地段是否繁华是跟交通有很大的联系。物业所处行业的发展状况里，写字楼受到的影响要小一些。因为现在的互联网销售，消费者买东西是不用出门的，所以商场受到了很大的影响。当然，写字楼这方面也受到了一定的影响。比如，东直门的来福士也有商场和写字楼，因为八项规定的缘故，写字楼里的一些国企搬了出去了，因此来福士写字楼对应的现金流也面临着一定的不稳定性，市场也受到一些政策的影响和冲击，但相对来说写字楼还是比较稳定的。

在居民物业方面，北京的一些小区也做了ABS，相对来说它们还是更稳定一些的，因为，一方面近几年写字楼的租金涨幅不大，另一方面，中国城市化和商业物业处于发展过程中，根据我们研究，CNBS的租金做资产证券化的REITs前景光明，有很大的发展空间。当然这也是存在区域竞争的，你做的这一单物业，跟其他物业是否有关系，这在小区物业里竞争更为直接。

然后是租赁合同是否稳定和长期。

前面是定性，后面就是定量。评级公司关注的首先是性质方面的第一层问题，然后才关注现金流是否稳定，以及能收多少现金流。在收费标准方面，太高或者太低都会影响现金流的稳定性。比如老小区和新小区的差别就很大，很多老小区的人都是拖着不交物业费，而新小区则可以直接扣款，如果不交物业费，就停止物业服务，这就能形成一定的约束和压力。所以，我们认为时间越长的小区，处理起来就越困难，而新小区会有一些电子化的系统，能够帮助保障现金流的稳定。

在收费频率方面，一般物业在美国做ABC、CNBS都是按季支付利息的，但高和是按年转付的，总共分为三年。所以，如果投资人认可的话，风险基本上还是比较可控的。

下面，我们从评级机构的视角看一下交易结构。

对于资产证券化交易内容，评级机构主要是看有效性、可靠性和完整性，这些是会影响综合分析结果的。简单来说，第一点是破产隔离分析，就是一旦原始权益人面临一定信用风险时，比如破产时，会不会影响放在SPV或者通过信托的基础资产里的收益是否会被侵占。再比如银行找企业还贷款，但由于企业破产，还不起贷款，会不会影响到资产证券化的资产和现金流。

我们先来看一下五种更新权利的方式。

让与，债权让与，这相对来说是比较难的。因为要通过资产证券化，用信托或者专门的SPV的方式。有一些为了规避一些约束，会设置两层SPV，因为信托相对是独立的，很多都能跟资产证券化实现的破产隔离是匹配的。公司形式做不起来的原因在于，合伙形式运用较少，简单来说，有一些是税收方面的问题。从SPV上来说，目前主流的还是信托或者说是项目资产支持计划。

对于混同风险和缓释措施。从评级角度来说，在某种情况下，不同的评级有不同的做法。交易结构的风险，跟现金流压力测试是比较相关的，可能要针对这些风险，设置不同的缓释措施。

至于早偿与延迟风险，早偿是资产证券化里比较受关注的问题，就是现金流提前偿还以后，会影响现金流长期的稳定性。本来是一个固定的计划，但后面就得不到偿付了，所以很多主体愿意重新融资，先把之前的贷款或者债务还掉。

信用触发机制，在不利于ABS证券偿付时会触发条件，通过改变现金流支付顺序，补充现金流，提高现金流流转效率，加强基础资产的独立性。一旦出现信用事件，投资者损失可能会很大。在原始权益人自身经营状况方面，如果经营状况一旦出现问题，我们就直接触发设计的条款，触发条件时，就不用等以前条款里设计的付息时间了，而是直接改变现金流偿还顺序，对优先级做一些安排，这样的话，就不用等到原始权益人破产或者出现更恶劣的情况了。在基础资产方面，如果某一些指标出现问题时，也可以这样。优先级证券偿付的一些安排也是从主体到资产到证券逐层设计的。

交易结构有一个重要的内容，就是内部增信。我们认为资产证券化做得最成功，且有别于债权的做法，就是内部增信。信用增级有两部分，除去内部增信，还有外部增信。我们最近做的CDS课题，是一种保险，也有一定增信功能。在美国，CDS直接做空，或者有一些人用它做ABS等投资品的保险。

对两大类资产不同的内部增信措施和外部增信措施分析。债权类的有优先次级、超额利差和抵押。京东白条完全是内部增信，没有用到外面的增信，也没有用第三方担保，更没有外部差额支付承诺，它用的是现金流超额覆盖，优先次级分层。但它用信用触发机制做了一个安排，而信用触发机制就会涉及到一些保证金或者现金帐户，在这样的情况下，资产池内部的一个操作就实现了增信，其角度和目的都是为了保护投资人，也是为了实现信用评级的提高和利率成本的降低。

从评级角度，我们仔细分析一下优先次级，一些证券能做到AAA的原因。从评级角度来说，AAA评级并不是轻易给出的，它是类似于国家主体信用最高级别。在美国，AAA级债券的占比也是比较小的，AAA里的很多东西都是CDO里面的，也是很差的资产信用。

我认为，优先次级是内部结构，按照现金流的权利，本息兑付的顺序做了不同占比顺序的安排。投资人也是结合这个对应自己的风险偏好，选择不同级别的产品。这不但是理论上的说法，也是现实中的说法，投资人基本上是看着评级结果来投资的。债权类的资产，可以通过SPV方式实现破产隔离，通过内部的分层方式，其作用是比较大的。但是收益权类是不能完全独立的，所以无论内部如何分割，其作用都是有限的。认为只要把优先级分得薄一点，把AAA做得薄一点，次级做得厚一点，就想做出AAA来，在收益权这方面其实是很难实现的。我们通过现金流更具体的数据分析，外部增信也是很重要的。对收益权的资产来说，评级首先关注外部增信机构的资信情况，找一个外部评级为AAA的母公司或者大股东做担保，这样是有可能把资产证券化优先级做到AAA的，而且可以做得比较厚。但一般情况下，担保是受限的，并不是可以随意担保的，也不是所有的东西都愿意去担保的。其实，中国的担保发生过的历史变化，以前是政府担保，后来是银行担保，再后来是企业互相担保，但它其实是很占额度和资本的，而且成本相对也是很高的。如果都找人担保，甚至不如主体自己去发债。

但在某一些方面，如应收帐款，其实是可以通过增信方式，借助于服务的客户，比如供应主体的信用，基于它对企业比较了解的缘故，如果它对企业的服务认可，这种增信方式也是可以创新的。

附加条件里有一些合同里更改的内容也是需要考虑的。从我们的业务操作来看，一些股东提供连带性责任担保，和相应的差额支付承诺，是有些类似债权的做法的。一般情况下，资产证券化最终评级都会体现外部增信的影响。

至于现金流压力测试的做法，对于不同的基础资产，我们所关注现金流的水平和方向是不太一致的。简单来说，债权类在债务人特别多的情况下，比如京东白条，就会涉及到统计精算的方法，在汽车贷款、信用卡等消费贷款方面，也是用统计精算方法，相对来说就是确定违约率和回收率，目的也是确定损失率。债权类的债权主体相对比较集中，租赁、企业贷款的债务更偏向于传统的债权市场的方法。影子评级就会确定相应违约的概率和损失水平。对于债权类，我们要通过一些方法，确定损失比例，最重要的是确定违约损失。通过一些结构设计，提升信用水平，比如用优先次级的做法。而消费权类，则完全是另一种分析方法，主要是因为其现金流是不确定的，所以其基础资产对应的是风险现金流，对于未来收益，并不是估计未来的损失，而是估计未来的收益在不同压力下的大小。这样的话，针对收益权来做，就有一个保障概率水平。保障概率水平，用优先次级的方式来说，就是收益权的优先次级分层，不涉及明显的信用提升问题。

量化分析方面，是违约分析、分层设计和现金流分析。不同评级对应不同的损失率。对应不同评级，其指标也是不一样的，如果一些指标确定了，比如AAA确定LTV必须达到36%，这在业内认为是比美国要高的，BBB是60%多，所以高和资本的周总认为中国的指标是不合理的，或许是因为评级，结合中国行业的现状（即中国物业管理水平远不及美国），有一些评估水平也不是很准确，所以形成了这样的数字。比如高和的这单业务是31%左右，所以最后被评AAA。假设现金流是8300万，房地产价值是这么多，融资利率是6%，我们按照这种方式对应算出来的发行的证券规模和DSCR是多大。第一个就是测算分成AAA，这里的贷款金额等于房产价值×LTV，LTV就是发行规模，相当于贷款规模，现在是房产价值这么多，AAA是60%，这样优先级的档就算出来了。在DSCR方面，在这样的情况下，看DSCR有没有出现偿付金额超出，最后结果是2.96，而AAA要求大于2.2，这样的话，现金流是能有保障偿付的。

至于统计精算的方法，针对京东白条用到的方法，首先了解业务情况，通过基础资料的收集，拿到一些更细致的内容。可能因为它们提供的资料里的基础资产构成和历史表现，当时我们认为京东白条有一个比较不同的地方，即基础资产方面是有保障的。因为它的资产都是分散的，而且数量很大，金额比较小，风险相对容易控制，但其历史表现是严重缺乏的。因为京东白条当时做出来并不久，所以只能在评级机构那里做了调整，根据一些模拟情况，结合国内的一些同样的机构或者国外相同性质的去分析。至于分析方法有很多种，包括历史因素推动法、专家法，是应该应用到不同的级别上。其中最重要的是确定违约率和损失率，要考虑不同的压力因子。

统计精算分析方法所需的理想条件，就是数量众多且分散的资产构成了一个很大的资产池，不存在明显的债务人的集中度，这样可以进一步分解估算违约率和回收率，通过乘以不同倍数，确定它的评级标准。

其次，要有充足的历史数据。京东白条是不具备这个条件的，这是因为客观的原因，但我们还是做了一些相应的测试，假设不同的情景，它还是可以实现现金流覆盖的。一般认为，静态池数据最好在5年以上，这样的话，分析相对是比较稳定的。

京东白条，当时有一些测算去测算违约率和回收率，我们关注一些因素和调整因子的确定，客户来源渠道是被动还是主动。一般认为，如果是主动的客户，主动的客户肯定会申请打白条，在这种情况下，客户质量是无法保证的，因为这是客户自己申请的。而京东白条里的客户选取都是被动的，我们从评级角度，根据信用评分的规则和客户的信用状况，可以估算出违约的概率。

京东白条之所以能给客户打白条，让其先消费后付款的原因，是它背后有大数据的支撑，就是做信用评估，只有信用良好的客户才能打白条。白条是30天内免息，但超过30天就要付息。这里有两个收入来源，分别是服务费和应收账款。服务费方面相对是比较少的，主要还是应付款。当然，其中肯定会有违约的情况，但发生违约的概率很低。如何做到低概率的违约的呢？京东白条自己做了一些风险的管理，其背后有一个内部操作流程。总结起来，就是有一个大数据平台，能够挖掘这些数据的情况，通过数据技术分析，对客户设置了一个准入门槛。从内部来看，它做了一些风险控制的管理，有一些量化的运营措施和用户的一些信息增信情况。

在美国，消费金融学里有专门研究行为模式的金融学，那么评级是怎么看消费理论的。

简单来说，交易有循环期和摊还期，循环期从设立之日到第一个基准日，一共是12个月。在偿还次序上的安排，从优先级开始，优先级AAA占比75%，实现了资产值现金流，对优先级本息收益超过抵押。因为其现金流差额覆盖是总金额的115%，所以在正常情况下是能实现的。在这里有一个能保证实现的是应收帐款的折价购买，最开始在预期收益支付时就已经考虑，我们在打包进资产池时就已经做了折价，所以，交易结构能够做成优先次级结构保障，优先级首先偿付，设置循环购买，有助于现金流不停偿付滚动，按照每日循环购买的频率是很高的。还有一个专门做触发机制的安排，在某种情况下，循环购买可能会停止，如果加速清偿事件被触发，循环购买是会停止的，这样的情况下就会加速资金的摊还流程，优先次级本息是不用等循环购买的过程，而是直接过去的，所以，在这样的情况下，设置了这几个机制。权利与完善机制，完善权利事件被触发，资产服务机构会在权利完善事件7个工作日内通知相关基础资产用户。这样的情况下，是一种以原始权益人信用事件的隔离（就是破产隔离）的措施。资产服务机构也有一些相应的权利完善事件对应的措施。京东白条基础资产的一些核心特点，都是超过14天的。超过14天的原因是京东可以在14天内无条件退货的，所以如果满14天，现金流就能稳定。而且有一个限额，就是单个用户应付款余额不能超过2万元，因此其单笔集中度非常高，即使中间有一两个出现问题，也是不影响资产值任何情况的，而且是因为超额现金流覆盖，所以这个特点是有利于信用评级提升的。

从图表来看，这个业务还是处于增长态势的。我们把它分为两类，一个是细分出来满足入池标准的应收帐款，其占比很高，处于上升态势。它的业务模式也存在一定的问题，但因为加强服务费，其利率很低，这样的情况下，在没有利息的时候，是可以限制循环购买的放大效应的。

这个项目做出来的时间是一年半，每一次金额还是比较低的，这是针对历史数据比较少的情况，但它有一个优势在于分散度很高，单笔集中度很低。从平均方法来说，首先京东白条从贸易公司那里收集资产池的信息，通过它们提供的静态的资产池的图表，分析它的一些特征，这样可以测算出不同违约情况。我们对不同的等级，进行不同压力因子的调整，测算这个情况。最后的目的就是违约率、损失率和回收率。然后把它带入现金流压力测试。

这张信用评分表是京东自己做的评分，但是我们评级会根据信用评分背后的一些数据情况和主体情况，以及债权情况，对应地测算出不同的违约率。

至于违约率调整因子，因为客户来源情况全部是被动的，在历史违约次数上如果经常违约，那违约率测算时会高一点，信用增信水平，对发生过这种情况的，给予的压力就会更大。我们最后测算出来的违约率是16.24%，每一笔资产违约率都是根据因子调整然后自己测算出来的。我们给任何机构做评级时测算的违约率，跟他们的违约率是不一样的，因为这是经过各种调整压力因子算出来的。我们会根据违约率和回收率确定资产的损失，根据损失率、违约率和回收率对应目标评级情况，最后我们做了一个简单的总结，有一些常规的，如果复杂的话，我们就对数据进行运算，有一些用VBA的方式就可以做了，但是在京东白条里做模型时，我们用了比较复杂的程序。

对于现金流的支付安排，我们认为有一些是到期还本，有一些是固定还本，因为到期一次性还本的风险更高，所以两者对应的一些指标因子是不一样的。

我今天就说到这里。谢谢

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