图：东方金诚国际信用评估有限公司，结构融资部总经理，郭永刚
编者按：在2017中国资产证券化论坛年会上，东方金诚国际信用评估有限公司，结构融资部总经理郭永刚先生，从信用评级机构或者信用风险评估的角度分享了2016第三期开元信贷资产证券化信托资产支持证券项目的产品概况和评级过程。
郭永刚（东方金诚国际信用评估有限公司，结构融资部总经理）：
我是来自东方金诚结构融资部的郭永刚，非常荣幸跟大家分享2016第三期开元信贷资产证券化信托资产支持证券项目经验。作为评级机构，本人更多从信用评级机构或者信用风险评估的角度给大家分享本项目。
一、产品简介
首先简单介绍16开元3这单产品，16开元3属于传统CLO里面基础资产较为特殊的一单产品。
|
资产支持证券 |
发行规模（亿元） |
规模占比（%） |
利息支付方式 |
本金支付方式 |
信用等级 |
|
优先A-1档 |
60.00 |
50.73 |
按月付息 |
过手摊还 |
AAAsf |
|
优先A-2档 |
44.50 |
37.62 |
按月付息 |
过手摊还 |
AAAsf |
|
优先B档 |
4.80 |
4.06 |
按月付息 |
过手摊还 |
AAsf |
|
次级档 |
8.98 |
7.59 |
- |
- |
- |
|
合计 |
118.28 |
100 |
- |
- |
- |
本项目是目前国内第三单棚户区改造项目贷款ABS。该项目由国开行发起，以其向37户借款人发放的48笔棚改贷款为基础资产，发行总规模118.28亿元。该产品AAA档比例为88.35%，次级比例7.59%，整个产品的分层的结果明显优于市场的平均水平。根据我们的研究结果显示，2016年全年CLO产品AAA档比例平均为72%左右，次级档比例为17.69%。
本产品优先级证券均采用的浮动利率计息、按月付息、过手摊还的本息偿付方式，产品的高频归集转付的机制设置与基础资产特征密不可分。
交易结构图
该项目由国开行发起。国开行过去几年累计发行了30多单ABS，整体规模2600多亿，是信贷ABS中市场发行量最大的一家，也是整个市场的主力发起机构。另外，得益于国内的知名机构的配合，产品落地效率非常高。整体项目的基础资产信用质量较好，借款人以城市基础设施建设主体为主，为地方政府基础设施建设及国有资产运营的重要实体，进一步深化了我国棚户区改造项目融资的创新实践。
|
资产池初始本金（人民币万元） |
2985396.00 |
|
资产池未偿本金余额（人民币万元） |
1182799.00 |
|
贷款笔数 |
48 |
|
借款人户数 |
37 |
|
单笔贷款平均未偿本金余额（人民币万元） |
24641.65 |
|
借款人平均未偿本金余额（人民币万元） |
31967.54 |
|
前五大借款人未偿本金余额占比（%） |
49.55 |
|
前十大借款人未偿本金余额占比（%） |
68.41 |
|
初始起算日贷款加权平均利率（%） |
4.88 |
|
入池贷款加权平均账龄（月） |
69.31 |
|
入池贷款加权平均剩余期限（月） |
25.87 |
|
借款人加权平均信用级别 |
AAS/AA+S |
|
贷款加权平均信用级别 |
AAS/AA+S |
|
入池贷款抵（质）押物评估价值（人民币万元） |
3311240.69 |
|
初始起算日加权平均贷款价值比（%） |
33.74 |
图：截至初始起算日入池贷款概况
这单产品是典型的CLO产品，和一般的资产证券化项目的结构相似。从基础资产的角度看，该产品具有一些比较显著的特点。
5） 入池资产的借款人涉及18个省市自治区地区，区域分散性较好。
二、产品评级过程
对于评级，无论买方和卖方，大家最关心的是如何分层、为什么给这个级别，也就是我们评级关注的要点是什么。
针对该类产品，我们重点关注的是基础资产质量，以及交易结构、增信方式、现金流的情况、参与方的履约能力等，综合评价产品的信用风险。优先级信用等级表示的是其按期足额偿付的可能性，本质上就是违约和损失的可能性。
1、基础资产分析
CLO项目的信用评级是从最底层的基础资产分析开始的，也就是基础资产的违约率和损失率。从影响违约率和损失率的具体指标来看，可以体现为：信用等级、担保方式、风险暴露时长、超额利差、集中度。
1）影子评级（信用等级）——代表借款人或贷款质量的综合指标。与我们对主体或债券评级的思路一致的，但评级标准方面略有区别，不同于传统的委托评级或主动评级，通常我们采用更加审慎的原则，各家评级机构都会拥有针对各信用等级不同期限违约率的主标尺。影子评级结果可以反应每笔资产的违约和损失情况，它是确定基础资产池基准违约率和损失率的关键指标。本期项目基础资产加权平均信用等级为AAS/AA+S，整体信用质量较好。
2)担保——主要体现为基础资产违约后的回收率或损失率，表示贷款违约之后回收可能性。较高的担保类贷款占比，有助于提升资产池整体回收率。此外贷款中还有些抵质押物,如果抵押率越低，将来资产处置回收的回收率上相对较高。本项目，抵质押担保物评估价值超过330亿元。LTV（贷款价值比）33%左右，抵押率比较低，所以产品的预期回收率较高。
3）风险暴露时长——主要期限角度来看。具体包括两个维度，贷款的账龄（或者已还款期数）和剩余期限。一般情况下，账龄越长，客户还款记录表现越好（入池贷款全部为正常类贷款）；剩余期限越长，风险暴露时间越长，受外部不确定因素影响较大，违约发生概率越高。本产品账龄和剩余期限较同类产品长，账龄5年半以上，剩余期限超过2年。
4）超额利差——基础资产贷款利率高于产品发行利率，形成超额利差。产品存续期间，随着证券逐步兑付，利差会逐步累积，进而成为超额抵押，进一步保障投资人利益。在这里利差并不是越高越好：一方面利差越高，保障程度越好；另一个角度来看，入池贷款利率越高，一般情况下，贷款客户资质越弱，所以不能单独来看该指标。
前面我们基本上围绕着影响基础资产违约率、损失率的指标做了一个分析。维度上，可以反映为单笔资产违约或损失特征。后面，一个比较关键指标——集中度或者分散性，更多是从资产池层面来进行分析。要从两个维度分析：第一，入池贷款或借款人违约行为，并不一定同时发生；第二，单笔资产或单户借款人的违约行为，是否会对其他借款人偿还能力或偿还意愿产生影响。
5）集中度（或者分散性）——本质上分析的是资产池违约的关联性。主要体现三个方面：借款人与借款人之间关联性、区域的关联性以及行业的关联性。
首先，关于借款人集中度风险。举个例子来说：100亿元2个包，A包2个借款人，分别占比50%；B包10个借款人分别10%，并假定其他特征全部一样。假如每个包都有1个借款人违约，同时全部损失掉——A包违约和损失是50%，B包10%。
再假如都是10个借款人，占比都是10%，A包全是关联企业（母公司或兄弟公司），B包全部独立；1个借款人违约，A包可能因为关联企业的原因，引起连锁反应，出现集团违约，这种情况下实际违约或损失就会高于B包。
在本项目中，前5户集中度是比较高的，接近50%。但是从影子评级的信用等级角度来看，整体级别都基本在AAS以上，部分达到AAAS，另外，部分贷款有一定的抵质押等担保措施，这样有利于缓释集中度风险的问题。
此外，区域和行业集中度问题。区域集中度和行业集中度反映的是区域性系统风险和行业性系统风险影响造成的违约关联性。假如发行CLO产品，全部集中在某个地区，或某个行业，这种违约的关联性必然会提高。但是，对于不同的区域或行业，实际中提升效果是不一样的。
从“16开元3”的区域分散情况来看，入池借款人分布在18个省、直辖市、自治区，未偿余额占比超过10%的地区包括黑龙江、福建、湖南、山东、北京，这些地方的经济发展水平、产业结构、未来的增长潜力都会影响到借款人的水平，所以还要再具体到区域经济环境做出进一步分析。
行业方面，入池贷款借款人分别归属6个不同行业，集中分布于城市基础设施建设行业，相关资产OPB占比59.64%，面临一定的行业集中度风险。这些借款人均为地方政府基础设施建设及国有资产运营的重要实体，在当地承担土地开发整理或基础设施建设及安置房建设等职能，是城市发展的关键环节，对于改善人居环境、增强城市综合承载能力、提高城市运行效率、推进城镇化具有重要作用，并受益于国家层面的政策支持和地方政府对棚户区改造的支持。所以整体来说我们判断基础资产行业的整体风险是相对较小的。
|
序号 |
行业归属 |
户数（户） |
户数占比（%） |
OPB（万元） |
OPB占比（%） |
|
1 |
城市基础设施建设 |
27 |
71.79 |
705471.00 |
59.64 |
|
2 |
行政事业单位 |
4 |
10.26 |
292500.00 |
24.73 |
|
3 |
煤炭开采和洗选业 |
1 |
2.56 |
69500.00 |
5.88 |
|
4 |
建筑业 |
3 |
7.69 |
60000.00 |
5.07 |
|
5 |
房地产业 |
2 |
5.13 |
32828.00 |
2.78 |
|
6 |
其他金融业 |
1 |
2.56 |
22500.00 |
1.90 |
|
合计 |
- |
37 |
100.00 |
1182799.00 |
100.00 |
2、模型模拟分层
基于上述分析，我们可以获得一些关键指标，如单笔违约率、损失率或回收率、违约资产相关性等。这样，我们可以进行量化分析，进行MonteCarlo模拟，给出初步分层的结果。
下面简单给大家介绍下这个模型，模型输入的所有参数都是围绕着违约损失或者回收情况，还有就是资产的违约关联性。通过输入以上这些参数，来模拟基础资产未来的违约分布和损失分布。
通俗来讲，就像摇奖机抽奖。有所不同的是，传统摇奖机中奖球大小都一样的，而我们现在这些奖球可能是不规则的甚至有关联的（咬合）。违约发生的过程，就像我们进行摇奖，不断的抽取，总会有球抽出来，有时候可能不只一个，每抽出来一次记作违约或损失，摇一次记录一次。反复抽取，如同重复模拟。这样我就可以生成相应的违约分布和损失分布。
形成违约分布和损失分布，就可以对本金规模进行初步分层。根据信用等级违约率主标尺，采用分位数理论确定相应的信用等级。假如对应AAA级的违约率为1%，如果可以确定99%的可能性违约概率为15%，那么证券要达到AAA级需要信用支持至少为15%，意味着次级比例高于15%，就可以认为AAA安全的。同理，可以切分出AA+、AA等多档级别。上述分层，是基于本金规模来确定初始分层结果，并没有考虑现金流和交易结构的情况。
3、现金流分析、压力测试
之后，我们需要根据产品交易结构和基础资产的现金流来构建现金流模型。
资产证券化的核心要素之一是现金流，评级机构更加强调产品整个存续期内现金流情况。产品的结构会设计相应的保障措施，这样的保障措施是保证投资人收益的，比如优先/次级分层设计、证券偿付方式、信用触发机制、清仓回购安排等。
本项目的特殊之处是每个分配期间留存了一部分收益，保证优先档收益的安全性；另外，设计了高频的付息频率，减少资金的混同风险。当然大家会说国开行的信用较好，不至于产生混同风险，但是我们要考虑到极端情况。在现金归集的过程中总会有资金在这个账户的停留或沉淀，如果触发不利事件，确实会影响现金流的转付。
现金流的分析本质上很简单，就是考虑现金流产生之后，投资人如何按期足额获得偿付。
在本项目中，现金流的流入端是相对比较均匀，前期有一部分提前还款，在该产品设立时形成了一部分资金的沉淀，对证券形成了一定支持。同时，可以看到整个现金流分布后期虽然相对均匀，但确实某些时点回款较少，易产生流动性风险。为了缓释整个期间的流动性风险，产品首先是采用了按月付息，过手摊还的方式；其次，针对有可能存在利息不足的情况下预留了一个权利，即受托方有权决定当期分配后留存一定资金保证下一期的兑付。
下面来说明现金流测算过程压力测试。压力测试通常会考虑违约率上升、回收率下降、利率上升等；此外，前一场的风险管理中提到的早偿。早偿也会影响到投资人将来没有按照预期收益实现的风险。针对早偿，通常具有两面性。如果某笔资产发生早偿，意味着该笔资产没有违约，整体违约率下降。另一方面，因为早偿了少还了一部分利息，确实会造成对投资人收益的减损。
所以在压力测试时，需要考虑利差支持、提前还款率和违约贷款回收率等因素。我们测试了不同压力情景下优先A-1档、优先A-2档资产支持证券和优先B档资产支持证券的临界违约率。经过压力测试，我们最终确定优先A档和优先B档的级别分别为AAAsf和AAsf
|
目标信用等级 |
资产池违约比例（RDR，%） |
资产池损失比例（RLR，%） |
|
AAAsf |
16.59 |
9.20 |
|
AA+sf |
14.36 |
7.98 |
|
AAsf |
12.99 |
7.29 |
|
AA-sf |
10.15 |
5.75 |
|
A+sf |
8.92 |
4.84 |
注：RDR为目标信用等级所能承受的资产池违约金额占比，RLR为预定信用等级所能承受的损失金额占比
图：资产支持证券目标信用等级与资产池违约比率和损失比例的对应关系
|
压力条件 |
优先A档压力测试结果 |
优先B档压力测试结果 |
|
违约回收率降低至0% |
优先A-1档、优先A-2档资产支持证券临界违约率19.42% 大于AAAsf级的RDR(16.59%)，可通过AAAsf级的压力测试 |
优先B档资产支持证券临界违约率13.49% 大于AAsf级的RDR(12.99%)，可通过AAsf级的压力测试 |
|
提前还款率上升至12% |
||
|
超额利差缩减50个BP |
||
|
违约时间分布前置 |
图：优先档压力测试条件和结果
三、东方金诚结构融资部简介
最后，简单介绍一下我们公司以及我们结构融资部。东方金诚是2008年财政部批准，经四大AMC之一中国东方资产管理股份有限公司控股的全资质信用评级服务机构，全国设立23家分公司，同时拥有1家全资子公司。我们部门在近十年的作业中不断完善积累我们的信用评级体系，评级项目涵盖银行间信贷ABS、交易所的资产支持专项计划、保监会的资产支持计划、交易商协会ABN以及私募的ABS项目。涉及基础资产类型涵盖：对公贷款（CLO）、个人住房抵押贷款（RMBS）、不良资产（NPLS）、汽车贷款（AUTOABS）、个人消费贷款、租赁资产证、小贷资产、购房尾款、收费受益权，以及存单质押、银行保理资产等其他非标类产品。
以上是我的分享，欢迎各位交流合作，谢谢大家。
