基于Vine Copula函數(shù)的我國(guó)債務(wù)抵押憑證定價(jià)研究.pdf

1、自20世紀(jì)后半葉住房抵押貸款證券化在美國(guó)誕生以來，信貸資產(chǎn)證券化在世界范圍內(nèi)快速發(fā)展，逐漸成為金融市場(chǎng)上最活躍的金融產(chǎn)品。相比于世界各發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)的信貸資產(chǎn)證券化起步較晚。但隨著銀監(jiān)會(huì)“備案制”和人民銀行“注冊(cè)制”的相繼出臺(tái)，預(yù)示著我國(guó)信貸資產(chǎn)證券化將進(jìn)入一個(gè)高速發(fā)展的階段。債務(wù)抵押憑證(CDO)是資產(chǎn)證券化產(chǎn)品中重要的組成部分，也是我國(guó)現(xiàn)階段信貸資產(chǎn)證券化最主要的產(chǎn)品，通常以銀行貸款或債券為標(biāo)的資產(chǎn)。2007年夏季爆發(fā)的美國(guó)次貸危機(jī)

2、給世人帶來的警示依然歷歷在目，如何準(zhǔn)確的刻畫資產(chǎn)池內(nèi)各基礎(chǔ)資產(chǎn)的違約相關(guān)性從而正確的評(píng)估債務(wù)抵押憑證所蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)并給出合理的信用價(jià)差，對(duì)于未來我國(guó)的CDO市場(chǎng)發(fā)展是非常重要而有意義的研究?jī)?nèi)容。
　　本文將能夠靈活處理高維度非線性相關(guān)性結(jié)構(gòu)的Vine Copula引入到CDO的定價(jià)過程中并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了完整的適用于我國(guó)市場(chǎng)現(xiàn)狀的CDO定價(jià)框架。本文先對(duì)債務(wù)抵押憑證進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，回顧了我國(guó)信貸資產(chǎn)證券化發(fā)展至今的歷程，并以201

3、5年我國(guó)資產(chǎn)證券化市場(chǎng)的情況為例分析了我國(guó)債務(wù)抵押憑證市場(chǎng)的現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上，選取我國(guó)A股市場(chǎng)的上市企業(yè)構(gòu)建模擬CDO產(chǎn)品，針對(duì)我國(guó)違約數(shù)據(jù)缺失的特征，選用KMV模型由市場(chǎng)公開信息計(jì)算資產(chǎn)池內(nèi)各債務(wù)人的預(yù)期違約概率，再結(jié)合傳統(tǒng)的生存函數(shù)得到池內(nèi)各債務(wù)人的違約時(shí)間邊際分布。通過多元Gaussian Copula、多元tCopula和Vine Copula函數(shù)對(duì)債務(wù)人違約相關(guān)性結(jié)構(gòu)的刻畫得到違約時(shí)間的聯(lián)合分布。再由蒙特卡洛模擬得到各債務(wù)人的

4、違約時(shí)間，根據(jù)得到的違約時(shí)間在無套利的框架下得到CDO各分券公平信用價(jià)差。然后通過改變債務(wù)人的違約回收率和債務(wù)抵押憑證的分卷結(jié)構(gòu)觀察各分卷的信用價(jià)差的變動(dòng)情況。并以投資者的角度對(duì)各分卷的定價(jià)結(jié)果進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)收益分析。
　　研究結(jié)果表明:R-Vine Copula對(duì)于資產(chǎn)池中債務(wù)人之間的違約相關(guān)性結(jié)構(gòu)的擬合比普通的多元Gaussian Copula、多元tCopula更為靈活和充分，從而對(duì)債務(wù)抵押憑證整體信用風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)也更為充分，得到

5、了相較于其他兩種Copula函數(shù)更高的各分卷信用價(jià)差。每一種Copula函數(shù)下得到的信用價(jià)差都依據(jù)分卷承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)高低呈現(xiàn)出從股權(quán)級(jí)分卷到優(yōu)先級(jí)分卷依次減小的趨勢(shì)。并且當(dāng)違約回收率逐步增大時(shí)，由于違約實(shí)際產(chǎn)生的損失減小，各分卷的信用價(jià)差都呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。而因債務(wù)抵押憑證瀑布型的風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)，當(dāng)優(yōu)先級(jí)更低的分卷占比減小時(shí)，可以為高優(yōu)先級(jí)分卷提供的保護(hù)減弱，高優(yōu)先級(jí)分卷的信用價(jià)差會(huì)因此而升高。并以模擬得到損失數(shù)據(jù)構(gòu)造損失分布的直方圖和描述性統(tǒng)計(jì)

6、表，為投資者直觀地呈現(xiàn)出了不同Copula函數(shù)下各分卷的風(fēng)險(xiǎn)與收益情況。結(jié)果表明各分卷的收益與所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)成正比，最高收益的分卷所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)也是最高的。
　　除此之外，本文還選取市場(chǎng)上已發(fā)行的農(nóng)銀2014年第一期信貸資產(chǎn)支持證券為樣本進(jìn)行了實(shí)證定價(jià)分析，發(fā)現(xiàn)在三種Copula函數(shù)下得到的各分卷的信用價(jià)差都低于實(shí)際發(fā)行的價(jià)差，但R-Vine Copula的結(jié)果更接近實(shí)際的價(jià)差。差異產(chǎn)生是由于實(shí)際發(fā)行中會(huì)加上對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)以外其他風(fēng)險(xiǎn)