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資產證券化評級：國際模型與中國實踐

為了解決三信車貸的問題，作者鄭磊 楊皓 這樣論述：

本書系統了解中國資產證券化評級要求及全過程。一本書指導中國資產化證券化評級操作。銀行、保險、信托、券商、基金等從業人員工具書，金融政策制定者參考讀物，大眾讀者快速、全面了解資產證券化評級的專業讀物。《資產證券化評級》從資產證券化產品的信用評級這個微觀領域入手，解剖了主要六大領域資產證券化產品的信用評級發展、流程、風險因素和評級模型，使讀者得以深入了解資產證券化產品設計的核心技術。每一章都包含2～3個國內外相關的資產證券化信用評級案例和方法分析。全書共有20多個國內外實踐案例。在介紹每一大類資產證券化產品時，不僅介紹了中國的發展狀況，還總結了主要國家的發展情況，使得讀者能夠由近及遠、由淺入深地了

解這一金融創新工具。本書在借鑒和創新方面，特別注意介紹和引進世界四大評級之一的美國穆迪公司，對其方法論進行了深入解析。無論對於感興趣的讀者、政策制定者還是金融資本市場從業人士，本書都是一本難得的參考書。鄭磊博士金融資本市場和企業戰略專家，現任某著名上市股份制銀行在港投資銀行投資董事，主要從事跨境金融和跨境財富管理業務，橫跨投資銀行和商業銀行交叉產品和服務。南開大學國際經濟研究所經濟學博士（世界經濟），荷蘭馬斯特里赫特管理學院MBA，蘭州大學數學系本科畢業。鄭博士現任中國上市公司市值管理研究中心學術顧問，中國管理科學研究院學術委員會特聘研究員，國際注冊管理咨詢師（CMC），《企業融資》雜志專業顧

問等職。在制造業有10年以上從業經驗，曾服務於IBM、MSI等跨國科技公司，曾參與多項跨國收購。鄭博士具有管理咨詢、企業投融資等方面10余年工作經驗，先后任職於企業融資（香港上市保薦承銷業務）、資產管理和中國業務拓展（投商行聯動業務）部門，為大型國企、政府機構（第26屆世界大學生運動會執行局財務顧問、深圳市決策咨詢委員會創新組成員）和近百家中小企業提供過輔導和投融資服務。鄭博士出版專着《資產證券化：國際借鑒和中國實踐案例》，在內地和香港出版有關資本市場、跨國經營等專着近10部，並將20多部英、法、德、日文版財經書籍譯介給中國讀者。楊珺皓博士CFA、FRM，中國人民大學應用經濟學博士后，曾在澳大

利亞完成大學到博士學位教育，獲得維多利亞大學財政學學士、悉尼大學金融學碩士和中央昆士蘭大學金融學博士學位。曾在澳大利亞某商業銀行風險管理部任職，以及在澳大利亞格林菲斯大學商學院執教。楊博士在中國資產證券化領域擁有多年行業經驗，先后任職於國內某知名信用評級公司結構融資部和某知名證券公司投行部。楊博士在國內外學術期刊和會議發表多篇中國資本市場和資產證券化評級理論論文，曾負責多項信貸資產證券化產品的評級工作。 第一章 資產證券化——舶來品的本土化再造第一節 資產證券化的境外發展2一、資產證券化的緣由和主要產品2二、歐美市場的資產證券化發展7三、其他地區的資產證券化發展18第二節

「中式」資產證券化26一、銀行間市場和交易所市場的資產證券化產品對比29二、資產證券化業務發展進入爆發期34三、我國台灣、香港地區的資產證券化36第三節 中國特色的資產證券化過程39一、資產證券化的參與方40二、資產證券化產品的基本交易結構42三、資產證券化的基本產品架構46第二章 資產證券化產品的評級框架第一節 什麼是信用評級51一、信用評級的基本概念及原則51二、信用評級的特點53第二節 資產證券化評級的職能與作用54一、為投資者揭示並防范風險，保護投資者利益55二、有助於發行人拓寬融資渠道、提供穩定的融資來源、降低籌資成本58三、有助於承銷機構的證券銷售及風險跟蹤60四、協助政府部門加強

市場監管，有效防范金融風險61五、督促和鼓勵受評企業改善經營管理61第三節 資產證券化產品評級的內容和方法61一、基礎資產信用分析62二、證券化產品結構分析64三、模型測算及分層70四、重要參與方評價72五、評級結果和跟蹤74第三章 中小企業貸款證券化產品第一節 SME CLO概要80一、SME CLO的發展現狀80二、SME CLO的結構化安排和主要風險因素90第二節 SME CLO的主要風險考慮及信用評估92一、主要風險評估因素92二、結構特征和對信用支持的影響94第三節 SME CLO的評級模型99一、確定貸款違約概率分布100二、確定回收率分布和回收時間103三、早償率、資產收益和貸款

計划攤銷105四、現金流模型106五、評級過程不確定性的主要來源108第四節 案例分析109一、西班牙FTPYME TDA Banca March資產支持證券評級109二、德意志銀行、S-CORE 2007-1 GmbH 資產支持證券信用評級119三、兩個國內中小企業貸款證券化信用評級案例126第四章 企業貸款抵押證券第一節 CLO 概要150一、我國CLO的發展現狀和信用表現151二、CLO的結構化安排155三、CLO的主要風險因素157四、CLO評級重點考慮的結構特征162第二節 CLO評級方法——基礎資產信用分析165一、三大模型比較166二、BET模型要點173三、法律要素分析181四

、CLO信用級別的監測182第三節 CLO信用評級——交易結構信用分析183一、現金流分析及壓力測試183二、敏感性測試187第四節 案例分析187一、興元信貸資產證券化信托資產支持證券信用評級報告187二、中國進出口銀行信貸資產證券化信托資產支持證券信用評級報告203第五章 個人住房抵押貸款支持證券第一節 RMBS概要219一、RMBS的概念219二、RMBS發展歷程220三、RMBS的主要風險因素228第二節 RMBS評級思路233一、RMBS評級關注點和主要方法234二、RMBS組合信用風險的3種評估思路236第三節 RMBS評級方法247一、評級流程247二、現金流模型考慮的風險因素2

57第四節 案例分析261一、穆迪墨西哥住房抵押貸款證券化評級監測方法261二、建元2005-1個人住房抵押貸款證券化270第六章 汽車貸款證券化產品第一節 汽車貸款證券化概要281一、汽車貸款證券化的特點和發展歷程281二、我國汽車貸款行業和證券化產品的發展283三、汽車貸款證券化的結構化安排291四、汽車貸款證券的主要風險類型293第二節汽車貸款證券化評級方法294一、預測汽車貸款抵押資產池的損失295二、對汽車貸款抵押資產池預期損失的調整297三、評估汽車貸款資產池損失的波動率299四、如何決定債券的評級302第三節 案例分析308一、韓國現代汽車金融公司案例308二、國內汽車抵押貸款證

券化評級方法318三、通元2008年第一期汽車貸款證券化項目的信用評級分析326四、德寶天元2015年第一期汽車貸款證券化項目的信用評級342第七章 信用卡應收賬款資產證券化第一節 信用卡資產證券化產品357一、信用卡資產證券化產品概要357二、信用卡資產證券化的發展359三、信用卡貸款的結構化安排362四、與評級相關的重要結構和主要風險因素365第二節 信用卡應收賬款證券化評級方法371一、抵押物分析371二、結構分析386三、國際信用卡應收賬款的評級考慮394第三節 案例分析399一、日本信用卡證券化信用增級解析399二、台新國際銀行信用卡應收賬款證券化407三、內地第一個類信用卡資產證券

化案例412第八章 商業地產抵押貸款支持證券第一節 CMBS概要427一、CMBS的概念427二、CMBS的發展歷程428三、CMBS的主要風險和結構化安排438第二節 CMBS評級方法441一、CMBS評級的核心要素441二、單一借款人大額貸款CMBS評級444三、導管交易CMBS評級447四、多個借款人融合交易和評級思路453五、租賃交易評級法454六、蒙特卡洛模擬法457第三節 CMBS案例分析459一、日本案例459二、加拿大案例476第九章 國內外資產證券化評級比較、借鑒與建議第一節 評級體系和發展狀況493第二節 國內資產證券化產品評級的流程和要點497第三節 信用評級發展空間和改

善506 改革開放以來，金融市場和實體經濟得到快速發展，金融市場規模擴大、品種豐富和功能完善是支持實體經濟和社會健康運行的重要基礎。尤其是近年來我國固定收益市場的快速發展，培育了良好的市場基礎和與風險能力相適應的投資者；同時，金融體系尤其是固定收益市場也面臨着轉型和進一步提高交易效率制度設計的挑戰，資產證券化產品正是金融市場創新活躍的表現。和漸進式的改革進程一樣，資產證券化自2005年試點以來，經歷3輪的「叫停」與「重啟」，逐漸在摸索發展的「最優路徑」。2012年，資產證券化在銀行間市場和交易所市場重啟，規模和品種得到快速發展，說明其具備了相對成熟的基礎和條件。資產證券化與

結構化金融作為金融創新，既需要制度設計，也需要微觀市場的培育，需要各個參與機構在技術、業務層面的建設和提高。其中，一個最核心的技術，就是資產包分層和信用定價，在這個領域里面，評級公司是核心，起到了不可替代的關鍵作用。通過結構化設計和增信安排，很多金融機構或工商企業所持有的部分資產，可以獲得較好的信用評級，獲得信用定價優勢，從市場中獲得融資。從這個角度上講，資產證券化為我國的中小企業融資提供了新的可能。在我國，資產證券化尚處於初級發展階段，機遇與挑戰並存，在發展實踐中探索適合我國金融市場規律的發展之路，深入研究風險和信用特征，是根本任務。目前，市場上積累了大量的評級業務和實例，需要系統梳理，探索

與評級業務發展相適應的評級方法和技術，加強這方面的理論研究，本書的作者之一楊珺皓博士原是中誠信國際和中國人民大學聯合培養的博士后，在站期間，我作為他的導師，更多的是鼓勵他通過業務實踐來加強理論研究，因為根植於實踐沃土的理論才能扎實，非常欣慰地看到本書可以把這些研究和實踐呈現出來，相信不管是對政策制定者、學術研究者，還是金融行業從業者，都會具有難得的參考價值，希望本書為我國的資產證券化發展，以及我國的評級事業發展做出貢獻。毛振華教授中誠信集團創始人、董事長，中國人民大學經濟研究所所長資產證券化是我國金融市場上最新發展的一個重要創新產品，從整體層面而言，資產證券化能夠盤活分散的存量資產，優化經營資

產配置，有利地支持我國經濟轉型，在供給側改革中尤顯重要；對金融行業而言，資產證券化能夠幫助資產方合理配置新資本，加快資產周轉速度，有效提升利潤率，滿足不同風險偏好的資金方有效配置資產的需求；對工商企業而言，資產證券化能夠降低負債率和融資成本。資產證券化自2012年本輪重啟以來，從銀行間的信貸資產證券化到交易所企業資產證券化，無論是發行規模還是產品創新都在飛速發展，這也標志着作為現代金融一個重要工具，資產證券化正在為資本市場和實體經濟做出積極的影響和貢獻。資產分析和信用定價是資產證券化的核心技術之一，在這個領域里面，評級公司發揮了不可替代的核心和關鍵作用。很多金融機構或工商企業並不能得到最高的信

用評級，但是他們所持有的部分資產，通過增信手段可以得到最好的信用評級，並完全可以用最好的信用定價從市場獲得融資。從這個角度上講，我國的中小企業可以以資產證券化為突破口，從根本上破解融資難、融資貴的問題。在經濟新常態下，我國的實體經濟也勢必將以資產證券化為契機，重塑自身的信貸表，走資本節約、內涵增長的可持續發展道路。中國的評級業起步較晚，對於資產證券化這樣的創新型產品，還需要大量的人才和研究來支撐我們自己的信用評級體系和技術。本書正是從我國資產證券化主流產品的信用評級角度出發，借鑒和介紹了國際上的信用評級實踐和主要采用的方法，深入剖析了每個產品的發展歷史、風險要素、評級方法和框架，通過研究和分析

，使得資產證券化的產品設計、交易結構以及評級模型等核心技術不再那麼深不可測。本書在進行理論研究的同時，作者還結合其豐富的業務實踐，加入了大量國外和我國港台的實踐案例。這些評級實務和案例分析更加生動和翔實地展現了信用評級的業務流程、評級從業人員的工作狀態，也體現出了評級在證券化過程中實現風險與價格重組相匹配的核心價值。我國的資產證券化發展需要市場基礎設施的頂層建設，也需要市場各個參與機構和從業人員自身的提升和成長。本書的作者之一鄭磊博士，師承我國金融人才培養重鎮的南開大學國際經濟研究所，一直從事商業銀行與投資銀行聯動業務，實踐與理論背景深厚，曾編着深獲業界好評的《資產證券化：國際借鑒與中國實踐案

例》，早前翻譯出版了《資產證券化理論與實踐》等書，一直積極參與和大力推動跨境資產證券化業務，這本書進一步擴展了對資產證券化核心技術的研究廣度和深度，把國際先進的信用評級方法總結整理出來，相信無論是政策制定者、學術研究者還是金融從業者，都能夠從中汲取知識和經驗。作為積極推動中國資產證券化研究的一員，我也非常願意支持，希望國內信用評級業能夠在新一輪資產證券化創新大潮中，快速成長起來。林華教授中國資產證券化研究院院長，中國資產證券化分析網董事長

2016年版銀行業專業人員職業資格考試輔導教材：個人貸款（初、中級適用）

為了解決三信車貸的問題，作者銀行業專業人員職業資格考試辦公室 這樣論述：

以商業銀行個人貸款產品為主線，包括個人貸款概述、個人貸款營銷、個人貸款管理、個人住房貸款、個人消費類貸款、個人經營類貸款與個人征信管理七個部分。教材從個人貸款的基本概念和主要產品入手，着重分析了住房、消費和經營三大類個人貸款產品的基礎知識、貸款流程和風險管理，並簡要介紹了信用卡業務、互聯網與個人貸款，同時闡述了個人貸款的營銷、管理及個人征信系統的相關內容。

現金卡授信模型研究~呆卡客戶之實證分析

為了解決三信車貸的問題，作者陳錦泉 這樣論述：

中 文 摘 要消費金融是目前個銀行主要的獲利來源之一。其中現金卡業務更是銀行業個人消費金融部門最重要的收益。該產品同時擁有高利差、高效率、高報酬之優點，隨著現金卡持有人及使用率之逐年增加，現金卡儼然已成為銀行業重要的獲利商品。如何配合現金卡原有之授信風險分散效果，提供一套健全的授信評估模型，以最小的營業成本，最便捷的核卡速度，並能降低呆帳損失，增加經營利潤，是本研究之最終目標。本論文主要在探究現金卡發生呆卡情形之持卡人特徵。樣本資料以國內某金融機構南部區域中心現金卡持卡人為母體資料，資料範圍包括高屏、台南、台東、雲林、嘉義等地區。本研究資料包含分行別、性別、進件來源、收入類型、職務別、

家屬構成、居住種類、學歷、子女數、年資、年齡…等11項變數。其中解釋變數與呆卡產生有顯著關係的有：性別、進件來源、居住種類、學歷…等四項。本研究以Logistic Regression引導之呆卡模型為：logit(π) = -3.0024 + 0.6783X3 + 0.5269X2 + 0.4728X8 - 0.3614X7本研究以Probit Model引導之呆卡模型為：Φ-1(π) = -1.6964 + 0.3572X3 + 0.2878X2 + 0.2539X8 - 0.1936X7X3代表進件來源，X2代表性別，X8代表學歷，X7代表居住種類。以Logistic Regression

對呆卡風險預測之正確率達 69.90% 。以Probit Model對呆卡風險預測之正確率達 69.39% 。分析結果Logistic Regression與Probit Model結果相同，亦是性別、進件來源、居住種類、學歷…等自變數呈現顯著差異。即透過行銷管道進件、自有住宅居住及學歷較高之女性，產生呆卡風險之比例偏高，此一結果與本研究之事前預期相符。