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商业银行发行信用卡不良资产支持证券的风险分析

范文

孟令瑶　杨姗

摘要：文章通过分析“和萃一期”信用卡不良资产支持证券的风险，建立风险评价指标体系，运用AHP法对发行信用卡不良资产支持证券的风险进行综合评价，结果表明债务人信用风险，资产池构建风险是发行过程中的主要风险，后续应严格把控入池资产，提高技术，优化催收手段。

关键词：不良资产证券化;风险分析;风险评价

一、引言

2016年5月26日，招商银行发布首单不良资产证券化产品。“和萃一期”为信用卡不良资产支持证券，由于参与主体多样，基础资产特殊，致使其风险问题值得关注。国内外学者对不良资产证券化的风险均进行过有益探研。Anna Schwartz（2008）认为资产证券化的基本缺陷是价格的难确定性，致使设计者无法准确了解证券化过程蕴含的风险。李鹏雁（2009）采用AHP法对我国商业银行不良资产证券化风险进行了整体评价，得出信用风险是主要风险，提出改善信用环境、完善信用制度。徐国成（2014）、王隽（2016）等对商业银行不良资产证券化过程中的风险进行了分类分析。

二、“和萃一期”的风险分析

“和萃一期”是以不良信用卡债权为基础资产的不良资产支持证券。包括“和萃2016-1、2017-1、2018-1、2019-1”，各年发行规模是2.33亿，2.30亿，2.80亿，2.70亿。

（一）信用风险

信用风险包括债务人、发起人及第三方信用风险。债务人信用风险以基础资产质量为主构成风险分析的基础。借款人信用状况、贷款质量等能反映基础资产质量。用借款人的授信额度近似反映借款人信用状况，“和萃一期”借款人授信额度多分布于3万元以下。从贷款质量看，以未偿本息额为标准，各年次级类占比分别为15.02%、26.23%、21.40%、36.25%，损失类为53.07%、49.86%、31.22%、13.97%。说明资产池现金流的收回存在难度，信用风险普遍存在。

（二）技术风险

资产池构建的技术难点在于不良资产现金流的估计。以发行人、评级机构等设定的评估模型为基础，估值受技术水平、催收效果、借款人特征及宏观经济等影响。在结构设计上，产品以受托机构设立特定目的信托的方式实现破产隔离。但根据风险自留原则，不良资产难实现全部出表。另外，“和萃一期”多采用如：优先/次级结构设计、信用触发机制、流动性储备账户等内部增级，可靠性较弱。

（三）环境风险

不良信用卡债权回收率受经济状况、通货膨胀、利率等经济因素影响较大。另外，我国不良资产证券化的法律法规不够健全，相关政策有待完善，致使实践过程必然面临法律与政策风险。

三、风险评价

（一）建立评价指标体系

采用AHP法较少的定量信息，将决策思维过程数学化，实现对问题在模糊层次上的量化分析。

（二）构建风险判断矩阵

构造判断矩阵M，见表1。表示针对上一层因素，本层与之有关因素之间相对重要性的比较。为实现量化，M中两两因素相比较的重要程度，按如下赋值规则给出：i，j同样重要mij=1;i比j稍重要mij=3，明显重要mij=5，强烈重要mij=7，极端重要mij=9;i比j稍不重要mij=1/3，明显不重要mij=1/5，强烈不重要mij=1/7，极端不重要mij=1/9。基于调研所得的专家咨询表，汇总整理，进行数据处理，得出判断矩阵。

X=1.0000 2.6667 3.0568

0.3783 1.0000 2.1667

0.3217 0.4633 1.0000

X1=1.0000 3.7040 4.1000

0.2700 1.0000 2.8200

0.2419 0.3533 1.0000

X2=1.0000 4.1000 4.3000 3.8000

0.2446 1.0000 1.9000 1.1733

0.2343 0.5267 1.0000 1.0810

0.2800 0.8533 0.9267 1.0000

X3=1.0000 3.9333 4.0000

0.2543 1.0000 2.4667

0.2490 0.4056 1.0000

（三）計算风险评价指标权重

1. 计算思路

（1）求特征向量w的分量wk，见公式①。

wK=

m（k=1，2，…，n）①

（2）对w=（w1，w2，…，wn）T进行规范化处理：

Wk=，（k=1，2，…，n）②

得W=（W1，W2，…，Wn）T，即权重向量;

（3）一致性检验，求判断矩阵的最大特征值λmax，计算一致性指标C.I。

C.I=③

λmax=④

当C.I.=0时，完全一致。C.I.越大，判断矩阵一致性越差，一般只要C.I.<0.1，即认为一致性可接受。

（4）计算合成权重向量。

2. 计算结果

X：wx=（2.0126，0.9359，0.5324）

WX=（0.5781，0.2689，0.1530）

λmax=3.05 C.I=0.02

X1：wA=（2.4764，0.9131，0.4405）

WA=（0.6466，0.2384，0.1150）

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