中国信贷经济资产证券化过程中的逆向选择研究

第 1 章 绪 论1.1 研究背景与问题提出资产证券化起源于 20 世纪 70 年代，并于 20 世纪 90 年代伴随着活跃的金融创新而迅速发展壮大，形成了规模庞大的资产证券化市场，成为欧美等发达金融市场上重要的融资工具。1970 年美国诞生了最早的抵押贷款证券抵押债券。当时抵押债券发行人将一系列住房抵押贷款资产按照一定的标准进行打包组合，以住房抵押贷款资产组合未来所能产生的现金流为基础抵押发行债券进行融资。进入 20 世纪 80 年代，随着资产证券化市场机制的逐渐健全，资产证券化开始进入快速发展时期。到 20 世纪 90 年代，伴随着金融创新的快速发展，美国资产证券化市场日益壮大。当时，在美国尚未偿还的 30 000 多亿美元住房抵押贷款中 50％以上通过资产证券化转移到了银行资产负债表表外。从 1983 年开始，为了满足市场上融资人和投资人的需要，资产证券化的基础资产种类日益增多，不再局限于住房抵押贷款。1985 年至1993 年间，以汽车贷款、信用卡贷款、消费贷款、学生贷款等为基础资产的资产支持证券分别相继诞生。目前，信贷资产证券化的基础资产已涉及企业贷款、信用卡贷款、住房抵押贷款、消费贷款和公积金贷款等众多贷款资产种类。到 2007 年美国次贷危机爆发之前，美国资产证券化市场未偿付余额高达 110 000 亿美元，是仅次于美国联邦政府债券的第二大金融市场。然而，2007 年美国次贷危机的爆发导致住房抵押贷款质量恶化，与住房抵押贷款关系密切的资产证券化市场受到重大冲击，并引发市场连锁反应，风险波及全球进而引发全球金融危机。次贷危机的发生让通过结构化设计后隐藏在资产证券化背后的信息不对称问题暴露出来，资产证券化过程中存在的严重的信息不对称问题受到市场和监管者的关注。受次贷危机影响较大的欧美等发达国家以及巴塞尔委员会、国际证券委员会等组织为引导资产证券化市场重回正常发展轨道以及挽留市场信心而制定了相应的政策措施。但是，在相关政策措施出台后的几年间，资产证券化市场的恢复并没有如期到来，即使在次贷危机结束后资产证券化市场依然缺乏活力，市场需求在低位徘徊。..........1.2 国内外研究现状美国次贷危机爆发于 2007 年，进而引发了全球性的金融危机，过度的资产证券化被认为是此次危机爆发的重要原因之一。美国次贷危机以后国内外学术界逐渐将资产证券化作为研究的重要课题。一部分专家学者认为，本次美国次贷危机爆发的根源在于，商业银行将大量低质量的次级贷款通过证券化进行出售并转移到资产负债表表外。进而经过金融创新，在这些次级贷款证券化产品的基础上又衍生出很多金融产品。2007 年开始，美国房地产泡沫的破灭导致房价下跌，次级贷款者大量弃供，从而导致次级贷款证券化产品的基础资产迅速恶化，证券化产品的风险增大，价格下跌，那些持有大量证券化产品及其衍生品的金融机构亏损严重甚至破产，最终次贷危机爆发，并迅速传导至世界各国，形成了全球性的金融危机。在信贷资产证券化过程中，银行是否有利用自身的信息优势将低质量贷款进行证券化从而转移风险成为学术界的研究重点，国外专家和学者对本课题进行了大量理论和实证研究。但是，由于所采取的研究方法、构建的模型、选取的数据参数等都不尽相同，使得专家学者的研究结论出现了完全相反的两种观点。.........第 2 章 理论基础与概念界定2.1 理论基础2.1.1 信息不对称理论信息不对称理论最早由 Aerlof（1970）提出，它是指在市场经济活动中市场参与主体由于所在的地位不同，对关于信息的了解和掌握存在不对称性，拥有信息优势的一方通常居于有利位置[41]。仵志忠（1997）在其研究中指出，在市场经济中商品卖方通常比商品买方对交易商品的各种真实信息了解和掌握的更加充分；处于信息优势地位的一方能够通过向另一方传递看似可靠的信息，从而使自己获益而损害交易对手的利益；处于信息劣势的一方会通过各种可能的渠道收集尽可能多的关于商品的信息以弥补自身的信息劣势；同时，市场经济上存在的各种经济信号显示也会在一定程度上减少信息不对称的问题。伴随着信息不对称，会产生逆向选择和道德风险[42]。在早期的资产证券化研究中，Demarzo 和 Duffie（1999）基于 Leland 和Pyle（1977）[1]386提出的金融中介理论，认为银行为了解决资产证券化过程中可能因为信息不对称而存在的柠檬问题;，可以通过自留部分证券化资产的方式来向投资者传递积极的信号来解决[43]。同时，Vermilyea 等（2008）提出为了解决资产证券化过程中存在的信息不对称问题，可以在资产证券化过程中进行打包、分级、风险自留、追索等的设计[44]。Par（2021）发现这些设计会导致资产证券化产品的优先级份额具有极低的信息敏感性[45]。但是，Hanson 和 Sunderam（2021）研究发现 2007 年次贷危机发生后，信贷资产证券化产品中存在的虚假;的低信息敏感性问题逐渐显露出来，投资者不愿继续跟进投资，市场流动性骤降，进而引发整个市场的崩溃 2021[8]579。由此可以证明，信贷资产证券化过程中确实存在较为严重的逆向选择和道德风险等信息不对称问题，并成为 2007 年次贷危机爆发的重要原因之一。.........2.2 信贷资产证券化概念界定资产证券化是指原始权益人将缺乏流动性、无法立即变现但未来能够产生平稳现金流的基础资产出售给一个特殊目的载体，然后特殊目的载体将购买来的基础资产打包形成一个资产池，并通过分级、差额补足和担保等内部和外部增信措施提高资产的信用等级，再以该资产池未来所能产生的现金流作为支撑来发行有价证券进行融资并偿还有价证券本息的一种融资方式。资产证券化有广义和狭义之分。广义的资产证券化是指某一资产或资产组合通过证券化方式实现资产从原价值形态向证券化价值形态转变的资产运营方式，主要可以分为信贷资产证券化、实体资产证券化、证券资产证券化等三类。就我国具体情况而言，按照监管主体的不同，资产证券化可以划分为信贷资产证券化和企业资产证券化。而信贷资产证券化也有广义和狭义之分，广义的信贷资产证券化包括银行业金融机构和非银行业金融机构（如汽车金融公司、金融租赁公司等）作为原始权益人而发起的信贷资产支持证券。狭义的信贷资产证券化是指银行业金融机构作为原始权益人，将缺乏流动性、无法立即变现但可以产生稳定现金流的信贷资产信托给受托机构，受托机构对受托的信贷资产按照一定的标准进行结构化安排，形成一个资产池，并进行重新分割与重组，使其转变为市场投资者认可和接受的有价证券的一种结构性融资方式。其流程图如下图 2-1 所示。它特指将银行贷款资产证券化，其基础资产包括企业贷款、消费贷款、信用卡贷款、公积金贷款、住房抵押贷款等多种银行信贷资产。本文所要研究的对象为狭义的信贷资产证券化，即银行业金融机构作为发起人的信贷资产支持证券。............第 3 章 研究设计与模型构建 ...........223.1 逆向选择的衡量指标 .....223.2 研究假设 ......243.3 研究方法与模型构建 .....263.3.1 研究方法 ........263.3.2 模型构建 ........273.4 样本选取与变量说明 .....293.4.1 样本选取 ........293.4.2 变量说明 ........293.5 本章小结 ......30第 4 章 实证研究与结果分析 ...........314.1 变量描述性统计分析 .....314.2 动态面板数据模型的实证研究 ........324.2.1 动态面板数据的平稳性检验 .....324.2.2 系统广义矩估计与结果分析 .....334.2.3 序列自相关检验分析 .......344.2.4 萨甘检验分析和差分萨甘检验分析 ...........354.2.5 稳健性检验 .....354.3 政策提议 ......364.4 本章小结 ......37第 4 章 实证研究与结果分析4.1 变量描述性统计分析鉴于本文主要研究银行不良贷款率与信贷资产证券化之间的关系，考虑到篇幅影响，报告中仅列示出银行不良贷款率和信贷资产证券化规模的描述性统计数据及相关分析，对于宏观经济变量数据的描述性统计结果仅列出，不做分析。本文对研究课题中所涉及的变量进行描述性统计分析，结果如下表 4-1所示。银行不良贷款率的描述性统计显示，不良贷款率的最大值已经达到2.45%，处于高位水平，说明银行经营风险较大。不良贷款率的偏度大于 0，说明不良贷款率相对于正态分布都是右偏的。不良贷款率的峰度大于 3，说明不良贷款率的峰度相对正态分布具有尖峰的特点，银行不良贷款率的数据样本不服从正态分布。因此，在选取面板数据估计模型时应排除相应假设为正态分布的模型。银行信贷资产证券化的描述性统计显示，其标准差超过 120，说明银行信贷资产证券化发行规模的波动性较大，既有不同银行发行规模的区别，也有同一银行不同时期发行规模的区别。银行信贷资产证券化的偏度大于 0，这说明银行信贷资产证券化相对于正态分布都是右偏的。不良贷款率的峰度大于 3，说明银行信贷资产证券化的峰度相对正态分布具有尖峰的特点，信贷资产证券化的数据样本不服从正态分布。同时，银行不良贷款率时间趋势如图 4-1 所示。就整体而言，银行不良贷款率并不是一直呈上升态势，而是存在波动，这种现象值得进行深入研究。

.........结 论2021年我国资产证券化重启以来，信贷资产证券化市场规模不断扩大，但是相较于欧美等资产证券化市场发达国家，我国资产证券化启动较晚，相关的信息披露制度和监管规则还不健全，在信贷资产证券化快速发展的过程中难免会出现一些问题。本文从我国1000余家银行中选取了提供有效的不良贷款率数据且表外信贷资产证券化总额不为零的30家银行作为样本数据，对银行不良贷款率与信贷资产证券化之间的关系进行了实证研究和分析。所得结论如下：（1）样本数据的描述性统计显示，整体而言银行不良贷款率并不是一直呈上升态势，而是存在波动，这种现象值得进行深入研究。（2）在SYS-GMM模型中，银行不良贷款率与信贷资产证券化之间存在着显著的负相关关系，说明银行不良贷款率随着信贷资产证券化规模的增加而呈下降趋势。（3）通过对模型进行Sargan检验发现模型不存在过度识别问题，说明所设计的模型符合实际情况。在差分Sargan检验中内生变量的工具变量都为外生变量，所选取的工具变量符合实际。（4）通过对残差项一阶差分进行Arellano-Bond检验发现，残差项一阶差分不存在二阶或更高阶的自相关，接受不存在自相关;的原假设，可以使用SYS-GMM方法进行实证分析。综合SYS-GMM模型以及检验结果可得，在控制宏观经济等因素对银行不良贷款率的影响后，银行不良贷款率与信贷资产证券化之间存在着不可忽视的反向变动关系，说明在信贷资产证券化过程中银行可能存在逆向选择行为，即银行选择将低质量贷款进行了证券化。但是，相比于欧美等发达的信贷资产证券化市场国家，我国信贷资产证券化市场还处于起步成长阶段，监管标准过于严厉可能会打击银行开展该项业务的热情和主动性。因此，关于部门在加强对该项业务监管的同时，还应该加强对商业银行开展信贷资产证券化业务的指导，帮助其合理开展业务，以促进我国信贷资产证券化业务的健康可持续发展。..........参考文献（略）