我們常常會聽到一個詞，叫“資產(chǎn)證券化”，但什么叫“資產(chǎn)證券化”?資產(chǎn)證券化的過程是怎么樣的?

　　好像很深奧的樣子!其實，沒有想象中的那么深奧。

　　煎餅，大家都吃過吧，今天就用買煎餅的故事告訴你，什么叫“資產(chǎn)證券化”，什么是資產(chǎn)支持證券以及在實務(wù)中如何應(yīng)用。

　　01、煎餅攤的生意經(jīng)

　　比如，樓下張大爺開了個煎餅攤，每天能有五百塊現(xiàn)金流入。張大爺看生意不錯，想再買個小面包車進貨，把生意做大。

　　買面包車需要七萬塊錢，找銀行借吧，銀行嫌張大爺一個老頭沒什么值錢的東西抵押，怕他跑路，而且這么小額的貸款沒什么搞頭，不愿貸款。

　　隔壁老王看張大爺發(fā)愁，就想了個辦法：

　　你看，你現(xiàn)在一天能有五百塊流入，一個月的現(xiàn)金流就是一萬五。要不這樣吧，我明天就掏給你七萬塊，未來五個月的賺的錢就直接打我卡上，也即是說現(xiàn)金流就歸我了。

　　其實老王自己也沒錢，但他找到了李二叔宋三嬸，說我找了個好項目，你們來投資，只要一次性把錢投給我，每個月都能返本金和利息。

　　鄰里們有些擔心，說你又不是開銀行的，怎么能保證按時還錢?老王說，別擔心，張大爺每個月賺的錢都會給我，再說了，張大爺兒子在城里打工，每個月都往家里寄錢，就算張大爺賴賬大不了找他兒子要啊!

　　有人知道這個收益是要靠張大爺賣煎餅賺出來的，問萬一煎餅不賺錢了咋辦，張大爺自己出來說話了，你們投資的保證書啊，我也簽一張，投資一萬塊，要是賠錢了，先從我這賠，優(yōu)先保證還上你們的錢!

　　老王籌到了錢，給左鄰右舍都寫好了按月付收益的保證書。張大爺接過錢，高興地買車去了，生意一天天紅火下去，賺到的錢每月打給老王，老王又把錢轉(zhuǎn)給拿了保證書的人，當然自己也雁過拔毛留了一小點。

　　這里煎餅攤產(chǎn)生的現(xiàn)金流，就是基礎(chǔ)資產(chǎn)。老王寫的保證書，就是資產(chǎn)支持證券。

　　萬一張大爺賴賬，他兒子拿自己的錢出來抵債，叫外部增信。

　　張大爺自己也投一萬塊，煎餅不賺錢的話先從那一萬塊里虧，也就是自己持有了劣后級，其他投資者持有的是優(yōu)先級，這一過程叫內(nèi)部增信。

　　老王干的活，看著好像是空手套白狼一樣，其實就是投行。

　　鄰里們知道只要拿著保證書就可以每月收到錢，于是手頭緊的時候就把保證書賣出去抵錢，這樣以來證券就交易起來了。

　　大抵如此。

　　那么，這個玩法會不會出問題呢?

　　

　　然后還可以繼續(xù)一層一層往上套。

　　有一天，城管來了，把張大爺?shù)募屣灁傇伊耍瑥埓鬆數(shù)膬鹤釉诔抢镦捂奖蛔ゾo監(jiān)獄了，沒有現(xiàn)金流了，老王印的保證書成為廢紙，沒有收益了，于是趙大麻子印的保證書也成了廢紙。

　　這些廢紙，就是08年壓垮雷曼兄弟的“衍生品”。

　　這個平靜的小縣城，就這樣發(fā)生了由一個城管引發(fā)的金融危機。

　　02、煎餅攤證券化的優(yōu)勢

　　簡單用一個圖說明這個煎餅攤證券化的交易結(jié)構(gòu)：

　　

　　和銀行貸款相比，資產(chǎn)證券化的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在低門檻、靈活性和高流動性上：

　　1.降低門檻

　　要讓人借錢，首先要證明自己有能力還錢。找銀行貸款的話，要靠抵押來證明自己還得上錢，比如拿房子、設(shè)備抵押，或者是拿公司股票質(zhì)押，證明自己“跑得了和尚跑不了廟”，大不了可以賣房賣車換錢。

　　但這一要求，對于煎餅攤規(guī)模的小企業(yè)是很不公平：本來就是因為想賣房賣車擴大經(jīng)營規(guī)模才貸款嘛!

　　金融學一個基本假設(shè)叫做“風險越高，收益越高”，如果一個人想借錢卻沒法提供抵押，放貸的就難免犯嘀咕：還不上錢怎么辦?

　　于是就會要求更高的利息來補償賴賬風險，走到極端就成了溫州地下錢莊那樣的民間借貸：對于抵押品的要求很松，但利率也高的可怕。

　　資產(chǎn)證券化對這一問題提供了解決方式：拿未來能拿到手的錢作為保證，以獲得現(xiàn)在的融資。

　　在我參與證券化工作的半年時間中，接觸過的基礎(chǔ)資產(chǎn)就包括商鋪未來幾年應(yīng)收租金、污水處理廠建成后頭幾年應(yīng)收的處理費、高速公路未來幾年通行費，郵儲銀行未來預(yù)計收到的還款等等。

　　對的，就連郵儲銀行這樣的金融機構(gòu)，有時也可以通過證券化的形式將未來可以收到的還款變成今天的現(xiàn)金，就連銀行在需要錢的時候也會考慮資產(chǎn)證券化的。

　　2.靈活性

　　那么，是不是說資產(chǎn)證券化就是為了服務(wù)煎餅攤級別的小微企業(yè)呢?

　　不盡然，比如目前在我國，資產(chǎn)證券化一個比較熱門的題材在于市政基礎(chǔ)設(shè)施：

　　

　　基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在獲得融資時遇到的困難是另外一方面的：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)一次性投資大，回本慢。要是買個三輪車賣早點，可能一個月就能把三輪車的錢賺回來，但要是建個污水處理廠，靠收污水處理費回本的話，沒個幾十年難說。

　　銀行貸款很難一下子給出這么長的期限，因為對于債主來說，等換錢等這么長時間是有風險的，一下子這么一大筆貸款放出去，就意味著幾十年資本充足率都堪憂。

　　而資產(chǎn)證券化，只要雙方都愿打愿挨，可以達到“如果要把這個項目加上個期限，我愿是一萬年”的效果，在期限上更為自主。

　　3.流動性

　　諸位可能看到這就要問了，為什么資產(chǎn)證券化期限就可以動輒幾十年呢?原因就在于流動性：資產(chǎn)支持證券可以公開交易。

　　例子中，鄉(xiāng)親們可以互相買賣老王發(fā)行的保證書，不一定非一直放在床底下等幾十年后到期了才能拿到全部收益。

　　人在江湖漂，那能不挨刀?誰都有手頭缺錢的時候，遇到急著花錢，手里持有證券總是很容易變現(xiàn)的，就跟買賣股票一樣，開個戶，敲幾個數(shù)，一下就賣出去了，不用找接盤俠找半天。

　　試想一下，如果手里拿的是一張三十年后還錢的借條，恐怕就沒這么容易出手變現(xiàn)了。正是因為較強的流動性，才保證了期限上的靈活，兩者是相輔相成的。

　　03、煎餅攤證券化的風險

　　離開風險談收益，那絕對是耍流氓，我所了解的資產(chǎn)證券化風險主要有幾個方面：

　　1.基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量風險

　　不管怎么說，實打?qū)嵉姆孔?、地皮、設(shè)備值多少錢還是比較有數(shù)的，以其作為抵押，不能說絕對，但至少有八九成把握能賣了換錢。

　　但資產(chǎn)證券化的基礎(chǔ)資產(chǎn)，聽起來就更加虛頭八腦一些，實際上也的確更容易魚龍混雜。

　　比如國外比較流行的信用卡還款證券化，是信用卡公司把未來能收到的信用卡還款作為基礎(chǔ)資產(chǎn)來融資的產(chǎn)品，細究下去，產(chǎn)生現(xiàn)金流的是千萬個使用信用卡消費的個人。

　　難免其中有一些管不住自己的剁手黨，月初買買買月底發(fā)現(xiàn)欠一屁股債，難免有的人本來就已經(jīng)在惡意透支了，刷卡爽過一次以后就打算躲到天涯海角賴賬。

　　由于基礎(chǔ)資產(chǎn)的構(gòu)成太復(fù)雜了，很難做到像貸款一樣仔細審查具體的資信情況。

　　另一方面，基礎(chǔ)權(quán)益人(比如例子中的張大爺)也有可能為了讓基礎(chǔ)資產(chǎn)”看上去很美“而有所隱瞞。

　　比如，張大爺能實現(xiàn)每天五百塊的銷售額，可能是因為附近小吃街這個月在整治，到下個月重新開張了，張大爺?shù)目驮淳蜁俸芏唷?/p>

　　這些信息上的不對稱，也可能導(dǎo)致基礎(chǔ)資產(chǎn)實際質(zhì)量低于預(yù)期，媒人說得好像范冰冰，真娶回家，掀開蓋頭一看，尼瑪是羅玉鳳。

　　零八年金融危機，很大原因就是評估資產(chǎn)質(zhì)量的評級公司和金融巨頭互相勾結(jié)，粉飾出好看的“賣家秀”，而當市場發(fā)現(xiàn)到手的其實就是“買家秀”水準的東西時，就開始慌了。

　　2. 現(xiàn)金流風險

　　有時，就算基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量很好，也不存在披露上的動手腳，但市場就是存在風險的，攤上小概率的”黑天鵝“事件，誰也扛不住。

　　事前，誰也不能保證自己投資的核電項目是不是下一個福島，投資的乳業(yè)項目是不是下一個三鹿。

　　盡管存在內(nèi)/外部增信，但這一層安全墊也有被擊穿的風險。

　　例如，例子中的張大爺，自己投資一萬塊作為“劣后級”用來吸收風險，如果現(xiàn)金流比預(yù)計少了一萬塊，就還虧不到鄉(xiāng)親們的優(yōu)先級投資頭上，但世上的事誰說得準呢?萬一城管來了，一萬塊的安全墊估計也是要側(cè)漏的。

　　(優(yōu)先級+劣后級)/劣后級的數(shù)值，就是大家耳熟能詳?shù)?ldquo;杠桿率”，張大爺能用一萬塊錢的投資，“翹起”總共六萬塊的資本，就叫做六倍的杠桿。

　　杠桿越高，融資能力越強，但違約起來血本無歸的風險也就越大。我國股市前段時間的走勢，就是用”兩融“實現(xiàn)了高杠桿，翹得很高很高，摔得很慘很慘。

　　3.系統(tǒng)性風險

　　系統(tǒng)性風險，講的是整個金融市場都是彼此手牽著手牽著手牽著手，一榮俱榮、一損俱損的。

　　正如趙大麻子把隔壁老王發(fā)行的證券再打個包再次進行證券化一樣，一種金融產(chǎn)品，可能是另一種的原材料。

　　一種產(chǎn)品發(fā)生了違約，其他與其相關(guān)的金融產(chǎn)品的違約風險也會增加。

　　或許你可以說，反正證券是有流動性的，萬一覺得大事不好了大不了賣掉保平安嘛!

　　沒錯，系統(tǒng)性風險就是這樣蔓延開來的，一旦對違約的恐懼導(dǎo)致想賣的人越來越多，接盤俠越來越少，本來有價值的證券就會越來越不值錢，最終沒人肯買了，對違約的恐懼就成為了真實的違約。

　　所以系統(tǒng)性風險很大程度上是“自我實現(xiàn)的”。

　　而當以億萬計的金融產(chǎn)品，都建立在搖搖欲墜的不安全的基礎(chǔ)資產(chǎn)之上時，大崩盤就難以避免了。

　　最后，關(guān)于系統(tǒng)性風險，我想到了《喪鐘為誰而鳴》中的一段話：

　　“沒有人是一座孤島

　　孑然自保

　　每個人都是大陸的一片

　　整體的一角

　　如果海水沖掉懸崖的一塊

　　歐洲就減小

　　......

　　因此

　　不要問喪鐘為誰而鳴

　　它就為你而敲"

AQF：量化金融分析師（簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標準委員會（Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF）主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。>>>點擊咨詢AQF含金量

（點擊上圖了解課程詳情）

AQF量化金融分析師實訓(xùn)項目學習大綱 >>>點擊咨詢AQF考試

　　1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實現(xiàn)和回測

3.整體代碼介紹

　　1.1.2. 第二部分：量化投資基礎(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學習

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)	1.python數(shù)字運算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當中的重要函數(shù)
Python編程進階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地數(shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗分布和相關(guān)性
	3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理
	3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式
	3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_2

　　1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對交易策略	2.配對交易
技術(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機器學習	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_3_機器學習算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)測

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯嵄P交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、實例、屬性和方?/p>

3.創(chuàng)建類、實例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽崿F(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>	1.優(yōu)礦平臺介紹
	2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標準化
面向?qū)ο髮嵄P交易之Oanda	1.Oanda平臺介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級交易訂單
	7. Oanda其它高級功能
	8. Oanda實戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實時數(shù)據(jù)和實時交易
	9. Oanda通過實時數(shù)據(jù)API調(diào)取實時數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮嵄P交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實戰(zhàn)平臺請求和響應(yīng)遠離、線程控制
	3.IB響應(yīng)函數(shù)wrapper講解
	4.IB請求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進階學習

1.1回測與策略框架

1.2評價指標

1.3.1量化策略設(shè)計流程簡介

1.3.2擇時策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時

2.1基于技術(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標簡介

2.2.2 MACD擇時策略

2.2.3 WVAD擇時策略

2.2.4 RSI擇時策略

2.2.5 MFI擇時策略

2.2.6 CCI擇時策略

2.2.7技術(shù)指標總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動量效應(yīng)

3.2.1格雷厄姆成長投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價值投資策略

3.2.4小型價值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設(shè)計的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

金程推薦： AQF培訓(xùn) AQF培訓(xùn)機構(gòu) AQF是什么意思

熱線電話：400-700-9596

AQF考友群：760229148

　　金融寬客交流群：801860357

　　微信公眾號：量化金融分析師

　　>>>返回首頁