手把手教你做次贷(三)----- Financial Engineering
迄今为止,中国官方对于次贷的所有分析,全部都是错误的。他们根本不知道纰漏出在哪里。 一)穷人借钱 借款借给穷人?可不可以。 当然可以。 天底下有很多人借钱给穷人。欧美的信用卡已经普及,信用卡就是“借钱给穷人”的最典型例子。 美国的次贷,也是借钱给穷人的一个例子。 借钱给穷人,绝对没有问题。因为“高风险,高回报”。借给一些收入和信誉都不足的穷人,坏账风险比较高。 但相应的,债权人收取的利息也会更高一点。譬如欧美很多信用卡公司,B+级客户利率都是收32%~36%年化的。 同样道理,美国有很多收入不足的人,或者是工资不高,或者是工作不稳定,或者是抵押成数太大。 这样的人,应不应该借钱给他们,应不应该借款给次级客户。 答案是绝对应该的。没有任何不妥。 借钱给穷人,不仅没有财务上的风险。而且还有道德上的优势,正因为有了金融的支持,穷人才能赊账买回面包,住上房子,读上大学学费。 所以媒体的分析中,“次贷”借钱给穷人,绝不是错误的理由。 二)穷人的利率 接下来第二个问题,借钱给穷人,该收多少利息。 借钱给穷人,信誉比较差的人,“收入还款比”比较弱的人,要支付更高一点的利率,是应该的,正常的,正义的。 关键是,如果完全的精算合理。应该高多少。 假设无风险的国债利率,是4%。 那么我同样的一笔钱,去购买国债,会得到回报104,104,104,104,104. 现在我有一个优质客户,他是500强的高级经理,有法律博士学位和大量的股票基金房车。违约的概率微乎其微。 对于这样的A+客户,他只有极小的可能会违约。 譬如说,我对他收取4.1%的利率就够了。 所以他是104.1,104.1,104.1,104.1,103.9999999 现在,我有一个很不良的客户。他是一个流浪汉,只在快餐店打一点零工。据风控小组估计,他有20%的概率会违约。一旦违约,考虑到贷款成数较高和回收费用,最后银行只能收回90%的资金。 请问,这个客户应该收取X%的利率为宜? 答案是:100+X,100+X,100+X,100+X,90 这个回报,必需和购买国债相同,即100+X+100+X+100+X+100+X+90=520. 中国的学生们数学都很好。拿出笔刷刷一算,4X=30 X=7.5% 所以我们对于此类B-客户,应该收取7.5%的房贷利率。 且慢,这里出了一个问题。美国的银行业,真正问这个流浪汉收取的利息,不是7.5%,而是9.5% 为什么,这就是我们第一篇“手把手教你做次贷(一)----风险”中说的,他里面产生了“波幅”。 因为你这个107.5,107.5,107.5,107.5,90这五个数并不是完全相同的。当中就产生了波幅,就有方差。 按照第一篇中写的,美国人的大脑运作方式,他们就会要求更高的回报率给这个“波幅”作补偿。 所以流浪汉要支付的利率,是9.5%,而不是7.5% 三)MBS中的波幅 在第二篇中,我们讲到了MBS。但只讲了一个粗略的概念,没讲到MBS如何定价。 不负责任的同学可能会说,要什么定价。市场中交易最终沉淀的价格,就是合理的价格。 问题是,市场交易对手,都是美国的基金经理。他们可不象拍脑袋的中国股民,他们会问“我买的究竟是什么东西”。 要问清楚了,货物是什么,他才好给价钱。如果是黑箱一团,美国基金经理就不会沾手宁可不买,MBS这个市场就无法做大。 这个时候,通常银行会诚实回答。“这笔业务,是借给了住在联洋的一个叫做dittojeff的小眼睛帅哥的。他可绝对是个绅士”。 于是基金经理们都很放心,只要收取比国债利率略高一点,4.1%的回报就可以了。 但是,另一种情况,银行回答的是,“这笔业务,是借给世纪公园里的流浪汉的,他天天在麦当劳打短工,有20%的概率会违约”。 这个时候,基金经理们会先盘算一下,20%的违约概率,对应着这笔贷款,应该收取7.5%的成本。 但是,基金经理要加码的。加码的幅度,对应于该组合的“波幅”。波幅越大,加码越高。 四)David X. Li 从1987年次级客户MBS出现,一直到2001年,资产组合包“波幅”是多少,这个问题始终困扰着华尔街。 这个问题不解决,就无法准确地给MBS定价。那也就意味着愿意来买的基金经理大量减少,市场规模就做不大。 事情的转机,发生在2001年,一个天才的数理分析师兼保险精算师David X. Li,他是一个中国人,中文名字叫做李祥林。曾经有人说,他只差一毫米就拿到了诺贝尔奖金。 David Li想出了一个天才的算法。 当时,譬如一个5万人组成的MBS信贷包。其中每一个人“违约”和“提前还款”的概率,都是随机的,突发的,而且不可预测的。 整个资产包的总体“违约”概率,几乎是不可计算的。 David Li说,每一个人的“违约”概率,虽然不可预测也不可计算。但是美国有良好的个人信用记录。 就好像中国央行的个人征信报告,记录着每一个有记录的人“房贷,信用卡”使用报告一样。美国也有同样的系统,三大征信公司Experian,Equifax和TransUnion,每个月都会留下一份个人信用记录。他们使用打分制,这就是美国人的Fico费科积分。 Fico积分在330~830分之间浮动,每个人,每个月,都会有一个最新的数值。 David Li说,虽然我们无法预测每一个人的“违约”状况,但是Fico却是银行可以查到的。 我们把Fico积分反过来看,一个人分数越高,就说明他财务状况越好转。Fico积分越低,说明他的财务越恶化。 这样,不就得出了50000个人,在过去240个月里面的信用评分了么。 再代入方差公式算一算。整个资产包的“财务总体健康”状况,就可以轻易地算出起伏有多大。 David Li这个天才般的算法一经发布,华尔街顿时如沸腾一样。纠结多年的算法,终于获得突破了。 此后,美国的次级MBS得到飞速发展。2004年达到1570亿美元,2005年达到2720亿美元,2006年达到5520亿美元。更多的穷人,终于有银行肯借给他们房贷,穷人第一次有了自己的房子。 David Li获得了巨大的声望。被誉为最接近诺贝尔奖的人,或许就只差一毫米。 五)Financial Engineering 在整件事情,我觉得最具有黑色幽默的,就是David Li是一个中国人。 中国人的地方,李鬼也很快来了。 从2006年开始,市场上发现,一些“波幅”很小的资产组合包,开始大量出现。 举个例子,譬如同样借钱给B-级别客户,流浪汉和黑人打工者。7.5%是保本利率。 我一个资产组合包,根据过往的记录来看,波幅有20%,那我会要求9.5%的回报。 而另一个资产组合包,记录优良,波幅仅仅有10%,那基金只要8.5%的回报也够了。 从2006年开始,市场上开始大量出现“波幅”10%的资产组合包。 他们是怎么做的呢,是黑人一起信仰了道教正义么。不是的。 具体的做法,是有一些大型的金融机构,从市面上大量购入散件房贷业务。譬如手里有了20万个,30万个,50万个客户。 然后这些金融机构,借助于大型计算机,开始计算。他们可以有意识地从30万个客户中,“抽取”出5万个客户。 这5万个客户,互相抵消,旺衰对冲。你可以借助于超级计算机蛮算,最后得出一个5万人“精选”。这精选的组合,波幅就只有10% 举例一:譬如说,同样的五个黑人Negro,他们的还款金额是: 黑张三 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 90 | 黑李四 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 90 | 109.5 | 黑王五 | 109.5 | 109.5 | 90 | 109.5 | 109.5 | 黑顾六 | 109.5 | 90 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 黑戴七 | 90 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 109.5 | 总计: | 528 | 528 | 528 | 528 | 528 |
基金经理拿到这张报表一看,嗯,投入500元,每期回报都是528元,波幅为0,完美。 这样的一个“零波幅”完美组合,在市场上能卖多少钱呢,按照4%的回报倒推,应该是101.6元, 金融公司搞出这样一个“债务人组合”,然后拿去国际市场卖掉。再买回来一些零碎小件,再用超级计算机蛮算,再卖掉一个组合包。。。。。 如果往返,赢利是十分可观惊人的。 譬如说,我买来时都是9.5%的回报率,经过我手里面一加工,组合成一个“低波幅”的资产包,卖出去就是8.5%回报。 按照债券的说法,卖出就是101元的价格。 而年化成本金的运作回报率,就非常非常地惊人了。 整个这一个链条,叫做FinancialEngineering,他们就好像金融领域的工程师,一砖一瓦逐渐搭建起巨型建筑整幢大厦。 Financial Engineering通过把几百万个次级B-客户,用巨型计算机蛮算,重新组合。卖出了一个又一个“优化”过的组合包。自己也赚得盆满钵满。 这是次贷故事中,最最最重要的一环。 中国所有的次贷报导,没有一篇说到FinancialEngineering的,所以他们全都是错的。 外出带娃,晚点继续写。 (yevon_ou 2013年5月10日) |