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誰是金融海嘯的“禍首”?
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誰是金融海嘯的“禍首”?
發(fā)布時間:2023/8/16 游覽量487

誰是金融海嘯的“禍首”

發(fā)布時間:2009-2-4 14:13:00

 

當一個專業(yè)的次貸債券評估公司從第三方變成局內人,并且無論其評估結論正確與否,都不用負法律責任的時候,它們會出臺什么樣的評估報告呢?本期連載將揭開這一謎團。

  本文作者為牛津大學博士,在美國華盛頓的一家世界著名國際金融機構工作多年,她根據自己的親身經歷和觀察撰寫了此文,以通俗曉暢的文字進一步解讀這場金融危機。

  

  評估公司為何成了“局內人”

  在小王大李的例子中,超李把次貸抵押池發(fā)放的債券分成上中下三等。他規(guī)定,如果小王們的次貸出現虧損,這虧損首先要由下等債券持有人吸收承擔;若虧損太大,下等債券吸收不完,再由中等債券持有人吸收承擔;只有當虧損異常巨大,中等債券也吸收不完,才會殃及上等債券持有人。上等債券的風險低,需要付的利息低;下等債券的風險高,需要付的利息高。因此發(fā)行上等債券比例越大,超李的利潤就越大?,F實中,這上等債券比例一般會有多大呢?多數人也許會猜想20%?30 %?40%?……都猜錯了。根據華爾街五大投資銀行之一貝爾斯登的資料,最上等債券的比例平均是79.3%!加上其他低風險等級,適于投資的優(yōu)等債券的比例是95.6%。

  這95.6%的次貸債券得到的優(yōu)等評級,并不是發(fā)債券的證券公司自己評出來的,而是享有盛譽的華爾街證券評估公司給出的評級。讓局外人的評估公司評級,是為了使評級客觀、可信。但在“去管制”的大潮中,評估公司和證券公司的關系沒有受到應有的監(jiān)管,局外人變成了局內人。評估公司變?yōu)榫謨热说脑蚴牵鼈兊氖杖虢^大部分來自證券公司。證券公司要發(fā)行新債券,就要付錢給評估公司來評級。如果一個評估公司給出的評級總是比較低,證券公司就會去找其他公司而不找它。當然,評級準確與否會影響評估公司的信譽,但準確不準確往往要幾年后才能看出來。那些借次貸的小王們,多數是在可變利率上調時才出現違約問題,而可變利率上調是在兩三年之后。評估公司在短期利益的誘惑之下,往往千方百計給出高的評級。評估公司還指導證券公司如何把債券包裝得更好,更容易得到高的評級。以華爾街三大評估公司之一的穆迪公司為例,2006 年它收入的44%來自這類咨詢服務。這樣的咨詢,使局外人的腳踏入局內,成了局內人。

  

  評估債券的漏洞和花招

  評估公司總是標榜它們是客觀的、科學的。究竟是怎么客觀、科學的程序,使絕大多數次貸債券能得到低風險的評級呢?這程序是用一套復雜的數學模型,來估算整個次貸抵押池中的貸款出現違約的概率。評估公司把歷史數據輸入這些數學模型,用歷史數據來預測未來??梢杂蒙钪械囊患∈聛肀扔髡f明這種估測:張三買了一把雨傘,他想知道這種傘的傘骨在風雨中被折斷的可能性有多大,他去問了100個使用過這種傘的人,發(fā)現有3人的傘骨折斷了,于是他下結論說,傘骨折斷的概率是3%。這樣的方法有不少弊病,首先,所取的歷史數據可能有偏差。張三問的100個用傘人,可能都在過去的一年中用這種傘,而過去一年也許很少風雨,所以傘骨折斷的機會很低;如果在多風雨年份,機會就要大得多。又假設張三問了1000 個人,這1000人在過去10年中都用過這種傘,這10年中有的年份多風雨,有的年份少風雨;在多風雨年用傘的人,有 95人的傘骨折斷;在少風雨年用傘的人有5人的傘骨折斷;總共有100人的傘骨折斷了,于是張三的新結論是,他的傘骨折斷的概率是10%。這個新結論比舊結論更準確一些,但是,如果張三要預測明年傘骨折斷的可能性,這個新結論也會給他誤導。若是明年狂風暴雨特別多,而張三認為他的傘骨折斷的概率只有10%,出門可以不帶雨衣只拿傘,他就很可能成為“ 落湯雞”。華爾街評估公司在用歷史數據的時候,就遇到了類似問題。美聯儲紐約銀行的研究報告指出,在評估近年的次貸抵押債券的時候,多數公司用的是1992年~2000年的歷史數據,那幾年房地產的漲跌幅度不大,借款人的違約比例很小,根據這樣的數據估測的概率,使大量次貸債券得到了低風險的評級。這樣的概率是和房地產價格大幅度下滑時的現實是不相符的。

  在使用歷史數據的時候,除了年份對結論會有影響之外,選用哪些數據也會有重大影響。在張三的例子中,傘骨折斷還會與其他因素相關,譬如頑皮男孩下雨時喜歡用傘打鬧,他們的傘骨折斷比例要比中年婦女高。如果把用傘人的年齡、性別、性格因素都考慮進去,張三估測的傘骨折斷概率就會準確得多。在估測次貸違約的時候,要考慮的相關因素有很多,譬如借款人的收入狀況、信用歷史、當地的經濟形勢等等。用哪些數據來說明借款人的收入狀況呢?用他自報的收入嗎?要不要去核實呢?當地的經濟形勢要從哪些角度來看呢?只看總的失業(yè)人數?細看各行各業(yè)的效益情況?……取用哪些數據都將對評估結果產生重大影響。如果評估者想得出低風險的概率,他在選用數據方面大有做手腳的空間。

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