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誰(shuí)是金融海嘯的“禍?zhǔn)住?/SPAN>

發(fā)布時(shí)間：2009-2-4 14:13:00

當(dāng)一個(gè)專業(yè)的次貸債券評(píng)估公司從第三方變成局內(nèi)人，并且無(wú)論其評(píng)估結(jié)論正確與否，都不用負(fù)法律責(zé)任的時(shí)候，它們會(huì)出臺(tái)什么樣的評(píng)估報(bào)告呢？本期連載將揭開這一謎團(tuán)。

　　本文作者為牛津大學(xué)博士，在美國(guó)華盛頓的一家世界著名國(guó)際金融機(jī)構(gòu)工作多年，她根據(jù)自己的親身經(jīng)歷和觀察撰寫了此文，以通俗曉暢的文字進(jìn)一步解讀這場(chǎng)金融危機(jī)。

　　評(píng)估公司為何成了“局內(nèi)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(xiàn)虧損，這虧損首先要由下等債券持有人吸收承擔(dān)；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(dān)；只有當(dāng)虧損異常巨大，中等債券也吸收不完，才會(huì)殃及上等債券持有人。上等債券的風(fēng)險(xiǎn)低，需要付的利息低；下等債券的風(fēng)險(xiǎn)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(rùn)就越大?，F(xiàn)實(shí)中，這上等債券比例一般會(huì)有多大呢？多數(shù)人也許會(huì)猜想20％？30 ％？40％？……都猜錯(cuò)了。根據(jù)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(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，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(píng)級(jí)，并不是發(fā)債券的證券公司自己評(píng)出來的，而是享有盛譽(yù)的華爾街證券評(píng)估公司給出的評(píng)級(jí)。讓局外人的評(píng)估公司評(píng)級(jí)，是為了使評(píng)級(jí)客觀、可信。但在“去管制”的大潮中，評(píng)估公司和證券公司的關(guān)系沒有受到應(yīng)有的監(jiān)管，局外人變成了局內(nèi)人。評(píng)估公司變?yōu)榫謨?nèi)人的原因是，它們的收入絕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(píng)估公司來評(píng)級(jí)。如果一個(gè)評(píng)估公司給出的評(píng)級(jí)總是比較低，證券公司就會(huì)去找其他公司而不找它。當(dāng)然，評(píng)級(jí)準(zhǔn)確與否會(huì)影響評(píng)估公司的信譽(yù)，但準(zhǔn)確不準(zhǔn)確往往要幾年后才能看出來。那些借次貸的小王們，多數(shù)是在可變利率上調(diào)時(shí)才出現(xiàn)違約問題，而可變利率上調(diào)是在兩三年之后。評(píng)估公司在短期利益的誘惑之下，往往千方百計(jì)給出高的評(píng)級(jí)。評(píng)估公司還指導(dǎo)證券公司如何把債券包裝得更好，更容易得到高的評(píng)級(jí)。以華爾街三大評(píng)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(wù)。這樣的咨詢，使局外人的腳踏入局內(nèi)，成了局內(nèi)人。

　　評(píng)估債券的漏洞和花招

　　評(píng)估公司總是標(biāo)榜它們是客觀的、科學(xué)的。究竟是怎么客觀、科學(xué)的程序，使絕大多數(shù)次貸債券能得到低風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)級(jí)呢？這程序是用一套復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，來估算整個(gè)次貸抵押池中的貸款出現(xiàn)違約的概率。評(píng)估公司把歷史數(shù)據(jù)輸入這些數(shù)學(xué)模型，用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來。可以用生活中的一件小事來比喻說明這種估測(cè)：張三買了一把雨傘，他想知道這種傘的傘骨在風(fēng)雨中被折斷的可能性有多大，他去問了100個(gè)使用過這種傘的人，發(fā)現(xiàn)有3人的傘骨折斷了，于是他下結(jié)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(shù)據(jù)可能有偏差。張三問的100個(gè)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(fēng)雨，所以傘骨折斷的機(jī)會(huì)很低；如果在多風(fēng)雨年份，機(jī)會(huì)就要大得多。又假設(shè)張三問了1000 個(gè)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(fēng)雨，有的年份少風(fēng)雨；在多風(fēng)雨年用傘的人，有 95人的傘骨折斷；在少風(fēng)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(jié)論是，他的傘骨折斷的概率是10％。這個(gè)新結(jié)論比舊結(jié)論更準(zhǔn)確一些，但是，如果張三要預(yù)測(cè)明年傘骨折斷的可能性，這個(gè)新結(jié)論也會(huì)給他誤導(dǎo)。若是明年狂風(fēng)暴雨特別多，而張三認(rèn)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(píng)估公司在用歷史數(shù)據(jù)的時(shí)候，就遇到了類似問題。美聯(lián)儲(chǔ)紐約銀行的研究報(bào)告指出，在評(píng)估近年的次貸抵押債券的時(shí)候，多數(shù)公司用的是1992年～2000年的歷史數(shù)據(jù)，那幾年房地產(chǎn)的漲跌幅度不大，借款人的違約比例很小，根據(jù)這樣的數(shù)據(jù)估測(cè)的概率，使大量次貸債券得到了低風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)級(jí)。這樣的概率是和房地產(chǎn)價(jià)格大幅度下滑時(shí)的現(xiàn)實(shí)是不相符的。

　　在使用歷史數(shù)據(jù)的時(shí)候，除了年份對(duì)結(jié)論會(huì)有影響之外，選用哪些數(shù)據(jù)也會(huì)有重大影響。在張三的例子中，傘骨折斷還會(huì)與其他因素相關(guān)，譬如頑皮男孩下雨時(shí)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(jìn)去，張三估測(cè)的傘骨折斷概率就會(huì)準(zhǔn)確得多。在估測(cè)次貸違約的時(shí)候，要考慮的相關(guān)因素有很多，譬如借款人的收入狀況、信用歷史、當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)形勢(shì)等等。用哪些數(shù)據(jù)來說明借款人的收入狀況呢？用他自報(bào)的收入嗎？要不要去核實(shí)呢？當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)形勢(shì)要從哪些角度來看呢？只看總的失業(yè)人數(shù)？細(xì)看各行各業(yè)的效益情況？……取用哪些數(shù)據(jù)都將對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生重大影響。如果評(píng)估者想得出低風(fēng)險(xiǎn)的概率，他在選用數(shù)據(jù)方面大有做手腳的空間。