手把手教你做次贷(三)—– Financial Engineering

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@yahoo.com,2013年5月10日)

 

 

 

 

 

 

 

 


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