折减非现金抵押品

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英文标题：
《Haircutting Non-cash Collateral》
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作者：
Wujiang Lou
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  Haircutting non-cash collateral has become a key element of the post-crisis reform of the shadow banking system and OTC derivatives markets. This article develops a parametric haircut model by expanding haircut definitions beyond the traditional value-at-risk measure and employing a double-exponential jump-diffusion model for collateral market risk. Haircuts are solved to target credit risk measurements, including probability of default, expected loss or unexpected loss criteria. Comparing to data-driven approach typically run on proxy data series, the model enables sensitivity analysis and stress test, captures market liquidity risk, allows idiosyncratic risk adjustments, and incorporates relevant market information. Computational results for main equities, securitization, and corporate bonds show potential for uses in collateral agreements, e.g. CSAs, and for regulatory capital calculations.
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中文摘要：
削减非现金抵押品已成为影子银行系统和场外衍生品市场危机后改革的一个关键因素。本文通过将折减定义扩展到传统的风险价值度量之外，并采用抵押品市场风险的双指数跳跃扩散模型，建立了一个参数折减模型。针对信用风险度量（包括违约概率、预期损失或意外损失标准）解决折减。与通常在代理数据系列上运行的数据驱动方法相比，该模型支持敏感性分析和压力测试，捕获市场流动性风险，允许特殊风险调整，并纳入相关市场信息。主要股票、证券化和公司债券的计算结果显示，在抵押品协议（如CSA）和监管资本计算中有潜在的用途。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Pricing of Securities        证券定价
分类描述：Valuation and hedging of financial securities, their derivatives, and structured products
金融证券及其衍生产品和结构化产品的估值和套期保值
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Mathematical Finance        数学金融学
分类描述：Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法，包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
--
一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Risk Management        风险管理
分类描述：Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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PDF下载：
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2022-6-1 06:47:24 上传

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关键词：抵押品 非现金 Quantitative Mathematical Calculations

折减非现金抵押物吴江LouHSBCstDraft 2016年2月；2017年4月8日修订。摘要非现金抵押品的减记已成为影子银行系统和场外衍生品市场危机后改革的一个关键因素。本文通过将折减定义扩展到传统的风险价值度量之外，并采用抵押品市场风险的双指数跳跃扩散模型，开发了一个参数折减模型。针对信用风险度量（包括违约概率、预期损失或意外损失标准）进行折减。与通常在代理数据系列上运行的数据驱动方法相比，该模型支持敏感性分析和压力测试，捕获市场流动性风险，允许进行特殊风险调整，并纳入相关市场信息。主要股票、证券化和公司债券的计算结果显示，在抵押协议（如CSA）和监管资本计算中有潜在的用途。杰尔：G10、G17、G21、G22。关键词：折减，折减模型，非现金抵押品，双指数跳扩散模型。此处表达的观点和意见是作者的观点和意见，并不反映其雇主及其任何关联公司的观点和意见。介绍性折扣（IntroductionHaircut）是对作为抵押品的证券市值的折扣，它的直觉来自于早期的股票贷款经纪人承受股市崩盘而不亏损的愿望。这种直觉在很大程度上保持不变，尽管当统计学家参与进来并且历史数据丰富时，使用了置信区间来限定剪发。例如，15%的折扣可以使99%的信心在10天内没有损失。

或者用风险价值（VaR）的说法，99%的人相信股价在10天内不会下跌超过15%。当然，像这样简单的直觉并不需要复杂的方法或模型。如今，理发要么由拇指规则决定，要么由谈判决定，要么由监管机构决定，具体取决于目的。标准金融交易文件通常类型设定协商和商定的折减水平，作为回购MRA（主回购协议）、掉期和衍生品CSA（ISDA主协议的信贷支持附件）以及交易所或中央对手方（CCP）清算协议的管理要素。国际清算银行（BIS）的巴塞尔风险资本框架是唯一可以找到“折减模型”一词的地方，此外还有其标准化监管市场价格波动性折减时间表。对于采用巴塞尔市场风险资本规则的先进银行，允许使用至少2年历史数据和内部折减模型的VAR方法，尽管没有给出技术细节。巴塞尔的折减模型和FSB的强化折减框架（FSB 2015）是adata驱动的折减方法的范例，规定了用于指导审慎实践的定性和定量标准。显然，以数据为中心的方法与数据一样好，并且具有历史可能重复也可能不会重复的通常情况。除了一些在逃的政府证券外，债务工具在任何接近股市的地方都不具备市场流动性。在实践中，历史数据通常来源于在关键产品设计特征和风险特征（如信用评级和成熟度）方面相近或相似的代理指数或代表性投资组合。

例如，金融公司发行的单一“A”级、剩余期限为3至5年的美国公司债券可以组成一个集团。然后，经纪人/交易商选择FSB的新框架，通过为非集中清算证券融资交易建立一个折减下限，并要求使用至少5年的历史数据，包括至少一个压力期（FSB2015），加强巴塞尔协议3。也许是因为它们的内在本质，目前还没有公开的理发模型。我们的一般理解是，银行的内部模型基本上是选择和证明适合抵押资产类别或子类别的代理指数或投资组合的方法。相对流动的指数，形成指数并计算每日指数水平。一些指数的构建比其他指数更加严格和透明。由于标的债券交易稀少，不一定每天都有交易，因此确定每日指数水平需要经验和良好的感觉。无法保证Sodata的准确性。代理数据的另一个陷阱是，它消除了所有的特性。试想一下，当一只债券处于降级观察期或相对于其他债券的利差大幅扩大时，人们会怀疑它的风险比其他债券更高，它的折减幅度会偏离预期并更高。在另一种情况下，可以获得历史价格或价差数据，但不足以经历压力期。例如，2007年至2008年，美国住房抵押贷款支持证券（RMBS）前所未有的价格行为，使得其先前的定价历史对于通过VaR设定折减毫无意义。特别是，2005年至2007年年份次级抵押贷款的投资级（IG）RMBS的定价接近票面价值，然后跌到深陷危机的青少年。

当时的VaR估计预计AA或高不稳定证券化债务会有个位数的折减，与巴塞尔协议II对AAA至AA的公司和证券化债务8%的折减一致，剩余期限超过5年。然而，一些银行迅速将双边回购折价调整为倍数（Gorton和Metrick，2012），担心未来的价格波动，而这种波动已经在它们的合成亲属——ABX中表现出来。由于完全依赖历史数据，数据驱动的折减方法无法在可用时纳入有用的信息和预测。在这种情况下，构建资产波动率和信贷质量相关指标的参数化折减模型可以提供一些缓解。然而，文献中缺少一个剪发的数学模型，这可能是因为VaR方法的优势和简单性。本文是从资产定价和信用风险角度开发参数化折减模型的首次尝试。它通过引入违约概率（PD）、预期损失（EL）和意外损失（UL）等信贷风险度量来定义折减，以使这些度量能够满足某些预定标准，如“AAA”评级，从而为文献做出贡献。从本质上讲，损失厌恶的原始直觉转化为信贷衍生品和结构性产品的典型信用增级语言。因此，理发在2007-2008年进行治疗，ABX。他是一个次级人民币债券CDS指数，其流动性远高于其参考现金债券。存在着巨大的定价差异（Lou 2009），这引发了激烈的争论，是因为合成市场的过度投机，还是因为现金市场未能预测未来的次级抵押贷款损失。

随后的房地产市场崩盘创造了新的历史，展示了现金人民币的命运。作为一种信用增强工具，可以与其他工具（如借款人信贷支持和分档）一起发挥作用。例如，回购式交易可以求助于借款人的一般信贷，因此回购折减通常取决于交易对手。CSA和监管资本背景下的折减是独立于交易对手的，因为抵押品旨在降低交易对手的信用风险。扩展定义允许在相同的分析框架内对交易对手独立折扣和交易对手依赖折扣进行建模。本文旨在开发一个独立于交易对手的折减模型，该模型能够捕捉资产波动、跳跃和市场流动性风险。交易对手相关的折减单独处理（Lou2016b）。参数折减模型需要估计或校准基础资产的跳跃扩散模型参数。理想情况下，此类模型应根据可靠的历史数据或代理进行估计。然后，可以通过改变一个或几个相关模型参数来整合特质因素和有用的市场信息。它可以补充现有的数据驱动模型，并可以在折减设计中找到应用，用于折减CSA和交易所或CCP清算和保证金协议中承认的非现金抵押资产。根据金融稳定委员会（FSB）于2015年发布的关于强化监管折减框架的最终文件，该模型也可作为候选监管内部折减模型，预计将被巴塞尔银行采纳，并于2018年底实施。2。

折减定义在回购式证券融资交易中，回购买方或贷款人在整个期限内都面临借款人的违约风险，并在违约结算的短窗口内面临市场或有风险。保证金风险期（MPR）是指从满足保证金的最后一天开始，到违约对手在完成抵押资产处置后结清的日期为止的一段时间。MPR可涵盖多个事件或流程（安达信、Pykhtin和Sokol 2016），包括抵押品估值、保证金计算、保证金计算、估值争议和解决、违约通知和违约宽限期，以及最终出售抵押品以收回贷款本金和应计利息的时间。如果销售收入不足，不足部分可以作为对借款人财产的索赔，除非回购是无追索权的。MPR期间，贷款人在回购中的风险敞口仅为本金加上应计未付利息。由于应计和未付利息通常以现金保证金，MPR中的回购风险敞口持平。持平敞口也可适用于场外衍生品。对于CSA下的OTC净额结算，衍生品的按市值计价可能会随着其基础价格的变动而波动。衍生风险敞口正式设定在提前终止日期，该日期可能比违约点晚几天。然而，幸存的交易对手可以在违约后针对市场因素进行delta对冲，以使衍生品风险敞口保持更易于管理的gammaexposure。由于我们的目标是开发一个附带的折减模型，我们假设在MPR期间有一个恒定的风险敞口。众所周知，资产减值的主要驱动因素是资产波动性。

市场流动性风险是另一个重要风险，因为如果抵押品组合流动性不足、规模较大或集中在某些资产部门或类别，抵押品资产的清算可能会对市场产生负面影响。市场价格可能被压低，买卖价差可能扩大，一些资产可能不得不以大幅折价出售。这一点在私人证券化和低级别公司尤其明显，这些公司交易不频繁，往往依赖估值服务，而不是实际的市场报价。因此，除资产波动性外，折减模型还需要捕捉流动性风险。因此，在理想情况下，我们考虑交易对手（或借款人）的违约时间t，即最后一次满足保证金的时间，MPR为u，在此期间没有保证金过账，并且在t+u的时间在市场上即时出售共同资产，并有可能的清算折扣g。将抵押品市值表示为B（t），即违约交易对手的风险敞口C asE（t）。在时间t，资产的一部分被适当地保证金，即，e（t）=（1-h）B（t），其中h是一个持续的折减，1>h≥0、假设保证金协议的最低转让金额为零。贷款人将有一个剩余风险敞口（E（t）-B（t+u）（1-g））+，其中g是一个常数，1>g≥0、t之后，假设暴露于C的水平。

我们可以通过持有共同债券来编写损失函数，如下所示，CMBX的报价示例。2016年3月4日，9支AA债券的买入价为93.25英镑，卖出价为94.75英镑，价差为1.5个百分点，约为2%。在金融危机最严重的时期，投资级CMB和RMB的买卖价差经常出现在3个以上的点上，而价格在60年代，大约有5%的压力流动性折扣。        )1（在时间t发生违约的情况下，上述确定了由资产价格回报B（t+u）/B（t）驱动的单期损失分布。请注意，对于回购，该损失函数与贷款人的最终损失略有不同，后者将因索赔和收回过程而减少。在CSA和监管背景下，折减被视为对对方风险敞口的缓解，并独立于对方，因此不考虑从违约方收回。允许   是价格下跌。如果g=0，则Pr（y>h）等于Pr（L（u）>0）。如果价格跌幅小于或等于h，则没有损失。只有当y>h时，才会出现第一次美元损失。h因此在损失发生之前提供了缓冲。给定目标评级级别的违约概率p，第一次损失折减可以写为       .)2（让VaRqdenote表示持有资产的VaR，假定置信区间为q，比如99%，那么价格下跌不会影响该金额）。鉴于巴塞尔协议IV新的市场风险资本标准中采用了预期差额，我们可以将折减定义为qquantile下的ES，    .        )3（不含流动性贴现，HPQ与VaRq相同。如果将折减设置为VaRqor hES，则持有给定MPR资产的市场风险资本（定义为VaR或ES的倍数）为零。

这意味着我们可以定义折减，以满足最低经济资本（EC）要求C，     )4（其中EC以VaR或ES减去预期损失（EL）来计量）。对于每个评级类别采用基于EL的目标的评级标准，我们可以在EL目标L的基础上引入更多的折减定义，     )5（预期损失目标LCA可根据银行内部或外部特定高信用评级的EL标准设定。例如，对于穆迪等外部评级，afirm可将折减设定为一个水平，以使预期（累积）损失满足某些穆迪预定评级目标的预期损失容限LO，如“Aaa”或“Aa1”。在等式（4）和（5）中，损失L的持有期不必是MPR。事实上，这两个定义适用于一般交易账簿信用风险资本法，其中标准期限为一年，违约风险的置信区间为99.9%。与VaRq不同，hp、hEL和hECare的定义基于抵押品市场风险敞口单独产生的损失分布。因此，我们不再使用通常的批发商信贷风险术语，即违约概率（PD）和违约损失（LGD），来将EEL确定为违约概率和违约损失的乘积。此处，EL直接根据市场风险产生的损失分布计算得出，且折减旨在独立于批发交易对手。对于已知回购折减取决于交易对手的实际回购交易，当损失分布包含交易对手信用质量时，这些定义仍然有效，如Lou（2016b）所示。3、抵押品价格动态损失函数（方程式1）是抵押资产上的资金支出，主要取决于资产回报的偏度和尾部特征。