成人午夜精品久久久久久,精品久久中文字幕久久av,国产中文字幕91在线,久久国产超碰女女av,国产一区二区在线观看久久,96国产在线高清视频93,av岛国免费在线观看,国产麻豆激情视频观看,久久久久久久久久一次

誰是金融海嘯的“禍首”

發布時間：2009-2-4 14:13:00

當一個專業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放的債券分成上中下三等。他規定，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。因此發行上等債券比例越大，超李的利潤就越大。現實中，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，適于投資的優等債券的比例是95.6％。

　　這95.6％的次貸債券得到的優等評級，并不是發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管，局外人變成了局內人。評估公司變為局內人的原因是，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。可以用生活中的一件小事來比喻說明這種估測：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？只看總的失業人數？細看各行各業的效益情況？……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。