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德勤中国俞宁子:债券评级机构

06-09 债券

  原标题:德勤中国俞宁子:债券评级机构追涨杀跌有原因,金融科技为己所用≠自建研发、事事躬亲

  近日,德勤中国风险咨询合伙人俞宁子在上海接受了券商中国记者的专访。作为资深风险管理专家,俞宁子重点分享了在债券市场上,金融科技如何被创新运用于风险管理。

  在他看来,目前国内的债券市场是典型的卖方评级。评级机构竞争激烈,从而导致评级结果客观性不够。直接体现在评级结果上就是评级上调容易,下调难。同时由于监管规则等原因,评级结果高度集中,让买方很难凭借外评来解决风险管理和定价问题。

  他认为,风险管理是一个大数概率而不是神奇的水晶球。因此,在交易流程上配上相应的风险管理手段,规定好业务范围、规模、持仓时间、止损条件等,是能够很好管控风险的。

  俞宁子认为,国内银行、券商等金融机构正积极利用科技创新改造流程、提升效率,并将创新成果应用到金融场景中;国内金融机构喜欢自己研发,国外机构偏好于发现问题,购买成熟的技术来解决问题。这种差别也会使国外机构的目标更明确,成功路径更短。

  券商中国:评级机构也经常呈现“散户”特征,即“追涨杀跌”,违约之前没有预警,而且想往上调也可以,但违约之后集体下调评级。您觉得这是什么原因造成的?

  俞宁子:我认为产生这种问题的核心原因还是卖方付费评级。加上评级公司竞争激烈、多头监管,公信力不够等原因,导致评级公司没有动力去下调评级对象的评级。

  尽职调研并且给出客观评级不但需要专业能力,还可能得罪客户影响未来的业务。所有大多数评级公司选择在有明确信息后再下调评级。另外评级集中度过高的问题也是监管和整个经济大环境的问题。

  从评级的角度来看,穆迪、标普在国外也不是纯数据驱动的一个评级体系,但它在评级的过程当中,是遵循基本要素的,比如静态的违约池,比如评级以后的分布要符合一个基本的正态分布,中间多两边少,长尾在后边,但国内因为监管要求可能没有后面的长尾。

  卖方评级的架构本身并没有什么问题,但国内评级公司要维持销售关系网络,除非问题极度严重,他一般不会下调,而且企业也可以去公关。另外国内评级公司其实没有定价权,它抛出来的评级对于市场的影响也是有限的。这也是我们发现的一个主要问题。

  券商中国:如何通过风险预警,建立更客观的评级体系,来减少评级“追涨杀跌”的情况?

  俞宁子:基于卖方评级过程中存在的一系列问题,我们就想如何建立一套更客观的评级,也是我们最初研发德勤智慧债券这个产品的动因,希望根据客户的风险偏好和投资目标,自建一套区别于外评的评级体系,而不会有任何的诉求。

  细节上,某一只券的评级和看法未必和信评分析意见完全一致,但整体的排序和认知不会有太大的区别。

  同时,很多机构希望看到风险提示的前瞻性,将把市场信息有效地集成,去做一个提前预警。国内以前做预警都是指标性的单维度预警,比如分析年报,追踪诉讼信息等。并没有将舆情、司法诉讼、监管机构的公告、交易价格波动等因素综合考虑。

  我们结合历史数据将定性的非结构化的数据定量化,在这个产品中设计了一套LP算法,将定性信息变成定量信息,这样更准确的反应企业的短中长期风险是我们迫切想解决的问题。

  风险管理是一个大数概率,假设池子足够大,我判断哪一些是好的,哪些是坏的,一个好的池子综合来看一定优于坏的池子,评级就是这样一个评价好坏的工具。

  我们经常看到分析师会挑战评级结果中的某几只券的排序和评级结果,或者是质疑有些评级较高的券最后违约了,而等级较低的反而没有。这个就是对评级的原理有误解。其实就算是海外评级公司的高等级债也会违约,只是你把整个池子统一来看概率较低而已。

  另外一个常被问到的问题是风险管理上如何设置准入标准,比如有些团队非常擅长做低等级债,那么如何设置准入标准。

  其实策略交易是从单只的券去看套利机会,搏短期的超额收益,这要求交易员要有水平,还要做很多尽调,再结合自己对市场各方面的判断把握交易机会。

  我认为可以根据业务类型的不同设置灵活的准入标准。比如前面提到的低等级债券,在完善的风险管理手段和规范下也是可以做,规定好业务范围,业务规模,持仓时间,止损条件,在交易流程上面,要配上相应的风险管理手段。

  俞宁子:首先,今年有大量的存量债券到期,如果流动性环境和宏观货币环境不改善,肯定还会有违约。同时我也觉得市场上前两年积累的问题比如高杠杆,大股东占款,粉饰利润,地产热度下降,贸易战等不确定因素都会导致违约的发生。

  第二,在去年的宏观经济环境下,整个金融机构对民营企业都是有点担忧的,这个直接导致融资的困难,从而放大了企业的经营问题。

  两三年前,海外分析师通过对上市公司现金流、经营状况及盈利能力的简单测算,估计国内企业的贷款不良率在8%左右。当时大家都觉得偏高,太悲观。

  但是现在我们回过头看,虽然他们的方法简单,逻辑还是合理的。如果排除金融机构的不良处置手段,政府的积极化解,去年很多省份的不良率可能要比这个高。

  券商中国:您怎么看金融科技在风险管理上的运用?金融科技应用上,国内外金融机构有哪些区别?

  俞宁子:我认为金融科技有三个方面,场景,技术数据,解决问题的算法,科技其实是在落在最后一个。

  从50年代到现在,算法上面没有太大更新,提高的是数据量和计算能力,使得原来很多想法可以落地。

  在风险管理这个角度,目前更多的是外部数据增多,比如司法数据,公安数据,税务,养老金等,获取更为便捷。这样在更新客户组合和信用评级的时候,就有了一些优势。

  在具体的应用层面,国外会有很多条条框框,比如隐私、IP等要求,还有经营理念的问题。

  对于一些金融科技的应用,国外主流做法是买。银行长处在于对金融市场的了解,对交易手段的了解,用知识理念帮客户去赚钱,而不去做生物识别或者区块链的研发等。

  贝莱德最早做的阿拉丁平台是风控平台,然后买了一家小公司,在交易方面有很多好的交易策略、交易流程可以接上去,那么很多更小的公司就不用再自建系统了,用他这一套去实现自己的经营管理。贝莱德需要用的技术就去合作,去买,最后集成整合到整个平台上就可以。

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