闲话ABS第五季：谁动了我的选票之“分裂”的静态池（文末有视频彩蛋）
在ABS市最近的债券大使评选活动中，头号种子选手“优先A”的选票疑似被人做了手脚，导致“优先A”的得票率（分层占比）下降了将近15%！四位嫌疑人已被一一提审，案件真相已初见端倪，最后一位嫌疑人“静态池”（小静）知名度、影响力极大，如果TA出现了问题……
本期小编：马莉、娄源
特别感谢：欧阳睿、于会涛
警官：坦白吧小静（静态池），听说你这次擅自换了静态池，优先A得票率（分层占比）下降，你的嫌疑最大！
小静：冤枉啊警官，我预测现金流的时候将全量池（指使用全量资产的静态池来计算基准参数，下同）替换成了分池（指分别提取不同资产各自的静态池并计算各自的基准参数，下同），这在做好事！大家都知道要用静态池，但其实不是所有情况都适用全量池，使用静态池是有前提的。我市这次静态池使用的不合理，我当然要换！大人你不知道我为了现金流预测的准确性，付出了多少努力！
警官：我倒要听听你怎么为自己洗脱罪名。
小静：警官莫急，且听我细细道来。
① 一致性是使用静态池预测现金流的前提
我们ABS市的汽车金融ABS区资产池（选票池）“现金流入预测模型三步法”如下图红色框框所示：（汽车金融类资产支持证券评级方法全貌详见http://www.lhratings.com/methodologie）
★ Step2通过静态池计算影响初始现金流的基准参数（预期累计违约率[1]、回收率和早偿率）：ABS市基于汽车金融类资产“分散度高、同质性强”的特点，通过同类资产的历史表现（静态池）来预测待评资产池未来的信用表现，所以只有满足入池资产与历史发放资产具有一致性、可比性，静态池的关键指标才适用于入池资产。
注：[1]在汽车金融资产证券化评级项目中定义逾期30天以上的贷款为违约贷款，并以此为标准计算违约率数据。
★ Step3对基准参数加压：由于入池资产与历史资产表现具有一致性，我们将step2静态池计算的关键指标作用于step1的初始现金流，之后对不同目标级别进行相应幅度的加压，就预测出了特定级别要求压力下的资产池现金流入。
警官：但一致性方面还会有问题吗？印象中我市一直都是使用全量池测算得票率啊。
小静：nope~ nope~ 时代在发展，社会在进步，我市资产池中资产表现已是百花齐放，如果还是使用全量池预测很可能不准确了哦。
警官：你来说说，现在是什么个流行？（挠头）
小静：莫急警官，我正要介绍。
② 资产表现百花齐放，一致性面临挑战
本品牌车VS外品牌车。汽车金融公司为消费者提供车贷金融服务，通常具有汽车产业背景。这类汽车金融公司在立足稳定发展自身品牌的基础上，为了提高盈利能力，完善产品品类，占领新兴市场等，通常有很强的动力发展外部品牌业务。
业务模式、产品品类的多元化，会带来资产表现的多元化。本品牌车（主机厂车）和外品牌车（非主机厂车）的客户来源、风控方式等都有区别，导致其表现（违约、回收、早偿行为）不同[2]
注：[2]一般来说，主机厂车由于客户来源一手、汽车金融公司风控能力相对成熟其贷款表现较非主机厂车贷款表现好。
乘用车和商用车混包入池已不鲜见，但商用车和乘用车表现差别较为显著。虽然都是车，但商用车是用来生产的，而乘用车一般是用来消费的。因此，商用车贷款还款来源主要依靠货车司机的运费收入，而乘用车贷款还款来源主要是车主的工资收入，两类车贷的客群信用水平不同，违约特征差异较大。
如果某发起机构B发现，自家的产品在地区C的表现明显更差，于是增加了地区C的资产入池比例。此时若仍使用全量资产的静态池计算出的关键指标（预期累计违约率、回收率和早偿率）来模拟入池资产的现金流，就可能高估了资产池现金流入！
小静：emmmm，您再想想（￣.￣）
③ 本是同根生，差别也挺大
我们继续来看汽车金融ABS区，汽车金融公司D作为发起机构，本次入池资产有两种（本品牌车与外品牌车），由于二者历史表现差异较大，我们分别提取了两种资产静态池，并通过相同处理方式计算出资产池的基准参数（预期累计违约率、回收率和早偿率），并将优先A的分层占比（得票率）和之前全量池测算的结果进行对比，详见下表：
注：[3]累计违约率和早偿率均已匹配相同账龄。
从历史数据来看，两种资产的表现差异已经很明显，但是加压会让差异变得更加显著！
为了体现候选人的优秀程度，在分层测算过程中，我们会在基准参数的基础上进行不同程度的加压。比如在AAAsf的目标级别下，累计违约率要乘以5.5倍，回收率折损45%。使用分池和全量池测算出的三个基准参数加压后的结果及影响金额分别如表3和表4所示：
AAAsf压力情景下，违约率放大至5.5倍，回收率折损45%，进一步放大了原本就不准确的基准参数（e.g.本品牌车累计违约率放大了5.5倍至10.02%作用于本品牌车部分，外品牌车的累计违约率放大至27.72%作用于外品牌车部分；但全量静态池的累计违约率放大至22.35%作用于整个资产池）。根据表3和表4的测算结果，利用分池测算得出的压力情景下违约金额和提前偿还金额均较低（见表3和表4中加压后影响金额）。
为了直观比较两种情况下的现金流入金额的差异，我们假设不触发加速清偿事件，来看看AAAsf压力测试下现金流入的预测结果：
分池预测的提前还本金额更少，由于正利差的存在，一定程度上导致利息流入更多；同时在三个基准参数及加压情景综合作用下，分池的本金流入也更多。分池的现金流入较多是导致其优先A分层占比更高的重要原因。
警官：好了，我了解的差不多了。
④ 分池，你学废了吗？
分池，你学废了吗？
警官：Emmmm，听完你的论述，我知道你的良苦用心了。
前面五篇的链接：
EP 1：闲话ABS | 第五季：谁动了我的选票之不均匀的现金流
二〇二一年十一月，在ABS市的债券大使评选活动中，头号种子选手“优先A”的选票疑似被人做了手脚，得票率（也就是分层占比）下降了将近百分之15！五位嫌疑人已被一一提审。
嫌疑人一：不均匀的现金流——通过推迟首个支付日、修改支付频率、设置储备账户，不均匀现金流带来的负面影响被有效缓解，优先A占比上升，嫌疑解除；
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