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信贷资产证券化收益权产品的资产池构建
之前我们用《银登信贷资产收益权项目发行实务（上）》《银登信贷资产收益权项目发行实务（下）》两篇文章介绍了收益权项目的发行流程：
项目内部立项及审批——中介机构选聘——资产池构建——资产尽调和现金流测算——产品设计——产品销售——产品簿记——发行备案——发行设立（资产转让）。
其中提到“资产池构建是整个收益权项目发行流程中很重要的一环，也是考验项目负责人业务经验的时候”。
因为资产池是现金流测算、产品发行规模确定的基础，也是产品存续期间还款来源的保障。只有项目负责人足够有经验，才能在这个环节提出更多的想法和预见性的意见，为后续工作减少很多的阻碍和麻烦。
这一篇我们来详细讲讲资产池构建的详细的细节内容，即如何筛选出一批“好”的基础资产。
因为收益权产品和银行间市场的信贷资产证券化在业务原理上相似，所以本篇讲的资产池构建内容同时适用于银登收益权产品和信贷资产证券化。
资产池构建，最核心的目的是筛选出一批“好”的基础资产。要做好筛选工作，就要提前梳理好实施步骤。其实，任何一项工作都如此，理清头绪，有条不紊。
以不良资产为例，选择贷款五级分类为“次级、可疑、损失”三类的资产，同时去掉在证券化产品发行前可能会核销或者其他方式处置的资产，剩余的资产即为该类基础资产可入池的全量池。
可入池的全量池出来后，第一件事就是看看有多少规模，在此基础上考虑本次需要入池的规模，即希望能够通过资产证券化的方式出表多少资产。
通常，入池资产占存量资产规模较大，因此在筛选时通常用“反向筛选”的方法，即确定什么样的资产不能入池，其余资产实行随机入池。
所以，所谓的筛选标准其实就是一个负面筛选规则。在制定负面筛选标准前，我们要想清楚希望筛选出来的资产具备什么特征，才能知道不要什么样的资产。
这就回到我们前面说的，资产池构建最核心的目的是筛选出一批“好”的基础资产。对于资产证券化产品来说，“好”的基础资产有这么几个特征：借款人还款意愿或还款能力较强、债权债务关系简单、权属清晰、能够产生预期现金流。
如果是信用类的不良资产，负面标准可能有：借款人年龄太大或失踪死亡的、涉及司法冻结的、未偿金额过大的等等，有些发起机构还会把公务卡类客户排除，因为公务卡有几率存在还款责任不清的问题，有些由个人承担还款责任，有些由单位承担还款责任。
如果是抵押类的不良资产，除了上述负面标准之外还会考虑抵押物的情况，比如抵押物为烂尾楼或者毁损的。
因为各家发起机构在筛选风格上各有不同，且因不同的基础资产类型、各期产品特点都有会所差异。这里我们仅举出一些宽泛的实例和方向以供参考。
具体的标准还需要各家机构依据自家的业务特点或者本期资产池的情况来定。比如要剔除掉借款人年龄较大的资产，那么年龄大的标准是什么？可能是50岁以上，也可以是60岁以上；
比如本期资产池想要保证小额分散的特点，就要剔除掉单笔借据金额较大的，信用卡类30万以上算大额，而个人按揭资产可能1000万元才算大额。这些都要根据发起机构自身全量资产池的情况而定。
发起机构通常会有一个资产证券化系统（ABS系统）为资产证券化业务做技术上的支持。ABS系统会对接各类信贷业务系统，以储存各类基础资产的全量资产数据。
因此，资产池筛选通常能在ABS系统操作完成。资产池根据筛选标准初筛完成后，基础资产部门要对资产池清单进行复查复核。
1.借款人维度：借款人姓名、证件号码、职业、行业、月/年收入、出生日期、性别、婚姻状态、最高学历等；
2.资产维度：贷款类型、贷款发放时间、贷款初始发放本金、贷款性质、贷款五级分类、未偿本金余额、未偿利息余额、未偿费用余额等；
3.抵押物维度：抵押物所在省份、地级市、地址、建筑面积、单价、登记状态、抵押物类型等。
总之，资产池清单的数据量还是不小的。复查复核，就是要检查资产池清单的完整性、准确性、统一性和合理性。
1.完整性：检查各个信息字段是否有缺失，有缺失的需要进行系统排查或者人工补录。
2.准确性：检查部分字段是否错误或显示错误，比如贷款五级分类应该显示“正常、关注、次级、可疑、损失”，而不是数字“1、2、3、4、5”等数据。
3.统一性：检查字段的统一性或者标准性，比如抵押物登记状态为预告登记或正式登记，而不能出现其他非标准的描述性数据。
4.合理性：检查字段与字段之间的匹配性，比如抵押物单价与所在城市、地理位置是否相匹配，如不匹配，可能是哪个字段的数值有问题。
除了上述检查要求外，还有一个必须要格外注意的点：要对敏感信息进行脱敏。敏感信息包括借款人姓名、证件号码、卡号账号等，对于抵押物地址还要对房号进行脱敏，这些都是基于对客户个人隐私信息的保护。
有读者可能会想，这样一些问题是不是都应该让ABS系统优化解决？为什么还需要人工去做复核复查。
其实，不管是ABS系统还是别的业务系统，系统都只是一个工具，它为业务人员提供便利性，但不意味着它什么样的问题都能解决，什么要求都能实现。
比如有些字段的缺失/错误可能来源于上游业务系统本身数据的缺失/错误，字段与字段的合理性更需要人工通过市场情况去判定。
科技人员在尽最大可能为业务提供技术上的支持时，业务人员也要给予理解一同推动业务落地。
对资产池清单的质量发展要求，都是为后续基础资产做统计分析提供良好的数据基础。这个环节很有必要。
初步统计分析有两个目的，第一，了解资产池的结构特征；第二，对资产池进行精筛。
我们回顾整个产品发行流程中，其实在“现金流测算”环节，评级机构会对整个资产池做统计分析，并以此运用来测算未来现金流情况，得出资产池的可回收金额。
而在“资产池构建”环节，实际上发起机构的经办人员也需要对资产池做初步的结构特征分析，目的自然是要熟悉资产池的基本情况。
统计分析有几个常用的维度，比如未偿本息费区间占比、贷款五级分类的结构占比、逾期天数区间占比、借款人年龄区间占比、借款人所在地区占比、抵押物所在地区占比、诉讼阶段占比等等。
通过各个维度的占比分析，我们大家可以对资产池结构做一个初步的判断，是否分布合理。如果某个维度的个别区间占比特别大的，在大多数情况下要考虑重新调整资产池。
比如抵押物在某一两个城市占比居高，那对于回款而言，偿付的集中度风险就比较高；对于个人按揭贷款类资产，如果期房比例高，对于回款的进度可能会整体靠后，会影响整体的现金流分布，也有一定可能会影响产品层面的兑付。
如果出现占比失衡的情况，可以让券商和评级机构介入，帮忙一同协助调整资产池结构。进行初步统计分析，可以在资产池构建环节及时地察觉缺陷，解决问题。
我们希望资产池不仅是一个“好”的资产池，同时还具备同质性，分层或分阶段的同质性。
比如个人按揭资产池包有1000笔资产，其中999笔的抵押物都为住宅，1笔为别墅；那么，可能就直接删除掉这笔抵押物为别墅的资产；
比如信用卡不良资产池未偿本息费余额（万元）分为(0,5]、(5,10]、(10,15]、(15,20]、(20,30]、(30以上]这么几个区间，其余区间的资产笔数都成千上百笔，而(30以上]只有1笔资产，可以直接就把这笔删掉了。
并不是说某个类别存在“只有一两笔资产”的情形时就要删掉，这看真实的情况而定，通常实务中大家为了统计分析方便，在不影响大局的情况就把这特殊的一两笔剔除。
精筛并没有太多的要求和标准，其实也可以把初筛的资产池清单直接发给券商和评级机构，让中介机构提提筛选意见，对“不合格”的资产或“不合群”的资产做二次精筛。
如果过往发行过多期同类型的产品，也可以把本期的资产池和往期进行结构对比，对于自行判断发行规模折扣率、可回收金额都有比较大的参考性。
资产池基本确定后，就可以推动后续的现金流测算、产品规模确定等产品方案的设计工作了。
总体来说，资产池构建整体的步骤不多，但有很多小细节是需要经验比较丰富的项目负责人或者中介机构去把握的。
如果资产池出了比较大的问题，后续所有的环节都要推倒重来，甚至有可能还赶不上原定的发行计划，前功尽弃。
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