手把手教你做次贷（三）----- Financial Engineering

迄今为止，中国官方对于次贷的所有分析，全部都是错误的。他们根本不知道纰漏出在哪里。

一）穷人借钱

借款借给穷人？可不可以。

当然可以。

天底下有很多人借钱给穷人。欧美的信用卡已经普及，信用卡就是“借钱给穷人”的最典型例子。

美国的次贷，也是借钱给穷人的一个例子。

借钱给穷人，绝对没有问题。因为“高风险，高回报”。借给一些收入和信誉都不足的穷人，坏账风险比较高。

但相应的，债权人收取的利息也会更高一点。譬如欧美很多信用卡公司，B+级客户利率都是收32%~36%年化的。

同样道理，美国有很多收入不足的人，或者是工资不高，或者是工作不稳定，或者是抵押成数太大。

这样的人，应不应该借钱给他们，应不应该借款给次级客户。

答案是绝对应该的。没有任何不妥。

借钱给穷人，不仅没有财务上的风险。而且还有道德上的优势，正因为有了金融的支持，穷人才能赊账买回面包，住上房子，读上大学学费。

所以媒体的分析中，“次贷”借钱给穷人，绝不是错误的理由。

二）穷人的利率

接下来第二个问题，借钱给穷人，该收多少利息。

借钱给穷人，信誉比较差的人，“收入还款比”比较弱的人，要支付更高一点的利率，是应该的，正常的，正义的。

关键是，如果完全的精算合理。应该高多少。

假设无风险的国债利率，是4%。

那么我同样的一笔钱，去购买国债，会得到回报104,104,104,104,104.

现在我有一个优质客户，他是500强的高级经理，有法律博士学位和大量的股票基金房车。违约的概率微乎其微。

对于这样的A+客户，他只有极小的可能会违约。

譬如说，我对他收取4.1%的利率就够了。

所以他是104.1,104.1,104.1,104.1,103.9999999

现在，我有一个很不良的客户。他是一个流浪汉，只在快餐店打一点零工。据风控小组估计，他有20%的概率会违约。一旦违约，考虑到贷款成数较高和回收费用，最后银行只能收回90%的资金。

请问，这个客户应该收取X%的利率为宜？

答案是：100+X，100+X，100+X，100+X，90

这个回报，必需和购买国债相同，即100+X+100+X+100+X+100+X+90=520.

中国的学生们数学都很好。拿出笔刷刷一算，4X=30

X=7.5%

所以我们对于此类B-客户，应该收取7.5%的房贷利率。

且慢，这里出了一个问题。美国的银行业，真正问这个流浪汉收取的利息，不是7.5%，而是9.5%

为什么，这就是我们第一篇“手把手教你做次贷（一）----风险”中说的，他里面产生了“波幅”。

因为你这个107.5，107.5，107.5，107.5，90这五个数并不是完全相同的。当中就产生了波幅，就有方差。

按照第一篇中写的，美国人的大脑运作方式，他们就会要求更高的回报率给这个“波幅”作补偿。

所以流浪汉要支付的利率，是9.5%，而不是7.5%

三）MBS中的波幅

在第二篇中，我们讲到了MBS。但只讲了一个粗略的概念，没讲到MBS如何定价。

不负责任的同学可能会说，要什么定价。市场中交易最终沉淀的价格，就是合理的价格。

问题是，市场交易对手，都是美国的基金经理。他们可不象拍脑袋的中国股民，他们会问“我买的究竟是什么东西”。

要问清楚了，货物是什么，他才好给价钱。如果是黑箱一团，美国基金经理就不会沾手宁可不买，MBS这个市场就无法做大。

这个时候，通常银行会诚实回答。“这笔业务，是借给了住在联洋的一个叫做dittojeff的小眼睛帅哥的。他可绝对是个绅士”。

于是基金经理们都很放心，只要收取比国债利率略高一点，4.1%的回报就可以了。

但是，另一种情况，银行回答的是，“这笔业务，是借给世纪公园里的流浪汉的，他天天在麦当劳打短工，有20%的概率会违约”。

这个时候，基金经理们会先盘算一下，20%的违约概率，对应着这笔贷款，应该收取7.5%的成本。

但是，基金经理要加码的。加码的幅度，对应于该组合的“波幅”。波幅越大，加码越高。

四）David X. Li

从1987年次级客户MBS出现，一直到2001年，资产组合包“波幅”是多少，这个问题始终困扰着华尔街。

这个问题不解决，就无法准确地给MBS定价。那也就意味着愿意来买的基金经理大量减少，市场规模就做不大。

事情的转机，发生在2001年，一个天才的数理分析师兼保险精算师David X. Li，他是一个中国人，中文名字叫做李祥林。曾经有人说，他只差一毫米就拿到了诺贝尔奖金。

David Li想出了一个天才的算法。

当时，譬如一个5万人组成的MBS信贷包。其中每一个人“违约”和“提前还款”的概率，都是随机的，突发的，而且不可预测的。

整个资产包的总体“违约”概率，几乎是不可计算的。

David Li说，每一个人的“违约”概率，虽然不可预测也不可计算。但是美国有良好的个人信用记录。

就好像中国央行的个人征信报告，记录着每一个有记录的人“房贷，信用卡”使用报告一样。美国也有同样的系统，三大征信公司Experian,Equifax和TransUnion，每个月都会留下一份个人信用记录。他们使用打分制，这就是美国人的Fico费科积分。

Fico积分在330~830分之间浮动，每个人，每个月，都会有一个最新的数值。

David Li说，虽然我们无法预测每一个人的“违约”状况，但是Fico却是银行可以查到的。

我们把Fico积分反过来看，一个人分数越高，就说明他财务状况越好转。Fico积分越低，说明他的财务越恶化。

这样，不就得出了50000个人，在过去240个月里面的信用评分了么。

再代入方差公式算一算。整个资产包的“财务总体健康”状况，就可以轻易地算出起伏有多大。

David Li这个天才般的算法一经发布，华尔街顿时如沸腾一样。纠结多年的算法，终于获得突破了。

此后，美国的次级MBS得到飞速发展。2004年达到1570亿美元，2005年达到2720亿美元，2006年达到5520亿美元。更多的穷人，终于有银行肯借给他们房贷，穷人第一次有了自己的房子。

David Li获得了巨大的声望。被誉为最接近诺贝尔奖的人，或许就只差一毫米。

五）Financial Engineering

在整件事情，我觉得最具有黑色幽默的，就是David Li是一个中国人。

中国人的地方，李鬼也很快来了。

从2006年开始，市场上发现，一些“波幅”很小的资产组合包，开始大量出现。

举个例子，譬如同样借钱给B-级别客户，流浪汉和黑人打工者。7.5%是保本利率。

我一个资产组合包，根据过往的记录来看，波幅有20%，那我会要求9.5%的回报。

而另一个资产组合包，记录优良，波幅仅仅有10%，那基金只要8.5%的回报也够了。

从2006年开始，市场上开始大量出现“波幅”10%的资产组合包。

他们是怎么做的呢，是黑人一起信仰了道教正义么。不是的。

具体的做法，是有一些大型的金融机构，从市面上大量购入散件房贷业务。譬如手里有了20万个，30万个，50万个客户。

然后这些金融机构，借助于大型计算机，开始计算。他们可以有意识地从30万个客户中，“抽取”出5万个客户。

这5万个客户，互相抵消，旺衰对冲。你可以借助于超级计算机蛮算，最后得出一个5万人“精选”。这精选的组合，波幅就只有10%

举例一：譬如说，同样的五个黑人Negro，他们的还款金额是：

基金经理拿到这张报表一看，嗯，投入500元，每期回报都是528元，波幅为0，完美。

这样的一个“零波幅”完美组合，在市场上能卖多少钱呢，按照4%的回报倒推，应该是101.6元，

金融公司搞出这样一个“债务人组合”，然后拿去国际市场卖掉。再买回来一些零碎小件，再用超级计算机蛮算，再卖掉一个组合包。。。。。

如果往返，赢利是十分可观惊人的。

譬如说，我买来时都是9.5%的回报率，经过我手里面一加工，组合成一个“低波幅”的资产包，卖出去就是8.5%回报。

按照债券的说法，卖出就是101元的价格。

而年化成本金的运作回报率，就非常非常地惊人了。

整个这一个链条，叫做FinancialEngineering，他们就好像金融领域的工程师，一砖一瓦逐渐搭建起巨型建筑整幢大厦。

Financial Engineering通过把几百万个次级B-客户，用巨型计算机蛮算，重新组合。卖出了一个又一个“优化”过的组合包。自己也赚得盆满钵满。

这是次贷故事中，最最最重要的一环。

中国所有的次贷报导，没有一篇说到FinancialEngineering的，所以他们全都是错的。

外出带娃，晚点继续写。

（欧神，2013年5月10日）