国务院常务会议决定设立民营企业债券融资支持工具，以市场化方式支持民营企业债券融资。随后，人民银行发布了《设立民营企业债券融资支持工具，毫不动摇支持民营经济发展的》公告，明确提出以信用风险缓释工具支持民营企业债权融资。基于债市实际情况的一种衍生产品支持债券融资的新路径，2016年来首批挂钩民企债券的信用风险缓释凭证的落地，体现了新型金融工具支持实体经济发展的理念。事实上，银行间市场交易商协会早在2010年10月，就发布了《银行间市场信用风险缓释工具试点业务指引》及其配套文件，推出了信用风险缓释合约和信用风险缓释凭证两款信用风险缓释工具，并于当年11月实现了首批信用风险缓释合约上线交易。此后，2016年9月，银行间市场交易商协会发布修订后的《银行间市场信用风险缓释工具试点业务规则》，推出信用风险缓释合约（CRMA）、信用风险缓释凭证（CRMW）、信用违约互换（CDS）、信用联结票据（CLN）四份产品指引。但由于政策环境等因素，这些以信用风险缓释为主要功能的信用衍生品在国内一直并未实现大规模普遍推广。

从国外信用衍生品发展的历程来看，数量分析技术自20世纪90年代以来在信用分析领域的运用得到极大发展，特别是在信用衍生品风险度量、资产定价等方面发挥了重要作用。在很长一段时间里，金融机构都对其先进的信用衍生品模型分析技术充满信心。但在次贷危机中，模型工具并未起到应有的作用，信用衍生品的损失远超预期。时间证明历史是会重复的，在当前的宏观经济金融环境下，以危机中的信用衍生品为典型样本，对其在识别器基本特征和功能的基础上，对其中的风险进行剖析，有助于进一步深化对信用衍生品的认识，提高相关政策的针对性与适当性，为防范和化解系统性风险、维护宏观经济金融平稳运行贡献力量。

一、典型信用衍生品的特征与功能

信用衍生品模型作为一种交易合约，在于信用保护的买方发生信用风险损失时，由信用保护的卖方提供补偿。金融市场上的信用衍生品包括总收益互换（Total Return Swap）、信用利差期权（Credit Spread Option）、信用联系票据（Credit-Linked Note）等，其中CDO（Collateralized Debt Obligation）和CDS（Credit Default Swap）是信用衍生品市场上最常见的品种，最能代表信用衍生品管理信用风险的基本功能。

（一）信用衍生品典型代表——CDO和CDS

CDO，即担保债务权证，是资产证券化家族中的重要成员。在CDO中，信用风险以资产出售的方式从风险出让人转移给特殊目的机构（SPV），即CDO的买方，SPV再根据资产池产生的稳定现金流发行不同信用品质的债券。早期的CDO资产池以实体企业贷款或公司债券为主，即CLO(Collateralised Loan Obligation)或CBO(Collateralised Bond Obligation)，后来发展为以资产支持证券（Assets Backed Securities, ABS）、住宅抵押贷款证券(Residential Mortgage-Backed Securities, RMBS)及商用不动产抵押贷款证券(Commercial Mortgage-Backed Securities, CMBS)等资产证券化商品为支撑。

CDS，即信用违约互换，是全球交易最为广泛的场外信用衍生品，其合约的交易模式是：CDS买方定期向CDS卖方支付一定费用，一般用基于面值的固定基点表示。如果信用主体无违约事件，CDS卖方就没有任何现金流出；一旦信用主体出现违约，CDS卖方有义务以现金形式补偿债券面值与违约事件发生后债券价值之间差额，或以面值购买CDS买方所持债券。

对CDS按照不同风险系数分级，就形成了“合成CDO”。合成CDO与CDO 相比，不需支付任何资金，只需承担风险，就可获得稳定现金流。合成式CDO并非实质出售，贷款债权并未出售给投资人，而是透过一个类似债权保险的机制（Credit Protection Mechanism），创始机构将保险资产的信用风险移转给投资人。

（二）信用衍生品模型特征

危机中，美国第五大投资银行贝尔斯登因濒临破产而被摩根大通收购，第三大投资银行美林证券被美国银行收购，第四大投资银行雷曼兄弟公司，拥有158年历史的百年老店，更是因为收购谈判失败而申请破产保护，这与其过度参与合成CDO和CDS市场密切相关。因此，把信用衍生品交易采用的风险定价和预测模型作为代表性样本加以解剖，包括CDO、CDS、合成CDO等信用衍生品的单一信用模型、违约率相关性的建模、信用评级模型分析等内容，有助于发现和说明信用衍生品模型的基本特征：

1. 模型形式简约化

信用风险模型主要分为结构化模型（structural models）和简约化模型（reduced form models）两类。在结构化模型中，违约体现为借款人一系列事件或资产负债状况的后果（比如资产不能支持债务偿还），而简约化模型纯由前定变量和随机干扰项来表达一个内生变量的方程。结构化模型在资产价值等相关信息的获得上较为困难，缺乏灵活性，难以用于复杂产品的定价；而简约化模型考虑风险计量的动态性，采用现有信息预测未来违约风险，与会计准则强调的“盯市”（Mark to Market）原则相统一，对不同期限的信用衍生品交易工具定价有灵活性，易于进行风险动态分析。因此，信用衍生品的风险分析和定价主要采用简约化模型。

2. 模拟技术大量使用

一篮子信用违约掉期工具和合成CDO类组合信用衍生品的风险分析和定价主要依赖于模型分析。组合信用衍生品建模技术中的风险历史模拟法（Default-time Simulation）、半解析模型（Semi-analytical Model）等均广泛采用了模拟技术，特别是蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）。该模拟工具利用模型构造信用事件及其相关矩阵概率分布，随机产生可能的数据，依据产生的数据构造组合的可能损益和机率来分析信用衍生品组合的风险并定价。由于具有比较灵活、易于实现、估计误差及收敛速度与解决问题的维数独立等明显优势，蒙特卡罗模拟较好地解决基于多变量组合的信用衍生品定价和风险分析问题。

3. 极端事件厚尾相依性假设

金融模型一般假设所考察资产收益相关性结构服从正态分布，但市场中高风险事件出现的概率往往高于正态分布，信用组合产品收益分布多表现出一种厚尾（fat-tailed）现象，即极端收益率出现概率大于正态分布决定概率。越来越多的信用衍生品模型因此倾向于使用厚尾相依性（fat-tailed dependence）的假设，即对极端事件赋予更高的发生概率，分析对资产组合期望损失贴现的影响，以衡量信用衍生品的评级和对信用暴露的适度补偿。危机中，不少机构认为，基于厚尾相依性假设的模型可以更准确地估计信用组合的风险概率和价值。

 （三）信用衍生品功能

20世纪90年代初，随着市场对信用风险管理的需求日益增大，传统信用保险产品越来越难以满足市场需求。CDO和CDS等的出现使信用风险管理方式从消极、被动的风险回避方式向积极、主动的组合风险管理转变，对金融市场中的收益、规模等都产生了深远影响。

1. 信用风险分散

选择信用衍生品来优化贷款组合，实现跨地域和行业的贷款组合，避免信用风险的行业或区域过度集中，从而实现贷款组合分散化管理。与其他贷款证券化出售不同，信用衍生品在消除拖欠风险的同时保留了持有的资产，不必改变资产负债表，避免了出售相应资产和维护了客户关系。

2. 资金收益提高

新资本协议要求银行的总资本不低于经风险调整后资产总额的8%，即资本金≥风险资产×风险权重×8%，其中风险权重视交易对手而定。信用衍生品可实现信用风险的转移，巧妙地改变交易对手，风险权重的差异节约了资本，从而提高资本回报率。同时，信用衍生品也为非银行金融机构的投资者在无须持有资产和管理资产条件下, 创造了新的、收益可观的机会和有效的资产组合风险管理方法。

3. 市场规模扩大

金融市场按照产品定价的基础来划分，可分为基础市场和衍生市场。信用衍生品的发展不仅直接扩大了衍生市场的规模，还能分离出基础市场中的信用风险，有助于减缓交易中的信息不对称和规模歧视的障碍，增加交易量，扩大基础市场规模。次贷危机前的2004年CDO总共发行1570亿美元，到2007年为5030亿美元，3年间增加3.2倍。CDS更是受到国际金融市场的热烈追捧，规模从2000年的1万亿美元，暴涨到2008年的62万亿美元。这一数字只包括了商业银行向美联储报告的数据，并未涵盖投资银行和对冲基金（发行了31％的信用违约掉期合约）的数据，足见其对市场强大的吸引力。