住房抵押贷款资产支持证券评级标准

住房抵押贷款资产支持证券评级标准 特定评级标准 适用范围 本报告详细说明了惠誉博华信用评级有限公司（以下简称“惠誉博华”）对于住房抵押贷款资产支持证券（以下简称“RMBS”）进行首次评级及跟踪评级的信用评级标准。以住房为抵押的其他零售类贷款作为基础资产的结构化交易同样适用本评级标准。本评级标准为特定评级标准，需要与主评级标准和其他相关评级标准结合应用。 关键评级驱动因素 RMBS的信用评级主要受交易的资产与现金流分析的驱动。在某些情况下，出于对交易结构或操作风险的谨慎考量，惠誉博华可能会对交易施加级别上限。 操作风险：发起机构的授信实践与资产服务机构的服务能力对资产表现的影响可能甚于贷款与借款人本身。因此，惠誉博华将分析发起机构与资产服务机构的经营活动以评估其对交易表现的影响。惠誉博华将审查资产服务机构的服务能力，并评估是否与行业标准相一致。 资产分析：惠誉博华用于评估住房抵押贷款资产组合表现的关键参数有： 违约率：在适用情况下受贷款价值比(LTV-LoantoValue)、借款人特征及其他贷款特征影响；回收率：该指标取决于抵押房产处置计划、LTV、市场价值下降水平、处置成本及回收时间。 现金流分析：惠誉博华将设置现金流模型以反映交易关键的结构特征，诸如证券结构与支付规则等。模型将测试各种压力场景下受评证券本息得到及时足额偿付的能力。此外，惠誉博华也将在现金流模型中反映其他评级标准假设，包括利率水平、违约时间分布与提前还款情景。 宏观经济因素：住房抵押贷款的表现取决于宏观经济环境以及房地产市场和抵押贷款市场的情况。惠誉博华在设定资产和现金流分析假设时会评估这些因素，以反映市场的动态变化。 数据充足性与数据质量审查 数据充足性 惠誉博华需要每笔贷款的抵押物信息，以评估抵押贷款组合的信用质量。 为对新交易进行评级，惠誉博华需要贷款发放机构提供下列抵押贷款历史表现数据： 历史年度贷款发放量； 至少五年以上的相关贷款历史表现数据，包括违约、损失和逾期数据，并根据需要按贷款价值比或产品分类； 逾期贷款历史分布的截面数据，并根据需要按照逾期1-30天、31-60天、61-90天、 91-120天、121-150天、151-180天和180天以上分组提供； 提前还款数据； 违约贷款回收情况或损失情况的逐笔或总计数据，包括回收时间等。 惠誉博华可能会将这些数据与同业可比数据进行对比，进而比较贷款发放机构与同一市场中其他贷款发放机构的业绩表现和授信质量。 理想状态下，惠誉博华需要贷款发放机构在每个交易发行后定期提供每笔贷款的数据，包括抵押物已被处置的每笔贷款的损失和回收数据。特别是当资产池的表现偏离预期时，惠誉博 目录 适用范围1 关键评级驱动因素1 数据充足性与数据质量审查1 评级标准假设2 评级步骤3 模型3 操作风险4 资产分析：违约率5 资产分析：回收率7 现金流分析8 评级敏感性11 评级标准变动12 评级标准局限性12 评级标准披露12 相关评级标准 《结构融资主评级标准》（2022年8月） 《结构融资利率压力评级标准》（2022年1 月） 联系方式 结构融资分析团队 Bohua_SF@fitchbohua.com 华需要贷款发放机构按要求提供上述数据。惠誉博华索要这些数据是为了跟踪监测资产池及证券的存续期表现以及为日后修订评级标准做参考。 证券发行后贷款发放机构所提供的每笔贷款信息中包含的原始借款人和房产特征信息可能不及首次评级时所提供的详尽。在条件允许时，惠誉博华会将证券发行前获得的借款人和房产特征的详细信息与最新获得的贷款信息结合使用。 惠誉博华需要每个回收款归集期的详细资产表现数据，包括： 资产池期末未偿本金余额； 期末逾期资产的未偿本金余额（按逾期阶段提供）； 本金回收情况和利息回收情况； 新增违约资产的未偿本金余额； 逾期/违约回收金额。 此外，惠誉博华需要兑付日的以下数据，包括： 证券期末余额； 证券当期本金兑付金额和利息兑付金额； 信托账户期末余额； 当期超额利差； 其他收入与分配情况。 数据质量审查 惠誉博华希望在会计顾问编制的商定程序报告的支持下，对资产组合数据进行初始评估。商定程序报告通过将部分贷款的抵押物数据与发起机构原始文件中的信息进行比较以评估前者的准确程度。如果没有商定程序报告，惠誉博华会审阅发起机构所提供贷款发放文件中的一定量样本，以评估所获得数据的可靠性，并检查这些文件中的信息是否与发起机构的政策以及惠誉博华获得的与资产组合有关的其他信息相符。 惠誉博华在评级分析开始时会首先审阅将用到的数据，以识别缺失信息或异常变动/水平，这些遗漏和异常变动/水平可能意味着数据存在统计错误。 惠誉博华在对交易进行首次评级分析或跟踪评级分析之前，会调查并解决发现的潜在数据问题。如果数据不符合预期标准，例如缺少特定产品类型的每笔贷款的抵押物信息，在没有合适的替代或补充信息的情况下，惠誉博华可能会从保守角度考虑而进行一定调整，以反映所获得数据在质量或数量方面的欠缺。如果认为分析所需的关键数据不充分，惠誉博华可能会拒绝对相关证券进行评级、设置级别上限或撤销相关评级。 评级标准假设 惠誉博华通过综合运用数据、专业知识和经验判断来制定资产模型所使用的分析假设。 惠誉博华计算与回测违约率基准、违约率调整因素及损失严重度（包括市场价值下降水平、回收时间和处置成本）的假设时考虑了下列信息： 贷款发放机构所发放同类贷款及资产池的历史逾期、违约和损失信息的总计数据或逐笔数据； 贷款发放机构及惠誉博华评级的其他RMBS交易按贷款发放时期统计的静态资产组合表现数据； 来自第三方数据提供方的资产表现数据； 历史房价指数； 其他经济指标，例如统计局、中国人民银行等机构发布的GDP增速、失业率和利率信息； 其他研究数据。 评级步骤 借款人特征 贷款特征 房价指数化调整 低流动性房产调整未办理抵押权设立登记房产调整 房产价格下降 快速销售调整 毛损失=违约率×(1-回收率) 贷款发放及贷后管理分析 资产.模型 资产池损失率下限 逾期贷款违约率下限 违约率 回收时间 回收率 违约率压力乘数地区集中度调整 资产池 以下是惠誉博华对RMBS进行首次评级时的评级步骤示例。资产分析 回收时间 回收率 违约率 模型隐含评级 现金流模型 资产池利率水平压缩 资产池现金流 现金流分析 结构特征及压力因子 证券端现金流 （超额利差的使用情况） 法律要素分析 来源：惠誉博华 模型 惠誉博华将在交易的首次评级过程中使用资产模型与现金流模型。跟踪评级时，除非交易同时满足以下条件，否则惠誉博华将更新资产模型与现金流模型，以反映资产组合、现金流结构及评级假设变化： 受评证券均为其可达到的最高级别（例如AAAsf或与模型因素无关的级别上限）； 自上次资产模型分析后，资产构成及其表现未发生重大恶化； 自上次现金流模型分析后，现金流分布仍在预期范围内； 自上次资产与现金流模型分析后，相关假设未发生重大变化； 跟踪评级的信用评级委员会判断资产分析与现金流分析的更新不会导致级别发生变化。 如有必要，惠誉博华将对特定交易进行更为频繁的模型测试。惠誉博华认为的必要情景包括但不限于： 发生与交易相关的特定事件或与交易表现相关的重大问题； 适用的资产模型与现金流模型的假设发生重大变化。 评级的确定 受评证券评级结果由信用评级委员会决定，模型隐含评级将作为其判断的重要依据。在下列情形下，最终确定的证券级别可能与模型隐含评级有所不同： 在相关评级标准的约束下证券被施加了级别上限； 对于首次评级，模型测试的18个压力情景中不超过3个最低级别对应的情景可以被排除在评级判断过程之外，只要同时满足： o拟授予的级别不高于模型隐含评级一个子级； o排除的情景并不反映惠誉博华的当前预期； o交易的增信水平预计将在发行后一年得到显著提高。 对于跟踪评级，当更新的分析结果显示模型隐含评级不低于目前证券评级3个子级时，如果预期模型隐含评级将在未来的更新测试中逐渐趋近目前证券评级，惠誉博华可能确认证券级别不发生变化； 对于跟踪评级，当更新的分析结果显示模型隐含评级高于目前证券评级时，如果惠誉博华预期模型隐含评级在未来的更新测试中将降低，则证券级别可能不会上调至模型隐含评级的水平。这项考量仅适用于受评交易特定的风险因子，宏观层面的影响因素 （例如宏观经济恶化等）已反映在模型隐含评级中； 若模型显示在B-sf的评级压力下，证券无法保证在18个压力情景下均能及时足额偿付，此时信用评级委员会将考虑证券预期表现，并将其与惠誉博华的评级定义对比，最终确定的级别将在Csf和B+sf之间。只有当信用评级委员会预期证券将得到及时足额偿付，并可观察到有一定的安全边界时（例如当前增信水平且超额利差水平超过预期损失），证券可能被授予B-sf至B+sf级别。 操作风险 发起机构审查 关于操作风险的评级标准将着眼于符合行业标准的授信活动，同时也允许不同的发起机构和资产池之间存在借款人特征和贷款特征上的差异。 惠誉博华将在授予首次评级之前完成对发起机构的审查。对于多次发行的发起机构和循环类的交易，惠誉博华至少每两年进行一次发起机构审查，具体审查时点及审查流程也许与首次评级或跟踪评级并不一致。发起机构审查关注的关键领域包含： 借款人信用质量评估； 抵押物评估流程； 相关技术水平； 人员状况； 质量控制体系。 惠誉博华针对授信文件样本的审查旨在更好地理解发起机构授信政策的具体操作实践，及授信政策与实践的一致性。 资产服务机构审查 惠誉博华将通过对资产服务机构的首次审查，针对其是否能以相关市场标准水平承担约定的管理及催收职责形成观点。惠誉博华至少每两年进行一次资产服务机构审查，具体审查时点及审查流程也许与首次评级并不一致。该项审查旨在确认是否存在可能影响资产服务机构承担约定的管理及催收职责的重大变化。惠誉博华可能会向资产服务机构索要与特定交易、特定市场或宏观层面的资产表现趋势相关的特定信息。 资产分析：违约率 惠誉博华将根据发起机构及行业历史数据表现，结合惠誉博华当前对宏观经济的预期，设定每笔资产在基准情景（Bsf级别对应的情景）下的基准违约率。 如果基准违约率是主要基于行业历史数据得到的，惠誉博华会使用贷款发放机构提供的数据以及现场评估收集到的信息，将贷款发放机构与同业进行比较，并确定合适的调整幅度。具体考虑因素包括：授信标准及政策稳健性；贷款发放行为，例如内部质量控制；评估技术和授信方的经验和历史表现；贷款发放机构的抵押贷款历史违约情况。 借款人定期偿还抵押贷款的能力取决于其收入和整体债务负担（包括利息和本金）的关系，这通常也是贷款发放机构授信时的关键考量，而借款人还款意愿则由LTV来判断。但是，由于借款人收入及整体债务的数据是动态变化的，一般难以获取或推算出较为可靠的债务收入比，因此一般情况下，惠誉博华将更着重考虑LTV，将其作为还款行为的首要驱动因素，并要求发起机构尽可能根据LTV分组提供静态池数据。 对于二次抵押贷款，惠誉博华将综合使用首次抵押和二次抵押的相关信息计算债务收入比及LTV。如果无法取得这些信息，惠誉博华可能在评级时使用保守情形下的假设或不对该证券进行评级。 基准违约率调整 如惠誉博华能够根据发起机构提供的数据识别影响资产表现的变量及变量对资产表现的影响程度，则惠誉博华将使用具体分析结果对基础资产基准违约率进行逐笔调整。如果可参考的数据有限，惠誉博华会从保守角度考量并进行如下调整。 按借款人特征调整 根据借款人的情况对基准违约率的调整取决于借款人的特征。具体考量要素如下： 惠誉博华认为自雇借款人及无业借款人的违约可能性高于有工资收入的借款人。自雇借款人通过自营业务赚取收入，更易受到经济周期和业务中断风险的影响。针对借款人职业的违约率上调幅度为30%，若无法获取借款人职业的相关信息，惠誉博华