大数据电商系统资产证券化产品比较分析,本文是资产证券化方面论文怎么撰写跟资产证券化和电商和比较分析类硕士毕业论文范文.
资产证券化论文参考文献：
摘 要：随着大数据的迅速发展,我国巨大的商品交易产生巨大的数据量.利用大数据所获得信息,商家可更全面的掌握消费者的消费需求,为消费者量身商品以及金融服务.除此之外,越来越多的金融产品已经开始利用大数据进行分析,以有效的控制风险.本文所介绍的两种资产证券化产品均为基于大数据电商所发行产品,因其服务对象不同,因此具有不同的特点.
关键词：资产证券化；大数据；融资服务
A 公司与J 公司的为我国内具有代表性的互联网公司,A 公司属于C2C 模式,而J 公司属于B2C 模式.两公司近年来基于其他独特的大数据平台,将其平台内适合的基础资产进行自证证券化操作进行融资,均取得了不错的效果.两种资产证券化产品发行后均获得了良好的效果,优先级的预期收益率均为6% 左右,相较于银行信用贷款而言成本更低.因为两公司的所发行产品的基础资产不同,其可以作为两种代表性的资产证券化案例加以分析比较,本文将从共同点与不同点进行分析比较.
一、A 公司与J 公司资产证券化产品的共同点
A 公司与J 公司均为互联网销售平台上的客户进行融资,他们都有庞大的用户群体,这在保证了他们拥有了庞大的合格标准的候选者,这是完成资产证券化的前提,另外他们还有许多共同之处,其中有许多共同点具体表现为：
（一）标的资产的共同点.A 公司与J 公司基于各自的大数据平台为客户连身提供金融服务,其标的资产的一般表现为单笔融资额度较小,还款期限不固定且与资产证券化产品周期有错配现象.一般来说,资产证券化产品的周期为中长周期产品,目前发行的产品周期最短的为1.5 年,而A 公司与J 公司的贷款一般不超过30 天,对于个别用户来说,甚至不超过七天.如果将这些产品打包进入资产池发行资产证券化产品,很容易造成期限错配的发生,导致资产证券化产品收益率下降.由于无法对流进行准确的估计,因此无法按照一般标准来发行资产证券化产品.我国证券市场针对此问题进行产品结构上的改进,对于提前偿付的贷款,不是让其沉淀在资产池中,而是通过标准化协议流出资产池,再次进行合格资产的购买,这样提高了收益率的同时也起到了乘数的效应,可以降低发行企业的发行费用,是一举两得的改进[1].
此外,根据两家公司网站数据可得,当客户通过网上申请融资,一般所需要签署的合同均为标准化合同,合同签署后经大数据保存并分析,因此贷款的同质化程度较高,在一定程度上也避免了传统资产证券化同质性较差的问题.符合此类资产的特点还包括信用卡贷款中的非分期部分.
（二）大数据的应用.A 公司与J 公司均为互联网企业,互联网销售与传统商业的区别就在于对客户历史数据的掌握.一般来说,传统商业均为一次易,即交易前与交易后商家不再与客户产生财务交流,因此对于传统上来掌握客户消费能力,资产状况、交易习惯等,而基于大数据的互联网企业则可以通过历史交易的信息获得客户的这些信息,在客户申请贷款时,此类信息可以帮助企业分析客户的信用状况,资产偿债能力,收入与交易习惯等影响客户信用调查的信息,从而更准确的发放贷款,控制不良率与逾期率,A 公司与J 公司虽然都是发放的额度较小的贷款,但由于大数据的应用,其逾期率与不良率都控制的较为适中,低于一般商业银行的不良率[2].因此对信息的掌握可以在一定程度上确保循环结构的资产证券化的收益,以及控制资产池中标的资产的风险.大数据的应用减少和了人力成本,为两个公司积累了大量的数据,在有标的资产提前偿还后,可以立刻通过大数据搜索相关合格标准进行替换提高了效率.同时因为标的资产的不确定性,两个公司对劣后级的设置上也采取了比较厚的处理,其中A 公司劣后级为10%,J 公司的劣后级厚度达到了12%,均高于传统资产证券化的劣后级厚度,这样做的目的是为了保证优先级的收益率.
（三）特殊的交易结构.由于标的资产的特殊性（期限短、金额小）,A 公司与J 公司均采用了循环模式的交易结构,也就是说早偿的资金会在经过各方审核后再次用于购买新的资产,从而保证资产池的规模不变,解决期限错配的问题,在一定程度上保证了收益率的稳定,这与国外的主信托结构不同,国外主信托结构采用的是积累一段时间的早偿资金后再次按照相同标准建立一个较小的资产池,从而将早偿的资金再次放出,虽然这样隔离了再投资的风险,但是在一定程度上也降低了收益[3],增加了发行人的发行费用.而我国改进的这种形式,只有一个资产池,通过资金的不断进出,保障了整体的收益.这是由于A 公司与J 公司的计息标准在超过了规定的天数后均以日息收取利息,因此原始债务人一般会较早的偿还本息和,这样加速了资金的周转率,发行计划中也明确的指出了会以每日为一期进行循环,一般的产品的循环期均超过12 个月,现假设标的资产中每日获得的资金归集的数额为总金额的1%,在新增资金可以全部放出的前提下,则可以获得365% 的循环资金总量,也就是说发行人如果发行了1 亿规模的循环模式的资产证券化产品,则可以累计获得4.65 倍的资金总量用于投放,乘数效应明显.这样也可以很好的解释了从2013 年开始的双十一网络销售节的巨量消费额的来源,根据数据统计,2015 年A 公司与J 公司的双十一网络消费总额超过1100 亿元,除了消费者自有资金的因素外,两公司资产证券化产品为客户提供的信贷支持也很起到了一定的作用.
总体来看,两个公司的共同点主要表现为在标的资产的特征、互联网大数据应用、交易结构上的共同点,因为A 公司发行时间为2013 年,J 公司发行时间为2015 年,因此J公司的资产证券化产品算是A 公司资产证券化产品的改进,下一部分本文将针对其不同点进行分析.
二、A 公司与J 公司资产证券化产品的不同点
A 公司与J 公司均采用同样模式的资产证券化产品,但是因为发行时间不同,再具体的环节上还有略有不同,本部分分析A 公司和J 公司资产证券化产品的不同.
（一）标的资产的来源与用途不同.虽然A 公司与J 公司均为互联网企业,且其服务对象也为网络销售中的客户,但是A 公司所服务的客户为网络销售中的卖家,即产品提供者,他们进行小额贷款的目的是为了缓解资金紧张、扩大商品的库存等企业行为,因此A 公司信用在贷款发出后是无法掌握债务人对资金的使用情况的,因此A 公司需要通过其母公司的第三方支付平台对客户在平台上的销售进行监控,同时在贷款合同协议中规定了原始债务人以其在其母公司第三方支付平台上的应收账款作为抵押,如果产生逾期或者不良,将通过其该应收账款的作为抵押对价补偿损失[4].而J 公司所服务的客户一般为其互联网销售平台的买家,其贷款的目的一般是为了消费,贷款的目的明确,但是却缺少了相应的抵押物品,因此一旦发生违约造成不良,很难追回所贷出资金.因此在大数据分析每笔贷款的处理上,A 公司与J 公司所采取策略也不尽相同,对于信用度较好的客户,A 公司的信贷发放的资金额度也相对较高,而对于J 公司来说,由于缺少相应的抵押品担保,因此其发放额度较为谨慎.在一定程度上来看,由于A 公司所贷出资金无法确认其具体用途,而J 公司客户贷款一般为消费需求,因此在风险程度上A 公司略高于J 公司,J 公司的贷款更为分散,这一点在数据上也可以看出来,根据资料显示,A 公司的不良率维持在1.2%左右,J 公司的贷款不良率不超过1%.因此在发行资产证券化产品时,A 公司若想取得与J 公司产品同等的成本,则需要在传统的内部增级后提供相应的第三方担保.
（二）交易结构的差异.在实际的交易结构上,A 公司和J 公司虽然均采用了循环式的交易结构,但是在具体的操作过程中还是有两点明显的差别.第一,A 公司由于所提供的贷款为信用贷款,资金使用者的用途不明,贷款量也存在较大差别,因此在循环资产的购买前会进行严格的筛选.而J 公司的资产一般为消费贷款,其资金使用目的明确,因此一般来说只要没有不良记录,或者历史交易数据较好,都可以作为入池的资产,大数据分析再这个地方可以替代人工,提高效率.
（三）交易场所的差异.A 公司发行的为信贷资产证券化产品,根据我国相关规定,信贷资产证券化产品属于银监会的监管范围,其上市交易场所应该为银行间债券市场,但因为A 公司的从事的小贷业务,银监会的规定显示其房贷资金只能控制在1.5 倍自有资金的范围之内,因此A 公司选择了在证监会监管下的深交所上市交易转让,而J 公司本身为应收账款中的信用贷款,因此其直接作为证监会监管的证券在深交所上市.
总结,此文为一篇大学硕士与资产证券化本科资产证券化毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写资产证券化和电商和比较分析方面论文范文.
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