金融论文哪里有？本文将通过把其绿色属性作为定价影响因素，来研究个人汽车抵押贷款绿色ABS的定价方法及模型，不仅可以对该产品进行针对性定价分析，还可以为今后对绿色金融类似产品的定价提供参考思路。
1绪论
1.2文献综述
资产证券化的起源于美国的20世纪60年代。由于当时的美国社会民众对住房的需求不断增长，引起了住房抵押贷款需求的大幅上升，但是当时背景下现有的融资方式和渠道无法很好地满足社会购房的资金需求，基于此背景，当地政府通过对金融市场的有序引导，形成了资产证券化这一创新模式。在我国，资产证券化的发展也经历了好几个阶段，最终在2014年之后进入了快速发展阶段。近年来，随着“双碳”主题的深入推进，我国也出现了很多绿色资产证券化产品。值得注意的是，在这一绿色金融发展浪潮中，新能源汽车领域的环保技术创新和政府政策支持，深深吸引了大量消费者，积极拓宽了新能源汽车的消费市场。为了更好地赢得消费者的青睐以及满足新能源汽车产业的发展融资需求，因此，在我国金融市场上，创新出了一系列的金融衍生投资工具。其中，个人汽车贷款绿色ABS作为一种新型绿色金融产品逐渐成为新能源产业融资的重要组成部分。本文献综述将从信贷资产证券化研究、绿色资产证券化研究以及绿色ABS定价研究这三方面的现有文献进行评述。
1.2.1信贷资产证券化研究
（1）信贷资产证券化的价值研究
张勇等（2016）研究发现，汽车贷款支持证券在1985年开始在美国发行，它是仅次于住房抵押贷款的第二大金融资产，也是继住房抵押贷款之后首先被用于证券化的非抵押债权资产[1]。顾海峰等（2023）从银行角度定义信贷资产证券化主要是将银行信贷资产转换为流动性金融工具的实现过程。在信贷资产证券化背景下，银行可以通过信贷资产证券化方式将非流动性资产转换为流动性证券，由此在很大程度上缓解了银行流动性压力[2]。刘文震等（2025）研究发现股权关联模式在一定程度上对资产证券化产品定价效率存在扭曲效应[3]。
3个人汽车抵押贷款绿色ABS发展概述
3.1新能源汽车领域发展
新能源汽车作为个人汽车抵押贷款绿色ABS基础资产的资金使用目标，该产业的发展与个人汽车抵押贷款绿色ABS的发展息息相关，伴随着国民环保意识的增强和产业技术的持续进步，我国新能源汽车产业呈现出活力四射的发展态势。自2015年起，我国新能源汽车市场呈现出高速且明显的增长，政府连续强化政策支持的力度，带动了新能源汽车产销量的显著提高。国内车企也开始自主探索新能源汽车技术，由此推出了一系列具有竞争力的车型，根据图3-1所示，从2018年至2023年这一阶段，我国新能源汽车的产量与销量近乎逐年递增，然而2019年的下半年，由于政府补贴显著回落，市场规模呈现收缩态势，产业步入调整阶段，微型车市场规模缩小，但长续航与高端车型的数量开始增多。
自2020年起，我国新能源汽车产业开始逐步降低对补贴的依赖，转而加大支持技术创新与产业升级，国内新能源汽车企业增大了研发投入规模，推出了更多具备自主知识产权的新能源汽车产品，由于电池技术、电机技术和智能化技术等方面的创新带动，新能源汽车的产量与销量再度显现出上升势头。在2020年从全国新能源汽车保有量的角度看，个人用户的占比达到74%，这说明随着技术的不断进步、基础设施的逐步完善和政策的有力支持，越来越多的个人消费者步入选择新能源汽车的行列；
5“吉时代2023-4”绿色ABS定价的案例研究
5.1现金流分析
在研究“吉时代2023-4”绿色ABS的定价过程中，我们首先要确定的就是现金流，现金流是衡量资产支持证券价值的核心指标。由于该证券的本金偿还方式为过手摊还，因此现金流主要来源于借款人的本金和利息还款，而提前偿还和违约直接影响本金和利息的回收时间和金额，对现金流的影响具有显著性，因此，本文在研究“吉时代2023-4”绿色ABS现金流时，一方面，重点考虑提前偿还风险和违约风险，得出未考虑绿色价值属性的现金流；另一方面，由于本金融产品的基础资产均为新能源汽车抵押贷款，具有环境友好性，在现金流分析时还需要考虑金融产品的绿色属性，对现金流进行引入绿色属性价值修正。
5.1.1未考虑绿色价值属性的现金流
（1）提前偿还风险分析
美国公共证券协会提前偿付基准（Public Securities Association model，PSA）模型假设在贷款刚开始的一段时间内，提前偿还速度较低，然后会随着时间推移逐渐增加，最终达到一个稳定的水平。该模型适用于对提前还款行为有一定了解，并且在资产池的贷款具有相对稳定的提前还款情况，其在标准状态下的计算公式如下：
5.2利率分析
5.2.1利率模型的选取
在对金融衍生工具的定价研究中，结合蒙特卡洛模拟对利率路径的刻画一般会选择：Vasicek模型假设利率遵循均值回归过程，即认为利率有向长期均值回归的趋势。均值回归速度、长期平均利率和随机波动项决定模型中的利率变动。但它只有一个均值回归参数，可能会对利率的波动描述不够充分；Hull-White模型是在Vasicek模型的基础上，增加了一个确定性的时间函数来调整漂移项，能够更好地模拟市场数据，但高度的灵活性也可能会使得过度拟合历史数据，导致对未来利率预测的不稳定性和不可靠性，并且其参数的经济含义不够直观。
而CIR（Cox-Ingersoll-Ross）模型表示的利率是动态的。一方面，不同于传统Vasicek模型，CIR模型通过引入利率波动项σ与利率水平rt平方根的正比例关系，有效地保证了利率结果的非负性，符合利率市场实际情况，并且，均值回归速度、长期平均利率等模型参数具有明确的经济意义；另一方面，均值回复速度参数α可以准确反映利率的长期均衡趋势，其与均值利率μ决定的长期均衡水平，可以为ABS存续期间利率路径预测提供动态框架。
6研究结论与研究建议
6.2研究建议
6.2.1完善现金流计算中产品绿色属性的动态影响
（1）动态化政策优惠与使用成本的量化模型
本文研究主要基于静态补贴政策和平均使用成本节省数据进行修正，但现实中新能源汽车政策具有动态调整特征。例如，购置税减免政策在2025年后可能会逐步发生改变，而各地碳排放权交易市场价格也存在区域差异。因此，未来可以引入时间序列模型或情景分析法，对不同政策周期下的补贴金额和碳排放权价格进行动态预测。可通过建立政策调整系数矩阵，结合宏观经济指标（如GDP增速、新能源汽车渗透率）预测未来补贴力度；同时，也可参考全国碳排放权交易市场的分区域价格数据，对不同地区基础资产的碳减排价值进行差异化计算，避免“一刀切”导致估值偏差。
（2）优化绿色属性对违约风险的传导机制
现有模型通过综合调整系数简化了绿色属性对违约率的修正，但实际中政策优惠和使用成本的影响可能存在非线性关系。如果，补贴金额超过某一阈值时，违约率降幅可能趋缓。因此，未来研究中可采用分段函数或弹性分析法，量化不同补贴水平和使用成本节省区间对违约率的边际影响。此外，还可以引入消费者行为调查数据，分析借款人对绿色属性的敏感性差异（如收入水平、环保意识），构建分层违约率模型，提升风险预测的颗粒度。
（3）探索产品绿色属性价值的多元化实现路径
本文研究仅将碳减排价值纳入现金流修正，但绿色属性还可通过其他途径创造收益。例如，新能源汽车贷款可能获得绿色信贷定向支持，降低融资成本；或通过绿色资产证券化的市场溢价吸引ESG投资者，提升二级市场流动性。因此，在未来个人汽车抵押贷款绿色ABS定价中可以尝试在现金流模型中增加“绿色融资成本节约项”和“流动性溢价因子”，例如将绿色ABS与普通ABS的发行利差直接转化为现金流增量。此外，还可以参考国际经验，将碳减排收益证券化，进一步拓展绿色价值的货币化渠道。
参考文献（略）
