摘要
发展新质生产力，促进产业升级，是如今我国经济建设的核心任务，而绿色产业正是新质生产力的代表，其健康发展不仅有利于我国完成“先立后破”，还有助于“双碳”战略目标的实现。目前，新能源汽车等绿色产业的发展催生了较强的融资需求，而绿色信贷资产证券化作为绿色金融体系中的重要组成部分，有效地满足了绿色产业的资金需求，可以为我国产业升级提供有力支撑。但是，我国的绿色信贷资产证券化定价方法仍有不足，不利于绿色信贷资产证券化市场的发展。因此，本文依据众多学者的研究成果，以随机森林回归算法优化期权调整利差法，并以长金2023-2为例具体运用优化期权调整利差法，从而提高定价的精确性。 本文首先介绍绿色信贷资产证券化的相关概念、理论基础和定价方法，并指出传统定价方法中存在的问题。由于期权调整利差法兼顾了利率的变化，以及提前偿付和违约对现金流的影响，本文选择期权调整利差法作为定价工具。然后，本文阐述了随机森林回归的的概念、优点和流程，使用随机森林回归优化期权调整利差法的利差计算部分，选择产品的利差因子并设定赋值标准。随后，本文具体介绍长金2023-2的案例情况，并采用优化期权调整利差法对长金2023-2进行定价。定价过程中，本文使用历史利率数据计算CIR模型的参数，通过蒙特卡洛模拟法模拟利率路径，采用PSA模型和SDA模型调整现金流，以346支样本训练随机森林回归模型，并计算产品利差，进而求得长金2023-2的理论价格。最后，本文分析理论价格和发行价格存在误差的原因，并调整参数进行敏感性分析，使用不同方法互相比较，以不同产品定价进行稳健性检验，从而验证优化期权调整利差法定价的精确性。 本文通过研究，得出以下结论：（1）优化期权调整利差法定价的精确性较强。在不同产品的定价中，其定价结果的偏离幅度始终是三种方法中最小的。（2）相比于提前偿付率，违约率的变化对产品定价结果的影响更大。提前偿付率和定价结果之间的变化呈正向关系，违约率和定价结果之间的变化呈负向关系。（3）优化期权调整利差法定价存在误差可能是利差因子选择不全面、模型训练样本数量不足、提前偿付率和违约率的设置不准确、基准利率选择的偶然性强等原因。最后，为了使绿色信贷资产证券化的定价发行更有效率，以及促进绿色信贷资产证券化市场的发展，本文分别从发行人和政府层面提出了相应的建议。
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