证券投资自动估值模型监管关注一、AVMs及AVMs的优缺点自动估值模型是通过数学计算产生的评估手段，是一种建立在统计理论基础上的计算机程序，主要用于使用房地产信息来对某种特定物业的估价。AVMs主要用于理顺传统物业评估过程，是按揭贷款安排过程中的主要组成部分。优点：相比传统的房地产评估手段而言，AVMs具有快速、降低成本、前后一致和客观的优点。这不是说尽职的、技术高超的鉴定者缺乏一致性和客观性。但是一个AVM能够显著地节省估价的时间并减少与传统评估过程有关的成本。缺点：主要有三个：首先，它们要依赖所使用数据的精确性、综合性和时效性。其次，AVMs不能用来决定物业的物理状态和相关的市场表现。第三，AVMs永远不能把一个经验丰富的评估师的知识与判断具体化。所以，AVMs适用于一个有相对充足当前数据，物业所处地区相对同质且物业的情况和市场表现相对典型的环境。当数据不足够、地域环境复杂且物业与平均状况和市场表现有显著差距时，AVMs作用就发挥不出来。因此，最关键的是AVMs的使用者能设计一个合适的使用和执行策略，以便判断贷款的整体信贷风险，并能反映出所使用AVMs的特殊优缺点，特别是物业数据能够支持这些产品。二、AVMs的种类AVMs有三种主要类型：指数模型、偏好模型和混合模型。简介如下：指数模型，也叫价格指数模型，只需提供销售数据，不需要物业特征。需要采用“重复销售”的回归分析，并需要一个先前的“价格点”来启动运行。这些模型可靠性令人怀疑，因为它们对物业设定了众多的假设条件，却没有提供依据。例如，假设物业的特征自上次销售后保持不变。偏好模型决定于物业特征。它们针对具体物业；需要物业的特征数据以及比较数据；提供了假设的依据；以规则为基础；并提供了统计评估。像指数模型一样，它们也需要有一个先前的价格点来启动运行。这些模型的局限性在于，依赖于一个严格限定的地理区域内的最近销售的数据，而在某些国家只有部分有限的数据。它们也有指数模型同样的弱点——包括假设物业特征保持不变。混合模型把指数模型和偏好模型的特征结合起来，涵盖了销售数据、物业特征分析、可比销售、以及估税模型。许多卖者，包括房利美都向使用多种手段的AVMs模型转换。以上是AVMs的简要介绍，根据房利美的说法，使用AVMs的主要目的是要设计一种解决方法，并使其服务于所有的贷款发放人的业务和竞争需要，并有利于客户。这样才能更好地解决困难，减低费用，并帮助所有美国人拥有自己的房屋和租住可负担房屋的机会。三、美国监管当局OCC对使用AVMs的关注在OCC的内部刊物《监管文摘》上以“自动估值模型：需要引起警惕的方面”为题，简要介绍了AVMs的情况并从以下几方面提出了监管建议。银行使用OCC监管下的银行普遍使用AVMs至少五年了。目前大部分国家银行将这些模型作为发放住房信贷时的初步评估工具。银行倾向于使用AVMs是因为它们比传统的评估手段更迅速和便宜，并能支持自动发放功能。OCC的关注点OCC对AVMs有如下担心：在估价单个物业时不准确。与评估指引不符。AVMs是在相互鉴定/估值指引后引入的模型，且模型不能针对物业的实际情况进行处理。对OCC监管大型银行的相关业务的审定工作需要改进。此点在OCC2000-16公告中有详细描述。贷款人对AVMs只有基本的了解。模型分析的资源有限、缺乏准确的方法，对“置信评分”概念的理解混乱。AVM数据被用于确定信贷敞口。多数银行的放款矩阵使用信用评分和抵押率决定最大的信贷敞口。于是许多银行就积极地采用最大的抵押率。AVMs是在房地产价值快速攀升的阶段开始采用的。银行依靠市场升值来抵补模型的不精确性；AVMs从未在稳定或下跌的市场中被检测过。AVMs造成信贷风险增加。不够精确的工具以及对借款人还款能力有限的分析，等于是增加了信贷风险，从而带来更高的违约损失。我们尚未看到银行把这种考虑放入准备金/资本分析中。使用AVMs的银行采取的行动针对OCC对AVMs的担心，大银行采取了以下行动：修改信贷政策来“解决”这些监管问题。几家大银行进行押品价值审核，然后讨论OCC的担心并对解决确认中存在的缺陷找出办法。加强检察员对使用AVMs问题的意识和培训。与风险分析部门通力合作以便加深对使用AVMs有关风险的了解。RAD参与了主要的检查，我们将继续发挥他们对常驻检查队伍的进一步补充作用。保证将来会有个住房顾问来强调对AVM评估的需求，以符合相互鉴定指引和OCC的2000-16号公告。OCC相关的监管工作OCC正在设法把对AVMs的审核结合进对应用银行的监管策略中。不久正式的指引文件会出台，目前正在进行与信贷风险政策的校订一致工作。四、收获与思考回过头来看，我对AVMs的学习过程是事先从监管刊物中得知的，监管部门正在关注、研究并准备针对该模型的弱点提出指引政策。然后再去找AVMs是