总收益互换（Total Return Swap,“TRS”）, 从概念上直观理解，就是收益互换的卖方（TRS seller）在协议期内，将挂钩资产的总收益转移给收益互换的买方（TRS buyer）。挂钩资产可以是债券、股票、指数等金融产品。
在此类交易中，TRS买方参与的主要动机，就是无须为购买挂钩资产而付出全部本金。从图1的交易结构可以看出，TRS买方只需要向TRS卖方支付一定的融资费用（通常是以LIBOR为基准加点），就可以拥有该挂钩资产的收益（包含利息、红利及市场价值波动带来的盈利）。但遵循盈亏同源法则，TRS买方也要相应承担交易到期时挂钩资产价格波动所产生的损失。
商业银行开展TRS业务，主要的标的资产是债券（比如中资美元债）。对于股票及其他附带转股属性的债务，国内的监管目前比较严格。TRS卖方持有此类底层资产，需要承担高额的监管资本。
目前，TRS的交易对手方可以分为以下两类：
一是证券公司。因为TRS挂钩的债券很多是中资美元债，合格的交易主体需具有证监会跨境业务无异议函。证券公司的主要收入来源是佣金收入和投资收入，业务往往受制于自身的资本实力, 总收益互换可以使其进一步获得投资资产的流动性，同时通过杠杆放大收益。
二是商业银行及理财子公司。合格的银行及理财子公司作为TRS交易对手，须具有普通衍生品牌照。此类金融机构进行总收益互换业务，除了有增厚收益的目的，同时也可以助其实现资产配置的目标。TRS本身作为一种衍生产品业务，主要涉及的风险有交易对手信用风险、底层资产违约所导致的市场风险（Jump to Default risk）、底层资产集中度及变现风险、交易对手和底层资产的关联/错向风险（wrong way risk）。
交易对手信用风险（结算前风险）的计量，可参照巴塞尔新资本协议，主要由当前风险暴露（Mark to Market，“MTM”）和潜在风险敞口(Potential Future Exposure，“PFE add-on”）组成。当前风险暴露盯市价值敞口是一个波动变量。其约等于衍生品交易的当前估值，扣除押品的迫售（Forced-sale）价值。潜在风险暴露敞口是一个相对稳定变量。通过对该笔总收益互换交易进行蒙特卡洛模拟，计算一定置信度下（比如98.5%）该交易的风险敞口。一般来说，机构的PFE内部模型会参考同类债券标的历史到期收益率（YTM）变化, 外部评级、期限、债项增信等因素综合测算PFE add-on。对于交易对手信用风险，金融机构的核心风险缓释措施包含以下四个方面：一是进入交易前必须与交易对手签署NAFMII和PAD协议。“NAFMII主协议”全称为《中国银行间市场金融衍生产品交易主协议》，常见于境内金融机构间的衍生品交易，包括主协议、补充协议、履约保障文件（PAD），目的是通过制定标准化、格式化的文本，建立衍生品交易的行业规则，最大程度提高衍生品交易参与主体的交易及谈判效率。NAFMII主协议的三大核心机制包含：单一协议、终止净额、履约保障。二是每日盯市与追加保证金（margin call）。PAD履约保障文件内，详细规定了追加保证金的主要构成要素，包含阈值金额（Threshold）, 最小转移金额（Minimum transfer amount）等。当MTM的敞口超过了阈值金额加最小转移金额后，就会触发交易对手的追加保证金, 促使交易对手及时补足可变保证金（variation margin，“VM”），以减少对机构的潜在信用风险敞口。三是在进入总收益互换交易前，一般会要求交易对手提供交易本金一定比例的独立保证金(Independent Amount，“IA”）。以最大程度覆盖潜在风险敞口（PFE add-on）。要注意，独立保证金（IA）的作用完全不同于可变保证金（VM），两者不可混淆。四是对于交易对手的准入，大部分金融机构采用的是内部评级结合黑白名单的准入制度。比如对于银行类交易对手，一般会采用CAMELS模型, 该模型通过量化及主观评分方式，对银行的资产规模及增速、资产质量迁徙、非标资产占比、盈利结构及稳定性、资本实力、负债结构及成本、资产流动性, 管理层及公司治理效率、股东背景及政府支持、市场负面舆情动态、外部评级等多个因素进行综合考量，最后测算出交易对手的内部评级。达到一定内部评级水平，才可以作为合格的TRS交易对手。商业银行作为债券TRS的卖方，为了对冲TRS这一衍生品带来的信用风险，一般会同时买入挂钩债券并持有至交易结束。因此商业银行会面对发行人可能违约产生的市场风险。从风控角度，一般会设定价格触发机制，比如债券价格在低于初始市场价的80%或85%时，可选择终止交易。在极端情况下，底层债券发行人的违约也会间接导致交易对手的违约（系统性风险）。因此整个TRS交易的风控核心，除了要把控交易对手的信用风险，对于底层标的发行人的违约风险评估也是重中之重。目前总收益互换的底层债券中，信用债发行主体主要分为以下几类：银行类金融机构、制造类实体企业、地产公司、城投平台等。对于如何判断银行类金融机构的信用资质，读者可参考上文对于交易对手评估的相关内容，此处不再赘述。 对于制造类实体企业债券的评估方式，其实类似于给一个企业放贷款，可以通过分析行业趋势及市场规模变化、企业的商业模式、产业链上下游、管理层/公司治理能力、收入及盈利能力、负债结构及融资能力，存货/应收账款的质量、营运现金流的还款能力、资产流动性等因素做出综合判断。而对于房地产和城投类债券，笔者的主要看法如下: 对于房地产债，笔者则一直怀有审慎态度。很多地产商的资产负债表都是债务奇高（超过70%的杠杆率），如果包含非标类隐债，真实负债率要大于100%，而开发商的现金流量表，净营运现金则常年为负。其核心原因是国内地产开发的商业模式，本质上需要开发商拿大量的账上现金用于土拍的拿地支出，之后再通过吸收购房人的预付款以及银行借款/发债融资来建房。等房子交付，开发商收回了现金还要继续拿地，但地价又升高了。循环往复，债务率不断被推高。评估一个房地产企业，除了常规的财务指标，笔者认为应重点关注它的拿地质量（操盘项目、城市和区位），但这些数据很难从公开信息披露中获得。随着2020年底监管的三道红线调控政策的实施，笔者就开始要求银行交易部门在做TRS交易中主动减少此类标的。截至目前，尚未遭遇TRS持仓地产债暴雷的情况。对于城投债的信用评估，很多时候风控人员会感觉财务数据不透明，底层资产难以穿透，政府支持（财政资源划拨）的可持续性难以判断。笔者也曾和大行及评级机构的分析师们做过交流，总结下来市面上偏主流的城投评估的思路还是集中在平台自身的偿债能力，比如真实负债率、短期偿债能力、到期债务量、主营业务的现金流，当然地方政府的支持也是重要的考量因素。 从单体的偿债能力来看，大量城投平台的债务/息税前收益都是超过20倍。仅仅依靠平台自身业务的现金流，很难实现对到期债务的精准覆盖。因此还款来源更多是依赖银行及债券市场的再融资，还有平台背后的市级和省级地方政府的财政支持。在城投白名单的设计上，笔者建议可以结合地方政府的层级、财政实力以及平台自身的情况，采用自上而下的三步筛选方法：第二步，筛选城市。比如对于直辖市、省会和计划单列市可以允许做到下辖区级城投；筛选省内GDP排名靠前的地级市，同时可参考市级的一般公共预算收入、转移收入和政府基金收入对比政府直接债务和辖内城投债务的覆盖情况，设定准入阈值。第三步，筛选城投发行人。首选主营业务为公共事业相关的城投，参考指标包含营收来自城投类业务占比、应收款项来自政府占比等。其次看融资和资产结构，参考指标包含非标占比、受限资产/净资产、短债占比等，同时排除近几年有负面舆情的发行人。最后参考该发行人的国内外评级作出判断。一是个券集中度和变现风险。针对发行人的集中度风险，可以对单一发行人的债券互换总额比例设定最高限额。针对行业（比如城投、地产），也可以设定对此类行业的资产组合最高限额。对于个券的变现风险，我们会参考彭博的买卖价差以及个券变现数据，来看变现单支个券的所有头寸的最长时间及最大损失。 二是债券发行人与交易对手的关联/错向风险。关联/错向风险，顾名思义指的就是交易对手拿其关联公司发行的债券作为总收益互换的标的。一旦底层资产违约，交易对手的信用水平也会受到直接或间接的影响。在实操领域，我们会直接排除此类债券标的进入交易，或者在潜在风险敞口的计算模型中增加关联方债券所需要的风险额度占用。从而促使交易对手提供更多的独立保证金已覆盖风险敞口，交易的杠杆倍数也得以下降。债券总收益互换业务其实涵盖了多种风险，包含交易对手信用风险、底层债券发行人违约产生的市场风险以及针对交易对手和发行人所衍生出的集中度风险、变现风险及关联错向风险。同时底层资产也横跨了市场主流的信用债发行人类型，比如银行、制造类企业、地产及城投。对于债券总收益互换业务的风险管理，笔者建议大家可充分借鉴风控的前沿理论、量化模型、结合各自机构对行业、企业及交易风险的理解进行综合判断。举个金庸武侠小说中的例子：风控理论和模型其实就像华山派的剑宗，是基础；对于行业、企业及交易风险的理解更像华山派的气宗，是升华；唯有剑气合一，才能帮助机构成功避雷，实现风险管理的最终目标。
参考文献：
2、中国银行间市场交易商协会：《〈中国银行间市场金融衍生产品交易主协议〉释义》。内容来源：《上财风险管理论坛》杂志2022年第4期（总第22期）
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