孔令睿

【摘 ?要】金融資產(chǎn)是銀行最重要的資產(chǎn)組成部分，新金融工具準則中提出的預期信用損失模型，通過對金融資產(chǎn)進行“三階段”的劃分，來確定其減值的計量，以此來更準確、合理地反映金融資產(chǎn)信用風險。論文結(jié)合對案例銀行在實施預期信用損失模型后，金融資產(chǎn)減值三階段的變化分析，對商業(yè)銀行進一步完善預期信用損失模型的應用提出建議。

【關(guān)鍵詞】預期信用損失；商業(yè)銀行；金融資產(chǎn)

【中圖分類號】F832.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2023）02-0048-03

1 引言

新金融工具準則是2017年財政部為了同國際接軌，對我國會計準則提出的修訂。在新的金融工具準則中，對金融工具分類和金融工具減值計量等做出了修改。其中，最為關(guān)鍵的是，提出了預期信用損失模型來對金融資產(chǎn)的減值進行計量，這種減值方式的調(diào)整，能解決撥備計提的順周期問題，及時足額地反映出金融資產(chǎn)的減值風險，減輕金融機構(gòu)與外部監(jiān)管者、投資者之間就金融資產(chǎn)存在的信息不對稱問題。

新金融工具準則雖然已在我國的企業(yè)中全面實施落地，但是預期信用損失模型在運用過程中還存在設立復雜、三階段界定不清晰等諸多問題。本文對預期信用損失模型三階段減值法進行介紹，并對案例銀行進行數(shù)據(jù)分析，最后提出進一步完善預期信用損失模型實施的建議。

2 文獻回顧

學者們在對新金融工具準則的應用進行分析時，對其中最關(guān)鍵的預期信用損失模型作了較詳細的研究。首先，預期信用減值模型是否可以完全避免已發(fā)生損失模型的順周期效應問題？李峰和吳海霞（2015）指出，預期信用減值模型計提準備金的前瞻性信息調(diào)整是基于時點（Point in Time，即PIT）判斷宏觀經(jīng)濟因素變動的影響，準備金計提仍會和經(jīng)濟周期對資產(chǎn)質(zhì)量的影響呈現(xiàn)出一致性，銀行利潤波動仍具有親周期性特征。胡辰和李心丹（2019）認為，預期信用損失模型并未從根本上改變撥備計提的理念，只是將計提規(guī)則由已發(fā)生損失模式的“后瞻性”改為“前瞻性”，同時考慮未來宏觀經(jīng)濟變化的影響，雖然可以在一定程度上緩解順周期效應，但并不能將其完全消除。其次，在新準則的執(zhí)行方面，劉瑛和莊天琦（2019）認為，預期信用損失模型最大的特點在于不僅要考慮客觀減值證據(jù)，還要評估金融工具未來面臨的信用風險。李詩等（2022）將中國平安依據(jù)新金融工具準則建立的金融資產(chǎn)減值體系分為三大步驟：第一步是按信用風險特征對金融資產(chǎn)進行分類，判斷減值所屬的“三階段”，這一步主要依賴企業(yè)信用風險管理部門的工作，主要考慮的因素是公司對其資產(chǎn)組合的內(nèi)部信用評級；第二步就是根據(jù)預期信用損失計算模型，測算違約概率（PD）、違約損失率（LGD）、違約風險暴露（EAD），還需要根據(jù)宏觀經(jīng)濟變量等前瞻性信息進行調(diào)整，再按不同經(jīng)濟情景計算各階段的加權(quán)信用損失，這一步工作量極大，模型基礎參數(shù)的測算需要大量歷史違約數(shù)據(jù)的支撐；第三步，如果出現(xiàn)模型難以覆蓋的不確定性因素對模型參數(shù)產(chǎn)生影響，啟用管理層判斷，對模型結(jié)果做出調(diào)整以確定金融資產(chǎn)的減值結(jié)果。

3 金融資產(chǎn)“三階段”的劃分

新金融工具準則的“預期信用損失模型”采用三階段減值測試法。第一階段屬于優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)，信用風險自初始確認以來沒有顯著增加；第二階段資產(chǎn)質(zhì)量有所下降，金融資產(chǎn)信用風險顯著增加，但未發(fā)生實質(zhì)性減值；第三階段金融資產(chǎn)已發(fā)生實質(zhì)性信用減值，進入不良階段（對應于風險分類里面的次級、可疑和損失三種）。

三階段究竟應該如何劃分成為準則在實際應用中的難點。為提高實務操作效率，對于購買或源生時未發(fā)生信用減值的金融工具，可使用逆向劃分流程。首先，根據(jù)風險分級的要求和定義，將不良級別（次級、可疑和損失三級）的金融資產(chǎn)劃分為第三階段。其次，通過比較金融工具在初始確認時所確定的預計存續(xù)期內(nèi)的違約概率和該工具在資產(chǎn)負債表日所確定的預計存續(xù)期內(nèi)的違約概率，來判定金融工具信用風險是否應劃分為第二階段。最后，將信用風險未顯著增加的金融資產(chǎn)歸為第一階段。

對于購買或源生時已發(fā)生信用減值的金融資產(chǎn)，企業(yè)應當僅將初始確認后整個存續(xù)期內(nèi)預期信用損失的變動確認為損失準備，并按其攤余成本和經(jīng)信用調(diào)整的實際利率計算利息收入。在實務上，預期信用損失需要在每個會計周期重新評估。資產(chǎn)負債日，需要根據(jù)最新的模型參數(shù)，重新估計金融資產(chǎn)剩余生命周期內(nèi)的各期現(xiàn)金流，并按照實際利率計算其現(xiàn)值，然后與預期信用損失估計變更之前金融資產(chǎn)的價值進行比較。如果對預計損失的先前估計是準確的，則無須追加確認。相反，如果預期將發(fā)生的損失同先前的估計金額相比存在差額，相應減少或增加的預期現(xiàn)金流現(xiàn)值就應被確認為信用減值損失或者是信用減值損失的轉(zhuǎn)回，即信用損失預期上的變動將會被確認為損益。

4 X銀行基于“三階段”的減值準備余額分析

X銀行前身是1996年由37家城市信用社及城市信用聯(lián)社共同組建的城市合作銀行。2013年成為首家在香港聯(lián)交所上市的內(nèi)地城商行。2021年2月5日，又在上海證券交易所上市，成為全國第三家“A+H”兩地上市的城商行。X銀行于2018年開始實施新金融工具準則，應用預期信用損失模型來對金融資產(chǎn)的減值情況進行計量。在X銀行的金融資產(chǎn)中，貸款及墊款是其主要資產(chǎn)，占其金融資產(chǎn)總數(shù)40%以上，因此本文具體以貸款及墊款來對X銀行的三階段減值準備進行分析。

在原金融工具準則下，2017年末減值（損失）準備余額62.62億元，均為以攤余成本計量的減值類別，其中貸款及墊款減值準備余額為50.45億元。2018年1月1日施行新準則后，需要對期初減值準備金額作調(diào)整，調(diào)整數(shù)據(jù)如表1和表2所示。調(diào)整數(shù)的影響記入期初未分配利潤或其他綜合收益。經(jīng)調(diào)整后，貸款及墊款減值準備在2018年1月1日合計為63.08億元，增長25.05%。原因是在“三階段”減值法下，第一階段的貸款及墊款計提了減值準備20.02億元，其中公司貸款和零售貸款減值準備分別為16.34億元和3.69億元，導致公司貸款和零售貸款減值準備分別增長30.16%和10.64%。由此可見，新準則對銀行金融資產(chǎn)減值準備計提的影響是很明顯的。

進一步分析2018-2021年貸款及墊款的三階段減值情況（見表3和表4），2018年年初執(zhí)行新準則對期初減值準備作了調(diào)整，年底減值準備的增速并不高。2019年底新冠肺炎疫情爆發(fā)，考慮經(jīng)濟前景受到的不確定性影響，2019年減值準備的增速超過了30%。2020年，新冠肺炎疫情在世界發(fā)達經(jīng)濟體持續(xù)蔓延，對中國經(jīng)濟發(fā)展也蒙上了陰影，經(jīng)前瞻性調(diào)整后，當年貸款及墊款的減值準備仍然保持較快增長，達到了25%的增速。2021年，新冠肺炎疫情的影響雖然還在持續(xù)，但疫情在大國都得到了有效控制，經(jīng)濟開始復蘇，加之經(jīng)濟紓困政策的執(zhí)行，對經(jīng)濟發(fā)展的負面影響得到緩解，因而2021年減值準備就出現(xiàn)了一個較低的增長率，約為2%。

從減值率來看，第一階段金融資產(chǎn)的減值率處于1.2%～1.4%，第二階段金融資產(chǎn)的減值率處于18%～21%，第三階段金融資產(chǎn)的減值率處于60%～71%，客戶貸款及墊款整體的減值率處于3.3%～4.2%。隨著時間的推移和客戶信用評級的變化，三個階段的劃分可以相互轉(zhuǎn)化。第一階段的金融資產(chǎn)信用惡化之后，可以轉(zhuǎn)化為第二階段或是第三階段；第二階段的金融資產(chǎn)也可能轉(zhuǎn)化為第一階段或是第三階段；第三階段的金融資產(chǎn)信用風險改善之后，可以轉(zhuǎn)化為第二階段，但不能直接轉(zhuǎn)為第一階段。從表3可以看出，第三階段減值率在2019年最高，說明2019年X銀行發(fā)生實質(zhì)性信用減值的金融資產(chǎn)最多，到了2020年則有明顯的信用風險改善，一部分從第三階段轉(zhuǎn)化為了第二階段，一部分由第二階段轉(zhuǎn)化為了第一階段，使得第一階段和第二階段貸款及墊款減值率有所上升，第三階段減值率有明顯的下降。

接著對X銀行2018-2021年貸款及墊款的三階段減值情況進行橫向?qū)Ρ?。H銀行是同X銀行規(guī)模相當?shù)腁股上市城商行，于2019年開始應用預期信用損失模型。根據(jù)表5可以看出，兩家銀行2019-2021年的整體減值率相差不大，但是對比兩家銀行三階段的減值率可以發(fā)現(xiàn)，H銀行每一階段的減值率都要比X銀行更高，其中差別最大的是第三階段的減值率，在2019年到2021年分別為73.44%、73.51%和79.7%，呈逐年上升趨勢，說明H銀行有更多的金融資產(chǎn)發(fā)生實質(zhì)信用減值損失。X信用風險水平相較于H銀行更低。

另外，對比兩家銀行年報附注披露中對三階段的披露情況來看，X銀行年報中對貸款減值準備余額下，明細科目三階段減值金額和五級分類情況等都做了詳細披露，對報表使用者來說能夠更清晰地了解X銀行的信用風險狀況。H銀行則只對減值情況總體作了相關(guān)披露，而沒有詳細的數(shù)據(jù)，對報表使用者來說不容易作出判斷。

5 結(jié)論及建議

預期信用損失模型的應用對商業(yè)銀行產(chǎn)生了顯著的影響。隨著預期信用損失模型在我國企業(yè)中全面實施，商業(yè)銀行應用預期信用損失模型也面臨著許多問題和挑戰(zhàn)。不管是銀行還是監(jiān)管機構(gòu)，都要不斷跟進模型的實施過程，及時進行調(diào)整和完善，促進預期信用損失模型發(fā)揮其對商業(yè)銀行的正向作用。因此本文提出以下建議：

第一，進一步完善模型運用。預期信用損失模型減輕了已發(fā)生損失模型的順周期效應，讓金融資產(chǎn)減值計提具有前瞻性且變得更加客觀，提升了銀行對信用風險的判斷，使銀行面對可能存在的信用風險具有更強的抵御能力。但是模型運用中，還是存在參數(shù)確定復雜、三階段的判斷具有主觀性、模型在使用過程中仍然存在一定的操縱空間等問題，可能會影響銀行信用風險管理。因此應該在使用過程中不斷進行修正和檢驗，針對國際經(jīng)濟形勢和國家政策等因素進行風險管控，加強信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫建設，并加強對模型運用的監(jiān)管，減少人為操縱的空間，才能更加充分地發(fā)揮模型的效果。

第二，加強信息披露。在對案例銀行進行比較分析時，發(fā)現(xiàn)除了常規(guī)監(jiān)管指標外，不同銀行對金融資產(chǎn)減值的披露程度并不相同，并且對于模型建立的具體參數(shù)和三階段的劃分披露也較為局限和籠統(tǒng)，大多只有定性的分析。這對信息使用者來說難以對不同銀行之間的數(shù)據(jù)進行比較，也難以對銀行的金融資產(chǎn)減值形成細致的了解，對分析銀行應用預期信用損失模型的效果產(chǎn)生了阻礙。因此，應該進一步加強相關(guān)信息的披露監(jiān)管，才能更加明顯地反映預期信用損失模型的實施效果以及對金融資產(chǎn)減值產(chǎn)生的影響，提升財報信息的可比性和可理解性。

第三，增強銀行從業(yè)人員的專業(yè)素養(yǎng)。不論是對預期信用損失模型的參數(shù)設立，還是金融資產(chǎn)三階段劃分界定，以及對財務報表信息的披露，都需要從業(yè)人員具有強專業(yè)性和學習能力。銀行從業(yè)人員首先需要掌握模型的原理，理解應用過程中參數(shù)變化的調(diào)整路徑，以及能及時判斷前瞻性的影響。其次對三階段的劃分也具有正確的認識和判斷，同時要避免主觀性操作造成的模型應用不客觀，導致數(shù)據(jù)真實性受到影響。最后還要及時跟進監(jiān)管要求，完善信息披露，使利益相關(guān)者能運用具有可比性的財報信息作出相關(guān)判斷。

【參考文獻】

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