新規下的金融資產減值模型

潘舒祎 朱俊 尹哲彧

摘 要：2008年的金融危機對全球經濟造成了很大的損失，這一嚴重的金融危機引起了人們各方面的反思。在財務領域，金融資產列報和減值的方法受到了批評。在此背景下，國際會計準則委員會發布了金融工具的新準則IFRS 9，我國也頒布了新的會計準則（“中國版IFRS 9”）。新準則與現行企業會計準則最大的區別是預期損失模型與已發生損失模型的不同。根據新準則要求，在金融資產從初始確認至計提日信用風險未顯著增加的情況下，計提12個月的預期信用損失;相反，確認信用風險顯著增加或認定發生信用減值的事實，則計提相當于完整生命周期的預期信用損失。本文對金融資產減值模型進行了具體的研究，并結合案例予以闡述

關鍵詞：IFRS 9;金融工具;金融資產;減值;預期信用損失

中圖分類號：F83文獻標識碼：A文章編號：1008-4428（2019）05-0077-04

一、 研究背景及意義

（一）研究背景

2008年金融危機爆發后，相關學者經過大量的研究分析，認為現行的金融資產減值已發生損失模型未考慮未來可能發生的損失，存在較大潛在風險，是導致美國次貸危機發生的源頭之一。因此，為向建立全球統一的高質量資產準則標準的要求靠攏，IASB與FASB聯合成立了討論小組，進行金融資產減值模型改進項目的討論。該聯合項目中最關鍵的舉措就是提出了更為合理科學的金融資產預期減值模型，并具體化該模型的操作情形。

我國會計準則也積極向國際會計準則趨同，緊跟國際會計準則的步伐。依據財會【2017】7號文，以預期損失模型替代原實行的已發生損失模型。

（二）研究現狀

1. 國外研究現狀

國際上對金融工具的研究始于二十世紀八十年代，當時金融市場發展迅猛，金融工具也不斷涌現，對披露相關會計信息的需求愈加多樣和迫切。部分學者認為衍生金融工具會計處理不規范可能會造成難以預計的后果，因此金融工具會計標準應運而生。

FASB于1981年發布的《外幣折算》，是當時最早涉及金融工具概念的文件。后IASB在1989年牽頭制定具體準則，《國際會計準則第39號：金融工具——確認和計量》正式文件發布在9年之后。

預期損失模型首次出現是在2009年IASB的金融工具減值意見稿，2011年，IASB聯合FASB以二分類法和三分類法作為金融資產計提減值的補充辦法。

預期信用損失模型的最終確認是2014年IFRS 9準則。兩大關鍵點要求做到前瞻和動態的結合：在會計期末，評估信用風險并做相應計提減值準備。

2. 國內研究現狀

2005年，財政部金融司發布《金融企業壞賬準備提取管理辦法》，規定金融企業每年年度終了，根據承擔風險和損失的資產余額比例提取一般準備。2007年1月1日，財政部借鑒國際會計準則中的金融工具準則，結合我國實際情況，制定我國金融工具會計準則，即CAS 22。

為更好地促進金融市場發展，財政部在2017年更新的三項金融工具會計準則中，要求實行預期損失法。

（三）研究意義

首先，針對金融資產減值來說是理論上的補充，有助于金融機構加強風險管理與應對金融危機，強化企業對信用風險評估管理和信用損失的應對能力;其次，能夠提高財務信息的前瞻性、準確性和披露透明度，提高信息使用者對報表的理解;再次，有助于加強金融機構監管部門對金融市場的監控;最后，加強銀行等金融機構對新準則的把握，積極向國際會計準則趨同。

二、 金融資產減值模型簡析

（一）金融資產減值

準則要求企業以預期信用損失為基礎，對下列項目進行減值會計處理并確認損失準備：

1. 分類為以攤余成本計量的金融資產和以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益的金融資產;

2. 租賃應收款;

3. 《企業會計準則第14號——收入》定義的合同資產;

4. 部分貸款承諾和財務擔保合同。

（二）已發生損失模型

現行的“已發生損失模型”（Incurred Loss Impairment Model）是指在會計期末，對金融資產進行減值測試，確認存在減值事實，將賬面價值與預期現金流量現值的差額，計提為金融資產的減值損失。模型遵循了權責發生制原則，雖然能夠提供可靠的判斷依據，但是缺少對未來可能面臨的信用風險的考慮，造成確認延遲，帶來順周期效應，致使金融機構資本在蕭條期大幅縮水，不利于市場經濟的健康發展。

（三）預期損失模型

2014年7月24日，IASB發布的IFRS 9正式引入預期損失模型，用以替代已發生損失模型。按三階段法對預期信用損失進行評估并將信用風險反應在報告中。

1. 范圍

預期損失減值模型主要適用于以下金融資產：按攤余成本計量的金融資產;指定為以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益的金融資產;存在給予信貸現時義務的貸款承諾（除非其以公允價值計量且其變動計入損益）;適用于IFRS 9的財務擔保合同（除非其以公允價值計量且其變動計入損益）;屬于IAS 17范圍的租賃應收款以及屬于IFRS 15范圍的合同資產。

2. 信用風險的評估

最新的三階段法核心就是對信用風險的評估，其結果決定了金融工具所處的階段，進而影響預期信用損失的金額。IFRS 9對信用風險是否顯著增加的評估強調了從業者的職業判斷，允許采用各類方法來加以判斷，而無需將違約的明確概率作為輸入值包括在內，提升了主觀判斷的難度。目前，IFRS 9沒有明確界定違約標準，企業可自由裁量，擴大了盈余管理可能性，使得不同企業會計信息的可比性減弱，監管難度也隨之增加。

3. 預期信用損失的計量

對于預期信用損失的計量，主體不僅需要考慮有關過去事項、當前的狀況，還包括關于未來經濟狀況的合理及可予驗證的信息。同時，IFRS 9將合理的信息定義為通過正當方式即可獲得而無須付出額外成本的信息。IFRS 9要求主體不能僅基于最可能出現的結果來估計預期信用損失，而將其定義為，以發生違約的相應風險為權重信用損失的加權平均值。這意味著盡管預期信用損失模型無須考慮每一種可能發生的情形，但至少必須考慮信用損失發生及不發生的風險或可能性，即使發生信用損失的可能性很低。為反映時間價值，預期損失在報告日使用的利率應當根據在初始確認時確定的實際利率進行折現。

4. 應用預期損失模型的必要性

由于已發生損失模型帶來信用損失確認延遲及順周期性等問題，不滿足風險定價管理等要求，而預期損失模型符合謹慎性原則，更具前瞻性，出現減值時損失已經得到一定彌補，考慮到未來信用損失，更真實的反應金融資產收益水平。為解決金融資產計提減值問題，為向建立全球統一的高質量資產準則標準的要求靠攏，我們必然要應用預期損失模型。

三、 新規下中國農業銀行案例研究

（一）公司概述

中國農業銀行是中國主要的綜合性金融服務提供商之一，截至2016年末，中國農業銀行總資產195，700.61億元，發放貸款和墊款97，196.39億元，吸收存款150，380.01億元，資本充足率13.04%，全年實現凈利潤1，840.60億元。

（二）金融資產現狀

在2017年末，我國商業銀行持有的貸款及應收賬款最多，約占金融資產的60%。其中，又以客戶貸款及墊款為主。緊隨其后的是持有至到期投資，占金融資產的15%左右;可供出售金融資產份額較低，主要包括債權類工具;份額最少的是交易性金融資產，僅為3%。新準則實施以后，這些金融資產的劃分會發生巨大改變，銀行在做出劃分前，應當謹慎思考，慎重決策。

（三）案例分析

1. 中國農業銀行金融資產分類

舊金融工具準則劃分方式較為復雜且帶有一定的主觀性，容易被人為操控，可能會對企業的會計信息質量造成不利影響。

為了降低這種劃分方式的主觀可能性，新金融工具準則引入“業務模式”和“金融資產合同現金流量特征”等客觀依據，將金融資產分為三類：以攤余成本計量的金融資產、以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益的金融資產、以公允價值計量且其變動計入當期損益的金融資產。

2. 資產減值模型模擬案例分析

僅根據準則及中國農業銀行披露的信息，難以直接得到中國農業銀行各項業務的風險程度。商業銀行信用風險主要來自貸款業務。另外，由于預期信用損失模型對開放性資產組合的計量存在操作困難。因此，論文假設銀行貸款業務組合、年度損失率以及業務內資產不存在轉移，通過案例研究的方法，對資產減值過程進行量化分析，直觀地得出資產減值模型的會計影響。

（1）案例假設

中國農業銀行對貸款減值處理以組合的方式進行。假設中國農業銀行存在一類資產組合A，基本信息為：貸款合同期限為6年，貸款利率7%，由70筆業務組成，每筆金額為1萬元，共計70萬元。預計貸款發生的最初兩年不發生違約行為，第三年到第七年貸款損失率為1%，2%，3%，4%，5%，即第三年有一筆業務發生違約，且預計違約業務逐年遞增一筆。

（2）案例模擬

第一階段：預期與實際相符

對一階段損失率和現金流的模擬如表1，已發生損失模型和預期信用損失模型模擬的利息收入、損失預計及凈收益的情況如表2所示，模擬出的兩模型獲得的凈收益如圖1。

據表2和圖1總結得出：

①收益總數與選擇哪種模型并無關聯。兩種模型下，貸款組合的凈收益總數一致，為17.47萬元。

②收益率不同。預期信用損失模型的收益率維持不變，已發生損失模型中存在減值跡象后，收益率與年度損失率呈反向變化，第一年為7%，第七年已降至1.74%。

③預期信用損失模型可平滑貸款組合在各期的凈收益。已發生損失模型下，貸款組合的凈收益和業務違約數量的增加呈反向變化。預期信用損失模型中，收益水平逐步下滑，如圖1所示。原因在于預期信用損失模型在一開始就考慮了預期信用損失分攤問題。即便前期無任何確認減值計提的跡象，模型在周期內分攤了信用風險，從而平緩了合同期各年度的收益。

第二階段：預期不利，實際加劇

第二年開始，經濟環境變嚴峻且預期沒有向好的可能，系統風險呈上升的趨勢，信用風險提升帶來實際的違約數量的增加，在第一階段，預期的1%、2%、3%、4%和5%分別增長為2%、3%、5%、7%和8%。對二階段損失率和現金流的模擬如表3。

僅當違約的不利形勢加劇，已發生損失模型和預期信用損失模型模擬的利息收入、損失預計及凈收益的情況如表4所示，模擬出的兩模型獲得的凈收益如圖2。

如表4，系統風險使貸款信用風險上升，已發生模型下貸款損失逐年增加，同時收益率呈反向變動，第一年收益相對較高，有4.9萬元;從第二年開始因逐年增加的信用風險而產生顯著下降的趨勢，與實際利率偏差水平增大。預期模型下，第二年的收益率變化明顯，之后相對實際利率未產生明顯偏差。

觀察圖2，比較兩種模型發現，預期模型在第二年有較大波動，凈利潤為-3.21萬元，大幅的下降對會計信息的使用者產生強烈的預警作用，在經濟可能持續下行的情況下，提前應對，做出合理的會計決策。

第三階段：預期的不利情況實際在轉好

假設從第三年起，經濟回暖，整體經濟向好發展，行業的不可控系統風險也逐漸降低，可以預計貸款合同項目的預期違約降低。在第三年末，對貸款合同損失概率預設將穩定在2%水平，對三階段損失率和現金流的預計如表5。

存在對違約的不利預設回轉，已發生損失模型和預期信用損失模型模擬的利息收入、損失預計及凈收益的情況如表6所示，模擬出的兩模型獲得的凈收益如圖3。

根據表6和圖3的模擬，我們觀察到：凈收益率、損失準備兩者呈反向變動趨勢，在已發生模型下，凈收益呈現緩慢變動趨勢;相對的，預期信用模型經歷了較大的波動，根據預期變動當期確認的原則，因預計經濟向好發展，我們在第三年確認的凈收益大幅攀升至11.83萬元。之后年份，經濟形勢平穩，損失率保持不變，因此，收益率與實際收益將保持相同的水平。同時如圖3，因采用預期信用損失模型后，指標在經濟形勢轉變的年份產生的波動預計會迷惑部分使用者。

總的來說，在不同模擬情境下，大的經濟化境在預期沒有變化時，預期模型表現得更穩定。考慮實際經濟中市場、政策、環境存在諸多變化因素帶來的影響后，預期模型的數據波動性更強，對于預期解決順周期效應負面影響的程度變得不可預測。因經濟形勢前后變化而產生預期的變化，準則要求計算和確認減值的依據——實際利率，已經與預期變化后的產生偏差，從業人員必須采用更多的信息，以更復雜的方法計算變化后的實際利率。同樣，根據模擬結果，劇烈波動產生的結果在確認后可能被使用者認定為異常值，最終會影響管理層的會計決策。

四、 新規對中國農業銀行的財務影響

（一）影響金融資產減值計提金額和利潤情況

預期損失模型要求企業從初始確認到后續計量的全過程中都要考慮金融資產的信用風險情況，對于已發生信用損失或者信用風險已經顯著增加的金融資產要計提減值，而且對于沒有顯著風險增加跡象的金融資產，也要考慮未來12個月的預期信用損失，因此減值計提金額很可能增加。由于客戶貸款等金融工具占資產的比重非常之大，以至于金融工具的減值損失將對當期損益產生較大的影響，進而使其會計利潤產生一定的波動。

（二）增大稅會差異

由于預期損失模型的運用實際上將會增加銀行對于金融資產減值的計提金額，進而減少其利潤。但是在匯繳企業所得稅時，只有當資產減值損失實際確認發生時，稅法才予以認可，允許稅前扣除。這樣會導致稅會差異進一步擴大，企業遞延所得稅資產增加。

（三）影響銀行資本充足率

資本充足率是一個銀行的資本總額對其風險加權資產的比率，反映了商業銀行在存款人和債權人的資產遭到損失之前，該銀行能以自有資本承擔損失的程度。預期減值模型要求評估信用風險的時間范圍從未來12個月擴展到金融工具的整個生命周期，而且會造成利潤的減少，削弱了銀行利用內部融資提高資本充足率的能力。

如表7所示，對比2018年、2017年、2016年農行資本充足率，發現2018年第一季度農行的資本充足率相比2017年同期上升了0.56個百分點。這是不是與上述分析相矛盾呢？本文的分析是，即使在不考慮其他影響因素的情況下，應用新模型計量會減少資本充足率的分子，但不良貸款率的降低也減少了其分母值，最終的變化方向是難以判斷的。

（四）增加了銀行執行成本

從已發生損失模型轉到預期損失模型還將增加銀行的實施成本。首先是對于風險的準確評估依賴于更大規模的數據，這會產生搜集數據、清洗數據和存儲數據方面的成本。其次基于數據構建有效的信用評估模型，也需要耗費相當的開發成本。最后落實到會計核算中還會涉及科目、報表、人員的調整。總之，這是一個復雜而艱巨的工作，需要耗費大量的人力和財力。

五、 對應用預期損失模型的建議

（一）樹立預期風險意識

新準則的修訂反映了我國準則體系與國際會計準則的進一步趨同，也反映了對金融危機經驗教訓的深刻反思。具體運用到實務中，需要銀行各級核算部門、各級別會計人員都樹立起預期風險的意識，及時準確地評估金融資產的信用情況，并根據預期風險的大小做相應的會計處理。

（二）加強內部協作

已發生損失的確認是相對簡單的，需要的信息較少，一般會計部門就可以直接獲得。而預期風險的評估和確認則需要更多的信息，這就需要銀行內部各個部門的協助，如宏觀研究團隊對宏觀經濟環境的預測，業務部門對客戶信用情況的掌握和報告等。因此需要加強各部門的協作和信息共享，提高評估的準確性，并降低執行的成本。

（三）充分利用大數據技術

近幾年大數據技術成為熱點，各大互聯網企業都紛紛搶占數據的高地。商業銀行作為支付和結算的主要渠道，多年來積累了大量的交易數據和信用信息。通過利用各種數據挖掘和機器學習的算法，構建有效的信用評估模型和預警模型，對借款人的信用狀況進行準確評估和動態監測，可以較為準確的評估金融資產的信用風險。

（四）加強監管，防止操縱利潤

由于預期損失模型中的“違約”和“信用風險”定義相對模糊，在實務操作中，金融資產“信用風險”的評估依賴于銀行內部的風控體系和評估模型，這樣預期信用損失模型也帶來了一定的操作空間。因此監管部門應注意加強對金融資產信用風險評估合理性的審查，對評估模型設計的合理性和參數設置的合理性都應進行監督，以保證評估的結果科學準確，防止操縱利潤的情況發生。

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作者簡介：

潘舒祎，女，江蘇無錫人，南京財經大學會計學院碩士，研究方向：財務管理;

朱俊，男，安徽安慶人，復旦大學大數據學院碩士，研究方向：大數據商務與管理;

尹哲彧，女，安徽合肥人，中南大學商學院碩士，研究方向：環境會計。