新準則應收賬款減值準備計提模型應用研究

馮勇 孟祥軍

【摘 要】 金融資產的減值由已發生損失模型變為預期信用損失（ECL）模型，是新準則的重大變化之一。應收賬款如何按照預期信用損失模型確認并計提減值準備，是企業實施新準則過程中迫切需要解決的現實問題。文章在簡述新準則有關應收賬款預期信用損失減值模型的準則要求和相關理論基礎上，圍繞違約損失率估計模型，介紹了三種可能的應用方案，具體包括：（1）基于應收賬款發生額的估計;（2）基于應收賬款余額的估計;（3）基于多期應收賬款余額的估計。此研究成果希冀對我國企業貫徹實施新準則的減值要求有所裨益。

【關鍵詞】 新準則; 預期信用損失; 應收賬款; 減值準備

【中圖分類號】 F272 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）23-0057-05

2017年3月31日，財政部正式發布了修訂后的《企業會計準則第22號——金融工具確認和計量》（以下簡稱新準則）。本次準則修訂繼續保持我國會計準則與國際財務報告準則的持續趨同，全面引入國際財務報告準則第9號——金融工具（IFRS9）的原則和方法。其中，金融資產的減值由已發生損失模型變為預期信用損失（ECL）模型，是新準則的重大變化之一[ 1 ]。應收賬款作為企業財務報告中重要且普遍存在的金融資產項目，如何按照預期信用損失模型確認并計提減值準備，無疑是企業實施新準則過程中迫切需要解決的現實問題。

本文在簡述新準則有關應收賬款預期信用損失減值模型的準則要求和相關理論基礎上，圍繞應收賬款違約損失率估計模型，介紹了三種可能的應用方案，以期對我國企業實施新準則有所裨益。

一、應收賬款預期信用損失減值模型的準則要求

對于金融資產減值，新準則要求使用預期信用損失模型，即金融資產減值準備的計提不以減值的實際發生為前提，而是以未來可能發生的違約事件造成的損失期望值來計量當前（即資產負債表日）應當確認的減值準備。該模型與修訂前的《企業會計準則第22號——金融工具確認和計量》（以下簡稱原準則）規定的根據實際已發生減值損失確認減值準備的方法（即已發生損失模型）存在根本性不同。

（一）預期信用損失的定義

按照新準則規定，預期信用損失是指以發生違約的風險為權重的金融工具信用損失的加權平均值。其中，信用損失是指企業按照原實際利率折現的、根據合同應收的所有合同現金流量與預期收取的所有現金流量之間的差額，即全部現金短缺的現值。

由于預期信用損失考慮付款的金額和時間分布，因此即使企業預計可以全額收款但收款時間晚于合同規定的到期期限，也會產生信用損失。

（二）計量預期信用損失中采集和使用的信息

新準則要求企業對金融工具預期信用損失的計量方法應當反映能夠以合理成本即可獲取的、合理且有依據的，關于過去事項、當前狀況以及未來經濟狀況預測的信息。據此，企業在金融資產預期信用損失計量中，應當采集并作為依據的信息既包括歷史信息，也包括前瞻性信息。

（三）對應收賬款減值準備的簡化處理要求

對于《企業會計準則第14號——收入》所規定的、不含重大融資成分的應收款項，新準則要求企業始終按照整個存續期內預期信用損失的金額計量其減值準備。

相比于根據金融資產信用風險自初始確認后是否顯著增加而將金融資產歸入三個不同的減值階段，并分別計量不同期間預期信用損失的一般方法，前述準則規定是一種簡化處理。對于不含重大融資成分的應收賬款而言，這種簡化處理是新準則的強制要求，企業沒有選擇權。

（四）基于撥備矩陣確定應收賬款預期信用損失

按照準則應用指南[ 2 ]中的示例，企業可以采用撥備矩陣方法，根據逾期賬齡分布和各賬齡段的違約損失率，確定應收賬款的預期信用損失，具體如表1所示。

按照應用指南示例中的說明，表1中的違約損失率是“以此類應收賬款預計存續期的歷史違約損失率為基礎，并根據前瞻性估計予以調整”確定，但準則或應用指南并未提供違約損失率的具體計算過程。

因此，如何以歷史違約損失率為基礎，在前瞻性調整的基礎上確定應收賬款各逾期賬齡組合的違約損失率就成為貫徹落實新準則預期信用損失減值要求的關鍵。

二、應收賬款減值準備的理論基礎與違約損失率的估計方法

（一）應收賬款減值準備的理論基礎

應收賬款計提減值準備的基礎是為了有效應對與應收賬款相關的信用風險。信用風險是企業應收賬款面臨的主要風險，具體表現為債務人未能按期償付應收賬款，為企業帶來損失的可能性。

由于信用風險并非將信用事件作為唯一動因，加上信用事件自身也并非只有一種情況，而是存在實際上彼此相關且外部表征不同的多種情況，所以，數量化度量信用風險是一項非常困難的工作[ 3 ]。20世紀90年代以來，信用風險計量分析工具和計量技術取得了長足發展，開創了信用風險度量和管理新格局。其中，基于轉移矩陣的信用遷徙方法已經成為現代信用風險計量中的基礎性內容，包括穆迪、標準普爾在內的國際評級公司對轉移矩陣進行了深入的研究，并以此為基礎開發了Credit Metrics、Credit Pro等信用風險評價工具和產品[ 4 ]。

轉移矩陣的基本原理源自馬爾可夫（Markov）鏈數學模型，其原理簡述如下：

1.馬爾可夫（Markov）鏈

馬爾可夫鏈是一組具有馬爾可夫性質的離散隨機變量的集合。設有隨機序列{Xn，n=0，1，2，…}，下標n代表時間，Xn即為隨機過程中每個時點的狀態。例如，Xn=i是指過程在n時的狀態，其狀態空間為I={1，…，m}有限集或可列集。對于任意i0，i1，…，in，in+1∈S，n∈N及P{X0=i0，X1=i1，…，Xn=in}>0，有：

則Xn稱作馬爾可夫（Markov）鏈。

馬爾可夫鏈的一個重要特性稱為馬爾可夫性（無后效性），即某個時點的狀態只與該時點之前的最后一個狀態有關，與此前其他時點或未來任何時點狀態無關。

2.轉移概率矩陣

馬爾可夫鏈中隨機變量的狀態隨時間的變化稱為轉移（transition）。條件概率Pij（n）=P{Xn+1=j│Xn=i}為馬爾可夫鏈Xn，n∈T對在時刻n的一步轉移概率。其中，i、j∈I稱為轉移概率。一般地，轉移概率Pij（n）不僅與狀態i、j有關，而且與時點n有關。

如果將保持原有狀態看作是一種“轉移”，即從i轉到i，則可將所有的轉移概率組成一個轉移矩陣，通常記P為一個轉移矩陣，如下：

因此，P為馬爾可夫（Markov）鏈的轉移概率矩陣。在有限狀態下，馬爾可夫（Markov）鏈的轉移概率矩陣就是有限維。如果P被定義為一步轉移概率，則P就是一步轉移概率矩陣，它具有以下性質：

n步轉移概率可表示為條件概率P{Xn+m=j│Xm=i}，即馬爾可夫鏈Xn，n∈T對在時刻m時的n步轉移概率。對于齊次馬爾可夫鏈，它與m無關，記為Pnij。n步轉移矩陣是其之前所有轉移矩陣的連續矩陣乘法。

3.馬爾可夫鏈的狀態分類

馬爾可夫鏈的狀態有吸收態、常返狀態和非常返態、遍歷狀態之分。若Pii=1，則稱狀態i∈S為吸收態，意味著吸收態的狀態無法轉移至其他狀態，即只要狀態為吸收態，它將永遠保持原狀態，轉移至其他狀態的概率Pij=0。

（二）估計違約損失率的過程與步驟

如前所示，新準則要求企業在綜合考慮歷史信息和前瞻性信息的基礎上，確定違約損失率。在具體實施過程中，可以基于馬爾可夫鏈理論，通過構建應收賬款的轉移矩陣來完成違約損失率的估計。需注意的是，在以逾期賬齡劃分組合時，由于時間的連續性和不可逆性，賬齡組合之間的轉移概率矩陣僅表現為下遷1級結果，且賬齡最末級為吸收級。在實務中，可以按新準則的原則要求對違約損失率的估計過程細化為以下四個步驟：

1.確定估計違約損失率的計算方法和數據基礎

該步驟是違約損失率估計的起點和基礎。由于新準則并未給定違約損失率的具體計算方法，所以，選擇使用何種方法在很大程度上取決于企業管理層的判斷。實務中，可供選擇的計算方法可能有很多。企業管理層在做出有關計算方法的決策時，需要考慮計算方法的合理性以及企業自身的數據基礎是否支持計算方法的實現。

2.匯總整理歷史數據

該步驟為違約損失率估計建立必要的數據基礎，具體數據的匯總整理過程和要求取決于企業管理層在上一步驟中選定的計算方法。某些情形下，未經調整的歷史信息可能是最佳的、合理且有依據的信息，而其他情形下，企業可能需要使用當期數據對歷史數據進行調整，以反映當前狀況和未來預測的影響，并剔除與未來現金流量不相關的歷史因素影響。

3.確定歷史損失率

歷史信息是企業計量預期信用損失的重要基準，基于歷史數據計算的歷史損失率是按照新準則要求做出違約損失率估計的重要基準。

4.考慮前瞻性調整并確定違約損失率

這是違約損失率估計過程中最需要判斷的一個步驟。在考慮前瞻性信息時，企業需要運用專業判斷，判斷程度的高低取決于預測的時間跨度和具體信息的可獲取性。預測的時間跨度越大，具體信息的可獲取性越低，則企業在估計預期信用損失時必須運用判斷的程度就越高。準則并不要求企業對金融工具整個預計存續期內的情況做出預測，也不要求企業對很遠的未來做出詳細估計，只需根據現有資料對未來情況進行推斷。

三、應收賬款違約損失率估計的實現方法

基于企業的歷史數據積累和前瞻性判斷，通過三個例子具體展示如何應用前述過程估計并確定具體應收賬款不同賬齡組合的違約損失率。

（一）違約損失率估計方法1：基于應收賬款發生額的估計

1.確定計算方法和數據基礎

該方法通過跟蹤一定期間內應收賬款發生額以及壞賬核銷金額，以此作為估計違約損失率的基礎。

在實際工作中運用該方法時，要確定適當的期間。期間的長度應當足以提供有用的信息，期間過短可能導致信息沒有意義，期間過長可能意味著市場條件或客戶基礎的變化導致分析不再有效。本例考慮將期間設定為1年。

2.匯總整理歷史數據

假設選定的觀察期間（1年）內，全部應收賬款的發生額為10 000元，最終作為壞賬核銷的款項為200元。

在壞賬核銷前，按不同收款期間統計的應收賬款回收金額和剩余金額列于表2。

3.計算歷史損失率

根據表2中的歷史數據，將最終損失金額（200）對應至各賬齡期間，可以得到不同賬齡期間應收賬款的歷史損失率，具體如表3所示。

4.前瞻性調整

假定企業對該類應收賬款的回款情況跟蹤結果表明，下游客戶的行業狀況和宏觀經濟形勢是影響應收賬款回收的關鍵因素，企業據此對應收賬款的未來回款情況進行分析判斷，認為未來壞賬損失將增加50%，即預期違約損失將由歷史統計的200元上升為300元。

企業據此計算經前瞻性調整后的違約損失率，結果列于表4。

（二）違約損失率估計方法2：基于應收賬款余額的估計

1.確定計算方法和數據基礎

在企業持續經營情況下，跟蹤余額的變動可能比發生額更為簡便。該方法通過跟蹤應收賬款各賬齡段在一段時間內的回收和變動情況來作為估計違約損失率的基礎。

在實際工作中運用該方法時，要確定需跟蹤的應收賬款余額的賬齡分布，隨后考慮一段期間內不同賬齡期間的回收和變動情況。與方法1相同，本例考慮將觀察期間設定為1年。

2.匯總整理歷史數據

假設選定的觀察期間（1年），期初應收賬款余額為10 000元，其賬齡分布和觀察期內的回收情況列于表5。

3.計算歷史回收率

根據表5中的歷史數據，可以得到不同賬齡期間應收賬款的歷史回收率，具體如表6所示。

與方法1基于最終損失數據確定歷史損失率不同的是，按照余額賬齡分析結果統計回收后剩余的金額將轉入更長賬齡段，該部分款項將在未來持續回收，并非全額損失。

假定賬齡在3年以上的款項未回收的部分全部形成損失（即損失率為90%），則2年以上至3年期賬齡的歷史損失率將為54%=[（1-回收率40%）×90%]。以此類推，1年以上至2年期賬齡的歷史損失率將為16.2%，1年以內賬齡的歷史損失率為1.62%。

4.前瞻性調整

假定企業近期為擴大銷售而放寬了信用政策，預期由此新產生的應收賬款的回收率較觀察期間有所下降，預期1年以內賬齡的回收率將由90%下降至80%。其他可能影響應收賬款回收的經濟因素與觀察期間保持一致。

企業據此計算經前瞻性調整后的違約損失率，結果列于表7。

（三）違約損失率估計方法3：基于多期應收賬款余額的估計

1.確定計算方法和數據基礎

為了避免跟蹤單期數據可能造成的估計誤差，實際工作中，可以考慮使用多年期數據對歷史損失率進行估計。假定公司選擇過去4年為觀察期，并通過對各年年末賬齡的分布情況估計應收賬款的轉化率，以此作為估計違約損失率的基礎。

2.匯總整理歷史數據

選定的觀察期間（4年），各期期末應收賬款余額及其賬齡分布列于表8。

3.計算歷史回收率

根據表8中的歷史數據，可以得到不同賬齡段應收賬款的歷史轉化率，具體如表9所示。

假定，過去4年的數據表明，賬齡在3年以上的款項沒有任何回收，損失率為100%。基于3年平均轉化率計算的各賬齡段歷史損失率如表10所示。

4.前瞻性調整

企業認為，目前的宏觀經濟增速放緩將對應收賬款回收情況產生一定的負面影響。企業基于以往經驗和判斷，預計3年以下賬齡的預期違約損失率將比歷史損失率提高5%。企業據此計算經前瞻性調整后的違約損失率，結果列于表11。

四、總結與啟示

新準則要求企業在綜合考慮歷史信息和前瞻性信息的基礎上，對應收賬款的違約損失率作出估計。準則應用指南提供的示例表明，企業可以基于逾期賬齡信息，對應收賬款的減值準備金額作出估計，但準則和應用指南并未提供違約損失率的計算方法。

基于筆者對準則的理解和實務觀察，本文以示例方式展示了有關違約損失率估計的三種可行方案。這些方案均可以滿足新準則有關預期信用損失的總體原則性要求，但在某些關鍵假設，比如觀察基礎、觀察期間、回收估計和前瞻性調整方面，均存在較為明顯的差異，由此造成對違約損失率的估計也有所不同。

基于預期信用損失模型確認應收賬款減值準備，在全球范圍內都處于應用初期。如何基于企業自身的數據基礎合理確定預期信用損失，需要實務工作者進行更多的嘗試和經驗分享，希望本文能夠對我國企業落實新準則減值要求，提高企業應收賬款減值計量的適當性和準確性有所啟發。

【參考文獻】

[1] 吳慧芳.金融資產減值模型改革對應收賬款壞賬準備計提的會計處理探析[J].財會研究，2019（2）：29-31.

[2] 財政部會計司編寫組.《企業會計準則第22號——金融工具確認和計量》應用指南[M].北京：中國財政經濟出版社，2018.

[3] 詹原瑞.銀行信用風險的現代度量與管理[M].北京：經濟科學出版社，2004.

[4] 顧乾屏，陳順發，劉煒，等.信用遷移矩陣特性實證分析[J].石家莊經濟學院學報，2007（2）：24-30.