疫情背景下，預(yù)期信用損失模型在上市銀行中的應(yīng)用研究

康麗麗

【摘要】文章以2018—2020年H股及A+H股上市銀行以攤余成本計量的貸款和墊款為例，研究“預(yù)期信用損失”模型在上市銀行中的應(yīng)用，特別是新冠疫情背景下“預(yù)期信用損失”模型的應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)，H股及A+H股上市銀行在2018年首次應(yīng)用“預(yù)期信用損失”模型時，普遍增提貸款和墊款減值準備，資產(chǎn)減值損失大幅增加，但增幅逐年降低。H股上市銀行2020年并未因疫情而增提貸款減值準備；A+H股上市銀行2020年貸款減值準備增幅降低，但高于貸款增長比率。H股及A+H股上市銀行按階段分布的貸款和墊款與貸款五級分類高度相關(guān)。文章的研究結(jié)論為《企業(yè)會計準則第22號——金融工具確認和計量》提供了經(jīng)驗證據(jù)，并為IASB對IFRS9開展實施后審議工作提供部分中國證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】預(yù)期信用損失；以攤余成本計量的貸款和墊款；貸款減值準備

【中圖分類號】F832.4

一、引言

貸款作為商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)，其價值受到信用風(fēng)險、利率風(fēng)險等多重因素影響。為早期識別、控制和規(guī)避風(fēng)險，避免壞賬損失對銀行資本的直接沖擊，銀行會根據(jù)風(fēng)險可能帶來的損失計提貸款減值準備。2008年金融危機后，“已發(fā)生損失”模型因減值確認滯后和順周期性問題飽受詬病。該模型強調(diào)只有存在客觀減值跡象時才能確認金融工具的信用損失，導(dǎo)致?lián)p失確認的“太少、太遲”（Gianluca R et al， 2013）[ 1 ]。

在金融危機咨詢小組、二十國集團和金融穩(wěn)定理事會的敦促下，IASB（國際會計準則理事會）和FASB（財務(wù)會計準則委員會）啟動了金融工具等會計準則的修訂工作（鄧永勤、馮曉晴、周亞丹，2017）[ 2 ]，經(jīng)過多輪征求意見，最終，IASB于2014年7月發(fā)布《國際財務(wù)報告準則第9號——金融工具：分類和計量》（IFRS9），規(guī)定金融工具減值采用“預(yù)期信用損失”模型；FASB在2016年6月發(fā)布《金融工具——信用損失》，確定采用不同于“預(yù)期信用損失”模型的“當前預(yù)期信用損失”模型。為實現(xiàn)與國際財務(wù)報告準則的持續(xù)趨同，我國財政部于2017年3月修訂印發(fā)《企業(yè)會計準則第22號——金融工具確認和計量》（CAS22），規(guī)定企業(yè)應(yīng)當以預(yù)期信用損失為基礎(chǔ)，對部分金融資產(chǎn)、租賃應(yīng)收款、合同資產(chǎn)等進行減值會計處理并確認損失準備[3]，其內(nèi)容與IFRS9基本一致。

我國H股及A+H股上市銀行自2018年1月1日起開始施行新金融工具準則，至今已實施4年多。2020年新冠肺炎疫情對世界經(jīng)濟造成重大影響，對于“預(yù)期信用損失”模型而言，無疑是一次很好的適用性檢驗機會。銀行作為應(yīng)用“預(yù)期信用損失”模型最廣泛和最重要的行業(yè)，有必要研究“預(yù)期信用損失”模型在上市銀行中的應(yīng)用情況，特別是疫情背景下，“預(yù)期信用損失”模型的應(yīng)用效果，旨在為CAS22和IFRS9提供部分經(jīng)驗證據(jù)。

二、“預(yù)期信用損失法”的理論基礎(chǔ)

（一）預(yù)期信用損失的確認和計量

新金融工具準則CAS22要求企業(yè)基于過去、現(xiàn)在和未來經(jīng)濟狀況，按照“預(yù)期信用損失法”計提金融資產(chǎn)減值準備，以更加及時、足額地計提金融資產(chǎn)減值準備[3]。企業(yè)應(yīng)依據(jù)每個資產(chǎn)負債表日金融工具的信用風(fēng)險變化情況，按三個階段分別計量損失準備、確認預(yù)期信用損失的變動。

第一階段：信用風(fēng)險自初始確認后未顯著增加，按照12個月內(nèi)的預(yù)期信用損失確認損失準備。按賬面總額乘以實際利率確認利息收入。

第二階段：信用風(fēng)險自初始確認后已顯著增加，但尚未發(fā)生信用減值，按照整個存續(xù)期內(nèi)的預(yù)期信用損失確認損失準備。仍以賬面總額為基礎(chǔ)確認利息收入。

第三階段：初始確認后發(fā)生信用減值，按照整個存續(xù)期內(nèi)的預(yù)期信用損失確認損失準備，按攤余成本（賬面總額減去減值準備）確認利息收入。

（二）與FASB“當前預(yù)期信用損失法”的比較

“預(yù)期信用損失法”與“當前預(yù)期信用損失法”的共同點在于兩者的核心理念相同，即均關(guān)注前瞻性信息，避免信用損失確認“太少、太遲”。

不同于“預(yù)期信用損失”模型的三階段計量方式，“當前預(yù)期信用損失”模型只規(guī)定了一種減值測試方法，即要求企業(yè)以預(yù)期現(xiàn)金流量按實際利率折現(xiàn)的現(xiàn)值計量凈攤余成本，自初始確認起確認金融工具整個存續(xù)期的預(yù)期信用損失，且對低風(fēng)險資產(chǎn)無簡化處理（楊雋萍、朱意孜，2021）[4]。

相比于三階段計量方式，“當前預(yù)期信用損失”模型能夠克服前者操作困難且難以計算的問題，完全確認和計量了“未知的未知”風(fēng)險，是徹底的“預(yù)期信用損失”模型（丁友剛等，2017）[5]。但由于在確認預(yù)期信用損失時，僅能依據(jù)相關(guān)歷史信息預(yù)測做出判斷，“當前預(yù)期信用損失”模型的相關(guān)性和公允性難以保證。而“預(yù)期信用損失”模型則存在“信用風(fēng)險是否顯著增加”等關(guān)鍵判斷標準不統(tǒng)一、實務(wù)中應(yīng)用難度較高的問題。

（三）“預(yù)期信用損失法”在新冠肺炎疫情下應(yīng)用的注意要點

在疫情背景下，企業(yè)應(yīng)用“預(yù)期信用損失”模型面臨著一系列新的問題和挑戰(zhàn)（陸建橋，2021）[6]，如宏觀環(huán)境變化、生產(chǎn)經(jīng)營的可持續(xù)性預(yù)期、假設(shè)發(fā)生變化等，使得計量預(yù)期信用損失存在諸多困難。對此，財政部和IASB均對疫情背景下企業(yè)如何應(yīng)用預(yù)期信用損失法給予指導(dǎo)。注意要點主要包括[7][8]：一是企業(yè)在無須付出不必要的額外成本或努力的前提下，獲得合理且有依據(jù)的信息來評估信用風(fēng)險是否顯著增加；二是在評估未來經(jīng)濟狀況時，既要考慮疫情，又要考慮政府部門采取的支持性政策和措施；三是及時根據(jù)環(huán)境變化重檢和修正模型、調(diào)整假設(shè)和參數(shù)。但企業(yè)在實際實施時仍然缺乏具體的“客觀證據(jù)”，需要依賴管理層的主觀預(yù)估。

三、“預(yù)期信用損失”模型在上市銀行中的應(yīng)用

本文選取H股及A+H股上市銀行2008—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究樣本。上述銀行率先應(yīng)用“預(yù)期信用損失”模型，信息環(huán)境較好，對于研究“預(yù)期信用損失”模型具有典型性。本文以上述銀行以攤余成本計量的貸款及墊款作為研究對象，貸款及墊款是銀行的主要資產(chǎn)，計提的減值準備和資產(chǎn)損失比重大，具有代表性。截至2020年末共有15家A+H股上市銀行，16家H股上市銀行，相關(guān)數(shù)據(jù)通過手工從上市公司年報中搜集。

（一）貸款及墊款資產(chǎn)減值損失變化情況

從表1可以看出，在2018年首次實施“預(yù)期信用損失”模型后，A+H股及H股上市銀行貸款及墊款減值損失大幅增加，增幅高達39.37%。2019—2020年，增長比率逐漸下降，分別為11.5%和8.03%。

2020年，A+H股上市銀行資產(chǎn)減值損失增幅比率為10.23%，高于2019年；H股上市銀行2020年的貸款及墊款減值損失降幅17.15%。A+H股上市銀行管理層考慮新冠肺炎疫情等因素對經(jīng)濟發(fā)展趨勢、宏觀經(jīng)濟情景的影響，貸款及墊款減值損失增加。H股上市銀行并未因疫情而多提貸款及墊款的減值損失，貸款及墊款減值損失主要受不同年度資產(chǎn)質(zhì)量變化影響。從減值損失數(shù)量上看，H股上市銀行要遠小于A+H股上市銀行，H股上市銀行2020年貸款及墊款減值損失僅占H股及A+H股上市銀行貸款及墊款減值損失的6.16%。

（二）以攤余成本計量的貸款和墊款減值準備及撥備率變化情況

從表2可以看出，2018—2020年H股及A+H股上市銀行以攤余成本計量的貸款和墊款減值準備逐年增加，但增長比率從14.80%下降到11.45%。其中2020年A+H股上市銀行減值準備增長率為12.20%，H股上市銀行減值準備增長率為-0.74%。

2020年H股及A+H股上市銀行總體減值準備增長率11.45%低于以攤余成本計量的貸款和墊款增長率11.77%。分類來看，2020年A+H股上市銀行減值準備增長率12.20%高于貸款和墊款增長率11.60%，H股上市銀行減值準備較上年下降0.74%，而貸款和墊款增長率為14.81%。在新冠肺炎疫情的背景下，A+H股上市銀行計提的貸款減值準備高于貸款增長速度，H股上市銀行未隨貸款和墊款余額增加和疫情而多提貸款減值準備。

從貸款撥備率來看，2020年H股及A+H股上市銀行平均貸款撥備率下降0.01個百分點。其中A+H股上市銀行平均貸款撥備率上升0.02個百分點，H股上市銀行平均貸款撥備率下降0.51個百分點。

（三）貸款及墊款按階段分布情況

從表3可以看出，H股及A+H股上市銀行2018—2020年以攤余成本計量的墊款和墊款各階段分布情況。

A+H股上市銀行一階段貸款和墊款占比保持在95.5%左右，且逐年小幅增加。二階段貸款和墊款占比在3%左右，且逐年小幅降低。三階段貸款占比維持在1.5%左右。A+H股2020年并未因疫情而顯著增加二、三階段的貸款和墊款占比，即并未增加按剩余存續(xù)期的預(yù)期信用損失確認損失準備的貸款和墊款。96.15%的貸款和墊款仍根據(jù)未來12個月內(nèi)的預(yù)期信用損失確認損失準備。

H股上市銀行一階段貸款和墊款占比保持在91%左右，且逐年增加，但占比低于A+H股上市銀行；二階段貸款和墊款占比保持在6%左右，且逐年降低，但占比高于A+H股上市銀行；三階段貸款占比保持在3%左右，比例高于A+H股上市銀行。H股上市銀行預(yù)期貸款和墊款的未來信用風(fēng)險要高于A+H股上市銀行，但也未因疫情而增加二、三階段的比重。可能是由于各銀行考慮新冠肺炎疫情和政府紓困政策對宏觀經(jīng)濟的綜合影響，未顯著增加二、三階段貸款和墊款比重。

（四）貸款五級分類情況

通過表3與表4對比，可以發(fā)現(xiàn)上市銀行按階段分類的以攤余成本計量的貸款和墊款占比，與按五級分類劃分的貸款占比高度相關(guān)，A+H股正常類貸款在全部貸款中占比為96%左右，關(guān)注類貸款占比為2.5%左右，不良貸款包含次級、可疑、損失類貸款，占比在1.5%左右。H股正常類貸款占比為93%左右，關(guān)注類貸款占比為5%左右，不良類貸款占比為2%左右。說明無論是H股還是A+H股上市銀行，貸款資產(chǎn)質(zhì)量的分類結(jié)果是劃分貸款和墊款處于哪一階段的重要依據(jù)。

（五）“預(yù)期信用損失”模型披露情況

通過查閱年報，上市銀行均在年報中披露預(yù)期信用損失計量的相關(guān)信息，包括信用風(fēng)險是否顯著增加的判斷標準、前瞻性信息涉及的宏觀經(jīng)濟指標、模型參數(shù)、新冠肺炎疫情及政府采取的各類支持性政策對違約概率、違約損失率、風(fēng)險敞口的影響等。上市銀行通過歷史數(shù)據(jù)分析、專家預(yù)測，識別出影響預(yù)期信用損失的宏觀經(jīng)濟指標，并區(qū)分樂觀、中性、悲觀來考慮前瞻性信息。對作為宏觀經(jīng)濟因子的國內(nèi)生產(chǎn)總值進行敏感性分析，確保預(yù)期信用損失準備的變動比率不超過5%。

預(yù)期信用損失計量涉及復(fù)雜的模型、假設(shè)、參數(shù)，且參數(shù)估計過程涉及較多的判斷和管理層調(diào)整等，減值準備的確定很大程度上依賴于內(nèi)部信用風(fēng)險管理策略和外部的宏觀環(huán)境，審計報告均將預(yù)期信用損失計量作為關(guān)鍵審計事項（孫娜、朱亮、查逸芳，2020）[9]。但上市銀行披露的內(nèi)容多是定性信息，對估值技術(shù)、關(guān)鍵假設(shè)和參數(shù)等相關(guān)信息披露缺乏定量數(shù)據(jù)，特別是管理層“疊加”調(diào)整的影響、重大判斷的披露，建立模型的過程不夠透明，為企業(yè)提供了盈余管理的空間。

四、貸款“預(yù)期信用損失”模型應(yīng)用的相關(guān)建議

（一）加強微觀會計監(jiān)督和宏觀審慎監(jiān)管，避免企業(yè)盈余管理

建議準則制定機構(gòu)和監(jiān)管機構(gòu)進一步修訂預(yù)期信用損失計量具體指引和信息披露框架，規(guī)范企業(yè)對預(yù)期信用損失計量的自由裁量權(quán)，特別是規(guī)范管理層“疊加”的運用，確保會計相關(guān)假設(shè)和判斷的合理性，提高財務(wù)報告的可比性。具體包括界定信用風(fēng)險變化的統(tǒng)一標準，規(guī)范重要模型和參數(shù)設(shè)定、調(diào)整的原則、方法，詳細披露計量涉及的定性和定量信息，比如風(fēng)險敞口的歷史違約概率曲線、宏觀經(jīng)濟情景預(yù)測方法、參數(shù)取值、疫情對經(jīng)濟預(yù)測、情景設(shè)置、權(quán)重分配等預(yù)期信用損失計量因素的影響等。持續(xù)提升模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保會計信息的透明度和可比性，以有利于利益相關(guān)者進行決策，并進一步提升監(jiān)管效能。

（二）合理計提撥備，避免順周期效應(yīng)

新冠肺炎疫情使世界經(jīng)濟發(fā)生了重大變化，經(jīng)濟環(huán)境仍不明朗。銀行應(yīng)持續(xù)對各類業(yè)務(wù)、市場、信用風(fēng)險進行有效識別、計量和監(jiān)測，提高貸款五級分類劃分的準確性，審慎判斷信用風(fēng)險是否顯著增加，將更多可能發(fā)生風(fēng)險的貸款和墊款劃入二階段、三階段，提足撥備（田豐，2021）[ 1 0 ]，以提高風(fēng)險抵御能力，保持經(jīng)營穩(wěn)定。

在銀行集中大額計提減值準備時，監(jiān)管部門應(yīng)采用放松逆周期資本緩沖等措施，將減值準備對資本的沖擊控制在合理范圍，保障銀行繼續(xù)為實體經(jīng)濟提供信貸支持，避免順周期效應(yīng)（梁吉平、王澤元，2021；南星恒、周華、曹暢，2021）[ 1 1 ] [ 1 2 ]。

（三）完善數(shù)據(jù)治理、加強部門間協(xié)調(diào)配合

預(yù)期信用損失計量需要以歷史數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等龐大的數(shù)據(jù)積累作支撐。銀行應(yīng)當加強對數(shù)據(jù)的收集、整理和更新，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為“預(yù)期信用損失”模型需要的輸入值，提高數(shù)據(jù)庫構(gòu)建能力和數(shù)據(jù)分析能力，建立風(fēng)險管理體系。預(yù)期信用損失計量需要各部門協(xié)調(diào)配合，包括財務(wù)部門、業(yè)務(wù)部門、風(fēng)險管理部門等相互支撐，在此基礎(chǔ)上合理分析和利用數(shù)據(jù)，審慎運用職業(yè)判斷，進而合理計提減值準備，準確反映資產(chǎn)價值。同時，管理層應(yīng)準確理解模型的關(guān)鍵點，合理運用會計判斷和估計，避免操縱利潤。內(nèi)審部門應(yīng)當加強對預(yù)期信用損失計量相關(guān)內(nèi)部控制有效性的了解和評價，評價模型和參數(shù)的可靠性、違約概率、違約損失率的合理性等。

主要參考文獻：

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