预期信用损失的实践与计量方法

　　前言

　　2014年7月，《国际财务报告准则第9号：金融工具》(IFRS 9)正式发布。2017年3月，财务部修订发布了相应的企业会计准则《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》(“CAS 22”“新准则”)，并要求境内外同时上市或境外上市的企业于2018年1月1日起实施新准则，境内上市企业和非上市企业分别于2019年1月1日和2021年1月1日起实施新准则。新准则要求企业在新的框架下计量信用风险的减值时需前瞻性地关注未来潜在风险，采用预期信用损失法计提减值准备。新准则的实施有效缓解了已发生损失模型在金融危机中暴露的损失确认“太少太迟”问题，但由于理论的复杂性、专业性，它的出现也为财务管理人员提出了更高的要求。

　　本文将系统性地讲解预期信用损失模型为企业带来的挑战与影响，深度剖析预期信用损失模型的原理与逻辑，并结合当前的经济形势与具体实施案例，阐述预期信用损失模型在实际应用中的场景、方法与价值。

　　新旧准则的主要对比

　　旧准则采用“已发生损失法”，认为只有存在减值损失的客观证据时，该单项金融资产或金融资产组合才开始出现减值及计提减值损失。新准则引入了“预期信用损失”的概念，要求企业在每个资产负债表日评估相关金融工具的预期信用风险，确认风险自初始确认后是否显著增加，通过考虑多场景下企业自身及宏观经济的发展趋势，前瞻性的估计未来风险，并按照不同情形分别计量其损失准备、确认预期信用损失及其变动。

　　在新准则的预期信用损失框架下，机构的历史风险表现以及对于未来经济环境和风险的判断，都会被纳入模型作为综合考量要素。通过信用风险损失的提前确认，新准则有效缓解了已发生损失模型在金融危机中暴露的损失确认“太少太迟”问题，使得预期信用损失的确认更为平缓，更加符合资产质量的实际变化情况。新旧准则对减值损失计提对比如下图所示：

　　新准则的实施对企业带来的挑战

　　与旧准则下的已发生损失模型相比，预期信用损失模型会导致金融资产减值计提的时间长度增加、计提的时间提前及计提范围增加。同时，由于预期信用损失模型本身具有较高的复杂性与专业性，它的出现与应用将在多方面为企业带来挑战：

　　(一)预期信用损失的测算涉及大量专业判断，对会计信息质量影响重大

　　新准则规定，金融资产预期信用损失的评估需要对宏观经济情况、市场利率风险、银行监管政策以及标的资产自身在不同情况下的违约概率、违约损失率等进行前瞻性预测，因此需要大量的专业判断，以保证会计信息的可靠性。

　　(二)新旧准则转换为企业信息披露、绩效考核等连续性提出挑战

　　旧准则下，减值损失不需要作为单独项目在利润表上列报;新准则下，减值计提由传统的已发生损失转变为预期损失，且需作为单独项目在利润表上列报。新旧准则的转换导致企业财务报表相关科目可能发生较大的波动，进而对企业信息披露、监管合规、投资者关系维护以及内部绩效考核等的连续性均造成较大挑战。我们建议管理层对现有业务目标设置、财务管理制度及业绩考核指标进行前瞻性预判与调整，以提前做好战略规划，满足监管需求。

　　(三)疫情对预期信用损失计量带来的影响

　　2020年1月以来，突发的COVID-19疫情为很多行业带来了严峻的挑战。受疫情影响，很多债务人违约风险大幅度升高，抵押借款的资产价值也面临下跌，从而导致信用损失率普遍上升。预期信用损失模型需要根据信用风险对资产损失的阶段进行判定，疫情爆发往往导致客户信用风险状况恶化，间接影响金融机构的资产结构和资产质量，从而导致相关资产在资产损失阶段中的分布比重发生变化;疫情对宏观经济的影响也会反映在宏观经济预测这一重要前瞻性风险参数中;同时，因为新准则要求设置多情景减值计量，疫情影响下悲观情景占比往往会增加，进而影响到金融资产减值的计量结果。

　　新准则下预期信用损失的计量方法

　　(一)模型综述

　　新准则下的预期信用损失(Expected Credit Loss，下称“ECL”)模型以历史数据及宏观经济因子为基础，其公式为：

　　其中，ECL代表预期信用损失，是企业对某个信用事件中会遭受的损失的估计;PD为违约概率，LGD为违约损失率，EAD为满足IFRS 9准则要求的违约风险敞口。

　　(二)阶段划分

　　根据自初始确认后信用质量的变化情况，预期信用损失模型引入三阶段损失模型，将项目分入三个阶段，动态评估资产的信用风险变化情况。对于处于不同阶段内的项目，需要考虑的风险敞口期限及利息收入计算方式有所不同，详见以下图表：

　　(三)违约概率

　　违约概率(Probability of Default，下略称“PD”)是指未来某个特定时期内(未来十二个月或整个存续期间)，债务人不能按照合同要求偿还本息或履行相关义务的可能性。根据测算主体历史数据的累计与质量情况，ECL模型可选择内评转移矩阵法或监管公式法两种方式进行PD的测算：

　　方法一：内评转移矩阵法，适用于有充足历史数据的业务。该方法通过构建内部评级转移矩阵进行由当前PD到累积PD的计算，再使用累积PD，计算出边际PD。

　　方法二：监管公式法，适用于没有充足历史数据的业务，该方法根据巴塞尔委员会提出的调整的监管公式法(Modified Supervisory Formula Approach，MSFA)，通过当前一年期违约概率估计多年期的累积PD。再使用累积PD，计算出边际PD。

　　(四)前瞻性调整

　　根据新准则要求，预期信用损失模型在计算违约概率时应采用当前时点违约概率(PIT-PD)。PIT-PD在其信用风险评估中，引入了未来宏观经济指标参数(如：国民生产总值、未来物价预期指数、房地产景气指数等)，因而能更准确地反映宏观经济周期的影响。同时，PIT-PD模型更加关注资产所处的周期，克服了风险管理的滞后性，满足会计准则对真实风险考量的要求。具体说来，PIT-PD前瞻性调整包括Merton模型和Wilson模型两种主要方法。

　　(1)Merton模型

　　Merton模型认为，企业信用风险主要取决于企业资产市场价值、波动率以及负债账面价值;当企业资产未来市场价值低于企业所需清偿的负债价值时，企业将会违约;企业资产未来市场价值的期望值到违约点之间的距离就是违约距离，它以市场价值的标准差的倍数表示，距离越远，公司发生违约的可能性越小，反之，公司发生违约的可能性越大。

　　Merton模型的核心是计算调整参数是