預(yù)期信用損失模型對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的啟示
——以X銀行為例

孔令睿

（重慶理工大學(xué)，重慶 400054）

1 引言

新金融工具準(zhǔn)則是2017年財(cái)政部為了同國際接軌，對我國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則提出的修訂。在新的金融工具準(zhǔn)則中，對金融工具分類和金融工具減值計(jì)量等做出了修改。其中，最為關(guān)鍵的是，提出了預(yù)期信用損失模型來對金融資產(chǎn)的減值進(jìn)行計(jì)量，這種減值方式的調(diào)整，能解決撥備計(jì)提的順周期問題，及時(shí)足額地反映出金融資產(chǎn)的減值風(fēng)險(xiǎn)，減輕金融機(jī)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(zhǔn)則雖然已在我國的企業(yè)中全面實(shí)施落地，但是預(yù)期信用損失模型在運(yùn)用過程中還存在設(shè)立復(fù)雜、三階段界定不清晰等諸多問題。本文對預(yù)期信用損失模型三階段減值法進(jìn)行介紹，并對案例銀行進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最后提出進(jìn)一步完善預(yù)期信用損失模型實(shí)施的建議。

2 文獻(xiàn)回顧

學(xué)者們在對新金融工具準(zhǔn)則的應(yīng)用進(jìn)行分析時(shí)，對其中最關(guān)鍵的預(yù)期信用損失模型作了較詳細(xì)的研究。首先，預(yù)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(yīng)問題？李峰和吳海霞（2015）指出，預(yù)期信用減值模型計(jì)提準(zhǔn)備金的前瞻性信息調(diào)整是基于時(shí)點(diǎn)（Point in Time，即PIT）判斷宏觀經(jīng)濟(jì)因素變動(dòng)的影響，準(zhǔn)備金計(jì)提仍會(huì)和經(jīng)濟(jì)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(dòng)仍具有親周期性特征。胡辰和李心丹（2019）認(rèn)為，預(yù)期信用損失模型并未從根本上改變撥備計(jì)提的理念，只是將計(jì)提規(guī)則由已發(fā)生損失模式的“后瞻性”改為“前瞻性”，同時(shí)考慮未來宏觀經(jīng)濟(jì)變化的影響，雖然可以在一定程度上緩解順周期效應(yīng)，但并不能將其完全消除。其次，在新準(zhǔn)則的執(zhí)行方面，劉瑛和莊天琦（2019）認(rèn)為，預(yù)期信用損失模型最大的特點(diǎn)在于不僅要考慮客觀減值證據(jù)，還要評(píng)估金融工具未來面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)。李詩等（2022）將中國平安依據(jù)新金融工具準(zhǔn)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(fēng)險(xiǎn)特征對金融資產(chǎn)進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)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(píng)級(jí)；第二步就是根據(jù)預(yù)期信用損失計(jì)算模型，測算違約概率（PD）、違約損失率（LGD）、違約風(fēng)險(xiǎn)暴露（EAD），還需要根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)變量等前瞻性信息進(jìn)行調(diào)整，再按不同經(jīng)濟(jì)情景計(jì)算各階段的加權(quán)信用損失，這一步工作量極大，模型基礎(chǔ)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(zhǔn)則的“預(yù)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(fēng)險(xiǎn)自初始確認(rèn)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(fēng)險(xiǎn)顯著增加，但未發(fā)生實(shí)質(zhì)性減值；第三階段金融資產(chǎn)已發(fā)生實(shí)質(zhì)性信用減值，進(jìn)入不良階段（對應(yīng)于風(fēng)險(xiǎn)分類里面的次級(jí)、可疑和損失三種）。

三階段究竟應(yīng)該如何劃分成為準(zhǔn)則在實(shí)際應(yīng)用中的難點(diǎn)。為提高實(shí)務(wù)操作效率，對于購買或源生時(shí)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(fēng)險(xiǎn)分級(jí)的要求和定義，將不良級(jí)別（次級(jí)、可疑和損失三級(jí)）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(rèn)時(shí)所確定的預(yù)計(jì)存續(xù)期內(nèi)的違約概率和該工具在資產(chǎn)負(fù)債表日所確定的預(yù)計(jì)存續(xù)期內(nèi)的違約概率，來判定金融工具信用風(fēng)險(xiǎn)是否應(yīng)劃分為第二階段。最后，將信用風(fēng)險(xiǎn)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(shí)已發(fā)生信用減值的金融資產(chǎn)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)僅將初始確認(rèn)后整個(gè)存續(xù)期內(nèi)預(yù)期信用損失的變動(dòng)確認(rèn)為損失準(zhǔn)備，并按其攤余成本和經(jīng)信用調(diào)整的實(shí)際利率計(jì)算利息收入。在實(shí)務(wù)上，預(yù)期信用損失需要在每個(gè)會(huì)計(jì)周期重新評(píng)估。資產(chǎn)負(fù)債日，需要根據(jù)最新的模型參數(shù)，重新估計(jì)金融資產(chǎn)剩余生命周期內(nèi)的各期現(xiàn)金流，并按照實(shí)際利率計(jì)算其現(xiàn)值，然后與預(yù)期信用損失估計(jì)變更之前金融資產(chǎn)的價(jià)值進(jìn)行比較。如果對預(yù)計(jì)損失的先前估計(jì)是準(zhǔn)確的，則無須追加確認(rèn)。相反，如果預(yù)期將發(fā)生的損失同先前的估計(jì)金額相比存在差額，相應(yīng)減少或增加的預(yù)期現(xiàn)金流現(xiàn)值就應(yīng)被確認(rèn)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(yù)期上的變動(dòng)將會(huì)被確認(rèn)為損益。

4 X 銀行基于“三階段”的減值準(zhǔn)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(shí)施新金融工具準(zhǔn)則，應(yīng)用預(yù)期信用損失模型來對金融資產(chǎn)的減值情況進(jìn)行計(jì)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(zhǔn)備進(jìn)行分析。

在原金融工具準(zhǔn)則下，2017年末減值（損失）準(zhǔn)備余額62.62 億元，均為以攤余成本計(jì)量的減值類別，其中貸款及墊款減值準(zhǔn)備余額為50.45 億元。2018年1月1日施行新準(zhǔn)則后，需要對期初減值準(zhǔn)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(zhǔn)備在2018年1月1日合計(jì)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(jì)提了減值準(zhǔn)備20.02 億元，其中公司貸款和零售貸款減值準(zhǔn)備分別為16.34 億元和3.69 億元，導(dǎo)致公司貸款和零售貸款減值準(zhǔn)備分別增長30.16%和10.64%。由此可見，新準(zhǔn)則對銀行金融資產(chǎn)減值準(zhǔn)備計(jì)提的影響是很明顯的。

表1 執(zhí)行新準(zhǔn)則時(shí)貸款及墊款減值準(zhǔn)備調(diào)整表 單位：億元

表2 執(zhí)行新準(zhǔn)則時(shí)貸款及墊款減值準(zhǔn)備調(diào)整變動(dòng)率 單位：%

進(jìn)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(zhǔn)則對期初減值準(zhǔn)備作了調(diào)整，年底減值準(zhǔn)備的增速并不高。2019年底新冠肺炎疫情爆發(fā)，考慮經(jīng)濟(jì)前景受到的不確定性影響，2019年減值準(zhǔn)備的增速超過了30%。2020年，新冠肺炎疫情在世界發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體持續(xù)蔓延，對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展也蒙上了陰影，經(jīng)前瞻性調(diào)整后，當(dāng)年貸款及墊款的減值準(zhǔn)備仍然保持較快增長，達(dá)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(jì)開始復(fù)蘇，加之經(jīng)濟(jì)紓困政策的執(zhí)行，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面影響得到緩解，因而2021年減值準(zhǔn)備就出現(xiàn)了一個(gè)較低的增長率，約為2%。

表3 2018-2021年三階段減值統(tǒng)計(jì)分析

表4 2018-2021年三階段減值變化率 單位：%

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(shí)間的推移和客戶信用評(píng)級(jí)的變化，三個(gè)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(fēng)險(xiǎn)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(shí)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(fēng)險(xiǎn)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(jìn)行橫向?qū)Ρ取 銀行是同X 銀行規(guī)模相當(dāng)?shù)腁 股上市城商行，于2019年開始應(yīng)用預(yù)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(shí)質(zhì)信用減值損失。X 信用風(fēng)險(xiǎn)水平相較于H 銀行更低。

表5 X、H 銀行2019-2021年三階段減值率對比分析 單位：%

另外，對比兩家銀行年報(bào)附注披露中對三階段的披露情況來看，X 銀行年報(bào)中對貸款減值準(zhǔn)備余額下，明細(xì)科目三階段減值金額和五級(jí)分類情況等都做了詳細(xì)披露，對報(bào)表使用者來說能夠更清晰地了解X 銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)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(xì)的數(shù)據(jù)，對報(bào)表使用者來說不容易作出判斷。

5 結(jié)論及建議

預(yù)期信用損失模型的應(yīng)用對商業(yè)銀行產(chǎn)生了顯著的影響。隨著預(yù)期信用損失模型在我國企業(yè)中全面實(shí)施，商業(yè)銀行應(yīng)用預(yù)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(jī)構(gòu)，都要不斷跟進(jìn)模型的實(shí)施過程，及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和完善，促進(jìn)預(yù)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(jìn)一步完善模型運(yùn)用。預(yù)期信用損失模型減輕了已發(fā)生損失模型的順周期效應(yīng)，讓金融資產(chǎn)減值計(jì)提具有前瞻性且變得更加客觀，提升了銀行對信用風(fēng)險(xiǎn)的判斷，使銀行面對可能存在的信用風(fēng)險(xiǎn)具有更強(qiáng)的抵御能力。但是模型運(yùn)用中，還是存在參數(shù)確定復(fù)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(huì)影響銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理。因此應(yīng)該在使用過程中不斷進(jìn)行修正和檢驗(yàn)，針對國際經(jīng)濟(jì)形勢和國家政策等因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控，加強(qiáng)信息系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫建設(shè)，并加強(qiáng)對模型運(yùn)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(qiáng)信息披露。在對案例銀行進(jìn)行比較分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)除了常規(guī)監(jiān)管指標(biāo)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(jìn)行比較，也難以對銀行的金融資產(chǎn)減值形成細(xì)致的了解，對分析銀行應(yīng)用預(yù)期信用損失模型的效果產(chǎn)生了阻礙。因此，應(yīng)該進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)信息的披露監(jiān)管，才能更加明顯地反映預(yù)期信用損失模型的實(shí)施效果以及對金融資產(chǎn)減值產(chǎn)生的影響，提升財(cái)報(bào)信息的可比性和可理解性。

第三，增強(qiáng)銀行從業(yè)人員的專業(yè)素養(yǎng)。不論是對預(yù)期信用損失模型的參數(shù)設(shè)立，還是金融資產(chǎn)三階段劃分界定，以及對財(cái)務(wù)報(bào)表信息的披露，都需要從業(yè)人員具有強(qiáng)專業(yè)性和學(xué)習(xí)能力。銀行從業(yè)人員首先需要掌握模型的原理，理解應(yīng)用過程中參數(shù)變化的調(diào)整路徑，以及能及時(shí)判斷前瞻性的影響。其次對三階段的劃分也具有正確的認(rèn)識(shí)和判斷，同時(shí)要避免主觀性操作造成的模型應(yīng)用不客觀，導(dǎo)致數(shù)據(jù)真實(shí)性受到影響。最后還要及時(shí)跟進(jìn)監(jiān)管要求，完善信息披露，使利益相關(guān)者能運(yùn)用具有可比性的財(cái)報(bào)信息作出相關(guān)判斷。