商業銀行金融工具減值模型的理論探討

宋平

摘要：商業銀行在我國經濟發展中起到了不可替代的重要作用，而金融資產又占了商業銀行資產的絕大部分，因此金融資產的減值對商業銀行財務報表的影響顯然十分重大。順應我國會計準則向國際趨同的目標，同時在第22號企業會計準則要求下，我國商業銀行也將實施預期信用損失模型。因此，如何保證新準則在商業銀行有效地實施，是一項至關重要的任務。本文研究商業銀行金融工具減值問題，分析我國銀行業在實施預期信用損失模型時預期會面臨的影響，借鑒國外經驗，希望為我國實施預期信用損失模型提供借鑒。

關鍵詞：商業銀行;金融工具減值;模型

對于金融資產減值準備的問題，我國政府充分借鑒了國際會計準則，并且結合我國的具體實際情況，使其在各個方面有了較大的突破。首先，對其的規范更加系統、規范。例如：針對合乎相關條件的資產的，可以對其計提資產減值損失，估計其可回收金額。針對那些不能獨立產生現金流的資產，也用了“資產組”“資產組組合”“總部資產”等概念對其加以規范等，在較大方面做了改善。盡管如此，金融資產減值會計在操作中也存在一些問題。

“已發生損失模型”下信用損失確認“過少過遲”的問題，使越來越多的利益相關者產生不滿與擔憂，繼而推動了預期信用損失模型的誕生。在G20和FSB的推動支持下，IASB于2014年發布了預期信用損失模型的最終版本。該模型旨在解決“已發生損失模型”下損失計提的順周期性，減輕損失計提的“懸崖式效應”。鑒于金融工具本身的復雜性以及預期信用損失模型計算的復雜性，新模型能否在商業銀行有效實施，實施過程中將會遇到哪些挑戰是現階段必須著重考慮的問題。從“已發生損失模型”過渡到“預期信用損失模型”，無論是從會計層面還是技術資源層面都給應用國際財務報告準則的主體帶來不小的壓力。

一、前期研究回顧

國際上有關金融資產減值計提所使用的模型和方法較多，各個國家可能使用了不同的計提方法。當前世界范圍內使用的損失計提方法有：動態減值模型、已發生損失模型、預期信用損失模型等等。而預期信用損失模型是由IASB頒布，征求了多方意見最終形成，在應用國際會計準則的商業銀行實施的一種損失計提方法，就目前看來是較為合理的。

Sue Lloyd（2014）指出，預期信用損失模型新增一項重要內容是損失計提反映了前瞻性信息。這個新要求能夠幫助投資者解決對損失確認“太少太遲”的擔憂。Sue Lloyd（2015）還提到，金融工具的種類多種多樣，很可能處理起來十分復雜，要想以有效的方式提供有關貸款預期損失的信息可能會是一項困難的任務。德勤會計師事務所在對54家大型銀行的調查結果中發現，IFRS9預期信用損失模型要在商業銀行順利實施，需要財務、風險管理等部門的協調以及在資源方面得到保證。

李峰，吳海霞（2015）通過對五大國有銀行2015年中報數據的測算，分析了實施預期信用損失模型對準備金金額的影響，并對新模型的實施給出了建議。除了對國內大型銀行的研究之外，我國學者也對中小銀行實施新模型的預期做了研究分析。中國人民銀行會計準則研究小組（2017）以山東省地方法人銀行為調查樣本，分析了中小銀行關于實施新準則的影響與困難。洪金明，莊麗琦（2013）以圖標的方式將已發生損失模型和IASB提出的減值模型作對比，得出結論：預期信用損失模型更能保證會計信息的相關可靠，并建議我國積極應對國際會計準則下的減值模型改革，根據我國具體情況提出對策。劉穎，施丹，王秉坤（2016）把我國當前采用的信貸資產五級分類與IFRS9“三階段”劃分進行銜接，來達到在不改變現有損失計提模型的基礎上完成新舊準則過渡的目的，協調了會計準則和監管規則的差異。

二、各類減值損失模型的比較

（一）動態撥備模型和巴塞爾預期損失法

1.西班牙動態撥備模型

西班牙引入了動態的貸款損失計提方法，葡萄牙也采用了類似方法。其主要特點是要求銀行給每一筆貸款留出一部分準備，即使是在沒有減值的證據時也要如此。除了一般撥備和特定撥備以外，西班牙銀行還要設置所謂的“統計撥備”（statistical provisions），理由是每筆貸款自生效日起就存在了固有的信用風險。該模型通過更早地發現并覆蓋貸款組合的信用損失，讓銀行能夠在經濟較好的時候建立緩沖區，多計提撥備，以備經濟下行時用。西班牙動態撥備法的逆周期性讓銀行個體和整個銀行業的彈性加強。該動態撥備法要求銀行對動態撥備進行披露，這讓財務報表使用者能夠被適當地告知銀行的財務狀況。比如，為了避免在利潤、股利和津貼上的偏差以及向銀行管理層和投資者提供適當的激勵，在信用風險或信用損失出現的時候就要進行確認。但是西班牙動態撥備法是基于歷史損失經驗的，“統計撥備”的損失計提在經濟周期內的變動相對穩定，這使得與其他損失計提機制相比，利潤更加平滑。

2.巴塞爾預期損失法

該方法是對未來12個月內可能發生的損失計提準備金。對沒有發生違約的貸款，使用內部評級法得出損失計提的值。對違約發生的貸款，確定預期損失的最佳估計值。巴塞爾預期損失法是監管口徑下，出于加強銀行抵御風險能力的目的，而形成的損失計提方法。該方法重要的一點是在還沒有發生信用損失的時候就提前確認損失。但是這樣的做法與會計上要求的報表上的信息要如實反映財務狀況的原則產生了分歧。巴塞爾預期損失法同樣也是在經濟上行時多計提，經濟下行時少計提準備金，來穩定商業銀行的收益和信貸規模，減小經濟波動的幅度。但是，從我國目前商業銀行的貸款定價過程可以看到，貸款定價中包含了部分風險成本，而這部分風險成本的實質是對貸款預期損失的補償。這與巴塞爾預期損失法下計提損失準備金的作用重復。而且巴塞爾預期損失法在使用內部評級法時，對數據質量有較高的要求并且涉及大量的主觀判斷，假如沒有較為健全的風險管理體系和嚴格的外部監管，容易產生利潤操縱的風險。

3.兩種方法的共同點

以上兩種方法從實質上看，都是資本監管模型，與會計口徑下的損失計提有所差異，以上兩者滿足的是審慎監管的要求。銀行類監管機構的目標是防控和化解金融風險，減弱金融危機帶來的負面影響，保障金融產品消費者的利益，維護銀行業的經營穩定。而會計口徑下準備金計提要保證“信息中立”，會計信息是要客觀反映主體的經濟活動 。因此會計準則與監管規則在準備金計提上會有分歧。監管口徑下的損失計提與會計口徑下的損失計提有所差異。

（二）已發生損失模型

已發生損失模型的關鍵是，只有獲得了相關證據能夠證明已經發生了損失事件，才能確認損失準備金。“觸發事件”的客觀性限制了管理層自主權和主觀判斷，可操縱的空間減小，減少了平滑利潤的可能。但是，這也意味著只有當借款人違約時才對貸款損失進行會計處理，因此所計提的損失也只能反映當前的狀況。這樣即便是銀行能預期到將會對借款人還款造成問題的事件，除非該預期事件真實發生，否則無法將這筆額外的損失確認到財務報表。

雖然IAS39沒有明確說明要等到違約真實發生時才確認損失，但是實務中會計主體往往這么做，以此來推遲損失的確認，這是盈余管理的一種方式。也就是說，貸款組合固有的損失通常沒有在財務報表上得到及時確認。這就意味著由未來事件導致的資產質量的惡化，將會延遲告知給市場參與者，造成了信息的滯后。在經濟狀況良好時，觸發事發生的可能性很低，于是不確認或是要延遲確認損失。銀行于是能因此獲得更多的信貸規模和利潤。由此看來，只有限制管理層能夠做自主判斷的機會，才能有利于會計質量的提升，減少平滑利潤的空間。

貸款定價中包括了一部分風險溢價，因為已發生損失模型沒有考慮預期信用損失的相關信息，所以在已發生損失模型下的貸款有效利率通常會被高估。這樣，在資產負債表上貸款的價值無法真實可靠地反映風險與報酬給財報使用者看。

三、銀行業應用預期信用損失模型的影響與挑戰

隨著預期信用損失模型在商業銀行的應用，貸款損失計提的幅度將會增加，利潤將會減少，從而資本率下降，銀行因此需要補充足本。德勤（2016）調查報告顯示，在那些對損失計提的影響做了估計的銀行中，大部分估計計提的貸款損失會增長25%。普華永道的調查報告中，19%的受訪對象預期貸款損失會增長0%-10%，32%的受訪對象預期會增長10%-30%。巴克萊銀行（2017）通過分析28家歐洲大型銀行的披露，估計了IFRS9關于資本和損失計提在歐洲的影響。巴克萊銀行根據樣本中的銀行估計貸款損失將會增長三分之一，而這些增長幾乎是源于貸款在階段二時對整個存續期間預期信用損失的確認。

在德勤的調查報告中，70%的受訪者預期核心一級資本率會減少50bp，然而大多數的銀行還不知道他們的監管者將會如何把損失計提估計并入到資本監管的定義中。歐洲銀行管理局（EBA）的報告稱，盡管調查的受訪者提供的量化估計是初步的，但是總體來看，核心一級資本率和整個資本率將會下降，分別下降59bp和45bp，79%的受訪者估計核心一級資本率和整個資本率會下降75bp。巴克萊銀行通過把損失準備金計提的增加轉換成資本率的下降后得出結論，預計資本率會下降大約50bp。

面對資本率下降的問題，監管者正在探索能使銀行在增加資本率時能夠減輕調整負擔的方法。巴塞爾銀行監管委員會發布了一份咨詢文件，提出如下建議，在過渡時期保留當前監管要求下的預期損失計提的處理方式和對信用風險進行內部評級的方法。

四、銀行業應用預期信用損失模型的應對措施

IFRS9減值要求中的一些關鍵點，如判斷信用風險顯著增加，也是商業銀行面臨的難點。商業銀行可以參考巴塞爾銀行監管委員會（BCBS）提供的相關指引，以及EBA針對BCBS指引而發布的進一步指引，當前商業銀行仍在研究相關的解讀和落地操作。

商業銀行需要意識到預期信用損失模型的實施過程的復雜性，需要各部門之間的協調、配合與溝通。最終確認在財務報表中的預期信用損失數據，是從各部門獲取的數據經過整合之后得出。由此看來，管理層做出的有關預期信用損失的假設和判斷，信用風險管理流程是否有效，系統模型的合理性，還有數據質量的高低，均會對最終結果產生影響。

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