不良資產會計核算實務中估值技術的應用研究

■褚 楠

（中國東方資產管理股份有限公司，北京 100033）

一、不良資產會計核算的挑戰與運用估值技術的意義

在金融資產管理公司（以下簡稱AMC）不良資產會計核算實務中，通常將不良資產劃分為以公允價值計量且其變動計入當期損益的金融資產，相應采用公允價值進行初始及后續計量。

金融不良資產業務中，涉及的資產形態可能是債權類資產、實物類資產、股權類資產或其他資產。根據不同估值對象，估值方法選用和輸入值層次確定也不盡相同。本文以債權類不良資產（不良貸款和不良債權）為研究對象。債權類不良資產公允價值估值技術所使用的輸入值一般為第三層次輸入值，即不可觀察輸入值。

在核算時需使用估值技術計量不良資產公允價值。通過提升AMC 不良資產會計核算時估值技術運用的合理性，能夠提升不良資產公允價值計量的準確性，進而提升AMC 的財務管理和業務把控能力。在會計核算實務中，提升不良資產估值技術使用的合理性和準確性，對AMC 穩健、健康發展至關重要。

（一）不良資產非標性強給會計核算帶來挑戰

不良資產具有強非標準化特征。債務人所處行業、經營狀態、所在地區經濟和司法狀況、債權項下押品類型、擔保類型、債務人還款意愿、應還本息規模、已回收金額及處置方式等均會影響不良資產內涵價值。由于不良資產內涵價值隨上述因素的變化規律難以把握，導致準確評估不良資產價值具有較大難度，進而給不良資產會計核算帶來挑戰。

（二）不良資產會計核算失真會加大AMC 利潤波動

在計量不良資產公允價值時，如果不能合理評估資產價值，或將導致資產賬面價值與其真實市場價值偏差過大，無法客觀真實反映AMC 經營成果，在資產價值變現時會加大AMC 非正常利潤波動，進而影響AMC 資產風險分類及經營目標的制定與實現，導致其承受較高的經營性風險。

（三）運用估值技術提升不良資產會計核算準確性的意義

AMC 在不良資產初始入賬時采用的是與購買價格相等的公允價值（即脫手價），故其公允價值計量上的主要問題主要存在于持有期間。如果持有期間內未根據不良資產價值的動態變化及時調整其會計核算結果，可能導致AMC 在處置資產時不得不一次性承受較大損失，并降低AMC 的資產處置意愿與效率；反之，如果入賬時不良資產價值過低，會導致資產真實價值及AMC 實際業績難以通過賬面反映，在一定程度上為企業盈余管理大開方便之門。因此，在不良資產持有期間內，合理運用估值技術提升不良資產會計核算的準確性，有助于提升AMC 的經營穩健性。

二、計量不良資產公允價值時存在的問題分析

根據企業會計準則規定，公允價值計量估值技術通常包括市場法、收益法和成本法等[1]。《金融不良資產評估指導意見（試行）》（中評協〔2005〕37號）[2]中指出，債權資產價值分析方法主要基于兩種途徑，一是以債務人和債務責任關聯方為分析范圍的途徑，主要包括假設清算法、現金流償債法和其他適用方法；二是以債權本身為分析范圍的途徑，主要包括交易案例比較法、專家打分法和其他適用方法。以上方法理論上互有交叉，但在分類方法論層面基本一致。上述文件雖然已被《金融不良資產評估指導意見》（中評協〔2017〕52 號）[3]替代，但筆者認為其中提出的債權價值分析思路仍然具有借鑒意義。

實踐中，一般使用成本法估計即將清算的資產價值，此點為基本共識。但收益法、市場法的應用邊界不夠清晰，且在使用時存在使用前提難以滿足、可比案例不足、作為替代的估值方法主觀性過強等問題，導致準確計量不良資產價值面臨阻礙。

（一）收益法使用前提不夠明確問題及影響分析

使用收益法時，一般要用到如下公式估計不良資產價值：

（期內債務人償債現金流+企業自由現金流）×償債系數

實務中多數情況下，收益法的使用前提難以滿足，其原因在于：

其一，收益法需建立在現金流可以預測基礎上，通過對債務人償債能力或底層資產持續經營能力分析確定不良資產價值。但不良債權狀況通常較差，僅少部分具備重組增值運作潛質，多數債務人經營不正常，導致其未來現金流量（R）、折現率（r）、預期償債年限（N）等重要參數難以估算，難以滿足此方法的使用前提。

其二，實踐中收益法可調整為債務人和債務責任關聯方為分析對象，采用現金流償債法進行估值。但使用該方法時，AMC 實務中習慣僅對押品估值，并選擇性忽略無押品且無責任關聯方（債務人或保證人）的項目，將其價值記為0 或僅依賴主觀判斷（如采用綜合因素分析法、專家打分法等）。

上述情形導致AMC 在使用收益法估計不良資產價值時面臨使用前提不具備等實際困難，進而導致對部分資產價值估計準確性不足，影響公允價值計量的準確性。

（二）市場法可比交易案例不足問題及影響分析

市場法估值思路是在能找到可比交易案例時，結合被評估資產與可比資產間的個別因素差異確定調整系數，并在此基礎上確定不良資產價值。

1.非標準化特征強導致不良資產可比交易案例少

不良資產具有強非標準化特征，難以形成統一有效的交易市場。加之自身回收困難、流動性差的特點，在市場中很難找到與之匹配度高的可比交易案例。同時，中國不良資產市場雖然已發展了20 余年，但數據建設仍徘徊在低水平，并未累積出行業統一權威不良資產交易數據。另外，缺少可比交易案例也導致相似資產的歷史價格變動難以刻畫，較難發現不良債權在持有期內的風險收益變化特征。以上這些因素都導致使用市場法對不良資產估值難度較大。

2.可比交易案例少增加不良資產價值準確計量難度。

可比交易案例少，在加大不良資產公允價值計量難度的同時，還會引發以下問題：

一是僅使用市場法估計存在可比案例不良債權價值時，對未來風險及收益影響考慮不夠充分。可比案例交易價格是歷史價格，對未來風險估計不足，特別是在資產收持期間，無法準確實時反映出不良資產的價值波動變動，可能會忽略資產的潛在風險對其價值的負面影響，也會忽略潛在收益改善對其價值的正面影響，對公允價值計量這把“雙刃劍”的負面作用有所放大，為主觀操縱利潤留下了空間。

二是數據缺乏的問題無法解決，導致業內長期討論并向往的大數據模型估值工作無法推進。

（三）替代估值方法主觀性過強問題及影響分析

在實踐中，專家打分法（Delphi 法）和綜合因素分析法是在成本法、市場法、收益法使用條件均難以滿足時，常被替代使用的一種估值方法，但這種方法仍然存在比較明顯的缺陷。

以專家打分法為例。使用Delphi 法打分時科學性、客觀性不足。雖然Delphi 法的多輪反饋機制能降低打分方差，使專家打分結果趨同，但仍存在主觀性強、可解釋性差、科學性不足的弊端。例如，專家很難在百分制打分中判斷95、96 分值間的細微差別，而這可能顯著影響不良資產價值。再如，如果不良資產押品為機器設備，專家在量化機器設備狀態對其價值影響時，需查閱設備維修記錄，并據此對設備狀態進行打分，此時專家僅能給出大致判斷卻難以進行可解釋性強的精確打分。

三、合理運用估值技術計量不良資產公允價值

（一）根據不良資產分類選擇估值方法明確收益法使用條件

為應對上述不良資產估值實踐中存在的估值方法選擇邊界不清晰及可能引發的估值準確性不足問題，筆者建議可采取在對不良資產風險收益特征分類的基礎上進行估值的方式。

在分類時，可以根據不良資產的風險、收益特征，在分析其潛在狀態變化以及不同狀態下價值變化規律的基礎上，按如下步驟進行：

步驟一：分析不良資產風險、收益特征，劃分不良資產處置和回收方式隨資產狀態變化而變化情況；

步驟二：根據不同狀態下的處置和回收特點，確定不同狀態下的估值方法，并評估不同狀態下的不良資產價值。

經過分類，AMC 持有的不良資產大致可分為兩類，即為收購處置類和重組、增值運作類。前者為在目前狀態下通過資產處置（如債務追償，破產清償，資產轉讓等）實現現金回收，其特點為可用于償債的現金流及企業自由現金流難以準確預計，在估值技術上可以采用市場法、假設清算法、主觀估計法等；后者為通過重整運作及追加投資，促使債務人企業恢復正常，特點是具備穩定可預期的現金流和償債計劃，在估值技術上可采用收益法、現金流償債法等。

上述步驟中，可能存在對現金流償債法、假設清算法、收益法等多種方法的綜合運用，以及根據底層資產價值與狀態的動態特征，調整運用的估值方法，提升估值技術的準確性。

（二）使用大數據估值技術應對可比交易案例不足問題

AMC 可借助大數據估值技術，應對可比交易案例不足可能帶來的潛在影響。具體來看，可以使用大數據算法構建估值模型，刻畫可比指標與不良資產價值之間的關系，降低可比案例不足對估值的負面影響。

需要說明的是，尋找可比指標難度遠低于尋找可比交易案例。因此可根據AMC 不良資產歷史數據，整理可獲取且能夠刻畫不良資產價值特征的指標，如行業、所在地區、債務人經營狀態、盡調資產價值等。構建大數據估值模型能夠降低可比案例不足對估值的負面影響，但開展上述工作也需AMC持續完善不良資產估值數據庫建設，為估值工作提供數據保障。

（三）使用更客觀的估值技術降低替代方法的主觀性

在不可避免地使用主觀估值方法替代基本估值方法時，AMC 可適當采取控制措施、降低主觀性過強對估值準確性的影響。

具體來看，在使用Delphi 法打分時，可采取事先擬定打分標度、制定統一打分標準的方法。這有助于降低專家判斷的難度，進而提升Delphi 法的科學性和客觀性。如評估車輛價值時，可根據車輛使用年限、維修情況等計算折舊率，將表1 內容作為打分的主要依據。

表1 車輛狀態打分標度表

四、結論與建議

（一）主要結論

作為會計估計，不良資產估值本身就是在缺乏精確計量手段時采用的某項金額的近似值。本文以降低該種高度不確定性、避免最終實際結果與會計計量價值間差異過大為研究目標。具體來看，本文聚焦AMC 債權類不良資產會計核算時的估值技術應用問題，通過提升AMC 債權類不良資產會計核算中估值技術應用的合理性，達到提升不良資產公允價值計量準確性的目的。具體結論如下：

一是將不良資產分為收購處置類和重組、增值運作類等，從而明確應當按資產分類選擇估值方法的基本邏輯，解決了由于方法選擇不當導致不良資產公允價值計量準確性降低問題。

二是使用大數據估值技術，通過分析可比指標與價值之間的數量關系，并在動態環境下構建估值模型，有望解決可比交易案例不足等導致不良資產估值準確性不足問題，提升不良資產公允價值計量的準確性。

三是在采用主觀估值方法時盡量壓縮人為因素對評估結論準確性的負面影響，如可在打分時降低專家打分難度等，以提升專家打分科學性，進而提升不良資產公允價值計量的準確性。

（二）政策建議

結合上述研究和分析，本文提出如下政策建議：

一是精準分類改進核算方法。AMC 應改進日常會計核算制度中的核算方法，提升業務和財務的聯動性，根據不良資產類型確定預期處置方式，并在分析不同處置方式潛在風險、收益特征前提下，選擇合理方法計量不良資產公允價值；同時提高財務人員的專業素質，在精通準則、熟悉業務基礎上做好資產分類、用好估值技術。

二是注重積累不良資產估值數據。特別注意采集不良資產估值建模所需參數數據，逐步建立標準化數據庫，為研發出更準確、合理的估值方法提供必要的技術保障和數據支持。

三是慎重使用主觀性強的估值方法。在符合《金融不良資產評估指導意見》及企業會計準則規定并在具備其他更客觀方法使用前提的條件下，盡量減少專家打分法、綜合因素分析法等方法的使用頻率，提升不良資產公允價值計量的穩定性、準確性。