新规下的金融资产减值模型

潘舒祎 朱俊 尹哲彧

摘 要：2008年的金融危机对全球经济造成了很大的损失，这一严重的金融危机引起了人们各方面的反思。在财务领域，金融资产列报和减值的方法受到了批评。在此背景下，国际会计准则委员会发布了金融工具的新准则IFRS 9，我国也颁布了新的会计准则（“中国版IFRS 9”）。新准则与现行企业会计准则最大的区别是预期损失模型与已发生损失模型的不同。根据新准则要求，在金融资产从初始确认至计提日信用风险未显著增加的情况下，计提12个月的预期信用损失;相反，确认信用风险显著增加或认定发生信用减值的事实，则计提相当于完整生命周期的预期信用损失。本文对金融资产减值模型進行了具体的研究，并结合案例予以阐述

关键词：IFRS 9;金融工具;金融资产;减值;预期信用损失

中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）05-0077-04

一、 研究背景及意义

（一）研究背景

2008年金融危机爆发后，相关学者经过大量的研究分析，认为现行的金融资产减值已发生损失模型未考虑未来可能发生的损失，存在较大潜在风险，是导致美国次贷危机发生的源头之一。因此，为向建立全球统一的高质量资产准则标准的要求靠拢，IASB与FASB联合成立了讨论小组，进行金融资产减值模型改进项目的讨论。该联合项目中最关键的举措就是提出了更为合理科学的金融资产预期减值模型，并具体化该模型的操作情形。

我国会计准则也积极向国际会计准则趋同，紧跟国际会计准则的步伐。依据财会【2017】7号文，以预期损失模型替代原实行的已发生损失模型。

（二）研究现状

1. 国外研究现状

国际上对金融工具的研究始于二十世纪八十年代，当时金融市场发展迅猛，金融工具也不断涌现，对披露相关会计信息的需求愈加多样和迫切。部分学者认为衍生金融工具会计处理不规范可能会造成难以预计的后果，因此金融工具会计标准应运而生。

FASB于1981年发布的《外币折算》，是当时最早涉及金融工具概念的文件。后IASB在1989年牵头制定具体准则，《国际会计准则第39号：金融工具——确认和计量》正式文件发布在9年之后。

预期损失模型首次出现是在2009年IASB的金融工具减值意见稿，2011年，IASB联合FASB以二分类法和三分类法作为金融资产计提减值的补充办法。

预期信用损失模型的最终确认是2014年IFRS 9准则。两大关键点要求做到前瞻和动态的结合：在会计期末，评估信用风险并做相应计提减值准备。

2. 国内研究现状

2005年，财政部金融司发布《金融企业坏账准备提取管理办法》，规定金融企业每年年度终了，根据承担风险和损失的资产余额比例提取一般准备。2007年1月1日，财政部借鉴国际会计准则中的金融工具准则，结合我国实际情况，制定我国金融工具会计准则，即CAS 22。

为更好地促进金融市场发展，财政部在2017年更新的三项金融工具会计准则中，要求实行预期损失法。

（三）研究意义

首先，针对金融资产减值来说是理论上的补充，有助于金融机构加强风险管理与应对金融危机，强化企业对信用风险评估管理和信用损失的应对能力;其次，能够提高财务信息的前瞻性、准确性和披露透明度，提高信息使用者对报表的理解;再次，有助于加强金融机构监管部门对金融市场的监控;最后，加强银行等金融机构对新准则的把握，积极向国际会计准则趋同。

二、 金融资产减值模型简析

（一）金融资产减值

准则要求企业以预期信用损失为基础，对下列项目进行减值会计处理并确认损失准备：

1. 分类为以摊余成本计量的金融资产和以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产;

2. 租赁应收款;

3. 《企业会计准则第14号——收入》定义的合同资产;

4. 部分贷款承诺和财务担保合同。

（二）已发生损失模型

现行的“已发生损失模型”（Incurred Loss Impairment Model）是指在会计期末，对金融资产进行减值测试，确认存在减值事实，将账面价值与预期现金流量现值的差额，计提为金融资产的减值损失。模型遵循了权责发生制原则，虽然能够提供可靠的判断依据，但是缺少对未来可能面临的信用风险的考虑，造成确认延迟，带来顺周期效应，致使金融机构资本在萧条期大幅缩水，不利于市场经济的健康发展。

（三）预期损失模型

2014年7月24日，IASB发布的IFRS 9正式引入预期损失模型，用以替代已发生损失模型。按三阶段法对预期信用损失进行评估并将信用风险反应在报告中。

1. 范围

预期损失减值模型主要适用于以下金融资产：按摊余成本计量的金融资产;指定为以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产;存在给予信贷现时义务的贷款承诺（除非其以公允价值计量且其变动计入损益）;适用于IFRS 9的财务担保合同（除非其以公允价值计量且其变动计入损益）;属于IAS 17范围的租赁应收款以及属于IFRS 15范围的合同资产。

2. 信用风险的评估

最新的三阶段法核心就是对信用风险的评估，其结果决定了金融工具所处的阶段，进而影响预期信用损失的金额。IFRS 9对信用风险是否显著增加的评估强调了从业者的职业判断，允许采用各类方法来加以判断，而无需将违约的明确概率作为输入值包括在内，提升了主观判断的难度。目前，IFRS 9没有明确界定违约标准，企业可自由裁量，扩大了盈余管理可能性，使得不同企业会计信息的可比性减弱，监管难度也随之增加。

3. 预期信用损失的计量

对于预期信用损失的计量，主体不仅需要考虑有关过去事项、当前的状况，还包括关于未来经济状况的合理及可予验证的信息。同时，IFRS 9将合理的信息定义为通过正当方式即可获得而无须付出额外成本的信息。IFRS 9要求主体不能仅基于最可能出现的结果来估计预期信用损失，而将其定义为，以发生违约的相应风险为权重信用损失的加权平均值。这意味着尽管预期信用损失模型无须考虑每一种可能发生的情形，但至少必须考虑信用损失发生及不发生的风险或可能性，即使发生信用损失的可能性很低。为反映时间价值，预期损失在报告日使用的利率应当根据在初始确认时确定的实际利率进行折现。

4. 应用预期损失模型的必要性

由于已发生损失模型带来信用损失确认延迟及顺周期性等问题，不满足风险定价管理等要求，而预期损失模型符合谨慎性原则，更具前瞻性，出现减值时损失已经得到一定弥补，考虑到未来信用损失，更真实的反应金融资产收益水平。为解决金融资产计提减值问题，为向建立全球统一的高质量资产准则标准的要求靠拢，我们必然要应用预期损失模型。

三、 新规下中国农业银行案例研究

（一）公司概述

中国农业银行是中国主要的综合性金融服务提供商之一，截至2016年末，中国农业银行总资产195，700.61亿元，发放贷款和垫款97，196.39亿元，吸收存款150，380.01亿元，资本充足率13.04%，全年实现净利润1，840.60亿元。

（二）金融资产现状

在2017年末，我国商业银行持有的贷款及应收账款最多，约占金融资产的60%。其中，又以客户贷款及垫款为主。紧随其后的是持有至到期投资，占金融资产的15%左右;可供出售金融资产份额较低，主要包括债权类工具;份额最少的是交易性金融资产，仅为3%。新准则实施以后，这些金融资产的划分会发生巨大改变，银行在做出划分前，应当谨慎思考，慎重决策。

（三）案例分析

1. 中国农业银行金融资产分类

旧金融工具准则划分方式较为复杂且带有一定的主观性，容易被人为操控，可能会对企业的会计信息质量造成不利影响。

为了降低这种划分方式的主观可能性，新金融工具准则引入“业务模式”和“金融资产合同现金流量特征”等客观依据，将金融资产分为三类：以摊余成本计量的金融资产、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产。

2. 资产减值模型模拟案例分析

仅根据准则及中国农业银行披露的信息，难以直接得到中国农业银行各项业务的风险程度。商业银行信用风险主要来自贷款业务。另外，由于预期信用损失模型对开放性资产组合的计量存在操作困难。因此，论文假设银行贷款业务组合、年度损失率以及业务内资产不存在转移，通过案例研究的方法，对资产减值过程进行量化分析，直观地得出资产减值模型的会计影响。

（1）案例假设

中国农业银行对贷款减值处理以组合的方式进行。假设中国农业银行存在一类资产组合A，基本信息为：贷款合同期限为6年，贷款利率7%，由70笔业务组成，每笔金额为1万元，共计70万元。预计贷款发生的最初两年不发生违约行为，第三年到第七年贷款损失率为1%，2%，3%，4%，5%，即第三年有一笔业务发生违约，且预计违约业务逐年递增一笔。

（2）案例模拟

第一阶段：预期与实际相符

对一阶段损失率和现金流的模拟如表1，已发生损失模型和预期信用损失模型模拟的利息收入、损失预计及净收益的情况如表2所示，模拟出的两模型获得的净收益如图1。

据表2和图1总结得出：

①收益总数与选择哪种模型并无关联。两种模型下，贷款组合的净收益总数一致，为17.47万元。

②收益率不同。预期信用損失模型的收益率维持不变，已发生损失模型中存在减值迹象后，收益率与年度损失率呈反向变化，第一年为7%，第七年已降至1.74%。

③预期信用损失模型可平滑贷款组合在各期的净收益。已发生损失模型下，贷款组合的净收益和业务违约数量的增加呈反向变化。预期信用损失模型中，收益水平逐步下滑，如图1所示。原因在于预期信用损失模型在一开始就考虑了预期信用损失分摊问题。即便前期无任何确认减值计提的迹象，模型在周期内分摊了信用风险，从而平缓了合同期各年度的收益。

第二阶段：预期不利，实际加剧

第二年开始，经济环境变严峻且预期没有向好的可能，系统风险呈上升的趋势，信用风险提升带来实际的违约数量的增加，在第一阶段，预期的1%、2%、3%、4%和5%分别增长为2%、3%、5%、7%和8%。对二阶段损失率和现金流的模拟如表3。

仅当违约的不利形势加剧，已发生损失模型和预期信用损失模型模拟的利息收入、损失预计及净收益的情况如表4所示，模拟出的两模型获得的净收益如图2。

如表4，系统风险使贷款信用风险上升，已发生模型下贷款损失逐年增加，同时收益率呈反向变动，第一年收益相对较高，有4.9万元;从第二年开始因逐年增加的信用风险而产生显著下降的趋势，与实际利率偏差水平增大。预期模型下，第二年的收益率变化明显，之后相对实际利率未产生明显偏差。

观察图2，比较两种模型发现，预期模型在第二年有较大波动，净利润为-3.21万元，大幅的下降对会计信息的使用者产生强烈的预警作用，在经济可能持续下行的情况下，提前应对，做出合理的会计决策。

第三阶段：预期的不利情况实际在转好

假设从第三年起，经济回暖，整体经济向好发展，行业的不可控系统风险也逐渐降低，可以预计贷款合同项目的预期违约降低。在第三年末，对贷款合同损失概率预设将稳定在2%水平，对三阶段损失率和现金流的预计如表5。

存在对违约的不利预设回转，已发生损失模型和预期信用损失模型模拟的利息收入、损失预计及净收益的情况如表6所示，模拟出的两模型获得的净收益如图3。

根据表6和图3的模拟，我们观察到：净收益率、损失准备两者呈反向变动趋势，在已发生模型下，净收益呈现缓慢变动趋势;相对的，预期信用模型经历了较大的波动，根据预期变动当期确认的原则，因预计经济向好发展，我们在第三年确认的净收益大幅攀升至11.83万元。之后年份，经济形势平稳，损失率保持不变，因此，收益率与实际收益将保持相同的水平。同时如图3，因采用预期信用损失模型后，指标在经济形势转变的年份产生的波动预计会迷惑部分使用者。

总的来说，在不同模拟情境下，大的经济化境在预期没有变化时，预期模型表现得更稳定。考虑实际经济中市场、政策、环境存在诸多变化因素带来的影响后，预期模型的数据波动性更强，对于预期解决顺周期效应负面影响的程度变得不可预测。因经济形势前后变化而产生预期的变化，准则要求计算和确认减值的依据——实际利率，已经与预期变化后的产生偏差，从业人员必须采用更多的信息，以更复杂的方法计算变化后的实际利率。同样，根据模拟结果，剧烈波动产生的结果在确认后可能被使用者认定为异常值，最终会影响管理层的会计决策。

四、 新规对中国农业银行的财务影响

（一）影响金融资产减值计提金额和利润情况

预期损失模型要求企业从初始确认到后续计量的全过程中都要考虑金融资产的信用风险情况，对于已发生信用损失或者信用风险已经显著增加的金融资产要计提减值，而且对于没有显著风险增加迹象的金融资产，也要考虑未来12个月的预期信用损失，因此减值计提金额很可能增加。由于客户贷款等金融工具占资产的比重非常之大，以至于金融工具的减值损失将对当期损益产生较大的影响，进而使其会计利润产生一定的波动。

（二）增大税会差异

由于预期损失模型的运用实际上将会增加银行对于金融资产减值的计提金额，进而减少其利润。但是在汇缴企业所得税时，只有当资产减值损失实际确认发生时，税法才予以认可，允许税前扣除。这样会导致税会差异进一步扩大，企业递延所得税资产增加。

（三）影响银行资本充足率

资本充足率是一个银行的资本总额对其风险加权资产的比率，反映了商业银行在存款人和债权人的资产遭到损失之前，该银行能以自有资本承担损失的程度。预期减值模型要求评估信用风险的时间范围从未来12个月扩展到金融工具的整个生命周期，而且会造成利润的减少，削弱了银行利用内部融资提高资本充足率的能力。

如表7所示，对比2018年、2017年、2016年农行资本充足率，发现2018年第一季度农行的资本充足率相比2017年同期上升了0.56个百分点。这是不是与上述分析相矛盾呢？本文的分析是，即使在不考虑其他影响因素的情况下，应用新模型计量会减少资本充足率的分子，但不良贷款率的降低也减少了其分母值，最終的变化方向是难以判断的。

（四）增加了银行执行成本

从已发生损失模型转到预期损失模型还将增加银行的实施成本。首先是对于风险的准确评估依赖于更大规模的数据，这会产生搜集数据、清洗数据和存储数据方面的成本。其次基于数据构建有效的信用评估模型，也需要耗费相当的开发成本。最后落实到会计核算中还会涉及科目、报表、人员的调整。总之，这是一个复杂而艰巨的工作，需要耗费大量的人力和财力。

五、 对应用预期损失模型的建议

（一）树立预期风险意识

新准则的修订反映了我国准则体系与国际会计准则的进一步趋同，也反映了对金融危机经验教训的深刻反思。具体运用到实务中，需要银行各级核算部门、各级别会计人员都树立起预期风险的意识，及时准确地评估金融资产的信用情况，并根据预期风险的大小做相应的会计处理。

（二）加强内部协作

已发生损失的确认是相对简单的，需要的信息较少，一般会计部门就可以直接获得。而预期风险的评估和确认则需要更多的信息，这就需要银行内部各个部门的协助，如宏观研究团队对宏观经济环境的预测，业务部门对客户信用情况的掌握和报告等。因此需要加强各部门的协作和信息共享，提高评估的准确性，并降低执行的成本。

（三）充分利用大数据技术

近几年大数据技术成为热点，各大互联网企业都纷纷抢占数据的高地。商业银行作为支付和结算的主要渠道，多年来积累了大量的交易数据和信用信息。通过利用各种数据挖掘和机器学习的算法，构建有效的信用评估模型和预警模型，对借款人的信用状况进行准确评估和动态监测，可以较为准确的评估金融资产的信用风险。

（四）加强监管，防止操纵利润

由于预期损失模型中的“违约”和“信用风险”定义相对模糊，在实务操作中，金融资产“信用风险”的评估依赖于银行内部的风控体系和评估模型，这样预期信用损失模型也带来了一定的操作空间。因此监管部门应注意加强对金融资产信用风险评估合理性的审查，对评估模型设计的合理性和参数设置的合理性都应进行监督，以保证评估的结果科学准确，防止操纵利润的情况发生。

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作者简介：

潘舒祎，女，江苏无锡人，南京财经大学会计学院硕士，研究方向：财务管理;

朱俊，男，安徽安庆人，复旦大学大数据学院硕士，研究方向：大数据商务与管理;

尹哲彧，女，安徽合肥人，中南大学商学院硕士，研究方向：环境会计。