新金融工具准则下商业银行减值模型应用研究

  新金融工具准则下商业银行减值模型应用研究

郝睿

天健会计师事务所

摘要：新金融工具准则下商业银行对于减值模型的运用成为必然选择，其在商业银行经营发展当中占据越来越重要的地位。为此，本文在明确新金融工具准则下减值模型重要性的基础上，以某商业银行为例，结合某商业银行的情况进行减值模型选择与重建，并据此提出新金融工具准则下减值模型的应用建议，期望能够为我国商业银行在有效应用新金融工具准则上提供重要助力。

关键词：新金融工具准则；商业银行；减值模型；金融业务

2008年全球金融危机的爆发，导致业界普遍认为以往沿用的IAS39金融准则对于金融减值损失计量明显滞后，也就是对金融资产减值损失计算造成一定的延迟。在此背景下，国际IASB组织针对新金融工具准则进行修订与完善，并于2014年正式颁发推行IFRS9准则（国际财务报告准则）。我国财政部充分借鉴新金融工具准则，由此修订金融工具相关会计准则，由此形成新金融工具准则。以下针对我国商业银行应用新金融工具准则减值模型的思路展开详细论述：

1新金融工具准则下商业银行减值模型选择

1.1减值模型选择

目前，国内外商业银行常用的预期信用损失减值模型包括：

一是KMV模型。KMV 模型由穆迪公司开发，是第一个用于商业应用的结构类模型。默认违约距离的计算方法，相对而言较为简单实用，行业常用。

二是简化类模型。简化模型使用市场交易数据来预测公司的违约率。该模型实施需要估计风险的市场价格，以获得真实指标下的违约强度。

三是统计类的模型。统计模型仍然是违约概率模型的重要模型之一。

四是基于巴塞尔协议内估法的转换模型，与其他三种模型相比，对历史数据积累的完整性、市场发展程度、金融工具类型等方面的要求越来越低，所消耗的成本也相对较小。

目前我国商业银行主要是根据巴塞尔委员会的要求建立了内估模型来衡量信用风险，并由此搭建覆盖资产面广、数据更为准确的预期信用损失模型。

因此，我国商业银行大多为基于以巴塞尔协议的内估模型，通过设定相应的参数值，由此取得充分符合新金融工具准则所需的预期减值损失模型。

2.2减值模型重建

在某项金融资产结合新金融工具准则计算出现减值损失时，即可全面有效的实施相应预期损失模型，将拨备率（EL）细分为两个具体的指标：违约概率（PD）和违约损失率（LGD）。主要是指部分重要客户及同类客户任何业务具备同等违约率。而违约损失则是指特定债务下，同类客户办理不同业务所产生的不同违约损失。而针对初始确认完成的信用类风险，由于未增加显著资产，因此采取未来12个月的违约率（PD12）进行计算，针对存续期内明显增加的资产风险，则建议采取整体存续期的违约概率进行计算。

新金融工具准则在内容上要求应当逐项计算业务资产减值损失，并针对项目资产的质量数据提出了更为明显的要求，这其中就包括了违约率（PD）、违约损失率（LGD）、违约暴露风险（EAD）、内外部评级及反馈等一系列指标信息数据。此类信息数据均源自某银行的内部系数输出，并且数据源差异明显也对应这迥异的要求，这些都将致使数据信息内容难以维持一致性，导致无法直接使用。数据应进行清理并转换为符合 IAS39金融准则要求的信息数据内容。

2新金融工具准则下商业银行减值模型应用建议

2.1新建项目采取存续期违约率

经过分析某银行内部资料，发现其实施新准则前的多数项目的违约率普遍偏高，在新准则实施后，违约率显著下降。因此，某银行应当针对新建项目实施整个存续期的违约率进行控制。具体而言，应针对项目前期确认无明显风险的金融资产，严格依照此后1年（12个月）的违约率进行计算，在项目进行前期阶段，一般计算后客户所呈现违约率都比较高，但着眼于整个贷款存续时间周期，将可知客户违约率通常无限接近于金融资产本身所携带的风险。从笔者分析的某银行项目情况可知，如果违约率计算模型采取存续期间的违约率来进行计算，而不是资产1年（12个月）违约率进行计算，则项目前期将不再计提较高的减值损失，由此和实际资产质量呈负相关。

2.2面向风险规避设置双重参数

笔者分析某银行一按月还息、到期还本的项目，该项目首月周转困难，由此被划分为二阶段——风险显著提升的类型，当月违约概率高达75%。结合二阶段违约概率核算公式，可知该项目违约概率紧随剩余期限的不断减少而持续减小。至2021年3月，该项目违约率下降至35%。然而，至同年5月，该项目被划入不良贷款当中。可见，项目违约率的下降和资产风险不断上升呈负相关。正是因为第二阶段资产很容易成为不良贷款的范畴，因而需要设定双重参数，重点对第二阶段贷款进行减值处理，如果已经转入关注三类，则不适用预期规则，需要依照首次关注的减值准备进行拨备。像某银行上述项目违约概率为75%，如果后续不会紧随余期下降而持续下降，则能够精准反馈出资产风险情况，这样能够更为准确的实现资产计提减值准备。

2.3制定利润计划激发经营活力

新准则实施以来，其减值损失的预测受多方面因素影响，比如个人及企业贷款数量多，增长势态明显，且借据的变动显著，这些都直接给减值损失预测带来较大难度。笔者分析某银行具体情况，可知影响项目减值准备的因素涵盖多个方面，包括用户所处行业、内部评级情况、违约阶段细分、逾期情况、剩余期限时间等多个方面，这些都将直接影响减值损失预测的准确性。这就要求某银行应当在确定净利润目标时，就进一步的明确区间目标，这样不但能够利于各个经营机构更好的进行组织核算，还可充分借助考核的形式来充分激发出银行本身的经营活力。

3结语

新金融工具准则实施以来，结合我国实际情况，商业银行对于减值模型的选择主要是以巴塞尔协议下的内评法模型为主，借助相应的参数转换来得出新金融工具准则所需的预期信用损失模型。而在具体应用上，需要新建项目采取存续期违约率、面向风险规避设置双重参数、制定利润计划激发经营活力，这样才能解决和避免实际应用面临的问题，最终取得预期的减值损失预测效果。