東吳證券股份有限公司 周磊

2008年國際金融危機發(fā)生后，外界對于現(xiàn)行準則下已發(fā)生損失法(以下簡稱舊方法)暴露出的順周期效應(yīng)等問題提出了廣泛的批評，因此財政部2017年正式發(fā)布修訂后的《CAS22號——金融工具確認和計量》，引入了預期損失法(以下簡稱新方法)作為金融工具減值計量的基礎(chǔ)，這一方法會對券商行業(yè)的順周期效應(yīng)產(chǎn)生影響。鑒于此，本文以券商行業(yè)2018年報和2019年一季報數(shù)據(jù)為實例進行了具體分析，并針對如何實現(xiàn)這一方法的逆周期效果提出了應(yīng)對建議。

1 預期損失法的主要變化

1.1 舊方法的主要規(guī)定

舊方法規(guī)定，當券商對金融資產(chǎn)計提減值準備時，相關(guān)損失已經(jīng)發(fā)生，因此這種方法稱為已發(fā)生損失法。舊方法不考慮預期損失信息，因此券商在實務(wù)中往往在市場繁榮時少提準備，在市場蕭條時多提準備，會在一定程度上加大行業(yè)的順周期效應(yīng)。

1.2 新方法的主要規(guī)定

新方法的主要規(guī)定如下：“企業(yè)應(yīng)當按照本準則規(guī)定，以預期信用損失為基礎(chǔ)，對下列項目進行減值會計處理并確認損失準備?！薄邦A期信用損失，是指以發(fā)生違約的風險為權(quán)重的金融工具信用損失的加權(quán)平均值。”“企業(yè)在進行相關(guān)評估時，應(yīng)當考慮所有合理且有依據(jù)的信息，包括前瞻性信息。”

從上述規(guī)定可以看出，新方法在計提減值時面向未來，要求券商考慮包括前瞻性信息在內(nèi)的各種可獲得信息，因此在實際計量時從時間維度上將未來“潛在損失”的確認時點進行了提前，為券商在市場繁榮時多提準備，市場蕭條時少提準備的逆周期操作提供了制度依據(jù)。

2 新方法對我國券商行業(yè)順周期效應(yīng)的影響

根據(jù)財政部和證監(jiān)會的要求，國內(nèi)的12家“A+H”券商從2018年1月1日起開始施行新方法，其他券商從2019年1月1日起施行新方法，故以券商2018年和2019年1季度公開披露的數(shù)據(jù)為實例，從三個時間維度具體分析如下。

2.1 2018年1月1日當日實施新方法的影響

如表1數(shù)據(jù)所示，12家券商對于相同資產(chǎn)在新方法下的減值計提幅度基本大于舊方法下的計提幅度，但各自上升的幅度不同。

可見一方面新方法將券商2018年及以后年度的“潛在風險”在2018年1月1日就進行了顯性化的體現(xiàn)，對減值的計提時間進行了提前，因此能夠在一定程度上緩解券商行業(yè)的順周期效應(yīng)。

但另一方面在新方法實施日，各券商由于減值方法調(diào)整產(chǎn)生的逆周期效應(yīng)存在差異，這在一定程度上是因為新方法是通過建立面向未來的模型對減值進行提前測算來計量的，對于“顯著惡化”“違約”“折現(xiàn)率”等界定要求和具體參數(shù)缺乏統(tǒng)一的客觀標準(以下簡稱客觀標準問題)，存在一定的主觀性，同時券商內(nèi)部的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)管理能力也參差不齊，影響了模型逆周期操作的實際效果(以下簡稱模型質(zhì)量問題)。

表1 新方法實施日已發(fā)生損失計量變?yōu)轭A期損失計量的調(diào)整數(shù)(單位：億元)

2.2 2018年全年實施新方法的影響

根據(jù)券商中國公告的證券業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2018年資本市場形勢嚴峻，131家券商2018年度合計計提資產(chǎn)減值損失284.32億元，較上年同期增加225.76億元，增幅高達386%，整個行業(yè)的減值計提出現(xiàn)了明顯的順周期效應(yīng)。

如表2數(shù)據(jù)所示，12家實施新方法的券商2018年計提的資產(chǎn)減值損失合計96.11億，與2017年相比增加37.46%，遠低于行業(yè)增幅。根據(jù)對行業(yè)順周期效應(yīng)的影響12家券商具體可分為三大類：(1)4家券商的減值損失同比下降，出現(xiàn)了與行業(yè)趨勢相反的明顯逆周期效應(yīng)。(2)7家券商的減值損失同比增加，但增幅低于行業(yè)，出現(xiàn)了與行業(yè)趨勢相同的逆周期效應(yīng)。(3)1家券商的減值損失同比增加，且增幅高于行業(yè)，加大了行業(yè)的順周期效應(yīng)。

表2 2018年資產(chǎn)減值損失與上年同期對比表(單位：億元)

結(jié)合表1數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生明顯逆周期效應(yīng)券商中的東方證券、海通證券、廣發(fā)證券均屬于在新方法實施日的調(diào)整金額較大的券商，如假設(shè)這三家券商在2018年1月1日未根據(jù)新方法提前計提減值，則他們同樣會產(chǎn)生與行業(yè)趨勢相同的減值同比上升情況。

可見一方面券商在新方法實施日提前計提的準備對其2018年產(chǎn)生的減值損失起到了一定的彌補作用，有11家券商使用新方法后對整個行業(yè)起到了逆周期調(diào)節(jié)的作用，但由于使用新方法的券商較少，上述券商的逆周期調(diào)節(jié)并未扭轉(zhuǎn)2018年整個行業(yè)的順周期效應(yīng)。

另一方面受限于模型質(zhì)量問題，券商使用新方法的逆周期調(diào)節(jié)效果存在差異，有1家券商還加大了行業(yè)的順周期效應(yīng)。

2.3 2019年1季度實施新方法的影響

根據(jù)中國證券業(yè)協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年一季度證券市場股債指數(shù)雙漲，資產(chǎn)減值損失合計沖回17.46億元，與上年同期計提的9.34億元相比，降幅為287%，整個行業(yè)的減值計提與2018年相同，都出現(xiàn)了順周期效應(yīng)，但與2018年相比幅度有所下降。

如表3數(shù)據(jù)所示，12家券商2019年1～3月計提的資產(chǎn)減值損失合計-4.86億，與上年同期相比降幅為210%，低于行業(yè)降幅。根據(jù)對行業(yè)順周期效應(yīng)的影響12家券商具體分為三大類：(1)6家券商的減值損失同比增加，出現(xiàn)了與行業(yè)趨勢相反的明顯逆周期效應(yīng)。(2)2家券商的減值損失同比下降，但降幅低于行業(yè)，出現(xiàn)了與行業(yè)趨勢相同的逆周期效應(yīng)。(3)4家券商的減值損失同比增加，且增幅高于行業(yè)，加大了行業(yè)的順周期效應(yīng)。

表3 2019年1～3月資產(chǎn)減值損失與上年同期對比表(單位：億元)

結(jié)合表2數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)東方證券、海通證券、廣發(fā)證券3家券商延續(xù)了2018年市場蕭條時對行業(yè)的影響，在市場繁榮時同樣也削弱了行業(yè)的順周期性。

可見一方面新方法的逆周期調(diào)節(jié)效果正在逐步體現(xiàn)，12家從2018年1月1日開始實施新方法的券商中有6家在2019年1季度出現(xiàn)了明顯的逆周期效應(yīng)，與2018年的4家相比有所上升。

另一方面新方法在整個行業(yè)的實施并未扭轉(zhuǎn)2019年1季度行業(yè)整體的順周期效應(yīng)。這在一定程度上是因為一方面客觀標準問題給了券商進行盈余管理的空間，部分券商在2019年一季度進行了減值的大額沖回，加大了當期行業(yè)的順周期效應(yīng)。另一方面模型質(zhì)量問題導致部分券商提前確認的減值損失不合理，減弱了新方法產(chǎn)生的逆周期管理效果。

3 對策與建議

根據(jù)以上分析，針對該方法自身的客觀標準問題和券商在實際應(yīng)用時的模型質(zhì)量問題提出以下應(yīng)對建議。

3.1 該方法自身的客觀標準問題

由于新方法適用于所有行業(yè)，在制度上缺乏針對券商行業(yè)的具體的定量標準，因此建議進行補充規(guī)范來應(yīng)對客觀標準問題。具體如下。

(1)建議券商行業(yè)的監(jiān)管部門根據(jù)行業(yè)特征出臺更為明確的規(guī)定，從制度上壓縮券商通過主觀判斷來計提和沖回減值進行盈余管理的空間，從而弱化券商行業(yè)的順周期性。例如中國證監(jiān)會根據(jù)行業(yè)特征于2013年通過《會計部函[2013]295號》給出了“持續(xù)一年以上”或“50%以上”的定量標準，解決了舊方法中“嚴重或非暫時性下跌”的判定缺乏統(tǒng)一客觀標準的問題，新方法同樣也需要有相似的根據(jù)行業(yè)特征制定的定量細則來對客觀標準問題進行補充規(guī)范。

(2)建議中國證券業(yè)協(xié)會等行業(yè)自律組織可以牽頭加強業(yè)內(nèi)的信息共享和同業(yè)交流，按照業(yè)內(nèi)達成共識符合監(jiān)管逆周期調(diào)節(jié)要求的行業(yè)標準來進一步規(guī)范模型的界定要求和具體參數(shù)，尤其是針對行業(yè)順周期性的特點，應(yīng)深入探討研究在客觀標準中加入對行業(yè)進行逆周期調(diào)節(jié)統(tǒng)一因子的可行性，以此提升整個行業(yè)的逆周期管理水平。

3.2 券商在實際應(yīng)用時的模型質(zhì)量問題

對于模型質(zhì)量問題建議券商一方面在平時加強對數(shù)據(jù)的集中管理，打破部門間的信息壁壘，整合財務(wù)數(shù)據(jù)、風險數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，推進大數(shù)據(jù)庫體系的建設(shè)，提升數(shù)據(jù)治理水平，為模型的逆周期操作提供數(shù)據(jù)支撐；另一方面在開展業(yè)務(wù)時需兼顧新方法所反映的減值數(shù)據(jù)，通過業(yè)財融合下的前瞻性測算對業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，提高在不同經(jīng)濟環(huán)境下減值計提的平穩(wěn)性。同時建議監(jiān)管部門可以根據(jù)券商對行業(yè)順周期效應(yīng)的影響給予適當?shù)莫剳?如將影響效果加入券商分類評級標準)，并將調(diào)整效果顯著的模型在業(yè)內(nèi)進行推廣，引導整個券商行業(yè)提高模型的逆周期管理質(zhì)量。

4 結(jié)語

通過以上分析，可以看出新方法為券商在市場繁榮時多提準備，市場蕭條時少提準備的逆周期操作提供了制度依據(jù)，也對我國券商行業(yè)的順周期效應(yīng)起到了一定的削弱效果，但受限于新方法自身的客觀標準和券商在實際應(yīng)用時的模型質(zhì)量問題。從目前的數(shù)據(jù)來看，券商行業(yè)的順周期效應(yīng)仍然存在，因此該方法自身尚需補充完善，券商也需積極應(yīng)對，同時建議監(jiān)管部門和行業(yè)自律組織對新方法的有效實施給予適當?shù)囊龑?。新方法對券商行業(yè)順周期效應(yīng)的后續(xù)影響還有待以后年度的數(shù)據(jù)進行論證。