楊川

（中國人民銀行南京分行 江蘇南京 210000）

2008年的金融危機使得國際會計準則備受爭議，其規(guī)定的金融資產的計量分類過于復雜、減值計量過遲過少，存在順周期性問題，加大了金融行業(yè)系統(tǒng)性風險，為此國際會計準則理事會于2014年7月修訂發(fā)布了第九號“國際財務報告準則”（IFRS 9）。為實現準則持續(xù)全面趨同，同時也為解決金融工具相關會計實務問題，我國財政部于2017年3月修訂了金融工具相關準則，涉及大部分業(yè)務及產品，引入的預期損失模型徹底改變了減值計量方式和時間，商業(yè)銀行財務報表也隨之出現明顯的變化和波動。

一、新準則預期損失模型主要變化

（一）擴大了減值計提范圍。所有以攤余成本（AC）計量和以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益（FVOCI）的金融資產（不包含股權類金融工具）均要計提信用損失準備，同時以公允價值計量且其變動計入當期損益（FVTPL）的貸款承諾、財務擔保合同及同業(yè)資產也納入了減值計提范圍，計提范圍明顯擴大。

（二）劃分了三階段信用風險判定。一般商業(yè)銀行按照信用風險顯著情況，依據五級分類、逾期天數、評級結果等信息對客戶進行階段判斷，分為信用風險未顯著增加、信用風險顯著增加、已發(fā)生信用減值三個階段。

（三）引入了前瞻性調整。預期信用損失模型要求風險管理人員除了考慮借款人本身經營狀況、信用狀況、存續(xù)期等影響因素，還需加入宏觀經濟走勢和行業(yè)發(fā)展等前瞻性考量。

二、我國商業(yè)銀行模型應用情況——以江蘇省內上市法人銀行為例

本文主要對江蘇轄內上市法人銀行①江蘇省上市法人銀行機構共9家，包括：3家城商行：江蘇銀行、南京銀行、蘇州銀行，6家農商行：紫金農商行、蘇州農商行、常熟農商行、張家港農商行、無錫農商行、江陰農商行。開展調研，主要有兩類模型：

（一）巴塞爾模型。樣本內銀行8家均基于巴塞爾模型，再根據不同的產品種類設置不同的參數和具體細分測算模型。模型具體計算方法為：預期信用損失（ECL）=違約概率（PD）×違約損失率（LGD）×風險暴露（EAD）。計算時需綜合考慮前瞻性調整系數的影響。

（二）“單項評估+組合評估”綜合評估模型。該模型中組合評估部分也是在巴塞爾模型框架下進行設計，總計算公式如下：預期信用損失總額（ECL）=單項預期損失金額+組合預期損失金額。

其中，單項預期損失金額計算如下：對劃分為第三階段且金額重大和第二階段且金額重大的金融資產，采用以下模型逐筆預測未來現金流量：ECL=∑各情景ECL×各情景權重。在預計金融資產的回收時，要考慮不同情景下（一般、樂觀、情況）的未來獲償現金流量金額及發(fā)生時間的預計結果，并對不同情景預計予以情景賦權。組合預期損失金額計算如下：對于納入減值集體范圍的金融資產，如果未納入單項計提損失模型范圍，則采用組合方法計提計算，此部分也是運用巴塞爾模型：ECL=PD×LGD×EAD。

三、新準則實施和預期損失模型應用對商業(yè)銀行的影響

（一）整體影響。

1.內設部門及職能分工的變化。多家銀行為推動預期損失模型運用，統(tǒng)籌行內各部門，協調發(fā)揮作用，少則涉及計劃財務部（準備核算和信息披露）、風險管理部（減值模型和參數設計）、金融科技部（系統(tǒng)支持）三個部門，多則擴大到資產保全部（損失數據收集、不良核銷），個別銀行如蘇州農商行還新設了風險管理委員會。

2.會計核算要求及相關制度辦法變化。一是修訂相關的會計制度、會計核算管理辦法、會計核算實務手冊；二是新擬定有關金融資產分類、金融工具財務估值、準備金計提的管理辦法。

3.系統(tǒng)的升級、新增。從已發(fā)生損失法過渡到預期損失法，將直接增加會計核算難度，現有數據庫等設施不能完全滿足新減值模型的需求，需要對各項業(yè)務系統(tǒng)進行了或新建（一般包括財務估值系統(tǒng)和減值系統(tǒng)），或升級（一般包括同業(yè)系統(tǒng)、資金管理系統(tǒng)、供應鏈系統(tǒng)、票據系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、核心系統(tǒng)、互聯網金融平臺等）。

（二）會計財務影響。現階段非上市銀行無強制應用預期損失模型的要求，本文以轄內9家上市法人銀行為研究對象，這些銀行應自2019年1月1日落地實施新準則②新準則要求境內外同時上市企業(yè)、境外上市并采用國際財務報告準則或企業(yè)會計準則編制財務報告的企業(yè)自2018年1月1日起施行新金融工具準則，其他境內上市企業(yè)自2019年1月1日起施行，其他非上市企業(yè)自2021年1月1日起施行。。根據新準則，無需重述前期可比數，僅需對期初留存收益或其他綜合收益進行追溯調整，因而2019年一季報、半年報并不重述2018年比較期間數據，故選擇各家銀行2018年報和2019年初調整后數據作為對比的基礎，分析準則實施前后對財務報表的影響。

1.資產負債表：金融資產規(guī)模和減值準備計提增加，凈資產小幅變動。

（1）重分類變化。一是主要金融資產科目更替，新準則下資產負債表中的金融資產由四分類改為三分類，“可供出售金融資產”“持有至到期投資”“應收款項類投資”等科目不再適用，改為“交易性金融資產”“債權投資”“其他債權投資”“其他權益工具投資”等科目。二是使用公允價值計量的資產范圍變大，新準則下一方面更多的資產被分類至FVTPL，比如頻繁交易的票據、理財產品、貨幣基金等，另一方面部分原先以AC計量的金融資產如貸款及應收款項中貼現、福費廷被分類為FVOCI。三是取消了“應收利息”，新準則將基于實際利率法計提的利息計入金融工具賬面余額中，將于資產負債表日尚未收到的利息在“其他資產”列示。

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（2）估值變化。新準則下以公允價值計量的金融工具均需要進行估值，初始化后交易性金融資產的規(guī)模變動會導致其估值金額的變化，同時貼現、福費廷等分類為FVOCI的金融資產需進行估值計量，具體影響銀行表內資產科目中的交易性金融資產、其他債權投資等。

（3）減值變化。金融資產減值準備計提由“已發(fā)生損失模型”改為“預期損失模型”，一是擴大了減值計提范圍，除傳統(tǒng)貸款業(yè)務外，存放、拆出、買入返售等同業(yè)業(yè)務納入減值范圍，同時新增相應減值準備科目“存放同業(yè)款項減值準備”“拆出資金減值準備”和“買入返售減值準備”。二是改變了表外資產減值準備計提方式，表外資產在舊準則下計提準備表內是計入“貸款損失準備”，新準則改為在“預計負債”核算表外資產減值準備。三是部分資產今后不再在資產負債表中計提減值準備，對于舊準則下的可供出售金融資產中的債務工具，其減值準備記在資產科目的備抵科目“可供出售金融資產減值準備”，新準則下分類為FVOCI，對應的減值調整計入到“其他綜合收益”，不再影響資產負債表。四是提前了信用風險損失的確認時點，導致減值準備計提有所提升，進而影響到“遞延所得稅”。

金融資產規(guī)模整體增加：重分類、估值、減值計提的變化帶來金融資產規(guī)模的變化，9家銀行金融資產規(guī)模全部上漲，漲幅最低0.11%，最高29.56%，3家銀行漲幅超過10%。

減值準備規(guī)模多有增加：9家銀行中7家減值準備規(guī)模增加，主要源于新準則將同業(yè)資產納入減值計提范圍；僅張家港農商行持平、常熟農商行下降，以上兩家農商行在舊準則下就已對同業(yè)資產計提減值，且常熟農商行因管理層較保守的經營管理理念和2018年度較高的盈利增長水平，傾向于計提較充足的減值準備。

遞延所得稅有增有減：遞延所得稅影響來自多方面，既有重分類、減值增提帶來的遞延所得稅增加，也有將原計入損益的公允價值變化轉入其他綜合收益帶來的遞延所得稅變動，且變動方向取決于各家相關資產重新計量時的浮動盈虧。

城商行資產項目受影響程度大于農商行：一是農商行金融資產規(guī)模變化率低于城商行，主要是農商行業(yè)務相對城商行較為單一，以攤余成本計價的資產占比較高，新準則對其金融資產范圍的影響較??；二是農商行的減值準備增幅低于城商行，主要是農商行在經營管理方面普遍較為保守，舊準則下已對各項金融資產計提較充足的資產減值準備。

2.損益表：公允價值變動損益波動較大，資產減值準備難以估計。對2018年損益表不存在重述，因此并不影響2018年損益表，但會影響到2019年實施新準則之后的季度、半年度、年度損益表，主要影響的科目如下：

（1）公允價值變動損益。一是“公允價值變動損益”部分的減少，新準則下原先部分以公允價值計量變動計入損益的金融資產現在計入其他綜合收益，這部分金融資產的公允價值變動損益減少。二是以公允價值計量的金融資產范圍的增多，公允價值變動損益的波動變大，新準則下更多的金融資產需要以公允價值計量，原先以很多AC計價的貸款和應收賬款等債權性資產在新準則要求下經業(yè)務模式測試重新分類為FVTPL和FVOIC，這部分新增以公允價值計量的金融資產未來會帶來“公允價值變動損益”年度范圍內的大幅波動。

（3）其他科目。長期來看，隨著新金融工具會計準則的實施，銀行業(yè)整體將計提更多信用損失，“投資收益”“凈利潤”等科目都會發(fā)生波動性變化，整體盈利情況將受到負面影響，這將會體現在2019年及往后的損益表中。

3.股東權益變動表：其他綜合收益項增多，未分配利潤減少。

（1）總體變化。①其他綜合收益。年初重分類時該科目的變化主要來自以下兩個方面：一是舊準則下“其他綜合收益”主要反映“可供出售金融資產”的公允價值變動情況以及對其他單位的投資所享有的份額變化，新準則下“可供出售金融資產③新準則下，原可供出售金融資產中的債務工具經過SPPI測試和業(yè)務模式測試后可重分類為FVOCI、FVTPL、AC，在商業(yè)銀行一般計入“其他債權工具”；權益工具可重分類為FVTPL、FVOCI，一般計入“其他權益工具投資”，根據各家行科目設置的不同，計入的科目會略有差異。”中的部分資產會重分類為FVTPL或AC，不再通過“其他綜合收益”反映前述變化，在此原因下“其他綜合收益”科目金額會有所變化，如若原先為浮盈，其他綜合收益會相應下降，如若原先為浮虧，其他綜合收益會相應上升；二是舊準則下有些金融資產如“發(fā)放貸款和墊款”計提的減值準備在資產備抵科目反映，新準則下“發(fā)放貸款和墊款④新準則下，發(fā)放貸款及應收款項可重分類為AC、FVOCI?！敝械囊徊糠址诸悶镕VOCI，對應的減值應當在“其他綜合收益”中確認，這部分增加了年初重分類調整時的“其他綜合收益”。②未分配利潤（期初留存收益）。根據新準則要求對2018年末的金融資產進行分類和計量時，重新計量后與賬面價值之間差異，各家銀行需要調整2019年的期初留存收益，即“未分配利潤”，未分配利潤的變化是金融資產負債分類變化、估值變化、減值計提變化之后的綜合反映結果。

（2）具體變化。①其他綜合收益增幅明顯：9家銀行中8家上漲，增幅均在30%以上，主要源于新準則下重分類為FVOCI的金融資產增加的影響，調整了其他綜合收益期初數；僅有蘇州銀行下降，主要是其可供出售金融資產重分類為債權投資后浮盈部分相應沖銷。②未分配利潤普遍下降：9家銀行中8家未分配利潤下降，主要源于這8家新準則下均增提了減值；僅常熟農商行上升，分析原因為該行2018年末撥備覆蓋率高達445.02%，新準則后按照公允價值重新估值后反而需減計減值，故出現反向變動。③凈資產變化相對較小，城商行小幅下降，農商行小幅上升：綜合其他綜合收益和未分配利潤的變化，9家銀行中8家凈資產變化幅度范圍在1%—2%左右，城商行凈資產平均下降1.09%，農商行凈資產平均上漲2.19%。

四、準則執(zhí)行過程中的問題

（一）標準不明確帶來新準則下的會計處理主觀性較大，增加金融監(jiān)管難度。

1.金融工具分類標準的不確定。一是分類中的業(yè)務模式測試的判斷標準并未明確，如雙重業(yè)務模式中各家銀行結合咨詢機構建議和自身實際，確定5%或10%比例，導致同一類金融工具在不同銀行可能分類為不同類別的金融資產；再如非標投資的分類亦為難點，目前通用做法為根據底層資產現金池進行區(qū)分，但有些非標投資難以完全穿透。二是新準則僅對金融資產重分類的方法進行了規(guī)定，但并未明確執(zhí)行新準則后再次重分類的要求和標準，如具體可以重分類的情形；是否任何資產都可以進行重分類；重分類資產是否不得超過總資產的一定比例；金融資產重分類后，是否會約束后續(xù)新增的相同性質資產的分類等都未明確。

2.判斷信用風險是否顯著增加的標準不明確。一是新準則要求精準計量未來12個月甚至整個生命周期的預期信用損失，損失準備計提的時點及金額需要金融企業(yè)的自身估計與判斷。二是在區(qū)分三階段時多數銀行會綜合考慮銀保監(jiān)的五級分類標準，但五級分類和預期信用損失“三階段”周期并不完全匹配，應用中存在難度，需要引入主觀判斷。三是逾期30日的條款也僅是一個下限標準而非水平判別標準，各家行對逾期天數的設置也存在較大的主觀性。四是新準則要求在確定預期信用損失時考慮前瞻性信息，來評估宏觀經濟信息對金融工具預期信用損失的影響，各行選擇的宏觀影響因子和計量模型具有極強的主觀性。

3.金融機構開展資產估值的難度加大。一是現有的內評體系并未覆蓋全部金融資產，對于少部分未覆蓋的債項，減值計量中需要根據業(yè)務相關屬性對其進行劃分，要針對不同的金融資產運用內外部數據設計不同的模型，并進行參數估計，難度較大；而且現有內評體系也并不完善，同時我國評級市場發(fā)展較晚，外部評級結果的可靠性也較弱。二是新準則下交易性金融資產的估值難度大，舊準則下，很多商業(yè)銀行在無法把控金融資產分類的情況下，會選擇少計交易性金融資產的處理方式，但新準則的SPPI測試和業(yè)務模式測試將更多的金融資產劃分為交易性金融資產，需要進行估值的資產規(guī)模變大；同時原來部分的非標資產劃入交易性金融資產，按照準則要求不需要計提減值準備，這部分對于不在預期損失模型范圍內的交易性金融資產減值準備該如何反映也是一大難題。

（二）數據質量和時效性不足，難以滿足統(tǒng)計和測算需求。一是數據質量的問題。預期損失模型對數據的依賴程度明顯上升，涉及多個系統(tǒng)間的數據歸集與傳輸，需要大量可靠、完整的數據信息支撐，而實際中會存在數據不完善、手工臺賬及部分字段信息缺失等問題，很多農商行的部分金融資產數據在新準則實施前沒有系統(tǒng)支持，需要對此數據進行整理補錄，如何設計補錄要素和模板，是銀行遇到的普遍問題。二是數據時效性問題。對于信用卡、消費貸等部分數據，存在數據延遲，導致測算時點各類業(yè)務的真實數據時點存在不一致問題，同時外部評級數據更新效率較低也會影響數據獲得的及時性。三是數據可比性問題。根據調研情況，引入預期損失模型后的過渡期，各銀行后續(xù)需要適應和調整減值模型的程度還將有所差別，在宏觀層面進行指標和數據對比分析缺乏一定的橫向可比性。

（三）風險監(jiān)控及信息披露成為難題。一是風險監(jiān)控方面，新準則導致銀行業(yè)金融工具減值的計算口徑、考察指標、操作流程有所變化，對信用風險的識別、判定更加具有主觀可操作性，因此風險評估程序也應隨之完善，銀行業(yè)現有的內控程序還不夠明晰。二是減值披露方面，新準則下不再按照以前分單項和組合計提披露，要求按照“三階段”披露減值準備變動情況以及金融資產賬面總額的變化情況，披露內容更加復雜，此外過渡期內銀行的信息披露也未規(guī)范統(tǒng)一，監(jiān)管部門進行評估時難以把控尺度、鑒別信息披露質量。

五、政策建議

（一）細化準則規(guī)定，提升資產分類和估值的準確性。一是細化分類和重分類的準則要求，一方面初始分類時雙重業(yè)務模式等需要判斷的分類標準進一步細化補充，另一方面對于持有意圖發(fā)生變化的金融資產的重分類規(guī)定亦加以明確，增強金融工具分類的客觀性。二是補充公允價值計量的標準，對于缺乏市價計量基礎的金融資產，完善各類金融資產的估值技術，出臺規(guī)范統(tǒng)一的估值模型和計量標準。三是明確準則中諸如“合理”“盡可能”等判定性條款的判斷標準和依據，減少主觀判斷因素對資產分類和估值結果的影響。

（二）出臺監(jiān)管細則，增強準則規(guī)范和金融監(jiān)管的協調性。一是會計準則的準備計提與監(jiān)管規(guī)則下的撥備計算口徑需進一步協調。準則規(guī)定的準備和監(jiān)管要求的撥備計提采用的是兩套計量體系，新準則下準備計提是按照“預期損失法”逐筆計提，準備計提范圍擴大，除資產減值準備以外，還存在以預計負債（表外部分）和其他綜合收益形式體現的準備；現行監(jiān)管指標體系中的撥備覆蓋率和撥貸比等指標基于“已發(fā)生損失法”，監(jiān)管部門應進一步明確相關指標計算口徑是否包含預計負債和其他綜合收益中的撥備。二是準則三階段劃分與貸款五級分類的對應關系需進一步明確。準則規(guī)定三階段資產劃分和監(jiān)管部門的五級資產分類方法造成銀行存在兩套不同的資產分類結果，商業(yè)銀行在進行三階段劃分時往往參考五級分類，監(jiān)管部門應進一步明確兩種分類對應關系，有助于促進新舊準則銜接過渡以及會計準則與監(jiān)管規(guī)則的協調融合。

（三）完善評級體系，提升內外部評級結果的可靠性和可獲得性。一是完善商業(yè)銀行內部評級體系，針對不同的金融資產類別，改良評級方法和評級模型，培養(yǎng)行內評級專業(yè)人才。二是優(yōu)化我國外部評級市場，增強我國企業(yè)信用評級、證券信用評級、項目信用評級的權威性和公正性，汲取國際評級機構如標普、穆迪、惠譽等的先進評級經驗，從國家角度規(guī)范并促進評級市場建設，提升國內評級機構的綜合評級實力。三是規(guī)范運用外部評級結果，充分考察外部評級機構的資格標準、獨立性、專業(yè)性水平，綜合考慮多方評級結果，審慎選擇本行采用的評級數據。

（四）重視數據管理和內控管理，增強金融工具信息披露的真實性和可靠性。一是商業(yè)銀行應加強內部數據管理，從數據采集錄入源頭把好質量關，對復雜資產池制定底層資產臺賬，做好資產分類數據工作，提升行內數據獲取的真實性，更準確進行資產分類、計量；對于由于準則前存在數據延遲的業(yè)務類型，統(tǒng)一數據采集時點，建立多部門數據共享平臺，提升數據采集時效。二是商業(yè)銀行應進一步理順金融資產管理的風險控制流程，完善控制程序和措施，降低金融工具價值波動對商業(yè)銀行經營管理的影響。三是商業(yè)銀行應嚴格按照準則要求開展金融工具信息的列示和披露，對相關分類和重分類信息、價值信息、損失準備變動信息、擔保物信息、風險信息進行規(guī)范列報，以高標準、嚴要求更完整、全面地開展過渡期信息披露工作。