预期损失模型及其在我国应用的相关问题研究

肖序+曾婷

【摘 要】 IASB于2014年7月24日发布IFRS 9最终完整版，引入预期损失模型以取代现有金融工具减值的已发生损失模型。文章从预期损失模型在会计领域应用的历程和原理出发，探讨其应用的相关假设与参数估计，并以案例形式评价其应用的流程及对收益率、减值准备等方面的影响，分析预期损失模型在我国应用所面临的问题，进而提出我国应用此模型的有关建议。

【关键词】 预期损失模型； 已发生损失模型； 金融工具减值

中图分类号：F233 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）24-0008-06

一、引言

我国金融工具减值的会计准则内容基本延用IAS 39，目前仍采用已发生损失模型计提减值准备。而IASB自2008年国际金融危机爆发后，联合FASB成立金融危机咨询小组（FCAG）启动替代《国际会计准则第39号——金融工具：确认和计量》（IAS 39）项目的研究。在金融工具减值改革阶段，IASB发布了《摊余成本和减值》征求意见稿（2009ED）、《摊余成本和减值》征求意见稿的补充文件（2011SD）、《预期信用损失》征求意见稿（2013ED），于2014年7月24日将预期损失模型引进IFRS 9。预期损失模型相比过去的已发生损失模型、生命周期法、两账户法均有显著的不同。鉴于此，可先了解一下传统模型的演变过程。

二、IASB金融工具减值核算的会计模型与方法

（一）已发生损失模型

金融危机爆发后，已发生损失模型备受质疑。其主要批评有：（1）信息可比性差。减值的计提依赖触发事件，发生的识别及时点确认，其间存在个体差异。（2）预期损失确认滞后。危机爆发后需大幅计提减值，导致悬崖效应。（3）存在信息误导。预期损失并未及时揭示，潜在经济恶化现象也难以公允反映。（4）模型内在逻辑不一致。初始确认考虑预期损失，而实际利率计算却未考虑，损失变化发生之前夸大利息收入。（5）减值损失冲回时点不明确。（6）资本定价不科学。风险溢价应涵盖预期损失补偿，考虑预期损失更符合金融机构风险管理实务，更能体现金融工具和经济资本的收益率（IASB，2009）。鉴于已发生损失模型不承认预期损失所导致的一系列问题，IASB借鉴新资本协议的信用风险减值模型，提议使用初始确认及实际利率均考虑预期损失的生命周期法。

（二）生命周期法

生命周期法能提早确认和及时更新预期损失，贴合金融机构风险管理，真实反映利息收入及经济报酬，很大程度弥补了已发生损失模型的不足，但此法也面临诸多困难，如预期信用损失估计困难且成本高、浮动利率工具的实际利率计算复杂，同时因该法对初始确认时存在的预期信用损失在存续期摊销，后续变化需于当期确认，则金融资产组合在金融资产更新时，需跟踪是新金融资产的初始预期信用损失还是原有金融资产的后续变化，造成开放式投资组合的实际操作难度大（王守海等，2014）。随后，IASB在2011 SD中提出两账户法。

（三）两账户法

两账户法的思路是基于确认方式不同将金融资产划分为“坏账户”和“好账户”。“坏账户”以单个管理，初始确认整个生命周期的预期信用损失，后续变化需立即确认；“好账户”以组合管理，初始确认取可预见未来期间（不少于12个月）的预期损失与按时间比例法确认的预期损失中较高者确认（IASB，2001），后续变化也在存续期间摊销，则无需跟踪金融资产的初始预期损失和后续变化。尽管这样可划分不同管理项目来确认，但存在对“好账户”“坏账户”“可预见期间”等概念定义模糊的缺陷；其次“好账户”预期损失初始确认的计算复杂，开放式组合与其他金融资产减值方法不一致，违背了降低金融工具复杂性的初衷。于是，IASB决定寻求一个减值方法以适用于所有以摊余成本计量的金融资产，三组别法应运而生。

（四）三组别法

三组别法根据金融资产信用质量及其风险的变化分为三类：第一类，资产负债表日具有低信用风险或初始确认后信用质量没有显著恶化；第二类，初始确认后信用质量显著恶化但没有客观减值迹象；第三类，初始确认后存在客观减值迹象（IASB，2013）。三组别法下，减值与企业内部的信用风险管理系统关系紧密，信用损失显著恶化前确认12个月的预期损失更加客观，应收账款及租赁款可适用简化模型之外，减值方法得到统一，信息可比性较强。然而，该方法也存在不足，IASB在注重经济实质的基础上，最终将该模型引入IFRS 9（IASB，2014），即本文所讨论的预期损失模型（ELM）。

三、ELM基本内容及应用分析

（一）基本内容

1.分类判断。ELM模型适用于所有以摊余成本计量的金融资产，不以触发事件为前提计提减值准备，初始确认及后续计量均考虑预期信用损失，较于已发生损失模型更具前瞻性和谨慎性。ELM具体逻辑判断如图1所示。

2.预期信用损失的估计。ELM下，按金融工具预计寿命期内，用违约概率加权估计的合同现金流短缺的现值，即预期信用损失现值计提减值准备。估算公式为：预期损失=违约概率×违约损失率×风险敞口，违约概率是指客户未来一段时间内发生违约的可能性，违约损失率是客户违约后导致的损失金额占该违约风险敞口的比例，风险敞口是客户违约行为导致的需要承受风险的金融资产余额，一般为账户余额。其中12个月预期信用损失是指未来12个月内可能发生的违约事件所导致的预计寿命期内的现金流短缺，并非是12个月内的现金流短缺（黄世宗，2015）。估计所需的证据以历史数据为主，当期数据及未来预测可合理佐证即可，无需付出额外成本去获取。证据涉及企业自身经营财务状况、行业发展情况以及宏观经济形势，来源可能是外部或内部。另外，减值计提考虑预期损失的时间价值，需确定合理的折现率。折现率采用金融资产初始确认时确定的实际利率，除初始确认已发生减值的金融资产外，均采用未经预期信用损失调整的实际利率，也允许企业在无风险利率与实际利率之间选择一个利率作为折现率，原则上不能低于无风险利率。ELM下大部分金融资产使用的实际利率是不经信用风险调整的，其中蕴含一个前提假设即金融工具合同所要求的利率是包含信用风险补偿的，利率是完全市场化的，例如商业银行针对信用风险高的借款人可以通过提高利率来补偿信用风险。

（二）ELM模型应用举例及会计问题探讨

1.ELM模型应用举例

X银行于20x1年1月1日对A公司发放一笔贷款，银行认定该贷款已超过单项金额重大贷款的标准，应单独进行减值测试。贷款本金1 000万元，年利率为5%，期限5年，借款人分期付息，到期一次还本，未发生相关交易费用，则贷款有效利率也为5%。银行了解到A公司拥有现金200万元，固定资产5 000万元，对外负债主要是发行公司债券400万元。公司每年营业利润在800万左右，目前公司技术和生产设备在行业中处于领先地位，盈利能力较强，经营活动现金流也较为稳定，公司发展前景较好，宏观经济形势也乐观。

在综合分析A公司财务经营状况、盈利能力、行业及宏观经济状况后，X银行认为该贷款不存在减值迹象，信用风险较低，属第一类金融资产。参考同类贷款违约的历史数据，预计20x1年、20x2年违约概率为0%，20x3年1%，20x4年、20x5年违约概率为2%，违约损失率一直为100%。每年合同现金流及预期现金流情况如表1所示，初始确认时计提减值准备421 379.99元。

20x1年12月31日，A公司各方面状况并无恶化，仍属第一类金融资产。预计20x2—20x4年违约概率为0，20x5年违约概率为10%。20x5年现金流短缺1 050 000元，预期信用损失现值=1 050 000×（P/S，5%，4）=863 837.60（元），首日初始确认已计提421 379.99元，则资产负债表日减值应计提442 457.61元。

20x2年12月31日A公司所处行业产能严重过剩，但公司仍旧履行合同义务并无违约现象，A公司现金资产有所减少，且营业利润开始下降。由此，X银行认为该贷款信用风险较初始确认有显著恶化，属第二类金融资产。预计20x3、20x4、20x5年违约概率分别为3%、5%、7%。每年合同现金流及预期现金流情况如表2所示，应确认减值损失1 346 984.13元，资产负债表日应计提减值483 146.53元。

20x3年12月31日，X银行发现A公司所处行业有大量竞争者进入，导致A公司库存积压，发生严重财务困难。于是，X银行认定该贷款已有减值迹象，属第三类金融资产。预计未来两年违约概率100%，20x4年将无法收到利息，20x5年只能收到本息890万元。应确认减值损失1 927 437.65元，本期应计提减值580 453.52元。如表3。

20x4年12月31日，A公司积压产品低价出售，营业利润大幅降低，现金难以满足日常经营运转，行业竞争激烈，宏观经济走势也不容乐观，仍属第三类金融资产。以净额法计算本期利息收入，为（10 000 000-1 927 437.65）×5%=403 628.12（元），我国商业银行目前将减值后利息收入用于冲减贷款损失准备以增加摊余成本。本期重新估计该贷款预期信用损失，预计只能收回本息850万元，20x4年期末摊余成本应为8 095 238.10元。期初摊余成本为8 072 562.35元，利息调整后摊余成本8 476 190.47元。故本期应计提减值=8 476 190.47-8 095 238.10=

380 952.37（元）。

20×5年12月31日，A公司进入破产程序，银行依法申请债权，收回贷款共800万元。按净额法确认利息收入=8 095 238.10×5%=404 761.90（元），结转已计提贷款损失准备，由于减值计提不足，按差额确认资产减值损失500 000元。

在ELM下，银行在贷款初始确认及后续的每个资产负债表日，都需要对贷款的信用风险进行分析和判断，调整违约概率和违约损失率，更新预期信用损失现值。对于财务人员而言，需从信用风险管理、销售等多个部门获取相关资料，并运用职业判断进行估计，工作量大、操作复杂、风险大。对该贷款20x1—20x5年每年计提的贷款减值损失及收益率进行计算和汇总，具体结果如表4所示。

而在已发生损失模型下，财务人员只需要在资产负债表日识别有无减值迹象，不需搜集过多的行业、宏观经济情况，工作量较小。假设两种模型下的估计和判断一致，该贷款在已发生模型下减值损失计提及收益情况如表5所示。

通过对比两种方法下减值损失计提及收益率情况（如图2、图3），不难发现，两种模型下整个存续期减值损失计提总额是相同的，只是每个期间的分布存在差异。ELM下在减值迹象发生前就确认12个月的预期损失，使得报告主体能提早确认减值准备，减值迹象发生时只需计提少量减值准备，整个存续期减值损失的计提较为平缓，收益率较为稳定。而已发生模型下在减值迹象发生时才计提减值，且需大幅计提，收益率也急剧下降，顺周期性明显。可见，就金融工具减值计提、收益率的稳定性表现而言，ELM更胜一筹。但是ELM在我国现行会计环境下实施，还存在诸多问题。

2.应用的相关问题探讨

（1）ELM赋予报告主体过多裁量权，增大企业的盈余空间。ELM下，信用质量显著恶化的识别，关系到预期信用损失的估计期间是12个月还是整个存续期，直接影响当期减值准备计提数额和收益。但IFRS 9规定信用质量显著变化依据违约发生概率和损失增加来评判，并无明确量化标准，因此主体识别信用质量恶化时仅凭主观判断。同样，金融工具发生减值迹象决定利息收入由总额法转为净额法，减值迹象的发生将改变利息收入的数额，而减值迹象的识别也依赖主观判断，从而主体能凭借主观判断就决定三分类转化时点，操纵盈余，较于已发生损失模型，ELM赋予企业更大的盈余空间（任玉龙，2012）。

（2）预期信用损失的确认与我国现行会计概念框架存在冲突。①确认预期信用损失与我国会计确认原则不一致。现行会计准则以权责发生制为基础，在权责发生制下只有当期已经实现收入和已经发生或应当负担的费用才能计入当期损益，而预期信用损失依赖对未来信用损失的估计（黄容等，2010），提前确认不仅不符合权责发生制，将当期损益与未来成本匹配，也不符合匹配原则。②初始确认时就确认预期信用损失与会计中按公允价值进行初始计量相悖（任真，2013）。ELM要求在初始确认时就考虑未来12个月的违约事件影响，并计提减值准备，而在资产定价机制公允情况下，初始的公允价值包括预期信用损失，则确认首日损失将导致预期信用损失重复确认，初始入账价值不再是公允价值。