新准则应收账款减值准备计提模型应用研究

冯勇 孟祥军

【摘 要】 金融资产的减值由已发生损失模型变为预期信用损失（ECL）模型，是新准则的重大变化之一。应收账款如何按照预期信用损失模型确认并计提减值准备，是企业实施新准则过程中迫切需要解决的现实问题。文章在简述新准则有关应收账款预期信用损失减值模型的准则要求和相关理论基础上，围绕违约损失率估计模型，介绍了三种可能的应用方案，具体包括：（1）基于应收账款发生额的估计;（2）基于应收账款余额的估计;（3）基于多期应收账款余额的估计。此研究成果希冀对我国企业贯彻实施新准则的减值要求有所裨益。

【关键词】 新准则; 预期信用损失; 应收账款; 减值准备

【中图分类号】 F272  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）23-0057-05

2017年3月31日，财政部正式发布了修订后的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》（以下简称新准则）。本次准则修订继续保持我国会计准则与国际财务报告准则的持续趋同，全面引入国际财务报告准则第9号——金融工具（IFRS9）的原则和方法。其中，金融资产的减值由已发生损失模型变为预期信用损失（ECL）模型，是新准则的重大变化之一[ 1 ]。应收账款作为企业财务报告中重要且普遍存在的金融资产项目，如何按照预期信用损失模型确认并计提减值准备，无疑是企业实施新准则过程中迫切需要解决的现实问题。

本文在简述新准则有关应收账款预期信用损失减值模型的准则要求和相关理论基础上，围绕应收账款违约损失率估计模型，介绍了三种可能的应用方案，以期对我国企业实施新准则有所裨益。

一、应收账款预期信用损失减值模型的准则要求

对于金融资产减值，新准则要求使用预期信用损失模型，即金融资产减值准备的计提不以减值的实际发生为前提，而是以未来可能发生的违约事件造成的损失期望值来计量当前（即资产负债表日）应当确认的减值准备。该模型与修订前的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》（以下简称原准则）规定的根据实际已发生减值损失确认减值准备的方法（即已发生损失模型）存在根本性不同。

（一）预期信用损失的定义

按照新准则规定，预期信用损失是指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。其中，信用损失是指企业按照原实际利率折现的、根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。

由于预期信用损失考虑付款的金额和时间分布，因此即使企业预计可以全额收款但收款时间晚于合同规定的到期期限，也会产生信用损失。

（二）计量预期信用损失中采集和使用的信息

新准则要求企业对金融工具预期信用损失的计量方法应当反映能够以合理成本即可获取的、合理且有依据的，关于过去事项、当前状况以及未来经济状况预测的信息。据此，企业在金融资产预期信用损失计量中，应当采集并作为依据的信息既包括历史信息，也包括前瞻性信息。

（三）对应收账款减值准备的简化处理要求

对于《企业会计准则第14号——收入》所规定的、不含重大融资成分的应收款项，新准则要求企业始终按照整个存续期内预期信用损失的金额计量其减值准备。

相比于根据金融资产信用风险自初始确认后是否显著增加而将金融资产归入三个不同的减值阶段，并分别计量不同期间预期信用损失的一般方法，前述准则规定是一种简化处理。对于不含重大融资成分的应收账款而言，这种简化处理是新准则的强制要求，企业没有选择权。

（四）基于拨备矩阵确定应收账款预期信用损失

按照准则应用指南[ 2 ]中的示例，企业可以采用拨备矩阵方法，根据逾期账龄分布和各账龄段的违约损失率，确定应收账款的预期信用损失，具体如表1所示。

按照应用指南示例中的说明，表1中的违约损失率是“以此类应收账款预计存续期的历史违约损失率为基础，并根据前瞻性估计予以调整”确定，但准则或应用指南并未提供违约损失率的具体计算过程。

因此，如何以历史违约损失率为基础，在前瞻性调整的基础上确定应收账款各逾期账龄组合的违约损失率就成为贯彻落实新准则预期信用损失减值要求的关键。

二、应收账款减值准备的理论基础与违约损失率的估计方法

（一）应收账款减值准备的理论基础

应收账款计提减值准备的基础是为了有效应对与应收账款相关的信用风险。信用風险是企业应收账款面临的主要风险，具体表现为债务人未能按期偿付应收账款，为企业带来损失的可能性。

由于信用风险并非将信用事件作为唯一动因，加上信用事件自身也并非只有一种情况，而是存在实际上彼此相关且外部表征不同的多种情况，所以，数量化度量信用风险是一项非常困难的工作[ 3 ]。20世纪90年代以来，信用风险计量分析工具和计量技术取得了长足发展，开创了信用风险度量和管理新格局。其中，基于转移矩阵的信用迁徙方法已经成为现代信用风险计量中的基础性内容，包括穆迪、标准普尔在内的国际评级公司对转移矩阵进行了深入的研究，并以此为基础开发了Credit Metrics、Credit Pro等信用风险评价工具和产品[ 4 ]。

转移矩阵的基本原理源自马尔可夫（Markov）链数学模型，其原理简述如下：

1.马尔可夫（Markov）链

马尔可夫链是一组具有马尔可夫性质的离散随机变量的集合。设有随机序列{Xn，n=0，1，2，…}，下标n代表时间，Xn即为随机过程中每个时点的状态。例如，Xn=i是指过程在n时的状态，其状态空间为I={1，…，m}有限集或可列集。对于任意i0，i1，…，in，in+1∈S，n∈N及P{X0=i0，X1=i1，…，Xn=in}>0，有：

则Xn称作马尔可夫（Markov）链。

马尔可夫链的一个重要特性称为马尔可夫性（无后效性），即某个时点的状态只与该时点之前的最后一个状态有关，与此前其他时点或未来任何时点状态无关。

2.转移概率矩阵

马尔可夫链中随机变量的状态随时间的变化称为转移（transition）。条件概率Pij（n）=P{Xn+1=j│Xn=i}为马尔可夫链Xn，n∈T对在时刻n的一步转移概率。其中，i、j∈I称为转移概率。一般地，转移概率Pij（n）不仅与状态i、j有关，而且与时点n有关。

如果将保持原有状态看作是一种“转移”，即从i转到i，则可将所有的转移概率组成一个转移矩阵，通常记P为一个转移矩阵，如下：

因此，P为马尔可夫（Markov）链的转移概率矩阵。在有限状态下，马尔可夫（Markov）链的转移概率矩阵就是有限维。如果P被定义为一步转移概率，则P就是一步转移概率矩阵，它具有以下性质：

n步转移概率可表示为条件概率P{Xn+m=j│Xm=i}，即马尔可夫链Xn，n∈T对在时刻m时的n步转移概率。对于齐次马尔可夫链，它与m无关，记为Pnij。n步转移矩阵是其之前所有转移矩阵的连续矩阵乘法。

3.马尔可夫链的状态分类

马尔可夫链的状态有吸收态、常返状态和非常返态、遍历状态之分。若Pii=1，则称状态i∈S为吸收态，意味着吸收态的状态无法转移至其他状态，即只要状态为吸收态，它将永远保持原状态，转移至其他状态的概率Pij=0。

（二）估计违约损失率的过程与步骤

如前所示，新准则要求企业在综合考虑历史信息和前瞻性信息的基础上，确定违约损失率。在具体实施过程中，可以基于马尔可夫链理论，通过构建应收账款的转移矩阵来完成违约损失率的估计。需注意的是，在以逾期账龄划分组合时，由于时间的连续性和不可逆性，账龄组合之间的转移概率矩阵仅表现为下迁1级结果，且账龄最末级为吸收级。在实务中，可以按新准则的原则要求对违约损失率的估计过程细化为以下四个步骤：

1.确定估计违约损失率的计算方法和数据基础

该步骤是违约损失率估计的起点和基础。由于新准则并未给定违约损失率的具体计算方法，所以，选择使用何种方法在很大程度上取决于企业管理层的判断。实务中，可供选择的计算方法可能有很多。企业管理层在做出有关计算方法的決策时，需要考虑计算方法的合理性以及企业自身的数据基础是否支持计算方法的实现。

2.汇总整理历史数据

该步骤为违约损失率估计建立必要的数据基础，具体数据的汇总整理过程和要求取决于企业管理层在上一步骤中选定的计算方法。某些情形下，未经调整的历史信息可能是最佳的、合理且有依据的信息，而其他情形下，企业可能需要使用当期数据对历史数据进行调整，以反映当前状况和未来预测的影响，并剔除与未来现金流量不相关的历史因素影响。

3.确定历史损失率

历史信息是企业计量预期信用损失的重要基准，基于历史数据计算的历史损失率是按照新准则要求做出违约损失率估计的重要基准。

4.考虑前瞻性调整并确定违约损失率

这是违约损失率估计过程中最需要判断的一个步骤。在考虑前瞻性信息时，企业需要运用专业判断，判断程度的高低取决于预测的时间跨度和具体信息的可获取性。预测的时间跨度越大，具体信息的可获取性越低，则企业在估计预期信用损失时必须运用判断的程度就越高。准则并不要求企业对金融工具整个预计存续期内的情况做出预测，也不要求企业对很远的未来做出详细估计，只需根据现有资料对未来情况进行推断。

三、应收账款违约损失率估计的实现方法

基于企业的历史数据积累和前瞻性判断，通过三个例子具体展示如何应用前述过程估计并确定具体应收账款不同账龄组合的违约损失率。

（一）违约损失率估计方法1：基于应收账款发生额的估计

1.确定计算方法和数据基础

该方法通过跟踪一定期间内应收账款发生额以及坏账核销金额，以此作为估计违约损失率的基础。

在实际工作中运用该方法时，要确定适当的期间。期间的长度应当足以提供有用的信息，期间过短可能导致信息没有意义，期间过长可能意味着市场条件或客户基础的变化导致分析不再有效。本例考虑将期间设定为1年。

2.汇总整理历史数据

假设选定的观察期间（1年）内，全部应收账款的发生额为10 000元，最终作为坏账核销的款项为200元。

在坏账核销前，按不同收款期间统计的应收账款回收金额和剩余金额列于表2。

3.计算历史损失率

根据表2中的历史数据，将最终损失金额（200）对应至各账龄期间，可以得到不同账龄期间应收账款的历史损失率，具体如表3所示。

4.前瞻性调整

假定企业对该类应收账款的回款情况跟踪结果表明，下游客户的行业状况和宏观经济形势是影响应收账款回收的关键因素，企业据此对应收账款的未来回款情况进行分析判断，认为未来坏账损失将增加50%，即预期违约损失将由历史统计的200元上升为300元。

企业据此计算经前瞻性调整后的违约损失率，结果列于表4。

（二）违约损失率估计方法2：基于应收账款余额的估计

1.确定计算方法和数据基础

在企业持续经营情况下，跟踪余额的变动可能比发生额更为简便。该方法通过跟踪应收账款各账龄段在一段时间内的回收和变动情况来作为估计违约损失率的基础。

在实际工作中运用该方法时，要确定需跟踪的应收账款余额的账龄分布，随后考虑一段期间内不同账龄期间的回收和变动情况。与方法1相同，本例考虑将观察期间设定为1年。

2.汇总整理历史数据

假设选定的观察期间（1年），期初应收账款余额为10 000元，其账龄分布和观察期内的回收情况列于表5。

3.计算历史回收率

根据表5中的历史数据，可以得到不同账龄期间应收账款的历史回收率，具体如表6所示。

与方法1基于最终损失数据确定历史损失率不同的是，按照余额账龄分析结果统计回收后剩余的金额将转入更长账龄段，该部分款项将在未来持续回收，并非全额损失。

假定账龄在3年以上的款项未回收的部分全部形成损失（即损失率为90%），则2年以上至3年期账龄的历史损失率将为54%=[（1-回收率40%）×90%]。以此类推，1年以上至2年期账龄的历史损失率将为16.2%，1年以内账龄的历史损失率为1.62%。

4.前瞻性调整

假定企业近期为扩大销售而放宽了信用政策，预期由此新产生的应收账款的回收率较观察期间有所下降，预期1年以内账龄的回收率将由90%下降至80%。其他可能影响应收账款回收的经济因素与观察期间保持一致。

企业据此计算经前瞻性调整后的违约损失率，结果列于表7。

（三）违约损失率估计方法3：基于多期应收账款余额的估计

1.确定计算方法和数据基础

为了避免跟踪单期数据可能造成的估计误差，实际工作中，可以考虑使用多年期数据对历史损失率进行估计。假定公司选择过去4年为观察期，并通过对各年年末账龄的分布情况估计应收账款的转化率，以此作为估计违约损失率的基础。

2.汇总整理历史数据

選定的观察期间（4年），各期期末应收账款余额及其账龄分布列于表8。

3.计算历史回收率

根据表8中的历史数据，可以得到不同账龄段应收账款的历史转化率，具体如表9所示。

假定，过去4年的数据表明，账龄在3年以上的款项没有任何回收，损失率为100%。基于3年平均转化率计算的各账龄段历史损失率如表10所示。

4.前瞻性调整

企业认为，目前的宏观经济增速放缓将对应收账款回收情况产生一定的负面影响。企业基于以往经验和判断，预计3年以下账龄的预期违约损失率将比历史损失率提高5%。企业据此计算经前瞻性调整后的违约损失率，结果列于表11。

四、总结与启示

新准则要求企业在综合考虑历史信息和前瞻性信息的基础上，对应收账款的违约损失率作出估计。准则应用指南提供的示例表明，企业可以基于逾期账龄信息，对应收账款的减值准备金额作出估计，但准则和应用指南并未提供违约损失率的计算方法。

基于笔者对准则的理解和实务观察，本文以示例方式展示了有关违约损失率估计的三种可行方案。这些方案均可以满足新准则有关预期信用损失的总体原则性要求，但在某些关键假设，比如观察基础、观察期间、回收估计和前瞻性调整方面，均存在较为明显的差异，由此造成对违约损失率的估计也有所不同。

基于预期信用损失模型确认应收账款减值准备，在全球范围内都处于应用初期。如何基于企业自身的数据基础合理确定预期信用损失，需要实务工作者进行更多的尝试和经验分享，希望本文能够对我国企业落实新准则减值要求，提高企业应收账款减值计量的适当性和准确性有所启发。

【参考文献】

[1] 吴慧芳.金融资产减值模型改革对应收账款坏账准备计提的会计处理探析[J].财会研究，2019（2）：29-31.

[2] 财政部会计司编写组.《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》应用指南[M].北京：中国财政经济出版社，2018.

[3] 詹原瑞.银行信用风险的现代度量与管理[M].北京：经济科学出版社，2004.

[4] 顾乾屏，陈顺发，刘炜，等.信用迁移矩阵特性实证分析[J].石家庄经济学院学报，2007（2）：24-30.