商业银行信贷资产预期信用损失问题分析与政策建议

【摘要】预期信用损失的计提对商业银行经营业绩的影响非常重大， 其披露的充分性影响到利益相关方对商业银行资产质量及经营业绩的客观判断。 鉴于宏观经济环境的不确定性和预期信用损失模型参数、方法、假设的复杂性， 如何合理运用预期信用损失模型并考虑管理层叠加是合理计提预期信用损失的关键。 面对宏观经济环境的不确定性， 中美欧主要银行在拨备覆盖率、拨贷比、信贷成本率及各季度信用减值损失计提趋势方面呈现出不同的特征， 各银行在计提预期信用损失时所运用的模型以及在前瞻性信息预测和管理层叠加调整方面存在一定差异。 为规范我国商业银行信贷资产预期信用损失的计提和披露， 客观反映商业银行的经营业绩， 本文建议有关部门加强对宏观情景预测和前瞻性信息实务运用的指导， 规范管理层叠加的运用及退出机制， 加强对预期信用损失法实施情况的监管检查， 并制定预期信用损失审计监督指引。

【关键词】信贷资产;预期信用损失;计提;披露 ;前瞻性信息;管理层叠加

【中图分类号】F830      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2022）19-0066-10

信贷资产在我国商业银行资产组合中占有半壁江山①， 其预期信用损失的计提对商业银行经营业绩的影响非常重大。 如何预测未来宏观经济前景及资产信用风险成为行业难题， 给2017年修订的《企业会计准则第22号——金融工具确认与计量》（CAS 22）的实施和实务运用带来了极大挑战， 并对重大模型的参数、方法及假设等重要会计估计领域披露的透明性及可比性提出了更高要求。 鉴于此， 本文拟全面梳理中国、美国、欧洲近年来出台的监管政策， 根据中美欧主要银行2021年年度报告披露的信息， 对比分析其信贷资产预期信用损失的计提和披露②， 并提出加强我国商业银行信贷资产预期信用损失计提和披露的若干政策建议。

一、宏观经济环境变化及监管政策调整

（一）宏观经济环境变化

近年来我国经济发展进入新常态， 由高速增长转向高质量发展阶段。 2021年， 虽然面临复杂的国际形势及疫情冲击， 我国国内生产总值（GDP）每季度仍实现正增长， 但一至四季度增速由快转慢; 全年实现经济总量114.37万亿元， 同比增长8.1%③， 在全球主要经济体中表现强劲。 2022年， 虽然国內疫情散发对经济稳定运行造成了一定冲击， 尤其是4月份经济下行压力明显加大， 但上半年GDP仍同比增长2.5%， 其中二季度增长了0.4%④， 体现出我国经济具有较大韧性。 而美国、欧元区受政府刺激消费带动， 均在2021年二季度实现正增长后增速由快转慢， 2021年全年美国、欧元区GDP同比增速分别为5.7%、5.3%⑤， 2022年一季度美欧经济实现平稳开局。 2019年一季度 ～ 2022年一季度中美欧GDP增速对比见图1。

根据国际权威机构（如IMF、世界银行、OECD等）已发布的最新预测结果（见图2）： 2022年中国GDP平均增速将达4.48%左右， 2023年中国GDP平均增速相较于2022年将有所提升， 预测为5.18%; 而对2022年美国和欧元区的GDP增速预测均低于中国， 平均增速分别为3.26%和3.04%， 2023年美国和欧元区经济相较于2022年预计进一步下降， GDP平均增速分别为2.30%和2.31%。

（二）近期监管政策

1. 信贷支持政策。 为应对疫情带来的冲击， 国内外政府及监管机构均出台了多项助企纾困政策， 通过延期还本付息、贴息、降低融资成本等支持企业复工复产， 缓解到期资金压力， 并加大对疫情防控及企业复工复产的信贷支持力度。 其中， 我国政府及监管部门2022年以来出台的主要信贷支持政策包括以下几个方面：

（1）2月， 国家发展改革委、财政部等14部门联合印发《〈关于促进服务业领域困难行业恢复发展的若干政策〉的通知》， 鼓励银行业金融机构对符合条件的名单企业或服务业领域龙头企业加大融资支持力度等。

（2）2月， 国家发展改革委、工信部等12部门联合印发《关于促进工业经济平稳增长的若干政策的通知》， 提出： 加强对制造业的信贷支持; 对符合条件的地方法人银行， 按普惠小微贷款余额增量的1%提供激励资金; 符合条件的地方法人银行发放普惠小微信用贷款的， 可向人民银行申请再贷款优惠资金支持等。

（3）3月， 国家发展改革委在第十三届全国人民代表大会第五次会议上提出， 要进一步推动解决中小微企业融资难题， 扩大普惠金融覆盖面， 继续增加支农支小再贷款， 促进中小微企业融资增量、扩面、降价。

（4）4月， 中国人民银行、国家外汇管理局印发《关于做好疫情防控和经济社会发展金融服务的通知》， 提出了加强金融服务、加大支持实体经济力度的23条政策举措， 要求金融机构加大对受疫情影响行业、企业、人群等的金融支持力度， 例如对于受影响人群的存续个人住房等贷款， 灵活采取合理延后还款时间、延长贷款期限、延迟还本等方式予以支持等。

（5）5月， 国务院印发《关于扎实稳住经济一揽子政策措施的通知》， 鼓励对中小微企业、个体工商户和货车司机贷款及受疫情影响的个人住房与消费贷款等实施延期还本付息， 加大普惠小微贷款支持力度， 继续推动实际贷款利率稳中有降等。

（6）5月， 财政部、教育部、人民银行、银保监会联合印发《关于做好2022年国家助学贷款免息及本金延期偿还工作的通知》， 对2022年及以前年度毕业的、在2022年内应偿还本金或利息的贷款学生免除利息和实施本金延期偿还。

（7）6月， 银保监会发布《关于进一步做好受疫情影响困难行业企业等金融服务的通知》， 引导银行保险机构进一步加强对受疫情影响严重行业企业等的金融支持。

2. 应用预期信用损失法的指引。 鉴于疫情背景下预期信用损失评估的高度不确定性， 中外监管部门在准则要求外也发布了多项应用指引， 进一步强调、明确了疫情期间预期信用损失计量及信息披露的有关要求。 我国财政部、银保监会也印发了相关通知及管理办法， 提示疫情下应用预期信用损失法的重点关注事项， 规范并约束预期信用损失法的实施。 中外监管部门发布的主要应用指引包括以下几个方面：

（1）2020年3月， 国际会计准则理事会（IASB）发布应用指南IFRS 9 and covid-19[1] ， 强调与2014年《国际财务报告准则第9号——金融工具》（IFRS 9）相关的要求没有改变、删除或增加， 指出特定类别金融工具的借款人延期还款不会自动导致信用风险显著增加， 预期经济情况的变化应反映在宏观经济情景及其权重中， 并强调了透明披露的必要性。

（2）2020年12月， 巴塞尔银行监管委员会发布《银行外部审计指引——关于预期信用损失审计的补充说明》[2] ， 对预期信用损失评估中所涉及的前瞻性预测、宏观经济情景设置、模型、信用风险显著上升判断、披露等方面的审计要求提出了进一步指导。

（3）2020年12月， 中国财政部、银保监会发布《关于进一步贯彻落实新金融工具相关会计准则的通知》[3] （财会[2020]22号）， 指出了疫情下应用预期信用损失法的重点关注问题， 要求应当完善相关治理机制和管理措施， 加强对准则实施过程的流程控制和动态管理， 定期对模型进行重检并进行必要的修正， 对无法或难以及时通过调整模型及其假设和参数反映疫情影响的， 可以通过管理层叠加进行调整， 但应当规范管理层叠加的运用和审批。

（4）2021年2月， 中国财政部、国资委等四部委印发《关于严格执行企业会计准则 切实加强企业2020年年报工作的通知》[4] （财会[2021]2号）， 提出： 企业应当严格执行疫情下应用预期信用损失法的相关规定， 完善治理机制和管理措施， 改进信用风险评估方法， 及时、充分地识别预期风险; 对相关模型和参数的调整应当有理有据， 反映预期信用风险变化， 并由专家论证后报董事会审批。

（5）2022年4月， 中国国务院常务委员会会议决定， 针对当前形势变化， 鼓励拨备水平较高的大型银行有序降低拨备覆盖率， 适时运用降准等货币政策工具， 推动银行增强信贷投放能力。

（6）2022年5月， 中国银保监会印发《商业银行预期信用损失法实施管理办法》[5] （银保监规[2021]10号， 简称“10号文”）， 对模型管理、实施及监督等全流程进行了统一规范， 全面覆盖各项关键领域， 并明确监管底线要求。 10号文的出台， 旨在规范商业银行预期信用损失法实施的内控机制和管理流程， 并通过在预期信用损失法管理、实施、监督管理等环节提出相应的标准动作和底线控制， 对实务运用中的相关问题提供针对性的解决方案， 有助于引导银行夯实预期信用损失法实施基础， 不断完善银行预期信用损失管理水平。

二、中美欧主要银行信贷资产质量与预期信用损失对比分析

受疫情冲击影响， 中美欧主要银行2020年的不良贷款率均较2019年末有所上升， 随着疫情逐步得到有效防控， 宏观经济逐步恢复增长， 中美欧主要银行2021年以来的不良贷款率均较2020年末有所下降。 其中， 中国主要银行在2021年下半年开始出现不良贷款额、不良贷款率双降的良好趋势， 截至2021年末不良贷款率为1.40%， 已恢复至疫情前水平。 中美欧主要银行不良贷款对比情况见图3、图4。

如图5所示， 中国主要银行的拨备⑧计提假设较为保守， 拨备覆盖率⑨近年来保持平稳上升。 2020年， 在疫情冲击下， 中国主要银行因不良贷款增加的拨备覆盖率有所下降， 而美欧主要银行则受拨备增提有所上升。 2021年， 中国主要银行拨备覆盖率稳步上升， 风险抵御能力持续夯实， 而美欧主要银行的拨备覆盖率和风险抵御能力均有所下降， 并回落至疫情前水平。

如图6所示， 疫情爆发前， 中国主要银行的拨备计提比例处于较高水平， 2019年末的拨贷比⑩为3.15%， 远高于美欧主要银行。 受疫情冲击下增提拨备影响， 2020年以来欧美主要银行的拨贷比较2019年末大幅上升， 但仍低于中国主要银行。 2021年中国主要银行的拨贷比总体保持上升， 美欧主要银行的拨贷比相较于2020年末均有不同程度的回落， 其中美国主要银行2021年末的拨贷比为1.69%， 较2020年末下降了100bps。

如圖7所示， 2020年中国主要银行的信贷成本率?为0.90%， 与疫情前基本持平; 受资产质量下行及对未来风险状况的悲观预期带动， 2020年美欧主要银行均加大了拨备计提， 信贷成本率较2019年末分别上升了49bps、123bps。 2021年以来， 中国主要银行的信贷成本率整体保持平稳， 并在四季度滑落至0.82%; 美欧主要银行随着疫苗逐步推广、宏观经济持续复苏， 对疫情走势的乐观情绪普遍提升， 拨备计提同比大幅减少， 美国主要银行甚至出现回拨， 导致年化信贷成本率较上年分别下降了72bps、236bps。

如图8所示， 从各季度拨备计提情况看， 随着疫情得到有效防控， 2020年下半年中国经济稳步复苏， 主要银行的拨备计提增速较上半年明显回落。 同时， 2020年下半年美欧经济受政府刺激消费带动也有所复苏， 主要银行拨备计提普遍从三季度起呈现快速下降趋势。 其中， 美国主要银行自2020年四季度起单季拨备出现回拨。 2021年中国经济稳步增长， 主要银行各季度当季拨备计提额逐步下降。 美欧方面， 欧洲主要银行的拨备计提额保持稳定， 美国主要银行则延续回拨态势， 逐步释放2020年上半年大幅增提的拨备。

三、中美欧主要银行预期信用损失计量及披露对比分析

中美欧主要银行在拨备覆盖率、拨贷比、信贷成本率及各季度信用减值损失计提趋势方面呈现出不同的特征， 与各自所处宏观环境不同有关， 也与各银行在计提预期信用损失所运用的模型以及前瞻性信息预测和管理层叠加调整方面存在一定差异有关。 同时， 中美欧主要银行在预期信用损失的披露上也存在一定差异。

（一）预期信用损失模型

根据年报披露信息， 中美欧主要银行在年末开展贷款预期信用损失评估时， 均参考前述准则要求及监管应用指引， 在分池划分、阶段划分、前瞻性信息预测及管理层叠加调整等方面考虑了疫情冲击及政府相关支持措施对潜在损失的影响。 由于疫情形势、模型设计及数据可获取性的不同， 中美欧主要银行在实务中开展预期信用损失评估时， 对前瞻性信息、管理层叠加等环节的处理也不尽相同， 主要差异总结如表1所示。

（二）前瞻性信息预测

在前瞻性信息预测上， 由于在准则要求、历史数据积累， 以及宏观经济预测的适用性、可获取性和稳定性等方面存在差异， 中美欧三地银行机构在情景选择、指标选取、预测来源及预测周期等方面亦存在差异化设计， 具体如表2所示。

（三）管理层叠加调整

疫情的反复加大了预期信用损失评估的难度， 对于短期内难以通过模型调整反映的风险， 中外监管机构均出台了相应政策， 指引机构通过运用管理层叠加及时进行调整， 并提出了有关规范要求。

根据国有大型银行及股份制银行年报， 2021年中国邮储银行、交通银行两家国有大行以及浦发银行、中信银行、光大银行、渤海银行等四家股份制银行说明了对管理层叠加的运用， 主要叠加对象及考虑的因素包括： 一是模型未覆盖的重大不确定因素; 二是未通过模型反映的宏观经济与国家政策变化; 三是受疫情影响较为严重的组合参数; 四是申请临时延期还本付息等纾困政策的贷款; 五是受信用债市场等二级市场违约事件影响的金融工具。 此外， 北京银行、西安银行、广州农商行等城农商行也在年报中披露了管理层叠加的相关内容。 叠加对象还包括特定行业及客户组合、高风险客户组合、个人住房按揭贷款等。 两家国有大行及四家股份制银行均未具体披露管理层叠加运用的定量影响金额数据。 其中， 邮储银行定性说明了调整金额相对于整体减值准备余额不重大， 中信银行说明了通过管理层叠加增提的减值准备不超过5%。

从年报披露信息看， 欧洲主要银行普遍考虑了疫情下经济预测的不确定性、相关限制措施及政府支持政策等因素， 更加依赖于管理层判断对模型已计提拨备进行管理层叠加调整， 以解决模型的内在偏差。 例如， 汇丰银行结合专家意见、风险衡量指标比较、量化分析以及对高风险及易受影响行业的风险判断， 对房地产行业的预期损失进行调整， 以反映流动性收紧及再融资风险上升的影响。 披露方面， 美欧主要银行在定性说明外， 还具体披露了各项调整的定量影响。

中美欧部分代表性银行2021年末管理层叠加的相关情况如表3所示?。

（四）预期信用损失披露

鉴于疫情背景下预期信用损失评估的高度不确定性， 中外监管部门在准则披露要求外也发布了多项应用指引。 例如， 中国银保监会印发的10号文， 要求银行应重点披露风险分组及阶段划分主要依据、宏观经济多情景指标预测值及其权重、管理层叠加等。 由于国内外监管在预期信用损失披露的详细程度上不完全相同， 中国与美欧主要银行在纾困政策、前瞻性信息、管理层叠加等方面的披露亦不尽相同。

在纾困政策及影响的披露方面， 中国主要银行的披露以定性分析为主， 描述了为应对疫情所采取的纾困措施， 并说明了疫情对当前资产质量的影响及未来展望。 对于受疫情影响已办理延期还本付息的客户， 中国主要银行均说明了对其进行损失阶段划分的原则， 即不会自动触发债务人信用风险显著增加。 与中国主要银行相比， 美欧主要银行普遍在定性说明之外， 还以表格形式披露相关纾困措施所涉及的定量数据， 例如借款人户数、贷款余额、占整体贷款的比重等， 同时说明延长还款期限不会自动导致贷款下迁至第二或第三阶段。

在前瞻性信息的披露方面， 中国主要银行普遍以定性说明介绍了在进行前瞻性信息预测时采用的宏观经济指标名称及更新频率， 以及部分宏观指标（如GDP、CPI等）在部分情景下的定量预测值， 例如农业银行、交通银行披露了三情景下的GDP预测值， 建设银行、中国银行披露了基准情景下的预测值范围。 情景设置方面， 各机构均未披露定量权重信息， 普遍以定性方式进行说明， 例如三情景权重相若、基准情景权重最高等。 美欧主要银行则在定性说明之外， 还以定量表格详细列示了采用的主要宏观经济指标在不同预测情景下的定量预测值、权重概率， 以及各经济情景的减值评估结果。 整体而言， 美欧主要银行当前对前瞻性信息披露的颗粒度更为细致全面。

在管理层叠加的披露方面， 中国部分银行以定性描述说明了運用管理层叠加的考虑及叠加对象， 例如特定行业及客户组合、个人住房贷款等， 但未具体描述叠加方法。 在叠加影响方面， 中国银行均未披露管理层叠加的定量调整金额， 个别银行说明了调整金额相对于整体减值准备余额不重大。 美欧主要银行披露了在模型预测结果外对高风险行业贷款、零售贷款、低风险类交易对手等所实施的管理层判断调整的范围、调整金额及其考虑因素， 并说明了已建立相关内部管制及退出机制。

四、 预期信用损失模型中的若干问题

结合以上中美欧主要银行在预期信用损失计提和披露上的差异， 考虑到当期出台的相关政策， 本文认为， 有以下四个重要问题值得探讨。

（一）有序降低拨备覆盖率

2022年4月， 国务院常务委员会会议决定， 针对当前形势变化， 鼓励拨备水平较高的大型银行有序降低拨备覆盖率。 2022年4月， 银保监会有关负责人表示， “鼓励拨备较高的大型银行及其他优质上市银行将实际拨备覆盖率逐步回归合理水平”。 2018年2月， 原银监会下发了《关于调整商业银行贷款损失准备监管要求的通知》， 明确了拨备覆盖率监管要求由150%调整为120% ～ 150%， 贷款拨备率监管要求由2.5%调整为1.5% ～ 2.5%; 2020年5月， 银保监会印发了《关于阶段性调整中小商业银行贷款损失准备监管要求的通知》， 对中小商业银行贷款损失准备监管要求进行阶段性调整。

根据银保监会的数据， 2021年末中国商业银行的拨备覆盖率为197%?， 其中大型商业银行2021年四季度末的拨备覆盖率为239%?， 相较于上年末增加了23个百分点?， 远高于120% ～ 150%的标准。 而银行拨备覆盖率的下调可以通过减少“贷款减值准备”或增加“不良贷款余额”两种方式来实现。

一方面， 银保监会在鼓励拨备较高的大型银行及其他优质上市银行将实际拨备覆盖率逐步回归合理水平的同时， 还提出需指导银行运用高拨备优势， 加大不良资产核销处置力度。 从监管部门的角度来看， 引导拨备覆盖率下调的主要目的在于增强银行信贷投放能力、释放更多信贷资源， 并非简单地少计提“贷款减值准备”或增加“不良贷款余额”。 银行通过从严认定不良贷款并对其加速核销处置， 消耗拨备、降低拨备水平， 从而推动银行增强信贷投放能力。

另一方面， 银行在对监管政策进行有效响应时， 不应以结果导向实现， 而是应通过主观的“修正模型参数、调整权重选取、引入管理层叠加”等手段实现。 银行应结合自身的预期信用损失模型方法论、模型治理等实际情况， 在保持预期信用损失模型恰当运用的同时， 可以考虑通过模型外的“专项拨备或一般拨备”等方式加以实现。 “专项拨备或一般拨备”是在以前年度通过利润分配方式而形成， 在通过公司治理程序后可以进行释放。

（二）气候相关风险对预期信用损失的影响

气候变化对全人类的可持续发展构成了严重威胁， 在气候变化的背景下， 极端天气事件呈现增多、加剧的全球趋势。 为应对气候变化， 我国提出了“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值， 努力争取在2060年前实现碳中和”等目标承诺。 而贯彻实现“碳达峰、碳中和”目标， 将加速我国经济和能源转型， 推动我国经济发展从以化石能源为主向以非化石能源为主过渡， 加速行业价值链的转型， 推动产业链上下游实现低碳生产竞争力， 进而从能源供给侧和需求侧等多方面影响企业的发展。

鉴于气候变化风险的财务影响， 国际会计准则理事会（IASB）于2020年发布《气候相关事项对财务报表的影响》（Effects of Climate-related Matters on Financial Statement）， 指出企业在应用相关会计准则时需要考虑气候相关事项的影响[6] 。 最近， IASB在2022 ～ 2026年议程咨询（Agenda Consultation）中， 决定将气候相关风险（或更广泛的ESG风险）议题纳入工作计划。

中国银保监会的10号文也提出， 商业银行在进行阶段划分时， 应评估与信用主体及其信用风险敞口相关的可获得信息， 包括但不限于： 可能对信用主体还款能力产生潜在影响的气候变化等相关信息; 商业银行遇国内外重大事件（如政治、经济、金融、卫生、环境、气候、自然灾害等事件）发生或相关政策重大调整时应及时更新相关前瞻性信息。

气候相关事项将影响宏观经济变量， 如总供求、总产出、物价水平、就业率、利率、汇率、房地产价格指数以及货币供应量等均可能受到气候变化的影响。 这些宏观经济变量是计提预期信用损失所建立模型的重要参数， 其变动可能会对预期信用损失产生显著影响。 而气候相关事项的风险因素对预期信用损失的影响程度， 将取决于预期气候风险的严重程度和发生时点、其对借款人和贷款人的贷款组合的直接和间接影响， 以及贷款组合的期限。

由于气候相关事项最为显著的影响预计将在中长期内显现， 目前我国的银行机构在预期信用损失模型中对气候相关事项的考虑较为有限。 然而， 银行应监控气候相关事项的演变速度和规模， 评估其对预期信用损失计量的潜在影响， 并结合自身情况在预期信用损失模型中予以反映。 相應地， 准则制定或监管机构可以考虑制定相关准则、实务运用指南等指导纲要。

（三）中美银行拨备计提差异

美国主要银行自2020年1月1日起适用当前预期信用损失模型（CECL模型）， 根据对未来经济或市场的判断， 采用风险评估模型对金融资产的整个存续期计提预期信用损失准备。 2020年上半年， 受疫情冲击及宏观经济环境的影响， 美国主要银行的拨备计提额为564亿美元， 较2019年同期增加了483.33%; 2020年末美国主要银行的平均拨贷比为2.69%， 较2019年末增加了137bps。 随着宏观经济预期的逐步向好， 2020年下半年美国经济受政府刺激消费带动有所复苏， 美国主要银行自2020年四季度起单季拨备出现回拨， 2021年延续了回拨态势， 逐步释放2020年上半年大幅增提的拨备。

与美国同业相比， 2020年中国主要银行的拨备计提保持稳中有升态势， 2020年上半年拨备计提额为4023亿元， 较2019年同期增加了43.22%， 拨贷比从2019年末的3.15%增加至3.21%，增加了6bps。 2021年中国经济稳步增长， 主要银行各季度当季拨备计提额逐步下降。

从美国主要银行的业绩表现来看， 美国银行业的拨备计提具有较为明显的顺周期性， 并快速出清风险。 在经济下行周期， 当期拨备计提的大幅增加相应加大了银行业绩的波动性。 由于资产减值准备计提的大量增加， 银行业盈利状况变差， 2020年以来美国大型银行的市场表现惨淡， 截至2020年8月初， 美国银行、摩根大通、花旗银行、富国银行的股价分别下跌了22.85%、25.54%、33.75%、51.9%。 随着疫情逐步得到控制， 美国主要银行在经济好转后逐步回拨拨备， 使得盈利水平恢复更加快速。 以2021年为例， 美国银行、摩根大通、花旗银行、富国银行拨备回拨金额占净利润的比例分别为14.57%、19.42%、14.14%、18.36%。 其中， 2021年一季度摩根大通拨备回拨金额占净利润的比例高达29.06%， 2021年三季度富国银行拨备回拨金额占净利润的比例高达27.24%。 因而， 在评估美国银行机构及其管理层的绩效表现时， 需考虑多个期间的内外部综合因素。 而我国主要银行的业绩增速、市值管理相对来说较为稳定， 波动性明显弱于美国银行， 显然是拨备计提发挥了“风险缓释器”的作用。

从准则体系而言， 由于CECL模型允许银行只考虑大概率发生的单一前瞻情景， 银行多基于定性及定量分析综合构建前瞻情景， 但实践中不同银行对这些标准、模型的理解和应用会不一致， 如花旗银行采用单一前瞻情景， 摩根大通采用多情景， 这些都可能会削弱会计信息的可比性， 干扰市场参与者的判断， 因而银行对预期信用损失模型选择、宏观形势判断等重要信息的完整、清晰披露就显得尤为重要。

（四）制定相关监管政策及指引

预期信用损失的评估使用了复杂的模型、大量的參数和数据， 以及重大的管理层主观判断及假设， 可能得出不合理和缺乏证据支撑的预测和前瞻性信息， 导致无法对预期信用损失模型进行合理估计。 同时， 模型在疫情反复导致宏观经济、贷款组合信用风险波动加剧的环境下容易产生偏差， 银行可能更需要通过运用管理层叠加对模型输出结果进行调整。

为指导金融机构在实务中更为有效地运用预期信用损失模型， 加强披露的透明性及同业可比性， 国外监管机构陆续下发指引， 对模型相关估计技术、参数选取和假设以及相关披露提出具体要求及相关示例指导。 其中， 英国金融稳定委员会下的信息强化披露特别工作小组（EDTF）多次发布针对预期信用损失模型的信息披露建议及具体示例， 强调管理层对预期信用损失模型信息的使用、计算涉及的主要参数、各情景权重等定量信息的披露[7，8] 。 同时， IASB、巴塞尔银行监管委员会也分别发布应用指南和《银行外部审计指引——关于预期信用损失审计的补充说明》， 强调透明披露的必要性， 对预期信用损失评估中所涉及的参数、估计技术、披露等方面的审计要求提出了进一步指导。

近年来， 中国银保监会、财政部陆续下发的《关于进一步贯彻落实新金融工具相关会计准则的通知》、10号文等监管文件， 对预期信用损失模型的管理、实施、监督及披露等全流程进行了统一规范。 与欧洲主要银行相比， 中国银行机构在实务运用中披露的透明性、颗粒度各有差异， 对于宏观经济预测、情景权重等事项以定性披露为主。 与我国大型银行相比， 国内中小银行大多不具备内部宏观经济研究及预测体系。 在预期信用损失模型的专家团队建设、数据治理、模型设计、模型治理、系统搭建、披露实践， 以及监管政策实施落地等方面， 细化的、可落地的具体操作指引及同业实践示例等手段， 有助于银行机构实现不断“查漏补缺”和提升精细化管理水平。

此外， 目前我国暂未制定与预期信用损失模型相关的专项外部审计指引， 外部审计师应结合会计准则、我国监管机构的要求， 参考巴塞尔银行监管委员会发布的《银行外部审计指引——关于预期信用损失审计的补充说明》， 重点关注前瞻性信息预测、宏观情景设置、模型、披露等方面， 夯实外部审计责任。

五、政策建议

基于以上分析， 为规范我国商业银行信贷资产预期信用损失的计提和披露， 客观反映商业银行经营业绩， 建议有关部门加强对预期信用损失计提和披露的指导和监督。

（一）加强对宏观情景预测和前瞻性信息实务运用的指导

预期信用损失的评估涉及对未来宏观经济状况等前瞻性信息的预测。 10号文对前瞻性信息的获取方式、内容及频率进行了规范， 与大型银行相比， 国内中小银行大多不具备宏观经济研究及预测体系， 主要依赖外部机构数据， 但市场预测存在指标不全面、口径不一致、预测波动大、更新时间不固定等限制， 可能导致中小银行难以及时获得权威统一的预测数据， 从而降低其模型计量的可比性。 加强对中小银行前瞻性信息实务运用的指导， 引导中小银行逐步提升自身预测能力至关重要。 因此， 本文建议在10号文中有关加强宏观经济预测分析要求的基础上， 结合中小银行实施现状及模型特点， 在预期信用损失法实施初期， 针对宏观经济指标预测值获取的来源、标准、口径、多情景指标预测值如何设置、如何作用于“历史统计数据”等实务运用难点， 配套出台更为细化、可落地的具体操作指引及同业实践示例， 用以指导中小银行逐步提升预期信用损失管理水平。

（二）进一步规范管理层叠加的运用及退出机制

预期信用损失法是一门有关会计估计的技术， 预期信用损失模型本身存在的高度不确定性使其输出结果在疫情反复导致宏观经济、贷款组合信用风险波动加剧的环境下容易产生偏差， 因而可能需要通过运用管理层叠加对模型输出结果进行调整。 鉴于管理层叠加的内在不确定性及高度主观性， 10号文要求商业银行应审慎运用管理层叠加， 将常规化风险因素通过阶段划分、优化模型或前瞻性调整等纳入模型考量， 并要求建立规范的审批流程， 从机制上确保减值评估的合理性及有效性。 因此， 本文建议在严格执行10号文有关管理层叠加运用的概念框架要求的基础上， 结合当前疫情发展及有关纾困政策， 进一步探索、制定银行实施管理层叠加的实务运用指南， 针对管理层叠加的触发条件、量化分析过程、叠加方向、退出机制、常态化因素认定、信息披露等方面通过检查要点或实践案例分析等予以规范， 指导各机构完善对管理层叠加的运用及管控， 提升拨备计量的客观性。

（三）提升预期信用损失法实施相关信息披露的质量

预期信用损失的评估使用了复杂的模型、大量的参数和数据， 以及重大的管理层主观判断及假设。 疫情反复凸显了预期信用损失法在实务运用中的难度， 同时， 为应对模型限制而运用的管理层叠加进一步加大了模型预测的主观程度及不确定性， 因而对实务运用中重大模型参数、方法及假设披露的透明性和可比性提出了更高要求。 与欧美银行相比， 由于我国当前准则及监管指引对相关估计技术、参数和假设的披露以原则性框架要求为主， 各家银行在实务运用中披露的透明度、颗粒度也各有差异， 从而降低了同业横向对比的可比性。 因此， 本文建议在严格执行企业会计准则、10号文有关披露要求的基础上， 结合国内外银行同业实践， 拟定有关实务运用案例解析及最佳实践示例， 引导银行针对预期信用损失计量所涉及的宏观情景预测、前瞻性信息运用、管理层叠加调整等重要估计领域提供更多有用信息， 并通过监管培训、强化责任意识等方式， 进一步规范实务运用中有关披露的透明度、颗粒度及参考性。

（四）加强对预期信用损失法实施情况的监管检查

预期信用损失的评估涉及众多复杂模型及管理层主观判断， 相关评估结果将直接决定财务报告中有关财务指标及监管指标， 银行可能存在通过目标结果倒推有关模型方法及参数选择的情况。 同时， 结合国务院有关有序降低拨备覆盖率的政策导向， 银行在预期信用损失法实务运用过程进行有效响应的同时应如何保持客观性， 亦对相关模型的设计及管控提出了更高要求。 根据10号文的要求， 银保监会及派出机构需对商业银行预期信用损失法实施情况进行监督。 因此， 本文建议各派出机构加强对银行实务运用情况的现场检查及非现场监管力度， 并结合监管检查有关共性问题印发相关实务应用案例或补充意见。 同时， 针对以公允价值计量且承担信用风险的其他金融资产如何进行预期信用损失评估、内审监督如何有效落实等实务运用事项， 本文建议以研讨会、窗口指导等多样化的方式加大有关指导力度。

（五）制定预期信用损失审计监督指引

CAS 22的实施从根本上改变了信用减值损失的评估方法及有关管理流程， 预期信用损失法的实施使用了复杂的模型、众多的参数和数据， 并依赖管理层做出多项主观判断及假设， 估计本身所存在的高度不确定性使其天然地具有较高的审计风险。 2020年12月巴塞尔银行监管委员会发布的《银行外部审计指引——关于预期信用损失审计的补充说明》从监管角度明确了对预期信用损失审计的期望， 指出外部审计师在前瞻性信息预测、宏观情景设置、模型、披露等方面的关注重点， 为外部审计师有效审计预期信用损失提供了指导。 因此， 本文建议参考巴塞尔银行监管委员会相关审计指引， 结合10号文有关模型设计、实施、管控及监督要点， 探索制定针对预期信用损失的外部审计指引， 规范模型研发、应用、治理监督、信息系统、披露等有关检查要点， 明确监管期望， 为外部审计师有效审计预期信用损失提供政策指导， 并通过加大执业检查等监管力度夯实外部审计责任， 切实提升预期信用损失的相关会计信息质量。

【 注 释 】

①根据中国银保监会于2022年2月11日发布的2021年商业银行主要指标，截至2021年12月31日，我国商业银行信贷资产余额为165万亿元人民币，占资产总额的比例为57%。

②除特别说明外，本文选取的主要对标银行是指中国的工商银行、建设银行、中国银行、农业银行，美国的美国银行、摩根大通、花旗集团、富国银行，欧洲的汇丰银行、巴克莱银行、桑坦德银行、德意志银行。本文分析所运用的数据根据以上银行所披露的相关年度报告进行整理。

③参见中国国家统计局《2021年国民经济和社会发展统计公报》，2021年2月28日。

④参见中国国家统计局《2022年二季度和上半年国内生产总值初步核算结果》，2022年7月16日。

⑤来源于美国商务部数据、欧盟统计局数据。

⑥GDP增速为当季同比增速，非累计增速。

⑦不良贷款分别为各家银行不良贷款合计，其中美国主要银行不良贷款统计口径根据当地惯例未包含信用卡。中国主要银行于2010年全部完成上市，因此选取2010年至今的数据进行分析;美欧主要银行上市时间较早，因此选取2006年至今的数据进行分析（后同）。美欧主要银行相关数据按各银行财报时点，使用国家外汇管理局人民币汇率中间价进行折算。

⑧拨备即商业银行为信贷资产计提的预期信用损失准备，下同。

⑨拨备覆盖率=贷款预期信用损失准备合计/不良贷款合计。

⑩拨贷比=贷款预期信用损失准备合计/贷款总额合计。

?信贷成本率=贷款预期信用损失准备计提额合计/贷款总额合计。

?相关内容根据各银行所披露的2020年及2021年年度报告整理得到。

?参见中国银保监会《2021年商业银行主要监管指标情况表（季度）》。

?参见中国银保监会《2021年商业银行主要指标分机构类情况表（季度）》。

?参见中国银保监会《2020年商业银行主要指标分机构类情况表（季度）》。

【 主 要 参 考 文 献 】

[1] International Accounting Standards Board. IFRS9 and covid-19， 2020-03-27.

[2] Basel Committee on Banking Supervision. Guidelines-supplemental note to external audit of expected credit loss，2020-12-07.

[3] 财政部，银保监会.关于进一步贯彻落实新金融工具相关会计准则的通知.财会[2020]22号，2020-12-30.

[4] 财政部，国资委，银保监会，证监会.关于严格执行企业会计准则切实加强企业2020年年报工作的通知.财会[2021]2号，2021-01-27.

[5] 银保监会.商业银行预期信用损失法实施管理办法.银保监规[2022]10号，2022-05-13.

[6] 王鹏程.财务报表审计中对气候变化风险的考虑[ J].财会月刊，2022（14）：110 ～ 115.

[7] Financial Stability Board. Implementation of G20/FSB financial reforms in other areas，2020-06-08.

[8] Financial Stability Board. Impact of expected credit loss approaches on bank risk disclosures，2015-11-30.

【作者單位】北京工商大学商学院， 北京 100048