商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)預(yù)期信用損失問題分析與政策建議

王鵬程（教授）

信貸資產(chǎn)在我國商業(yè)銀行資產(chǎn)組合中占有半壁江山，其預(yù)期信用損失的計(jì)提對商業(yè)銀行經(jīng)營業(yè)績的影響非常重大。如何預(yù)測未來宏觀經(jīng)濟(jì)前景及資產(chǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)成為行業(yè)難題，給2017年修訂的《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第22號(hào)——金融工具確認(rèn)與計(jì)量》（CAS 22）的實(shí)施和實(shí)務(wù)運(yùn)用帶來了極大挑戰(zhàn)，并對重大模型的參數(shù)、方法及假設(shè)等重要會(huì)計(jì)估計(jì)領(lǐng)域披露的透明性及可比性提出了更高要求。鑒于此，本文擬全面梳理中國、美國、歐洲近年來出臺(tái)的監(jiān)管政策，根據(jù)中美歐主要銀行2021年年度報(bào)告披露的信息，對比分析其信貸資產(chǎn)預(yù)期信用損失的計(jì)提和披露，并提出加強(qiáng)我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)預(yù)期信用損失計(jì)提和披露的若干政策建議。

一、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化及監(jiān)管政策調(diào)整

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化

近年來我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。2021年，雖然面臨復(fù)雜的國際形勢及疫情沖擊，我國國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）每季度仍實(shí)現(xiàn)正增長，但一至四季度增速由快轉(zhuǎn)慢；全年實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)總量114.37萬億元，同比增長8.1%，在全球主要經(jīng)濟(jì)體中表現(xiàn)強(qiáng)勁。2022年，雖然國內(nèi)疫情散發(fā)對經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行造成了一定沖擊，尤其是4月份經(jīng)濟(jì)下行壓力明顯加大，但上半年GDP仍同比增長2.5%，其中二季度增長了0.4%，體現(xiàn)出我國經(jīng)濟(jì)具有較大韌性。而美國、歐元區(qū)受政府刺激消費(fèi)帶動(dòng)，均在2021年二季度實(shí)現(xiàn)正增長后增速由快轉(zhuǎn)慢，2021年全年美國、歐元區(qū)GDP同比增速分別為5.7%、5.3%，2022年一季度美歐經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)開局。2019年一季度～2022年一季度中美歐GDP增速對比見圖1。

圖1 2019年一季度～2022年一季度中美歐GDP增速對比⑥

根據(jù)國際權(quán)威機(jī)構(gòu)（如IMF、世界銀行、OECD等）已發(fā)布的最新預(yù)測結(jié)果（見圖2）：2022年中國GDP平均增速將達(dá)4.48%左右，2023年中國GDP平均增速相較于2022年將有所提升，預(yù)測為5.18%；而對2022年美國和歐元區(qū)的GDP增速預(yù)測均低于中國，平均增速分別為3.26%和3.04%，2023年美國和歐元區(qū)經(jīng)濟(jì)相較于2022年預(yù)計(jì)進(jìn)一步下降，GDP平均增速分別為2.30%和2.31%。

圖2 中美歐國際權(quán)威機(jī)構(gòu)GDP增速預(yù)測對比

（二）近期監(jiān)管政策

1.信貸支持政策。為應(yīng)對疫情帶來的沖擊，國內(nèi)外政府及監(jiān)管機(jī)構(gòu)均出臺(tái)了多項(xiàng)助企紓困政策，通過延期還本付息、貼息、降低融資成本等支持企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，緩解到期資金壓力，并加大對疫情防控及企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的信貸支持力度。其中，我國政府及監(jiān)管部門2022年以來出臺(tái)的主要信貸支持政策包括以下幾個(gè)方面：

（1）2月，國家發(fā)展改革委、財(cái)政部等14部門聯(lián)合印發(fā)《〈關(guān)于促進(jìn)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域困難行業(yè)恢復(fù)發(fā)展的若干政策〉的通知》，鼓勵(lì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)對符合條件的名單企業(yè)或服務(wù)業(yè)領(lǐng)域龍頭企業(yè)加大融資支持力度等。

（2）2月，國家發(fā)展改革委、工信部等12部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長的若干政策的通知》，提出：加強(qiáng)對制造業(yè)的信貸支持；對符合條件的地方法人銀行，按普惠小微貸款余額增量的1%提供激勵(lì)資金；符合條件的地方法人銀行發(fā)放普惠小微信用貸款的，可向人民銀行申請?jiān)儋J款優(yōu)惠資金支持等。

（3）3月，國家發(fā)展改革委在第十三屆全國人民代表大會(huì)第五次會(huì)議上提出，要進(jìn)一步推動(dòng)解決中小微企業(yè)融資難題，擴(kuò)大普惠金融覆蓋面，繼續(xù)增加支農(nóng)支小再貸款，促進(jìn)中小微企業(yè)融資增量、擴(kuò)面、降價(jià)。

（4）4月，中國人民銀行、國家外匯管理局印發(fā)《關(guān)于做好疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展金融服務(wù)的通知》，提出了加強(qiáng)金融服務(wù)、加大支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)力度的23條政策舉措，要求金融機(jī)構(gòu)加大對受疫情影響行業(yè)、企業(yè)、人群等的金融支持力度，例如對于受影響人群的存續(xù)個(gè)人住房等貸款，靈活采取合理延后還款時(shí)間、延長貸款期限、延遲還本等方式予以支持等。

（5）5月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于扎實(shí)穩(wěn)住經(jīng)濟(jì)一攬子政策措施的通知》，鼓勵(lì)對中小微企業(yè)、個(gè)體工商戶和貨車司機(jī)貸款及受疫情影響的個(gè)人住房與消費(fèi)貸款等實(shí)施延期還本付息，加大普惠小微貸款支持力度，繼續(xù)推動(dòng)實(shí)際貸款利率穩(wěn)中有降等。

（6）5月，財(cái)政部、教育部、人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于做好2022年國家助學(xué)貸款免息及本金延期償還工作的通知》，對2022年及以前年度畢業(yè)的、在2022年內(nèi)應(yīng)償還本金或利息的貸款學(xué)生免除利息和實(shí)施本金延期償還。

（7）6月，銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步做好受疫情影響困難行業(yè)企業(yè)等金融服務(wù)的通知》，引導(dǎo)銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)進(jìn)一步加強(qiáng)對受疫情影響嚴(yán)重行業(yè)企業(yè)等的金融支持。

2.應(yīng)用預(yù)期信用損失法的指引。鑒于疫情背景下預(yù)期信用損失評(píng)估的高度不確定性，中外監(jiān)管部門在準(zhǔn)則要求外也發(fā)布了多項(xiàng)應(yīng)用指引，進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)、明確了疫情期間預(yù)期信用損失計(jì)量及信息披露的有關(guān)要求。我國財(cái)政部、銀保監(jiān)會(huì)也印發(fā)了相關(guān)通知及管理辦法，提示疫情下應(yīng)用預(yù)期信用損失法的重點(diǎn)關(guān)注事項(xiàng)，規(guī)范并約束預(yù)期信用損失法的實(shí)施。中外監(jiān)管部門發(fā)布的主要應(yīng)用指引包括以下幾個(gè)方面：

（1）2020年3月，國際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則理事會(huì)（IASB）發(fā)布應(yīng)用指南

IFRS 9 and covid-19

，強(qiáng)調(diào)與2014年《國際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則第9號(hào)——金融工具》（IFRS 9）相關(guān)的要求沒有改變、刪除或增加，指出特定類別金融工具的借款人延期還款不會(huì)自動(dòng)導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)顯著增加，預(yù)期經(jīng)濟(jì)情況的變化應(yīng)反映在宏觀經(jīng)濟(jì)情景及其權(quán)重中，并強(qiáng)調(diào)了透明披露的必要性。

（2）2020年12月，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)發(fā)布《銀行外部審計(jì)指引——關(guān)于預(yù)期信用損失審計(jì)的補(bǔ)充說明》，對預(yù)期信用損失評(píng)估中所涉及的前瞻性預(yù)測、宏觀經(jīng)濟(jì)情景設(shè)置、模型、信用風(fēng)險(xiǎn)顯著上升判斷、披露等方面的審計(jì)要求提出了進(jìn)一步指導(dǎo)。

（3）2020年12月，中國財(cái)政部、銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步貫徹落實(shí)新金融工具相關(guān)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的通知》（財(cái)會(huì)［2020］22號(hào)），指出了疫情下應(yīng)用預(yù)期信用損失法的重點(diǎn)關(guān)注問題，要求應(yīng)當(dāng)完善相關(guān)治理機(jī)制和管理措施，加強(qiáng)對準(zhǔn)則實(shí)施過程的流程控制和動(dòng)態(tài)管理，定期對模型進(jìn)行重檢并進(jìn)行必要的修正，對無法或難以及時(shí)通過調(diào)整模型及其假設(shè)和參數(shù)反映疫情影響的，可以通過管理層疊加進(jìn)行調(diào)整，但應(yīng)當(dāng)規(guī)范管理層疊加的運(yùn)用和審批。

（4）2021年2月，中國財(cái)政部、國資委等四部委印發(fā)《關(guān)于嚴(yán)格執(zhí)行企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則 切實(shí)加強(qiáng)企業(yè)2020年年報(bào)工作的通知》（財(cái)會(huì)［2021］2號(hào)），提出：企業(yè)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格執(zhí)行疫情下應(yīng)用預(yù)期信用損失法的相關(guān)規(guī)定，完善治理機(jī)制和管理措施，改進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，及時(shí)、充分地識(shí)別預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；對相關(guān)模型和參數(shù)的調(diào)整應(yīng)當(dāng)有理有據(jù)，反映預(yù)期信用風(fēng)險(xiǎn)變化，并由專家論證后報(bào)董事會(huì)審批。

（5）2022年4月，中國國務(wù)院常務(wù)委員會(huì)會(huì)議決定，針對當(dāng)前形勢變化，鼓勵(lì)撥備水平較高的大型銀行有序降低撥備覆蓋率，適時(shí)運(yùn)用降準(zhǔn)等貨幣政策工具，推動(dòng)銀行增強(qiáng)信貸投放能力。

（6）2022年5月，中國銀保監(jiān)會(huì)印發(fā)《商業(yè)銀行預(yù)期信用損失法實(shí)施管理辦法》（銀保監(jiān)規(guī)［2021］10號(hào)，簡稱“10號(hào)文”），對模型管理、實(shí)施及監(jiān)督等全流程進(jìn)行了統(tǒng)一規(guī)范，全面覆蓋各項(xiàng)關(guān)鍵領(lǐng)域，并明確監(jiān)管底線要求。10號(hào)文的出臺(tái)，旨在規(guī)范商業(yè)銀行預(yù)期信用損失法實(shí)施的內(nèi)控機(jī)制和管理流程，并通過在預(yù)期信用損失法管理、實(shí)施、監(jiān)督管理等環(huán)節(jié)提出相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作和底線控制，對實(shí)務(wù)運(yùn)用中的相關(guān)問題提供針對性的解決方案，有助于引導(dǎo)銀行夯實(shí)預(yù)期信用損失法實(shí)施基礎(chǔ)，不斷完善銀行預(yù)期信用損失管理水平。

二、中美歐主要銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量與預(yù)期信用損失對比分析

受疫情沖擊影響，中美歐主要銀行2020年的不良貸款率均較2019年末有所上升，隨著疫情逐步得到有效防控，宏觀經(jīng)濟(jì)逐步恢復(fù)增長，中美歐主要銀行2021年以來的不良貸款率均較2020年末有所下降。其中，中國主要銀行在2021年下半年開始出現(xiàn)不良貸款額、不良貸款率雙降的良好趨勢，截至2021年末不良貸款率為1.40%，已恢復(fù)至疫情前水平。中美歐主要銀行不良貸款對比情況見圖3、圖4。

圖3 2006～2021年中美歐主要銀行不良貸款對比⑦

圖4 2006～2021年中美歐主要銀行不良貸款率對比

如圖5所示，中國主要銀行的撥備計(jì)提假設(shè)較為保守，撥備覆蓋率近年來保持平穩(wěn)上升。2020年，在疫情沖擊下，中國主要銀行因不良貸款增加的撥備覆蓋率有所下降，而美歐主要銀行則受撥備增提有所上升。2021年，中國主要銀行撥備覆蓋率穩(wěn)步上升，風(fēng)險(xiǎn)抵御能力持續(xù)夯實(shí)，而美歐主要銀行的撥備覆蓋率和風(fēng)險(xiǎn)抵御能力均有所下降，并回落至疫情前水平。

圖5 2006～2021年中美歐主要銀行撥備覆蓋率對比

如圖6所示，疫情爆發(fā)前，中國主要銀行的撥備計(jì)提比例處于較高水平，2019年末的撥貸比為3.15%，遠(yuǎn)高于美歐主要銀行。受疫情沖擊下增提撥備影響，2020年以來歐美主要銀行的撥貸比較2019年末大幅上升，但仍低于中國主要銀行。2021年中國主要銀行的撥貸比總體保持上升，美歐主要銀行的撥貸比相較于2020年末均有不同程度的回落，其中美國主要銀行2021年末的撥貸比為1.69%，較2020年末下降了100bps。

圖6 2006～2021年中美歐主要銀行撥貸比對比

如圖7所示，2020年中國主要銀行的信貸成本率為0.90%，與疫情前基本持平；受資產(chǎn)質(zhì)量下行及對未來風(fēng)險(xiǎn)狀況的悲觀預(yù)期帶動(dòng)，2020年美歐主要銀行均加大了撥備計(jì)提，信貸成本率較2019年末分別上升了49bps、123bps。2021年以來，中國主要銀行的信貸成本率整體保持平穩(wěn)，并在四季度滑落至0.82%；美歐主要銀行隨著疫苗逐步推廣、宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)復(fù)蘇，對疫情走勢的樂觀情緒普遍提升，撥備計(jì)提同比大幅減少，美國主要銀行甚至出現(xiàn)回?fù)?，?dǎo)致年化信貸成本率較上年分別下降了72bps、236bps。

圖7 2006～2021年中美歐主要銀行信貸成本率對比

如圖8所示，從各季度撥備計(jì)提情況看，隨著疫情得到有效防控，2020年下半年中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步復(fù)蘇，主要銀行的撥備計(jì)提增速較上半年明顯回落。同時(shí)，2020年下半年美歐經(jīng)濟(jì)受政府刺激消費(fèi)帶動(dòng)也有所復(fù)蘇，主要銀行撥備計(jì)提普遍從三季度起呈現(xiàn)快速下降趨勢。其中，美國主要銀行自2020年四季度起單季撥備出現(xiàn)回?fù)堋?021年中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長，主要銀行各季度當(dāng)季撥備計(jì)提額逐步下降。美歐方面，歐洲主要銀行的撥備計(jì)提額保持穩(wěn)定，美國主要銀行則延續(xù)回?fù)軕B(tài)勢，逐步釋放2020年上半年大幅增提的撥備。

圖8 2019～2021年中美歐主要銀行信用減值損失計(jì)提趨勢

三、中美歐主要銀行預(yù)期信用損失計(jì)量及披露對比分析

中美歐主要銀行在撥備覆蓋率、撥貸比、信貸成本率及各季度信用減值損失計(jì)提趨勢方面呈現(xiàn)出不同的特征，與各自所處宏觀環(huán)境不同有關(guān)，也與各銀行在計(jì)提預(yù)期信用損失所運(yùn)用的模型以及前瞻性信息預(yù)測和管理層疊加調(diào)整方面存在一定差異有關(guān)。同時(shí)，中美歐主要銀行在預(yù)期信用損失的披露上也存在一定差異。

（一）預(yù)期信用損失模型

根據(jù)年報(bào)披露信息，中美歐主要銀行在年末開展貸款預(yù)期信用損失評(píng)估時(shí)，均參考前述準(zhǔn)則要求及監(jiān)管應(yīng)用指引，在分池劃分、階段劃分、前瞻性信息預(yù)測及管理層疊加調(diào)整等方面考慮了疫情沖擊及政府相關(guān)支持措施對潛在損失的影響。由于疫情形勢、模型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)可獲取性的不同，中美歐主要銀行在實(shí)務(wù)中開展預(yù)期信用損失評(píng)估時(shí)，對前瞻性信息、管理層疊加等環(huán)節(jié)的處理也不盡相同，主要差異總結(jié)如表1所示。

表1 中美歐主要銀行考慮事項(xiàng)

（二）前瞻性信息預(yù)測

在前瞻性信息預(yù)測上，由于在準(zhǔn)則要求、歷史數(shù)據(jù)積累，以及宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測的適用性、可獲取性和穩(wěn)定性等方面存在差異，中美歐三地銀行機(jī)構(gòu)在情景選擇、指標(biāo)選取、預(yù)測來源及預(yù)測周期等方面亦存在差異化設(shè)計(jì)，具體如表2所示。

表2 中美歐主要銀行前瞻性信息預(yù)測模型設(shè)計(jì)差異

（三）管理層疊加調(diào)整

疫情的反復(fù)加大了預(yù)期信用損失評(píng)估的難度，對于短期內(nèi)難以通過模型調(diào)整反映的風(fēng)險(xiǎn)，中外監(jiān)管機(jī)構(gòu)均出臺(tái)了相應(yīng)政策，指引機(jī)構(gòu)通過運(yùn)用管理層疊加及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，并提出了有關(guān)規(guī)范要求。

根據(jù)國有大型銀行及股份制銀行年報(bào)，2021年中國郵儲(chǔ)銀行、交通銀行兩家國有大行以及浦發(fā)銀行、中信銀行、光大銀行、渤海銀行等四家股份制銀行說明了對管理層疊加的運(yùn)用，主要疊加對象及考慮的因素包括：一是模型未覆蓋的重大不確定因素；二是未通過模型反映的宏觀經(jīng)濟(jì)與國家政策變化；三是受疫情影響較為嚴(yán)重的組合參數(shù)；四是申請臨時(shí)延期還本付息等紓困政策的貸款；五是受信用債市場等二級(jí)市場違約事件影響的金融工具。此外，北京銀行、西安銀行、廣州農(nóng)商行等城農(nóng)商行也在年報(bào)中披露了管理層疊加的相關(guān)內(nèi)容。疊加對象還包括特定行業(yè)及客戶組合、高風(fēng)險(xiǎn)客戶組合、個(gè)人住房按揭貸款等。兩家國有大行及四家股份制銀行均未具體披露管理層疊加運(yùn)用的定量影響金額數(shù)據(jù)。其中，郵儲(chǔ)銀行定性說明了調(diào)整金額相對于整體減值準(zhǔn)備余額不重大，中信銀行說明了通過管理層疊加增提的減值準(zhǔn)備不超過5%。

從年報(bào)披露信息看，歐洲主要銀行普遍考慮了疫情下經(jīng)濟(jì)預(yù)測的不確定性、相關(guān)限制措施及政府支持政策等因素，更加依賴于管理層判斷對模型已計(jì)提撥備進(jìn)行管理層疊加調(diào)整，以解決模型的內(nèi)在偏差。例如，匯豐銀行結(jié)合專家意見、風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)比較、量化分析以及對高風(fēng)險(xiǎn)及易受影響行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)判斷，對房地產(chǎn)行業(yè)的預(yù)期損失進(jìn)行調(diào)整，以反映流動(dòng)性收緊及再融資風(fēng)險(xiǎn)上升的影響。披露方面，美歐主要銀行在定性說明外，還具體披露了各項(xiàng)調(diào)整的定量影響。

中美歐部分代表性銀行2021年末管理層疊加的相關(guān)情況如表3所示。

表3 中美歐部分代表性銀行管理層疊加情況

（四）預(yù)期信用損失披露

鑒于疫情背景下預(yù)期信用損失評(píng)估的高度不確定性，中外監(jiān)管部門在準(zhǔn)則披露要求外也發(fā)布了多項(xiàng)應(yīng)用指引。例如，中國銀保監(jiān)會(huì)印發(fā)的10號(hào)文，要求銀行應(yīng)重點(diǎn)披露風(fēng)險(xiǎn)分組及階段劃分主要依據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)多情景指標(biāo)預(yù)測值及其權(quán)重、管理層疊加等。由于國內(nèi)外監(jiān)管在預(yù)期信用損失披露的詳細(xì)程度上不完全相同，中國與美歐主要銀行在紓困政策、前瞻性信息、管理層疊加等方面的披露亦不盡相同。

在紓困政策及影響的披露方面，中國主要銀行的披露以定性分析為主，描述了為應(yīng)對疫情所采取的紓困措施，并說明了疫情對當(dāng)前資產(chǎn)質(zhì)量的影響及未來展望。對于受疫情影響已辦理延期還本付息的客戶，中國主要銀行均說明了對其進(jìn)行損失階段劃分的原則，即不會(huì)自動(dòng)觸發(fā)債務(wù)人信用風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。與中國主要銀行相比，美歐主要銀行普遍在定性說明之外，還以表格形式披露相關(guān)紓困措施所涉及的定量數(shù)據(jù)，例如借款人戶數(shù)、貸款余額、占整體貸款的比重等，同時(shí)說明延長還款期限不會(huì)自動(dòng)導(dǎo)致貸款下遷至第二或第三階段。

在前瞻性信息的披露方面，中國主要銀行普遍以定性說明介紹了在進(jìn)行前瞻性信息預(yù)測時(shí)采用的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)名稱及更新頻率，以及部分宏觀指標(biāo)（如GDP、CPI等）在部分情景下的定量預(yù)測值，例如農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行披露了三情景下的GDP預(yù)測值，建設(shè)銀行、中國銀行披露了基準(zhǔn)情景下的預(yù)測值范圍。情景設(shè)置方面，各機(jī)構(gòu)均未披露定量權(quán)重信息，普遍以定性方式進(jìn)行說明，例如三情景權(quán)重相若、基準(zhǔn)情景權(quán)重最高等。美歐主要銀行則在定性說明之外，還以定量表格詳細(xì)列示了采用的主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)在不同預(yù)測情景下的定量預(yù)測值、權(quán)重概率，以及各經(jīng)濟(jì)情景的減值評(píng)估結(jié)果。整體而言，美歐主要銀行當(dāng)前對前瞻性信息披露的顆粒度更為細(xì)致全面。

在管理層疊加的披露方面，中國部分銀行以定性描述說明了運(yùn)用管理層疊加的考慮及疊加對象，例如特定行業(yè)及客戶組合、個(gè)人住房貸款等，但未具體描述疊加方法。在疊加影響方面，中國銀行均未披露管理層疊加的定量調(diào)整金額，個(gè)別銀行說明了調(diào)整金額相對于整體減值準(zhǔn)備余額不重大。美歐主要銀行披露了在模型預(yù)測結(jié)果外對高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)貸款、零售貸款、低風(fēng)險(xiǎn)類交易對手等所實(shí)施的管理層判斷調(diào)整的范圍、調(diào)整金額及其考慮因素，并說明了已建立相關(guān)內(nèi)部管制及退出機(jī)制。

四、預(yù)期信用損失模型中的若干問題

結(jié)合以上中美歐主要銀行在預(yù)期信用損失計(jì)提和披露上的差異，考慮到當(dāng)期出臺(tái)的相關(guān)政策，本文認(rèn)為，有以下四個(gè)重要問題值得探討。

（一）有序降低撥備覆蓋率

2022年4月，國務(wù)院常務(wù)委員會(huì)會(huì)議決定，針對當(dāng)前形勢變化，鼓勵(lì)撥備水平較高的大型銀行有序降低撥備覆蓋率。2022年4月，銀保監(jiān)會(huì)有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“鼓勵(lì)撥備較高的大型銀行及其他優(yōu)質(zhì)上市銀行將實(shí)際撥備覆蓋率逐步回歸合理水平”。2018年2月，原銀監(jiān)會(huì)下發(fā)了《關(guān)于調(diào)整商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管要求的通知》，明確了撥備覆蓋率監(jiān)管要求由150%調(diào)整為120%～150%，貸款撥備率監(jiān)管要求由2.5%調(diào)整為1.5%～2.5%；2020年5月，銀保監(jiān)會(huì)印發(fā)了《關(guān)于階段性調(diào)整中小商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管要求的通知》，對中小商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備監(jiān)管要求進(jìn)行階段性調(diào)整。

根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)的數(shù)據(jù)，2021年末中國商業(yè)銀行的撥備覆蓋率為197%，其中大型商業(yè)銀行2021年四季度末的撥備覆蓋率為239%，相較于上年末增加了23個(gè)百分點(diǎn)，遠(yuǎn)高于120%～150%的標(biāo)準(zhǔn)。而銀行撥備覆蓋率的下調(diào)可以通過減少“貸款減值準(zhǔn)備”或增加“不良貸款余額”兩種方式來實(shí)現(xiàn)。

一方面，銀保監(jiān)會(huì)在鼓勵(lì)撥備較高的大型銀行及其他優(yōu)質(zhì)上市銀行將實(shí)際撥備覆蓋率逐步回歸合理水平的同時(shí)，還提出需指導(dǎo)銀行運(yùn)用高撥備優(yōu)勢，加大不良資產(chǎn)核銷處置力度。從監(jiān)管部門的角度來看，引導(dǎo)撥備覆蓋率下調(diào)的主要目的在于增強(qiáng)銀行信貸投放能力、釋放更多信貸資源，并非簡單地少計(jì)提“貸款減值準(zhǔn)備”或增加“不良貸款余額”。銀行通過從嚴(yán)認(rèn)定不良貸款并對其加速核銷處置，消耗撥備、降低撥備水平，從而推動(dòng)銀行增強(qiáng)信貸投放能力。

另一方面，銀行在對監(jiān)管政策進(jìn)行有效響應(yīng)時(shí)，不應(yīng)以結(jié)果導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)，而是應(yīng)通過主觀的“修正模型參數(shù)、調(diào)整權(quán)重選取、引入管理層疊加”等手段實(shí)現(xiàn)。銀行應(yīng)結(jié)合自身的預(yù)期信用損失模型方法論、模型治理等實(shí)際情況，在保持預(yù)期信用損失模型恰當(dāng)運(yùn)用的同時(shí)，可以考慮通過模型外的“專項(xiàng)撥備或一般撥備”等方式加以實(shí)現(xiàn)?！皩ｍ?xiàng)撥備或一般撥備”是在以前年度通過利潤分配方式而形成，在通過公司治理程序后可以進(jìn)行釋放。

（二）氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)對預(yù)期信用損失的影響

氣候變化對全人類的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重威脅，在氣候變化的背景下，極端天氣事件呈現(xiàn)增多、加劇的全球趨勢。為應(yīng)對氣候變化，我國提出了“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”等目標(biāo)承諾。而貫徹實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)，將加速我國經(jīng)濟(jì)和能源轉(zhuǎn)型，推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展從以化石能源為主向以非化石能源為主過渡，加速行業(yè)價(jià)值鏈的轉(zhuǎn)型，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游實(shí)現(xiàn)低碳生產(chǎn)競爭力，進(jìn)而從能源供給側(cè)和需求側(cè)等多方面影響企業(yè)的發(fā)展。

鑒于氣候變化風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)影響，國際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則理事會(huì)（IASB）于2020年發(fā)布《氣候相關(guān)事項(xiàng)對財(cái)務(wù)報(bào)表的影響》（

Effects of Climate-related Matters on Financial Statement

），指出企業(yè)在應(yīng)用相關(guān)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則時(shí)需要考慮氣候相關(guān)事項(xiàng)的影響。最近，IASB在2022～2026年議程咨詢（Agenda Consultation）中，決定將氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)（或更廣泛的ESG風(fēng)險(xiǎn)）議題納入工作計(jì)劃。

中國銀保監(jiān)會(huì)的10號(hào)文也提出，商業(yè)銀行在進(jìn)行階段劃分時(shí)，應(yīng)評(píng)估與信用主體及其信用風(fēng)險(xiǎn)敞口相關(guān)的可獲得信息，包括但不限于：可能對信用主體還款能力產(chǎn)生潛在影響的氣候變化等相關(guān)信息；商業(yè)銀行遇國內(nèi)外重大事件（如政治、經(jīng)濟(jì)、金融、衛(wèi)生、環(huán)境、氣候、自然災(zāi)害等事件）發(fā)生或相關(guān)政策重大調(diào)整時(shí)應(yīng)及時(shí)更新相關(guān)前瞻性信息。

氣候相關(guān)事項(xiàng)將影響宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如總供求、總產(chǎn)出、物價(jià)水平、就業(yè)率、利率、匯率、房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)以及貨幣供應(yīng)量等均可能受到氣候變化的影響。這些宏觀經(jīng)濟(jì)變量是計(jì)提預(yù)期信用損失所建立模型的重要參數(shù)，其變動(dòng)可能會(huì)對預(yù)期信用損失產(chǎn)生顯著影響。而氣候相關(guān)事項(xiàng)的風(fēng)險(xiǎn)因素對預(yù)期信用損失的影響程度，將取決于預(yù)期氣候風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和發(fā)生時(shí)點(diǎn)、其對借款人和貸款人的貸款組合的直接和間接影響，以及貸款組合的期限。

由于氣候相關(guān)事項(xiàng)最為顯著的影響預(yù)計(jì)將在中長期內(nèi)顯現(xiàn)，目前我國的銀行機(jī)構(gòu)在預(yù)期信用損失模型中對氣候相關(guān)事項(xiàng)的考慮較為有限。然而，銀行應(yīng)監(jiān)控氣候相關(guān)事項(xiàng)的演變速度和規(guī)模，評(píng)估其對預(yù)期信用損失計(jì)量的潛在影響，并結(jié)合自身情況在預(yù)期信用損失模型中予以反映。相應(yīng)地，準(zhǔn)則制定或監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以考慮制定相關(guān)準(zhǔn)則、實(shí)務(wù)運(yùn)用指南等指導(dǎo)綱要。

（三）中美銀行撥備計(jì)提差異

美國主要銀行自2020年1月1日起適用當(dāng)前預(yù)期信用損失模型（CECL模型），根據(jù)對未來經(jīng)濟(jì)或市場的判斷，采用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對金融資產(chǎn)的整個(gè)存續(xù)期計(jì)提預(yù)期信用損失準(zhǔn)備。2020年上半年，受疫情沖擊及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，美國主要銀行的撥備計(jì)提額為564億美元，較2019年同期增加了483.33%；2020年末美國主要銀行的平均撥貸比為2.69%，較2019年末增加了137bps。隨著宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期的逐步向好，2020年下半年美國經(jīng)濟(jì)受政府刺激消費(fèi)帶動(dòng)有所復(fù)蘇，美國主要銀行自2020年四季度起單季撥備出現(xiàn)回?fù)埽?021年延續(xù)了回?fù)軕B(tài)勢，逐步釋放2020年上半年大幅增提的撥備。

與美國同業(yè)相比，2020年中國主要銀行的撥備計(jì)提保持穩(wěn)中有升態(tài)勢，2020年上半年撥備計(jì)提額為4023億元，較2019年同期增加了43.22%，撥貸比從2019年末的3.15%增加至3.21%，增加了6bps。2021年中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長，主要銀行各季度當(dāng)季撥備計(jì)提額逐步下降。

從美國主要銀行的業(yè)績表現(xiàn)來看，美國銀行業(yè)的撥備計(jì)提具有較為明顯的順周期性，并快速出清風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)下行周期，當(dāng)期撥備計(jì)提的大幅增加相應(yīng)加大了銀行業(yè)績的波動(dòng)性。由于資產(chǎn)減值準(zhǔn)備計(jì)提的大量增加，銀行業(yè)盈利狀況變差，2020年以來美國大型銀行的市場表現(xiàn)慘淡，截至2020年8月初，美國銀行、摩根大通、花旗銀行、富國銀行的股價(jià)分別下跌了22.85%、25.54%、33.75%、51.9%。隨著疫情逐步得到控制，美國主要銀行在經(jīng)濟(jì)好轉(zhuǎn)后逐步回?fù)軗軅?，使得盈利水平恢?fù)更加快速。以2021年為例，美國銀行、摩根大通、花旗銀行、富國銀行撥備回?fù)芙痤~占凈利潤的比例分別為14.57%、19.42%、14.14%、18.36%。其中，2021年一季度摩根大通撥備回?fù)芙痤~占凈利潤的比例高達(dá)29.06%，2021年三季度富國銀行撥備回?fù)芙痤~占凈利潤的比例高達(dá)27.24%。因而，在評(píng)估美國銀行機(jī)構(gòu)及其管理層的績效表現(xiàn)時(shí)，需考慮多個(gè)期間的內(nèi)外部綜合因素。而我國主要銀行的業(yè)績增速、市值管理相對來說較為穩(wěn)定，波動(dòng)性明顯弱于美國銀行，顯然是撥備計(jì)提發(fā)揮了“風(fēng)險(xiǎn)緩釋器”的作用。

從準(zhǔn)則體系而言，由于CECL模型允許銀行只考慮大概率發(fā)生的單一前瞻情景，銀行多基于定性及定量分析綜合構(gòu)建前瞻情景，但實(shí)踐中不同銀行對這些標(biāo)準(zhǔn)、模型的理解和應(yīng)用會(huì)不一致，如花旗銀行采用單一前瞻情景，摩根大通采用多情景，這些都可能會(huì)削弱會(huì)計(jì)信息的可比性，干擾市場參與者的判斷，因而銀行對預(yù)期信用損失模型選擇、宏觀形勢判斷等重要信息的完整、清晰披露就顯得尤為重要。

（四）制定相關(guān)監(jiān)管政策及指引

預(yù)期信用損失的評(píng)估使用了復(fù)雜的模型、大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)，以及重大的管理層主觀判斷及假設(shè)，可能得出不合理和缺乏證據(jù)支撐的預(yù)測和前瞻性信息，導(dǎo)致無法對預(yù)期信用損失模型進(jìn)行合理估計(jì)。同時(shí)，模型在疫情反復(fù)導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)、貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)加劇的環(huán)境下容易產(chǎn)生偏差，銀行可能更需要通過運(yùn)用管理層疊加對模型輸出結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。

為指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)在實(shí)務(wù)中更為有效地運(yùn)用預(yù)期信用損失模型，加強(qiáng)披露的透明性及同業(yè)可比性，國外監(jiān)管機(jī)構(gòu)陸續(xù)下發(fā)指引，對模型相關(guān)估計(jì)技術(shù)、參數(shù)選取和假設(shè)以及相關(guān)披露提出具體要求及相關(guān)示例指導(dǎo)。其中，英國金融穩(wěn)定委員會(huì)下的信息強(qiáng)化披露特別工作小組（EDTF）多次發(fā)布針對預(yù)期信用損失模型的信息披露建議及具體示例，強(qiáng)調(diào)管理層對預(yù)期信用損失模型信息的使用、計(jì)算涉及的主要參數(shù)、各情景權(quán)重等定量信息的披露。同時(shí)，IASB、巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)也分別發(fā)布應(yīng)用指南和《銀行外部審計(jì)指引——關(guān)于預(yù)期信用損失審計(jì)的補(bǔ)充說明》，強(qiáng)調(diào)透明披露的必要性，對預(yù)期信用損失評(píng)估中所涉及的參數(shù)、估計(jì)技術(shù)、披露等方面的審計(jì)要求提出了進(jìn)一步指導(dǎo)。

近年來，中國銀保監(jiān)會(huì)、財(cái)政部陸續(xù)下發(fā)的《關(guān)于進(jìn)一步貫徹落實(shí)新金融工具相關(guān)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的通知》、10號(hào)文等監(jiān)管文件，對預(yù)期信用損失模型的管理、實(shí)施、監(jiān)督及披露等全流程進(jìn)行了統(tǒng)一規(guī)范。與歐洲主要銀行相比，中國銀行機(jī)構(gòu)在實(shí)務(wù)運(yùn)用中披露的透明性、顆粒度各有差異，對于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測、情景權(quán)重等事項(xiàng)以定性披露為主。與我國大型銀行相比，國內(nèi)中小銀行大多不具備內(nèi)部宏觀經(jīng)濟(jì)研究及預(yù)測體系。在預(yù)期信用損失模型的專家團(tuán)隊(duì)建設(shè)、數(shù)據(jù)治理、模型設(shè)計(jì)、模型治理、系統(tǒng)搭建、披露實(shí)踐，以及監(jiān)管政策實(shí)施落地等方面，細(xì)化的、可落地的具體操作指引及同業(yè)實(shí)踐示例等手段，有助于銀行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)不斷“查漏補(bǔ)缺”和提升精細(xì)化管理水平。

此外，目前我國暫未制定與預(yù)期信用損失模型相關(guān)的專項(xiàng)外部審計(jì)指引，外部審計(jì)師應(yīng)結(jié)合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、我國監(jiān)管機(jī)構(gòu)的要求，參考巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)發(fā)布的《銀行外部審計(jì)指引——關(guān)于預(yù)期信用損失審計(jì)的補(bǔ)充說明》，重點(diǎn)關(guān)注前瞻性信息預(yù)測、宏觀情景設(shè)置、模型、披露等方面，夯實(shí)外部審計(jì)責(zé)任。

五、政策建議

基于以上分析，為規(guī)范我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)預(yù)期信用損失的計(jì)提和披露，客觀反映商業(yè)銀行經(jīng)營業(yè)績，建議有關(guān)部門加強(qiáng)對預(yù)期信用損失計(jì)提和披露的指導(dǎo)和監(jiān)督。

（一）加強(qiáng)對宏觀情景預(yù)測和前瞻性信息實(shí)務(wù)運(yùn)用的指導(dǎo)

預(yù)期信用損失的評(píng)估涉及對未來宏觀經(jīng)濟(jì)狀況等前瞻性信息的預(yù)測。10號(hào)文對前瞻性信息的獲取方式、內(nèi)容及頻率進(jìn)行了規(guī)范，與大型銀行相比，國內(nèi)中小銀行大多不具備宏觀經(jīng)濟(jì)研究及預(yù)測體系，主要依賴外部機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，但市場預(yù)測存在指標(biāo)不全面、口徑不一致、預(yù)測波動(dòng)大、更新時(shí)間不固定等限制，可能導(dǎo)致中小銀行難以及時(shí)獲得權(quán)威統(tǒng)一的預(yù)測數(shù)據(jù)，從而降低其模型計(jì)量的可比性。加強(qiáng)對中小銀行前瞻性信息實(shí)務(wù)運(yùn)用的指導(dǎo)，引導(dǎo)中小銀行逐步提升自身預(yù)測能力至關(guān)重要。因此，本文建議在10號(hào)文中有關(guān)加強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測分析要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合中小銀行實(shí)施現(xiàn)狀及模型特點(diǎn)，在預(yù)期信用損失法實(shí)施初期，針對宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測值獲取的來源、標(biāo)準(zhǔn)、口徑、多情景指標(biāo)預(yù)測值如何設(shè)置、如何作用于“歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”等實(shí)務(wù)運(yùn)用難點(diǎn)，配套出臺(tái)更為細(xì)化、可落地的具體操作指引及同業(yè)實(shí)踐示例，用以指導(dǎo)中小銀行逐步提升預(yù)期信用損失管理水平。

（二）進(jìn)一步規(guī)范管理層疊加的運(yùn)用及退出機(jī)制

預(yù)期信用損失法是一門有關(guān)會(huì)計(jì)估計(jì)的技術(shù)，預(yù)期信用損失模型本身存在的高度不確定性使其輸出結(jié)果在疫情反復(fù)導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)、貸款組合信用風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)加劇的環(huán)境下容易產(chǎn)生偏差，因而可能需要通過運(yùn)用管理層疊加對模型輸出結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。鑒于管理層疊加的內(nèi)在不確定性及高度主觀性，10號(hào)文要求商業(yè)銀行應(yīng)審慎運(yùn)用管理層疊加，將常規(guī)化風(fēng)險(xiǎn)因素通過階段劃分、優(yōu)化模型或前瞻性調(diào)整等納入模型考量，并要求建立規(guī)范的審批流程，從機(jī)制上確保減值評(píng)估的合理性及有效性。因此，本文建議在嚴(yán)格執(zhí)行10號(hào)文有關(guān)管理層疊加運(yùn)用的概念框架要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)前疫情發(fā)展及有關(guān)紓困政策，進(jìn)一步探索、制定銀行實(shí)施管理層疊加的實(shí)務(wù)運(yùn)用指南，針對管理層疊加的觸發(fā)條件、量化分析過程、疊加方向、退出機(jī)制、常態(tài)化因素認(rèn)定、信息披露等方面通過檢查要點(diǎn)或?qū)嵺`案例分析等予以規(guī)范，指導(dǎo)各機(jī)構(gòu)完善對管理層疊加的運(yùn)用及管控，提升撥備計(jì)量的客觀性。

（三）提升預(yù)期信用損失法實(shí)施相關(guān)信息披露的質(zhì)量

預(yù)期信用損失的評(píng)估使用了復(fù)雜的模型、大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)，以及重大的管理層主觀判斷及假設(shè)。疫情反復(fù)凸顯了預(yù)期信用損失法在實(shí)務(wù)運(yùn)用中的難度，同時(shí)，為應(yīng)對模型限制而運(yùn)用的管理層疊加進(jìn)一步加大了模型預(yù)測的主觀程度及不確定性，因而對實(shí)務(wù)運(yùn)用中重大模型參數(shù)、方法及假設(shè)披露的透明性和可比性提出了更高要求。與歐美銀行相比，由于我國當(dāng)前準(zhǔn)則及監(jiān)管指引對相關(guān)估計(jì)技術(shù)、參數(shù)和假設(shè)的披露以原則性框架要求為主，各家銀行在實(shí)務(wù)運(yùn)用中披露的透明度、顆粒度也各有差異，從而降低了同業(yè)橫向?qū)Ρ鹊目杀刃浴Ｒ虼?，本文建議在嚴(yán)格執(zhí)行企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、10號(hào)文有關(guān)披露要求的基礎(chǔ)上，結(jié)合國內(nèi)外銀行同業(yè)實(shí)踐，擬定有關(guān)實(shí)務(wù)運(yùn)用案例解析及最佳實(shí)踐示例，引導(dǎo)銀行針對預(yù)期信用損失計(jì)量所涉及的宏觀情景預(yù)測、前瞻性信息運(yùn)用、管理層疊加調(diào)整等重要估計(jì)領(lǐng)域提供更多有用信息，并通過監(jiān)管培訓(xùn)、強(qiáng)化責(zé)任意識(shí)等方式，進(jìn)一步規(guī)范實(shí)務(wù)運(yùn)用中有關(guān)披露的透明度、顆粒度及參考性。

（四）加強(qiáng)對預(yù)期信用損失法實(shí)施情況的監(jiān)管檢查

預(yù)期信用損失的評(píng)估涉及眾多復(fù)雜模型及管理層主觀判斷，相關(guān)評(píng)估結(jié)果將直接決定財(cái)務(wù)報(bào)告中有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)及監(jiān)管指標(biāo)，銀行可能存在通過目標(biāo)結(jié)果倒推有關(guān)模型方法及參數(shù)選擇的情況。同時(shí)，結(jié)合國務(wù)院有關(guān)有序降低撥備覆蓋率的政策導(dǎo)向，銀行在預(yù)期信用損失法實(shí)務(wù)運(yùn)用過程進(jìn)行有效響應(yīng)的同時(shí)應(yīng)如何保持客觀性，亦對相關(guān)模型的設(shè)計(jì)及管控提出了更高要求。根據(jù)10號(hào)文的要求，銀保監(jiān)會(huì)及派出機(jī)構(gòu)需對商業(yè)銀行預(yù)期信用損失法實(shí)施情況進(jìn)行監(jiān)督。因此，本文建議各派出機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對銀行實(shí)務(wù)運(yùn)用情況的現(xiàn)場檢查及非現(xiàn)場監(jiān)管力度，并結(jié)合監(jiān)管檢查有關(guān)共性問題印發(fā)相關(guān)實(shí)務(wù)應(yīng)用案例或補(bǔ)充意見。同時(shí)，針對以公允價(jià)值計(jì)量且承擔(dān)信用風(fēng)險(xiǎn)的其他金融資產(chǎn)如何進(jìn)行預(yù)期信用損失評(píng)估、內(nèi)審監(jiān)督如何有效落實(shí)等實(shí)務(wù)運(yùn)用事項(xiàng)，本文建議以研討會(huì)、窗口指導(dǎo)等多樣化的方式加大有關(guān)指導(dǎo)力度。

（五）制定預(yù)期信用損失審計(jì)監(jiān)督指引

CAS 22的實(shí)施從根本上改變了信用減值損失的評(píng)估方法及有關(guān)管理流程，預(yù)期信用損失法的實(shí)施使用了復(fù)雜的模型、眾多的參數(shù)和數(shù)據(jù)，并依賴管理層做出多項(xiàng)主觀判斷及假設(shè)，估計(jì)本身所存在的高度不確定性使其天然地具有較高的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。2020年12月巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)發(fā)布的《銀行外部審計(jì)指引——關(guān)于預(yù)期信用損失審計(jì)的補(bǔ)充說明》從監(jiān)管角度明確了對預(yù)期信用損失審計(jì)的期望，指出外部審計(jì)師在前瞻性信息預(yù)測、宏觀情景設(shè)置、模型、披露等方面的關(guān)注重點(diǎn)，為外部審計(jì)師有效審計(jì)預(yù)期信用損失提供了指導(dǎo)。因此，本文建議參考巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)相關(guān)審計(jì)指引，結(jié)合10號(hào)文有關(guān)模型設(shè)計(jì)、實(shí)施、管控及監(jiān)督要點(diǎn)，探索制定針對預(yù)期信用損失的外部審計(jì)指引，規(guī)范模型研發(fā)、應(yīng)用、治理監(jiān)督、信息系統(tǒng)、披露等有關(guān)檢查要點(diǎn)，明確監(jiān)管期望，為外部審計(jì)師有效審計(jì)預(yù)期信用損失提供政策指導(dǎo)，并通過加大執(zhí)業(yè)檢查等監(jiān)管力度夯實(shí)外部審計(jì)責(zé)任，切實(shí)提升預(yù)期信用損失的相關(guān)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

【注 釋】

①根據(jù)中國銀保監(jiān)會(huì)于2022年2月11日發(fā)布的2021年商業(yè)銀行主要指標(biāo)，截至2021年12月31日，我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)余額為165萬億元人民幣，占資產(chǎn)總額的比例為57%。

②除特別說明外，本文選取的主要對標(biāo)銀行是指中國的工商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行，美國的美國銀行、摩根大通、花旗集團(tuán)、富國銀行，歐洲的匯豐銀行、巴克萊銀行、桑坦德銀行、德意志銀行。本文分析所運(yùn)用的數(shù)據(jù)根據(jù)以上銀行所披露的相關(guān)年度報(bào)告進(jìn)行整理。

③參見中國國家統(tǒng)計(jì)局《2021年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，2021年2月28日。

④參見中國國家統(tǒng)計(jì)局《2022年二季度和上半年國內(nèi)生產(chǎn)總值初步核算結(jié)果》，2022年7月16日。

⑤來源于美國商務(wù)部數(shù)據(jù)、歐盟統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)。

⑥GDP增速為當(dāng)季同比增速，非累計(jì)增速。

⑦不良貸款分別為各家銀行不良貸款合計(jì)，其中美國主要銀行不良貸款統(tǒng)計(jì)口徑根據(jù)當(dāng)?shù)貞T例未包含信用卡。中國主要銀行于2010年全部完成上市，因此選取2010年至今的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；美歐主要銀行上市時(shí)間較早，因此選取2006年至今的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析（后同）。美歐主要銀行相關(guān)數(shù)據(jù)按各銀行財(cái)報(bào)時(shí)點(diǎn)，使用國家外匯管理局人民幣匯率中間價(jià)進(jìn)行折算。

⑧撥備即商業(yè)銀行為信貸資產(chǎn)計(jì)提的預(yù)期信用損失準(zhǔn)備，下同。

⑨撥備覆蓋率=貸款預(yù)期信用損失準(zhǔn)備合計(jì)/不良貸款合計(jì)。

⑩撥貸比=貸款預(yù)期信用損失準(zhǔn)備合計(jì)/貸款總額合計(jì)。

?信貸成本率=貸款預(yù)期信用損失準(zhǔn)備計(jì)提額合計(jì)/貸款總額合計(jì)。

?相關(guān)內(nèi)容根據(jù)各銀行所披露的2020年及2021年年度報(bào)告整理得到。

?參見中國銀保監(jiān)會(huì)《2021年商業(yè)銀行主要監(jiān)管指標(biāo)情況表（季度）》。

?參見中國銀保監(jiān)會(huì)《2021年商業(yè)銀行主要指標(biāo)分機(jī)構(gòu)類情況表（季度）》。

?參見中國銀保監(jiān)會(huì)《2020年商業(yè)銀行主要指標(biāo)分機(jī)構(gòu)類情況表（季度）》。