信用减等在金融法责任中的运用

在后金融危机时代,依法加强金融监管势在必行。对金融违法行为的制裁是维护良好金融秩序的有效措施。法律制裁的前提是法律责任,健全的法律责任体系和成熟的法律责任模式为法律制裁提供了法理依据。完善的金融法理论应当有自己的责任形式和责任理论。信用减等作为一种与金融法密切相关的惩罚性责任形式,在我国已经有了一些立法尝试,但运用非常有限,理论研究也十分不足。信用减等具有合理性、成效性和广泛性,在金融法实践中应加强运用。

试论信用减等在金融法责任中的运用

在后金融危机时代,依法加强金融监管势在必行,对金融违法行为的制裁更是维护良好金融秩序的有效措施。在信用减等方面,我国已经有了立法的具体尝试,但运用非常有眼,理论研究也显不足。笔者认为,信用减等在金融法责任中的运用具有合理性、成效性和广泛性,应加强运用。

融合财务报告多维度语义的企业信用风险预测研究——基于碳减排视角

文章以2011—2020年沪深A股制造型企业为例,对财务报告提取10种文本语义指标,采用5种机器学习算法构建企业碳减排信用风险预警模型,探究引入文本语义指标后模型的预测效果变化,并识别出影响企业碳减排信用风险的关键指标。研究发现:财务报告文本语义指标蕴含着碳减排信用风险增量信息。引入该指标可显著提升模型预测效果,如AUC、Type2 Error评估指标的提升幅度、降低幅度分别在1-10%、0-5%;碳减排信用风险预警中整体表现最佳的是RF模型,其次是XGBoost和LightGBM模型,然后是LR模型,最后是SVM模型;影响碳减排信用风险的关键文本语义指标是情感语调。当净语调1、净语调2、创新性、横向相似性、前瞻性指标越大时,模型预测为正常企业的概率越大;当风险性越大时,模型预测为财务困境企业的概率越大。

融合MD&A多维度语义的企业碳减排信用风险预警研究

本文以2011~2022年制造型企业为例,将创新性、前瞻性、风险性等10种MD&A语义指标引入基于机器学习算法构建的碳减排信用风险预警模型中,探究引入前后模型预测效果的变化,并使用SHAP可解释法揭示预警模型决策逻辑过程。研究发现:(1)MD&A语义指标可显著提升碳减排信用风险预警模型的预测效果,如P_(i)、CV_(i)评估指标的提升幅度、降低幅度分别在1%~11%、0.0029~0.1944。而相较于语义指标,碳减排信用指标对模型预测效果提升更为明显;(2)总体碳减排信用风险预警效果上,XGBoost模型最佳,其次是RF和SVM模型,LR模型最差;(3)净语调1、创新性、风险性是影响碳减排信用风险的关键语义指标。当净语调1、创新性指标增大时,模型预测为正常企业的概率增加;当风险性指标增大时,模型预测为违约企业的概率增加。

制造型企业碳减排信用风险防控研究:基于深度学习与压力测试

应对气候变化是推动经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手,企业的碳减排信用风险关系到投资者、银行和政府等利益相关者的资金保障。因此,有效预警中国制造型企业碳减排信用风险成为当前的研究热点。首先基于熵权TOPSIS与耦合协调度模型验证制造型企业碳减排信用风险预警的必要性;其次,通过与多模型对比,证明MLP深度学习模型在企业碳减排信用风险预警中的优越性;最后,通过压力测试方法确定利益相关者的重点防控企业和行业类型。结果表明:第一,多数制造型企业处于中度、高度协调度耦合阶段,即企业“碳排放水平”因素会显著影响自身的碳减排信用风险;第二,制造型企业碳减排信用风险对“预期碳税力度τ”具有敏感性,而碳税对“石油加工、炼焦及核燃料加工业”的冲击最为明显;第三,本文提出的MLP深度学习模型预测效果最佳,其预测准确率达到98.60%,相较于其他模型平均提升了15.57%,充分表明了该模型的可行性和实用价值。

预期信用损失模型在应收账款减值中应用

新金融工具会计准则实施以后,金融资产减值由已发生损失模型变为预期信用损失模型。预期信用损失模型相较于简单的账龄分析法不仅参考历史信息,还要考虑未来预期,更加先进、科学、合理,但也更加复杂和抽象,如何设计并应用可操作的应收账款预期信用损失模型具有现实意义。本文以某企业为例,简述预期信用损失模型在应收账款减值中的应用,分析其产生的影响,以期为金融工具会计准则应用提供参考。

新金融工具准则下信用减值损失的核算研究

“信用减值损失”的设置以新金融工具引入的预期信用损失模型为前提和基础,将金融工具的预期信用减值划分为不同阶段并逐步确认损失准备。该科目的设置,可以将金融工具的预期信用质量变化信号及时释放给会计信息使用者,提高其决策效率与决策质量。但是,由于该科目实际应用时间较短,现有准则尚缺乏具体操作层面的指南和引导,加之所涉及金融工具减值业务具有多元化和复杂性,因此,开展理论与实务方面研究对企业意义更为明显。

购买或源生的已发生信用减值金融资产的会计处理

通过模拟案例来阐释《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》(2017年修订)中关于购买或源生的已发生信用减值的金融资产的会计规则。经信用调整的实际利率本质上是根据记账主体对未来期间的现金流量的估计(而不是根据合同约定的现金流量),所计算的内含报酬率。这种算法有别于传统意义上的实际利率,其主观性较大,给企业操纵利润数据提供了便利。

购买或源生已发生信用减值金融资产会计处理探讨

为了进一步规范金融工具的会计处理和提高会计信息质量,《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》于2017年3月正式修订发布,并重点对金融资产确认、计量和报告进行了较大幅度修订,以下简称为"CAS 22"。然而,对于金融资产在购买或源生已发生信用减值的情形,CAS22仍缺少详细的操作示例和必要的理论解释,进而导致相关会计处理存在一定操作难度。基于上述原因,本文以购买或源生已发生信用减值情形为研究重点,结合实例分析该类金融资产的会计处理方式,并尝试从准则完善、会计人员培训和会计处理规范三个方面思考相关启示。

新金融工具准则下预期信用损失减值模型中的货币时间价值问题研究

2017年财政部新修订的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》,要求企业采用“预期信用损失法”对金融工具减值损失进行会计处理时要考虑货币的时间价值。在其具体运用过程中,我国上市公司通过使用预期信用损失模型对货币时间价值进行考量,出现了多种情况。对此,文章结合相关理论与实务案例,对预期信用损失模型中的货币时间价值要素提出思考,并对现行准则提出了改进建议。

预计信用减值损失的计量——以非金融企业应收款项为例

2017年新修订的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》要求企业采用“预期信用损失法”对金融资产减值损失进行会计处理,金融资产减值处理仍旧是准则的难点之一,实务中缺乏具体指引。文章以非金融企业应收款项为例,指导企业建立金融资产减值模型,对金融资产减值进行计量。

非均衡数据下企业碳减排信用风险预警模型的构建与检验

碳中和作为应对气候变化的关键策略,对利益相关者和国家可持续发展具有重要影响.鉴于此,为提高企业碳减排信用风险的预测准确性,本文以2003—2020年2939家上市企业为研究对象,并构建了一种融合熵权TOPSIS-Kmeans-BPNN的新型企业碳减排信用风险预警模型.本文首先运用熵权TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)对企业碳减排信用风险进行综合评分;然后对评估结果进行聚类,获得5种企业信用风险的等级,帮助BPNN(back propagation neural network)更好地进行监督学习;再是引入SMOTE算法(synthetic minority over-sampling technique),在少数等级企业样本中进行插值并生成新样本,以解决各等级企业样本不均衡问题;最后通过消融和多模型对比实验,验证本文所建模型的预测性能.结果表明:第一,各项碳减排指标对各信用风险等级企业的影响程度存在明显差异.其中,影响程度最高的是煤炭碳排放量指标,影响程度最低的是企业碳排放量指标;第二,利用XGBoost(extreme gradient boosting)算法筛选指标有效提高了模型的预测性能,平均提升了3.55%;第三,与其它模型相比,本文模型的预测准确率达99.05%,平均提升了17.38%,表明该模型是可行的,可为金融机构进行信用评级提供技术支撑.

论诚实信用原则应当作为民事诉讼法的基本原则

诚实信用原则不仅是私法实体法上的概念，而且是公法诉讼法上的概念。从民事诉讼中诚实信用原则的本质、根据、功能、适用来看，诚实信用原则应当作为民事诉讼法的基本原则。

动态现值计量还是静态现值计量?——基于经济本质视角的预期信用损失模型的修正

资产减值作为对历史成本的修正手段,在一定的程度上起到了修正资产的账面价值与市场价值背离的效果。本文分别讨论了预期信用损失模型第一、第二阶段的资产减值计提中,采用静态的现值计量和动态现值计量会有不同经济后果:采用静态现值计量的结果是资产真实的价值与计量结果相互背离;采用动态现值计量的结果是资产真实的价值与计量结果相互融合。基于在信息不对称的情况下,计提资产价值准备有可能沦为管理层进行损益调整的工具,因此本文建议:在预期信用损失模型三阶段估计中,完全采用动态的现值计量,对第一、第二阶段进行追溯调整,使资产的经济价值与预期现金流的现值完全匹配。

新准则下应收款项减值核算“三步”曲

根据《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量(财会[2017]7号)》可知:对企业应收款项、合同资产和租赁应收款发生信用减值核算时由原来的“资产减值损失”账户改成“信用减值损失”账户,关于应收款项减值,特别是应收款项余额百分比法计提坏账是初学者的重点也是难点。基于此,本文总结余额百分比法计提坏账核算“三步骤”,以期帮助初学者学习。

新金融工具准则下上市公司应收账款减值探析

为进一步趋同于国际财务报告准则(IFRS 9),更好适应社会主义市场经济发展需要,规范我国金融工具会计处理,提高企业会计信息质量,我国对《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》(以下简称CAS22)进行了修订。本文旨在对新金融工具准则下上市公司应收账款减值问题进行分析解读。

企业信用风险管理探讨

信用管理是对信用销售带来的收益与风险的博弈平衡管理,目前我国企业在信用管理方面有很大的提升空间,对信用销售的把控和研究对企业来讲具有十分重要的意义,本文从信用管理的目标、作用、信用评级、信用制度管理等方面对企业信用管理进行探讨,以期对企业信用风险和收益管理方面有所启发。

论市场经济中诚实信用原则的确立

阐释了诚实信用原则基本含义,指出违反诚实信用原则对社会主义市场经济的危害;在此基础上提出了从三个方面构建诚实信用原则。

新金融工具准则实施对担保公司财税管理的影响及对策研究

按照《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》执行时间表,国内非上市公司应于2021年执行新金融工具准则。新金融工具调整了金融工具的计量、列报、减值等内容,作为特殊金融主体的担保公司如何应对新金融工具准则的实施将是一项新的课题。文章对比了新旧准则的主要变化,分析了新旧准则对金融资产分类、减值计提、套期会计规定方面的差异,从金融资产列报、信用减值损失计提、税会差异、准备金计提四方面论述了新金融工具准则实施对担保公司的影响。并基于担保公司的经营现状,提出了优化资产投资策略、重构金融工具核算体系、完善绩效考核体系、积极寻求政策支持的经营建议,旨在提高担保公司应对新准则实施的能力。

基于FM模型的工业企业碳减排信用风险预警研究

研究目标:有效预警中国工业企业碳减排信用风险。研究方法:基于耦合协调度模型验证防控工业企业碳减排信用风险的必要性;基于多模型对比思路,验证FM模型对碳减排信用风险预警的有效性;基于压力测试方法确定碳减排信用风险的重点防控企业和政策敏感点。研究发现:"企业碳减排潜力"通过"预期政府环境规制力度"这一中间媒介,对工业企业还款能力产生显著影响。研究创新:基于普惠金融理念提出"工业企业碳减排信用风险预警体系",避免商业银行因"一刀切"式的碳减排信用风险防控要求而流失客户。研究价值:在中国"实行最严格的生态环境保护制度"政策背景下,将低碳要素有效融入工业企业信用评价过程,从实证角度实现了企业生态效益与商业银行经济效益的平衡,为商业银行发展绿色信贷提供技术和策略支持。