预期信用损失模型实施与银行信贷过度增长

如何通过制定有效的贷款损失准备计提规则来影响银行信贷行为,进而促进经济高质量发展,是政策当局亟需解决的难题。鉴于此,本文利用贷款损失准备会计准则改革——2018年预期信用损失模型实施——作为准自然实验,运用渐进双重差分法,实证检验了预期信用损失模型是否及如何影响我国商业银行信贷过度增长。研究发现,预期信用损失模型可显著降低银行信贷过度增长,且这一结论在经过稳健性检验后仍然成立。从机制分析看,预期信用损失模型主要通过充分性效应和及时性效应两条路径作用于银行信贷过度增长。进一步的分析则表明,预期信用损失模型对于以权重法进行资本计量的银行和资本充足率较低的银行而言,其抑制信贷过度增长的作用更为突出。本文丰富了预期信用损失模型经济后果的有关研究,为会计准则制定与金融监管政策调整提供了有益的政策启示。

IFRS 9预期信用损失模型对银行业的影响与实施建议

IFRS 9于2014年7月24日公布并将取代IAS 39,最大变化是预期信用损失模型替代了已发生损失模型。本文在介绍预期信用损失模型制定背景、现有文献、三阶段划分、减值计算以及与已发生损失模型对比的基础上,根据工农中建交五大国有银行2015年中报数据对实施IFRS对准备金金额的影响进行了测算,分析了实施新模型对我国银行业利润、资本和定价的影响,以及在数据系统等技术层面及部门协作等组织层面面临的挑战,最后就新模型实施的三阶段划分、减值计算、系统开发、制度配套、全程培训等方面提出了具体建议。

金融资产减值模型与审慎监管要求的差异与协同——基于厦门辖内某中小城商行数据的经验分析

2008年金融危机爆发之后,现行已发生损失模型因其减值确认的滞后性受到业界的质疑。国际会计准则委员会(IASB)适时推出预期损失模型,旨在前瞻性地确认贷款预期损失,缩小巴塞尔新资本协议监管标准与现行会计准则间的差异。本文分别从理论分析和实证检验两个维度对预期信用损失模型展开探讨。研究表明:预期损失模型在减值准备金确认时点上具有先行性优势;当金融资产存续时间达到一定长度、新增金融资产影响趋于稳定水平时,预期损失模型在减值准备金计提的总量上与现行已发生损失模型计提金额将趋于一致。

KMV模型在银行贷款定价中的应用

利率市场化要求银行能按风险来确定贷款利率.运用基于期权定价理论的KMV模型来得到公司的预期违约率和违约损失,从而能合理地确定贷款利率.KMV模型特别适用于银行对上市公司的贷款定价.

预期信用损失模型对银行资本计提的结构性影响研究——基于50家上市商业银行的实证分析

预期信用损失模型是一项新的贷款损失准备计提方法,对其经济后果的评估非常重要。关于预期信用损失模型的实施对我国商业银行资本计提的具体影响,目前还缺乏深入系统的研究。本文结合我国50家上市商业银行的公开数据,从监管资本、会计损益和资本计提前瞻性的角度分析了预期信用损失模型对我国商业银行资本计提的影响。研究结果表明:总体影响上,商业银行的贷款损失准备计提金额显著增加,利润波动增强,对资本充足率带来一定冲击;从不同特征商业银行看,小型商业银行、使用权重法商业银行、城市商业银行和H股上市商业银行受到的影响更为严重;从资本计提的前瞻性看,贷款损失准备的前瞻性得到加强,顺周期性效应得到一定程度缓解,但并不能完全消除。

贷款损失准备、预期信用损失模型与商业银行会计稳健性--理论分析与研究展望

预期信用损失模型作为一项新的贷款损失准备计提方法,其实施的经济后果备受关注。本文通过立足于条件会计稳健性与非条件稳健性的概念,归纳总结预期信用损失模型的主要特征,对比分析国际会计准则理事会(IASB)和美国财务会计准则委员会(FASB)预期信用损失模型之间的区别和联系。研究发现:预期信用损失模型是非条件稳健性的,IASB模型是部分非条件稳健性的,FASB模型则是完全非条件稳健性的;由于计提的预期信用损失允许转回,预期信用损失模型可能有助于商业银行进行盈余管理,但盈余管理的程度可能受到模型的非条件稳健性程度和贷款持有时间长短的影响。

我国上市公司坏账准备计提行为特征研究——基于新金融工具准则实施的探讨

本文手工收集应收账款会计政策与账龄明细数据,研究我国上市公司坏账准备计提行为特征,发现:首先,预期信用损失(ECL)模型具有较强盈余预测性;然而,我国大多数上市公司虽然声称已经采用ECL模型,但实际并未采用,导致坏账准备盈余预测性较弱。其次,利用A+H股先于纯A股公司执行新金融工具准则背景进行准实验研究,通过双重差分检验,发现为了避免因偏离行业水平而受到问询,我国上市公司坏账比例呈现行业趋同特征,支持可验证性动机。在新金融工具准则实施后、未被问询、法治环境较差、账龄较长的激进会计估计下,行业趋同效应更为显著。本文为“IFRS9实施后审议”提供中国经验证据,并为监管机构和准则制定机构完善新金融工具准则实施政策提供建议。

基于改进迁徙率模型的金融工具预期信用损失估值研究——以B公司为例

新版CAS22中最大的变动是金融资产的减值计提调整,由“已发生损失”变为“预期信用损失”,因此需要企业前瞻性地关注未来潜在风险来确保资产质量,避免减值计提不充分或者不及时。本文在此背景下,以非金融类环保行业B企业作为案例,结合该企业自身、相关行业和国家数据构建前瞻性评价指标体系,通过机器学习DT-LSTM模型对迁徙率模型进行改进,评估该企业金融工具预期信用损失,并与迁徙率模型结果对比,满足会计谨慎性原则,并给出建议。

预期信用损失模型会缓解贷款拨备的顺周期效应吗?

已发生损失模型的主要缺陷之一在于其会加剧金融系统的顺周期效应。本文基于2015—2020年中国商业银行数据,以中国银行业分批执行预期信用损失模型为准自然实验,检验新模型能否弥补已发生损失模型的缺陷。本文发现,当银行采用预期信用损失模型后,贷款拨备的顺周期效应明显减弱。该效应减弱的重要机制在于,预期信用损失模型的实施对非自由裁量贷款拨备产生逆周期调节作用。进一步从银行外部治理环境和内部治理结构两个方面进行分析发现,拨备计提模型变更对拨备顺周期效应的削弱作用主要体现在由“四大”审计和实施高管薪酬延付的样本中。此外,本文研究表明,拨备计提模型变更可以削弱贷款拨备对信贷规模的负向冲击,缓解信贷顺周期现象。本文为中国及全球银行监管机构推进实施预期信用损失模型、完善贷款拨备监管制度提供了证据支持。

IFRS9预期信用损失模式对商业银行拨备的影响研究——基于某银行个人住房按揭贷款数据的分析

国际会计准则委员会(IASB)在新会计准则IFRS9中提出了与现行的资产减值准备计提方式存在巨大差异的预期信用损失模式,要求前瞻性地计提金融资产的减值准备。本文构建了符合IFRS9要求的金融资产减值损失计量模型,使用某银行个人住房按揭贷款真实数据进行回测,探讨了IFRS9对银行拨备计提的影响。研究发现:预期信用损失模式计提的拨备比例虽与经济周期同步波动,但是波动幅度较小,且不落后于经济周期;但与主流结论不同的是,IFRS9下个人住房按揭贷款拨备计提的比例较旧准则下更低,这是现行的迁移率模型过多地计提了高房价城市的拨备所造成的。本文认为,IFRS9的实施可以在一定程度上缓解拨备的顺周期效应,但不能完全避免顺周期效应的影响;此外商业银行需要根据不同的资产类别单独分析,从而有针对性地应对新规则所带来的冲击。

贷款损失准备计提规则研究

后金融危机时期,国际上最主要的两大会计准则制定机构以及我国财政部均将金融资产减值计提方法由现行的已发生损失模型改为预期损失模型。预期损失模型不同于已发生损失模型,会计准则与金融监管的预期损失模型之间、IASB与FASB的预期损失模型之间也存在较大差异。鉴于贷款是商业银行最重要的金融资产,贷款损失准备计提方法的变更必将对商业银行的收益确认和风险管理等方面产生重大影响。因此,我国商业银行应提前做好准备以应对挑战。

“以预期损失模型确认贷款减值损失”对商业银行的影响与对策分析

2014年7月24日,国际会计准则理事会颁布了最新《国际财务报告准则第9号——金融工具》,该版本最重要的变化是将金融资产减值损失的确认模型改进为预期损失模型。本文首先回顾了该准则修订的国际背景,并在分析预期损失模型优缺点基础上,分析了中国商业银行未来使用预期损失模型所面临的挑战,最后提出了对策建议。