普华咨询：贷款减值准备计提方法.ppt

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1、贷款和贷款损失准备,2008年11月,石家庄市商业银行股份有限公司,主要内容,贷款确认、计量和列报的新旧准则差异 贷款损失准备方法介绍 贷款损失准备单独测试 贴现现金流模型 贷款损失准备组合测试,贷款确认、计量和列报的新旧准则差异,贷款确认、计量和列报的新旧准则差异,贷款确认、计量和列报的新旧准则差异 (续),贷款确认、计量和列报的新旧准则差异 (续),7,贷款损失准备方法介绍,有客观证据表明贷款发生减值的，应当确认减值损失，计提减值准备。 表明贷款发生减值的客观证据，是指贷款初始确认后实际发生的、对该贷款的预计未来现金流量有影响，且能对该影响进行可靠计量的事项。 准则列举了9类表明金融资产发

2、生减值的客观证据，其中与贷款有关的是： 发行方或债务人发生严重财务困难； 债务人违反了合同条款，如偿付利息或本金发生违约或逾期等； 债权人出于经济或法律等方面因素的考虑，对发生财务困难的债务人作出让步； 债务人很可能倒闭或进行其他财务重组； 无法辨认一组金融资产中的某项资产的现金流量是否已经减少,但根据公开的数据对其进行总体评价后发现,该组金融资产自初始确认以来的预计未来现金流量确已减少且可计量,如该组金融资产的债务人支付能力逐步恶化,或债务人所在国家或地区失业率提高、担保物在其所在地区的价格明显下降、所处行业不景气等; 其他表明贷款减值的证据.,减值贷款的确认原则,贷款减值损失的确认方法,贷

3、款减值损失的计量方法,1. 按贴现现金流计算方案(Discounted Cash Flow-“DCF”) 对每一笔重大的减值贷款的未来现金流还款作出预测，并将该现金流贴现。该贴现值与期末贷款余额的差额即为需要计提的准备金。 但对于每一笔非重大的减值贷款，将采用贷款评级迁移模型或滚动率模型计算其准备金。,2. 按贷款评级迁移模型计算方案(Migration Model-“MM”) 对于每一笔非重大的减值贷款，通过查看这些贷款历史上各年间的五级分类迁移状况来计算出每一分类贷款的损失机率。,3. 按滚动率模型计算方(Roll Rate Model-“RR”) 此方案实为迁移模型的延续，其用途主要在信

4、用卡类贷款。这是因为此模型之基础是利用每月末逾期的情况来推断每一种五级分类的损失机率。,对于在何种情况下使用何种方案，都应按照贷款的地区及属性来分类。,贷款减值损失的计量模型,各计量模型的适用情形,13,贷款损失准备单独测试 贴现现金流模型,未来还款现金流的来源 借款人/关联单位 抵押物/质押权利 担保人,贴现 贴现率 预计回收时间,未来还款现金流的现值,现金流贴现模型即在某一时点，通过预计该时点之后与贷款相关的未来现金流入，包括借款人或担保人以其经营现金流还款，处置抵押物或质押权利取得的净收入；并按一定的贴现率（通常是合同利率）及预计收回时间将这些未来现金流贴现至该时点以得到这些未来现金流的

5、现值。 对未来现金流进行贴现的目的是将由于收款时间上的延迟而产生的机会成本（即因无法在即期将等额的资金以等于贴现利率的资金价格进行放款而损失的利息）反映在银行对贷款可收回金额的考虑中，从而真实体现单笔贷款在某一时点的内含价值。 一般而言，未来现金流收回的时间越晚，机会成本就越大，而贷款的可收回金额也就越低。,运用现金流贴现模型计算贷款损失准备,现金流贴现模型的公式为： PV=A1/(1+i)1+A2/(1+i)2 + A3/(1+i)3 +An-1/(1+i)n-1 +An/(1+i)n PV：全部未来现金流的现值 An：第n期的现金流，n=1, 2, 3, n-1, n i：贴现利率（合同初

6、始利率） 需要注意的是，各期的长短必须一致，如果实际情况有不同，可以近似； 贴现利率必须与期限一致，比如，若每期为半年，那么年利率需要除以2，得到半年的利率。,运用现金流贴现模型计算贷款损失准备 (续),假设合同初始利率为年利率5%，则三年的现金流现值可按以下公式计算： $20/1.05+$20/1.052+$20/1.053=$54 则贷款的损失准备为本金减去未来现金流的现值，即$100-$54=$46,现金流贴现模型举例,合同初始年利率：6 每年收回本金一次，金额相等，如上图所示，请计算2007年末现值。,答案： 2007年末现值：30/1.06+30/1.062 +30/1.063 =8

7、0.19 贷款损失准备：100-80.19=19.81,例 题,现金流贴现模型例题,例 题 (扩 展),合同初始年利率：6 每半年收回本金一次，金额不等，如上图所示，请计算2007年末现值。,答案提示：由于是半年收回一次，故贴现率应为6/23%,现金流贴现模型例题 (续),基 础 信 息 贷款本金1000万元，合同利率5%，每年付息一次，到期归还本金。 贷款有负连带担保责任的担保，并有借款人一处房产抵押。 借款人由于经营发生困难，贷款于2005年当期付息日发生利息逾期情况，应收利息已逾期超过90天并转入表外。银行将贷款纳入不良贷款，在2005年末估计并计提贷款拨备。 银行预计借款人最多能在次年

8、归还50万元的上年欠息，之后丧失还款能力。 担保人承诺银行归还剩余未清偿贷款，由于其自身也经营情况不佳，仅能保证支付自第2年至第4年的贷款利息，并另外每年偿还100万元。 银行通过处置抵押的房产，预计能于2010年收回300万元。,一个简化的现金流贴现模板,由于贷款属于非应计贷款，因此停止计提应收利息。未来收到的利息与本金都是未来现金流的一部分，用来冲减本金，从本质上讲无区别。之所以要在上表中分开列示，主要是为了体现担保人还款协议中的利息及本金偿还计划，而并非银行应该确认的利息收入。,一个简化的现金流贴现模板 (续),以上题为例，银行关于不良贷款损失准备、利息确认及本金冲减的的会计处理如下：,

9、一个简化的现金流贴现模板 (续),对客户进行现金流预测时, 每一位客户经理/信贷员必须对现金来源进行以下的确认或分析来确保所提供的有关现金流资料的可靠性。 对于一笔不良贷款而言，其主要的未来现金流有三个来源：抵押物质押权利、借款人关联单位其他、担保人。由于不良贷款的借款人及担保人的还款能力通常较差，故抵押物质押权利是需要重点考虑的对象。此外，对于查封的资产，如果最终获得物权的可能性较大，也可作为抵押物质押权利考虑。以下列示了对不同现金流来源进行预计的基本步骤。,如何预计贷款的未来现金流？,23,贷款损失准备组合测试,贷款组合测试考虑的重要因素,已发生损失的调整因素,当前条件,历史损失 经验数据

10、,贷款损失准备 组合测试,综合估计已发生损失,历史损失经验数据,迁移模型 滚动率模型 根据历史损失率推断,反映当前条件的调整,统计分析 其他建模技术 管理层评估,通过损失识别期间将历史损失数据调整为已发生损失,专家判断 实证经验 统计分析,IAS 39的相关指引,主体应在每个资产负债表日评估是否存在证明一项金融资产或一组金融资产发生了减值得客观证据。（第58段） 是“已发生损失”模型而不是“预期损失”。当且仅当存在客观证据证明在一项金融资产（或一组金融资产）初始确认后发生的一个或多个事项（“损失事项”）导致资产发生了减值。（第59段） 为了对金融资产的减值进行集中评估，应在相似信用风险特征的基

11、础上对金融资产进行分组。（实施指南第87段） 减值应基于与该组中资产信用风险特征相似的资产的历史损失数据来进行估计。（实施指南第89段） 历史损失经验应被调整以反映不影响取得历史损失经验期间的现行条件的影响，并剔除现已不存在的历史期间条件的影响。（实施指南第89段） 当可观察的数据存在限制或与当前环境不再完全相关时，主体应运用经验判断调整一组金融资产的可观察数据以反映当前环境。（第62段）,下图说明了贷款组合测试中的重要因素：,当前条件,贷款损失准备组合测试,已发生损失的调整因素,历史损失 经验数据,重要因素(一) 历史损失经验数据,迁移模型通过在一组具有相同信贷风险特征（如评级，借款人类型或

12、逾期期限）的贷款中追踪其在一段特定时间中的历史损失数据来估计该类贷款的综合损失率。 通过将当期资产负债表日同类贷款总额与综合损失率相乘得到估计的损失。 步骤 将贷款组合分层 设定各迁移子层（如外部评级：AAA，AA等；内部评级；监管机构分类：次级，可疑等；逾期期限等） 决定需要的相关历史数据 根据历史信息计算迁移率 计算历史损失案例的回收率（采用贴现现金流） 根据各种可能的迁移路径计算各迁移子层的拨备率 计算拨备总额,迁移模型,迁移模型（示例1/7）,假设回收率为22.50%（采用贴现现金流） 损失率为：（1-回收率）77.50%,正常,0.00%,0.57%,0.64%,6.22%,11.9

13、2%,7.32%,55.32%,33.87%,关注,次级,可疑,可疑,损失 77.50%,次级,损失 77.50%,可疑,损失 77.50%,损失 77.50%,7.02%,4.10%,迁移模型（示例2/7）,识别所有可能的降级迁移路径,次级,可疑 42.87%,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,正常,次级,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,关注,0.00%,0.57%,0.64%,6.22%,11.92%,7.32%,55.32%,33.87%,7.02%,4.10%,可疑贷款的损失率为： 77.50 x 55.32% = 42.87%,迁

14、移模型（示例3/7）,根据迁移路径计算各评级的损失率,次级 29.39%,可疑 42.87%,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,正常,次级 29.39%,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,关注,0.00%,0.57%,0.64%,6.22%,11.92%,7.32%,55.32%,33.87%,7.02%,4.10%,次级贷款的损失率为： 77.50 x 33.87% + 42.87 x 7.32% = 29.39%,迁移模型（示例4/7）,根据迁移路径计算各评级的损失率,次级 29.39%,可疑 42.87%,可疑 42.87%,损失 77

15、.50%,损失 77.50%,正常,次级 29.39%,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,关注 9.69%,0.00%,0.57%,0.64%,6.22%,11.92%,7.32%,55.32%,33.87%,7.02%,4.10%,关注贷款的损失率为： 77.50 x 4.10% + 42.87 x 7.02% + 29.39 X 11.92% = 9.69%,迁移模型（示例5/7）,根据迁移路径计算各评级的损失率,次级 29.39%,可疑 42.87%,可疑 42.87%,损失 77.50%,损失 77.50%,正常 1.03%,次级 29.39%,可疑 42.8

16、7%,损失 77.50%,损失 77.50%,关注 9.69%,0.00%,0.57%,0.64%,6.22%,11.92%,7.32%,55.32%,33.87%,7.02%,4.10%,正常贷款的损失率为： 77.50 x 0.00% + 42.87 x 0.57% + 29.39 X 0.64% + 9.69 X 6.22% = 1.03%,迁移模型（示例6/7）,根据迁移路径计算各评级的损失率,迁移模型（示例7/7）,迁移模型的一种特殊类型。 通常用于信用卡透支贷款（循环信用额度、大量帐户）。 信用卡透支贷款余额被分成正常及若干个逾期子层，并基于这些信息计算其流动率（从一个子层到另一个

17、子层）。 帐户余额从一个逾期子层流向更差的逾期子层，直至核销阶段。这个过程很大程度上受逾期时间长短的影响。 帐户余额的流动是基于客观一致的标准（如逾期天数）。 核销程序是系统化、规范化的。 步骤： 收集一段时间内正常及逾期的余额信息（通常为12个月或24个月） 计算每个逾期子层的滚动率 根据历史滚动率（平均或趋势）估计报告日后期间的滚动率 基于估计的滚动率和报告日的有关余额，计算报告日后期间估计的逾期余额和核销余额 拨备为计算的核销总额。,滚动率模型,滚动率模型（示例）,估计历史损失时的实际考虑,分层 假设历史损失经验数据反映了当前的情况 历史分析期间 无固定的历史期间 在稳定经营期，期间越长

18、越好。 在不稳定经营期，将期限适当缩短或加大近期经验数据的比重 信贷流程的改变 信贷政策的影响，贷款评级流程和核销流程对历史损失数据的影响。 可取的数据/记录 迁移模型/滚动率模型与实际损失的关系（统计重要性） 模型的采用,下图说明了贷款组合测试中的重要因素：,当前条件,贷款损失准备组合测试,历史损失 经验数据,已发生损失的调整因素,重要因素(二) 已发生损失的调整因素,损失识别期间（“LIP”）,损失事件指借款人无法履行其还款义务。 预计损失指在特定期间（如一年的预计损失是未来12个月预计会发生的损失）。 预计损失可能包括在资产负债表日已经或尚未发生的损失。 预计损失经常通过历史经验数据估计

19、。 需要从预计损失中找出已经发生的损失。 LIP指从损失事件发生到损失被报告/识别的期间。 减值金额包括在未来的损失识别期间会被报告的损失，因为这是在报告日已经发生但未报告的损失。,损失识别期间（“LIP”）,1/2005,1/2006,1/2007,需要确认已经发生当会在未来1年报告或识别的损失。,12/2007,损失识别期间（“LIP”）,2005,2008,2007,2006,损失事件,年度审阅,首次逾期,核销,2009,计提拨备,问题： 减值应在哪个时点确认（理论上）？ 银行何时首次注意到贷款发生问题？ 你认为何时在账上确认贷款减值？,损失识别期间（“LIP”）,影响LIP的因素包括：

20、 贷款种类（固定期限贷款，住宅抵押贷款，个人贷款） 信贷审阅的频率 与客户的联系策略 还款模式 客户的其他资金来源 贷款分类/信贷风险管理流程 LIP可能因各分层的特征及信贷流程的不同而不同。因此需要对各分层单独考虑。 LIP的估计无法完全科学化，需要进行主观判断（带有特定的限制条件）。 银行可以通过审阅减值贷款的样本以取得实证经验来支持估计的LIP,损失识别期间（“LIP”）（示例）,9 12个月,12 18个月,损失识别期间（“LIP”）（示例）,12 个月,12 18 个月,重要因素(三) 当前条件,下图说明了贷款组合测试中的重要因素：,已发生损失的调整因素,贷款损失准备 组合测试,历史

21、损失 经验数据,当前条件,为反映现行信贷条件所做的调整,为反映现行信贷条件而做调整时需要考虑的因素 (来源: OCC Comptrollers Handbook A-ALLL) 贷款政策和程序上的变化，包括授信标准及回收、核销及清收措施。 所在国家和地区经济形势的变化，包括不同行业、市场的情况。 资产组合性质和规模上的变化。 贷款人管理层及员工的经验、能力、潜力方面的变化。,为反映现行信贷条件所做的调整 (续),计算现行情况调整时需要考虑的因素: 逾期贷款或者某评级贷款的规模和严重程度; 以及不计息贷款、出现问题的重组贷款和其他信贷变化的规模 银行信贷评阅系统的质量以及董事会监管强度的变化。

22、是否有贷款过于集中的问题及其造成的影响，贷款集中度的变化 市场竞争、监管当局对银行预提损失准备金的要求等外部因素的影响。,根据我们的经验，贷款的违约事件与以下因素间存在一定的关系 环境因素： 整体经济形势以及该行业自身的形势 该行业在商业周期中所处的位置 政府政策的变化 (对整体经济和特定行业的影响) 商业模式的转换 社会问题 政治上的变化 利率环境 银行自身因素： 业务的变化 授信标准的变化 信贷监控政策和流程的变化 回收政策和程序,使用专业判断,通过给每个相关因素设置一个分数，用历史数据来估计当前情况对贷款违约事件的影响 根据重要性程度，给不同的因素赋予不同的权重 采用的是近5年来的历史数

23、据。假定其有推广性 将年末状况与近5年的情况作比较，以1至5分来衡量当前情况 例如：,使用专业判断（示例）,评估当前状况,使用专业判断（示例）,对贷款损失影响的判断 过去5年内，出现问题的贷款最高损失率为7% 最低损失率为1.3% 估计平均损失为3% 管理层假设 贷款损失最差情况 = 2.5 (近似) (7 3 = 2.33) 贷款损失最佳情况 = 0.5(近似) (1.3 3 = 0.43),使用专业判断（示例）,调整因素 = 0.942,分值= 2.825,经调整后反映现状的历史损失率为: 3% X 0.942 = 2.826%,使用专业判断（示例）,为了计算贷款可能发生的损失额，我们将金融资产按照信贷风险特征分类 对每一类贷款，都要考虑历史损失估计、LIP和现行情况调整。 以下是一些分类依据： 行业 客户类型 / 人口分布类型 产品类型 额度风险 业绩 / 比率 / 评级,重要因素(四) 分层,逐笔拨备,综合评估 拨备,进一步分层,分层,抵押贷款,信用卡,商业银行,正常,逾期,逾期,正常,逾期,正常,根据历史情况推断,迁移模型,滚动率模型,滚动率模型,迁移模型,根据历史情况推断,Y,N,N,Y,N,Y,统计方法,专家评判,统计方法,统计方法,管理层评估,专家评判,业绩,估计历史损失,LIP,调整反映现状,产品类型,分层（示例）,综合各因素考量（示例）,Pwc,