【作　　者】
孙金金

【作者单位】
（浙江财经学院会计学院 杭州 310018）

【摘　　要】

      【摘要】“三分类”减值模型是IASB和FASB于2012年共同提出的金融资产减值模型，然而该模型在美国国内却备受争议，压力之下，FASB于2012年7月开始制定自己的减值模型。本文通过对IASB和FASB的减值模型进行差异分析、差异可能导致的结果分析以及趋同展望，以期帮助企业及投资者加深对金融工具减值模型最新研究进展的认识。
【关键词】“三分类”减值模型   CECL模型   预计信贷损失

      2009年11月5日，国际会计准则理事会（IASB）、美国财务会计准则委员会（FASB）联合发布了IFRS9金融工具减值的征求意见稿，提出“预期损失模型”，2011年1月31日又联合发布了增补征求意见稿作为补充。之后，IASB、FASB经内部工作组多次研讨，提出贷款分类“三分类”减值模型。然而，美国国内普遍反映“三分类”减值模型不易理解、操作难度大，也提高了审计的难度。对此，FASB于2012年7月作出决定，不再继续改进其与IASB共同制定的此项方法，并以发布其自身的减值模式来取代之，但IASB仍继续从事该项工作。FASB于2012年12月发布了针对当前预计信用损失的建议模型（CECL模型），IASB于2013年3月发布了关于“三分类”减值模型最新的征求意见稿。
一、IASB和FASB减值模型的主要分歧
在“三分类”减值模型中，资产减值类别有三个：第一组别反映自其初始确认以来信贷质量未曾发生严重恶化的金融工具，第二、第三组别为信贷质量发生恶化的金融工具。其中，第二组别为资产自初始确认以来，其信贷质量已发生严重恶化但并未存在客观证据表明已减值的金融工具，而第三组别反映的是存在客观证据表明在报告日已发生减值的金融工具。金融资产在初始确认时应先在第一组别中进行确认，位于第一组别的资产根据未来12个月内可能引起预期损失的违约事项估计减值金额。而当信贷质量恶化时，原先位于第一组别的资产则应转入第二、第三组别。在后两个组别中，金融资产减值的确定是根据资产整个存续期间的预计信贷损失得到的，这时，那些引起预期损失的违约事项究竟何时发生并不重要。
由此看来，“三分类”减值模型的关键在于确定两项内容：一是判断第一组别所依据的期间（12个月内）是否存在可能引起预期损失的违约事项；二是确定使得金融资产信贷质量恶化而转入第二、第三组别的信贷质量临界水平。对此，美国国内认为，关于这些内容的界定非常困难，使得模型存在理解性、操作性和审计上的难度。为此，FASB开始考虑实施指南从而对这些定义作出清晰的解释。但经过商讨之后，FASB认为，即使对这些内容进行了详细合理的解释，“三分类”减值模型得到的减值损失是否可以公允地反映资产组的信贷风险仍受质疑。由于资产整个存续期的预期损失只有在其信贷质量发生重大恶化时才予以考虑，初始确认甚至随后一段时期内按报告日后12个月内的信贷损失确认减值准备，那么“三分类”减值模型并没有完全反映资产整个存续期的预期损失。
      所以，FASB开始独自探索并提出适合美国市场的减值模型（CECL model），其方法与IASB建议的主要区别就是FASB合并了“三分类”减值模型中初始确认后已发生恶化的工具和未发生恶化的工具。模型中不再有三分类，在确定减值准备时，要求针对所有金融工具采用单一的计量模式，即主体在初始确认时应就整个存续期的预期信用损失确认减值，以后的每个报告日预期损失的估计均以资产整个存续期为基础。这样，就不用考虑引发信贷风险的事项是否在报告日后12个月内，也不用确定类别间转换的标准。
二、IASB与FASB减值模型的异同分析
（一）IASB与FASB减值模型的相同点
1. 对预计信贷损失的定义相同。双方都认为预计信贷损失是对资产不能收回的未来合同现金流量的估计。
2. 用以估计预期损失所需的信息相同。双方一致认为，应该扩大企业对相关信息的考虑，对预期损失的估计要同时考虑企业内部和外部的信息，包括过去发生的事项、现在的情形及合理且有依据的预测。
3. 减值的计量都应反映多种可能的结果以及货币时间价值。由于一种情景往往对应一项信贷损失结果，而每项金融资产的减值可能是由多个结果所组成的，所以估计预计信贷损失时应考虑多种可能的结果。另外，货币时间价值是财务领域的重要原则，在考虑当前价值时必须将其考虑进去。FASB认为，估计应直接或间接地反映货币时间价值。IASB认为，对预计信贷损失的估计应当是对所有可能结果与货币时间价值的概率加权估计。
4. 适用于相同的金融资产。减值模型对象包括：所有按摊余成本计量的金融资产，所有以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的债务工具，所有贸易和租赁应收款，其他受信贷风险影响的金融工具（如并非以公允价值计量且其变动计入损益的贷款承诺和财务担保合同）。
5. 如果金融资产信贷质量恶化程度满足“三分类”减值模型中按资产存续期间预期损失计量标准，则两种减值模型对减值的确认并没有实质性差异。
6. 两者对未发生减值的金融资产，其利息收入按资产账面原值计算。对外购且已发生减值的金融资产，两者都要求对实际利率进行调整。
（二）IASB与FASB减值模型的不同点
1. 对信贷质量尚未发生重大恶化的金融资产预期损失的确认差异。IASB的“三分类”减值模型对那些信贷质量尚未发生重大恶化的金融资产，按报告日后12个月中可能预计的违约事项来确定预期损失，因而只确认了资产整个存续期部分的预期损失。而FASB的CECL模型对金融资产初始确认时就以资产整个存续期来考虑预期损失。
2. 信贷损失变化的确认不同。FASB的CECL模型下的信贷损失的变化立即反映在净收入中。而在IASB的“三分类”减值模型中，反映在净收入的信贷损失包括两个部分：一是从“以报告日后12个月预计信贷损失”的资产其信贷质量发生恶化转为“以资产存续期预计信贷损失”所引起的减值准备；二是资产因信贷质量转好而重新转入“以报告日后12个月预计信贷损失”计量所引起的信贷损失的减少。
3. 对以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的债务工具的预期损失具有不同要求。FASB认为，当金融资产的公允价值不小于其摊余成本且预期信贷损失不重大时，企业可以选择不应用减值模型。而IASB并未作出具体说明。
4. 对外购金融资产相关处理的差异。FASB的CECL模型中，对外购金融资产可能的信贷损失要求在取得当天就确认。而IASB不允许资产可能的减值在取得当日就确认。
（三）对IASB与FASB减值模型的评价
FASB的CECL模型与IASB的“三分类”减值模型的差异之处仍然存在很多争议，主要体现在三个方面：①FASB的模型可能会过早过多地确认金融资产的信贷损失，在取得日立即确认损失并不能反映按市场价格交易的经济意义。②同IASB模型后期反映资产信贷质量恶化不同，由于报告日及日后考虑的预计基础相同——资产存续期，FASB的模型可能不能充分提供关于信贷质量恶化的信息。③FASB对以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的债务工具提出的可以不确认信贷损失的特殊说明可能在实务中并不适用。通常情况下，信贷损失对单独的债务意义并不重大，这符合不确认减值的条件。然而，由于资产的公允价值受到很多因素的影响，这些因素可能导致资产公允价值减少，从而使资产不符合“公允价值不小于摊余成本”这一条件。这时，即使资产的信贷风险未发生变化，但仍需进行预期信贷损失的确认。因此，FASB的这部分规定并不严谨。另外单独来看，资产的信贷损失并不重大，但对资产组合的影响可能是重大的。
三、模型差异可能导致的后果
两种模型最大的差别体现在金融资产信贷质量尚未发生恶化时对预计信贷损失估计的基础不同。IASB的“三分类”减值模型中按报告日后12个月为期间来估计预计信贷损失，而FASB的CECL模型中考虑的期间却是资产整个存续期间。这种差异所导致的后果是对资产整个使用寿命中的减值确认的确认时点不同，而且对具有不同期限、不同信贷质量的金融资产，其影响略有不同。
这种差异对短期高质量的金融资产影响不大。比如企业持有一笔2年期价值为10万元的AA贷款，并假设违约损失率为50%。根据2011年全球企业平均违约率的统计数据，12个月的违约率为0.02%，“两年”即存续期的违约率为0.07%，计算得到预计信贷损失分别为10元和35元，这并没有实质上的差别。
      这种差异在源生性投资等级低于企业预期的金融资产以及长期金融资产的减值确认方面差别很大。比如对于30年期价值50万元的住房抵押贷款，基于资产的信贷质量及期限评估报告日后12个月的违约率为2%，违约损失率为20%，从而预计信贷损失为2 000元（不考虑折现），在资产负债表中反映的资产价值为498 000元。估计资产存续期的违约率为20%，违约损失仍为20%，此时预计信贷损失为24 000元，在报告日的资产负债表中反映的资产价值为476 000元。期限越长、金额越大，同个报告日资产负债表所反映的差异会越大。
按FASB的CECL模型在资产初始确认时就按资产存续期考虑预计信贷损失会低估报告日资产的价值，而且会减少金融企业向中小企业贷款以及减少长期贷款的数量。因为过早地预计损失确认会驱使金融企业减少对具有高信贷风险的企业缩短贷款期限或者直接减少贷款数量来增加利润，而中小企业往往具有高信贷风险。另外，在初始就确认整个存续期的预计信贷损失会抑制信贷市场新资源的进入，因为这种计量增加了进入成本。
      综上，FASB提出的CECL模型与IASB的“三分类”减值模型的差异不仅降低了国际企业财务报告的可比性，而且FASB旨在提高可理解性和操作性的“差异”并不适合当前信贷市场的发展。
主要参考文献
1. 郑伟.预期损失模型缺陷与会计监管独立性问题研究. 会计研究，2010；5
2. 刘星，杜勇.预期损失模型分析及其对我国银行业的影响.中央财经大学学报，2011；4