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预期信用损失模型在我国商业银行金融资产减值中的应用及其影响研究--以X银行为例

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目录

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1.绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 研究思路与方法

1.2.1 研究思路

1.2.2 研究方法

1.3 研究创新与不足

2.文献综述与理论基础

2.1 文献回顾

2.1.1 金融资产减值相关研究

2.2.1 预期信用损失模型相关研究

2.2 理论基础

2.2.1 金融资产

2.2.2 金融资产减值

2.3.1 已发生损失模型

3.预期信用损失模型概述及其模拟应用

3.1 预期信用损失模型的前期演变

3.1.1 预期现金流量模型

3.1.2 二分类法模型

3.1.3 三组别法模型

3.2 预期信用损失模型概述

3.2.1 基本概念

3.2.1 适用范围

3.2.2 三阶段的划分

3.3 预期信用损失模型与已发生损失模型对比

3.4 模拟应用

3.4.1 案例假设

3.4.2 案例模拟

3.4.3 模拟结论与分析

4.我国商业银行金融资产减值现状及预期信用损失模型的影响

4.1 我国商业银行金融资产减值现状

4.1.1 我国商业银行金融资产构成

4.1.2 我国商业银行金融资产减值现状

4.2 预期信用损失模型对我国商业银行的影响

4.2.1 预期信用损失模型对我国商业银行的影响分析

4.2.2 新模型对我国商业银行的影响评述与结论验证

4.3 预期信用损失模型的应用难点与实施路径

4.3.1 预期信用损失模型的应用难点

4.3.2 预期信用损失模型的实施路径

5.预期信用损失模型案例分析

5.1 案例背景

5.1.1 X银行概况

5.1.2 X银行金融资产状况

5.1.2 X银行信贷管理现状

5.2 预期信用损失模型在X银行中的应用

5.2.1 简化的预期信用损失模型假设

5.2.2 简化模型模拟计算

5.2.3 简化模型分析及对比

5.2.4 模型应用对X银行的财务影响

6.预期信用损失模型对X银行的带来的挑战及其应对

6.1 预期信用损失模型对商业银行的挑战

6.1.1 会计核算的改变

6.1.2 经营模式的变化

6.1.3 风险管理的优化

6.1.4 流程改造及系统升级

6.2 策略及应对

6.2.1 优化现有会计核算体系

6.2.2 建立标准化的预期损失模型

6.2.3 完善风险管理机制

6.2.4 加强人员职业素养培训

参考文献

后 记

致谢

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摘要

2008年金融危机爆发后,旧金融工具会计准则所采用的金融减值方法—“已发生损失模型”的“顺周期”效应引发了广泛关注。为实现与国际财务报告准则的全面趋同,切实解决中国企业相关会计实务问题,中国财政部于2017年3月31日发布了修订的金融工具相关企业会计准则(以下简称“新金融工具准则”或“新CAS22”)。根据安排,A+H及H股上市银行应从2018年1月1日起执行新金融工具准则,其他上市银行则从2019年1月1日起执行。  新金融工具准则核心变化主要体现在金融资产分类与计量以及减值这两大部分,尤其资产减值模型的变化无疑会对整个金融业产生深远影响。由于上市银行是中国金融体系的重要组成部分,本文以新准则实施为契机,以16家A股上市商业银行为切入点,梳理探究了金融工具准则的理论发展进程,认识到每一阶段的理论进步都不是偶然,而是特定历史背景以及经济社会环境下的产物。因此新准则下预期信用损失模型的实施能提升会计工作的质量水平,完善理论体系。同时,上市商业银行是中国金融体系重要组成部分,研究减值模型的变化,关注中国金融领域的会计调整政策,能够在一定程度上缓解以案例银行为代表的商业银行在资产减值会计处理上的困境。实施推行新模型所需要的改变,也能够不断提高金融工具效能,促进商业银行科学化管理的实现。  本文共六个部分。在第一、第二部分首先对金融资产理论和金融资产减值理论进行了概述,对现行金融资产减值模型已发生损失模型的产生背景、理论基础、模型特点进行了评述,从而引出了本文的研究内容,即预期信用损失模型在商业银行金融资产(尤其是贷款和垫款)减值中的应用。其次,本文在第三部分介绍了预期信用损失模型的发展历程,并通过模拟假设直观阐释了该模型的基本原理及模型特点。第四、第五部分为本文的重点章节,第四部分从行业角度出发,分析介绍了中国商业银行金融资产及其减值现状,模拟和验证了新模型可能对中国银行业带来的影响,与此同时也说明了该模型在实务操作过程存在难点为后文选择简化模型进行测算提供了依据。第五部分选择了一家A股上市股份制商业银行X银行进行预期信用损失模型案例分析,对比估算了新旧模型将对其贷款减值准备造成的影响。最后,本文从会计核算、经营模式、风险管理和信息科技软件系统改造升级四个角度评估了新金融工具准则下预期信用损失模型给上市商业银行带来的挑战并提出了相应的策略,希望能够为中国商业银行高质量地实施预期信用损失模型提供帮助。

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