新金融工具准则实施对中小银行的影响及对策

吕小艇

一、引言

新金融工具准则对金融资产的分类计量、减值计提以及估值等方面内容进行了较为全面的修订。金融资产分类方面，新金融工具准则构建了“合同现金流量特征”测试（SPPI 测试）+“业务模式”判断的金融资产分类框架，将金融资产分为三类：以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产（FVTPL）、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产（FVTOCI）、以摊余成本计量的金融资产（AC）；金融资产减值方面，新金融工具准则将金融资产划分三阶段，按照“预期损失模型”进行减值计提；估值方面，要求所有划分为FVTPL 和FVTOCI 的资产均需要进行估值，但可以根据不同资产的实际情况，采用公开市场报价或自建估值模型估值等不同层次的公允价值进行估值。

新金融工具准则的实施，对于金融资产占比高的商业银行都会产生深远的影响，但是中小银行因为资产规模较小、风险管理体系较为薄弱、人力资源及系统建设能力对比大型商业银行存在差距等实际情况，在实施新金融工具准则的过程中可能会面临更多的困难和挑战。本文对此进行分析，并提出针对性的对策，以期对中小银行高质量地实施新金融工具准则提供帮助。

二、新金融工具准则实施的影响分析

1．对金融资产分类及核算的影响

根据新金融工具准则“合同现金流量特征”测试（SPPI 测试）+“业务模式”的金融资产分类判断方式，执行新准则后，会有更大部分金融资产因为无法通过SPPI 测试，而被分类为FVTPL，而且金融机构持有的权益工具除了行使指定权外，会被主要分类为FVTPL。无法通过SPPI 测试的资产包括理财产品、委外资管和基金投资等，这类资产的投资收益一般取决于底层投资组合的业绩表现，管理人无法保证该类投资的盈利情况与最低收益，其合同现金流量不符合基本的借贷安排，不能满足“仅为本金及利息支付”的条件，因而在新准则下会被分类为FVTPL。整体上看，执行新金融工具准则后，FVTPL 资产占总资产的比例明显上升，

从2018 年已实施新金融工具准则的上市银行的情况看，总体而言，股份制银行和城/农商行受到的影响，比大型银行更为明显。大型银行FVTPL 类资产在总资产的占比，从2017 年末的2.0%上升至2018 年末的2.9%，股份制银行从1.5%上升至5.6%左右，城/农商行则从0.9%上升至9.1%。究其原因，主要是相比大型银行而言，股份制银行和城/农商行更侧重于在理财产品或基金投资方面的资产配置，因此采用新金融工具准则导致的资产分类变化更加显著。

可以预见，对于通常持有更多理财产品和基金投资的中小银行，执行新金融工具准则时，将会有更高比例的资产重分类为FVTPL，而该类别资产的公允价值变动也将对中小银行的业绩产生波动影响。

2.对减值计提的影响

新金融工具准则将原有的“已发生损失模型”调整为“预期损失模型”，而且要求所有分类为FVTOCI 和AC类的资产均需要计提减值，减值计提范围进一步扩大，覆盖主要的信贷资产、非信贷资产和表外信贷承诺等。“预期损失模型”从前瞻性和谨慎性的角度出发，提前考虑金融资产在未来特定期间内发生损失的可能性，根据预期结果提前确认损失，强调“逆周期”性，最大程度减少金融风险。理论上讲，新准则实施后银行总体贷款拨备水平应当会上升。原因在于，以前的已发生损失模型下，对于“未出现减值迹象”的贷款不提减值，但是预期信用损失模型下则要计提减值拨备。预期信用损失包含前瞻性的因素，反映银行对未来宏观经济走势的判断。根据2018年执行新金融工具准则的上市银行的情况，首次实施日大型银行、股份制银行和城/农商行的金融工具减值准备（包括贷款、金融投资和表外信贷承诺、财务担保等）的总体增提比率分别为15.9%、13.4%和12.4%。

按照目前的经济形势，加之疫情影响，商业银行对于客户信用状况的预期可能不会很乐观。预计2021 年采用新金融工具准则增提的减值拨备可能较大。此外，信贷资产因为有“拨备覆盖率”和“拨贷比”的双指标监管要求，减值增提比例会小于非信贷资产和表外信贷承诺，例如，部分商业银行对于表外信用承诺（比如财务担保合同）增提的减值准备高达原准则下减值准备的9 倍。因此对于配置更多非标资产的中小银行而言，新金融工具准则下需要增提减值准备会更多，影响更大。

3.对估值的影响

新金融工具准则下，分类为FVTOCI 和FVTPL 的 资 产 均 需 要进行估值，包括票据贴现、理财产品、委外资管、资产支持证券和基金投资等，这类产品或者有公开的市场报价，但报价会受市场行情影响，波动较为明显；或者需要商业银行自行构建估值模型，但模型构建中的相关参数同样需要参考市场波动因素。此外，商业银行直接持有的，或通过基金投资间接持有的对非上市企业的股权投资，也有不少分类为FVTOCI 或FVTPL，此类企业的估值受自身业务变化、市场周期以及其他机构投资者资本运作的影响，公允价值的波动更大。预期在今年的市场形势下，公允价值的波动会更加明显，从而导致银行的利润和净资产会受到更多的估值影响。

4.对相关财务指标的影响

新金融工具准则对相关财务指标的影响主要有：一是因为有更多的资产被分类为FVTPL，这类资产受市场波动因素影响，导致商业银行利润波动幅度更大；二是FVTPL 类的资产不再按日计提利息，如理财产品在旧准则下每日计提利息，但是在新准则下不再按日计提利息，相关利息收入按照全价法进入估值模型进行估值，体现在公允价值波动项下，实际收到时转为投资收益，商业银行的收益结构发生较大变动；三是因为减值计提金额增多，会导致商业银行的利润、净资产、资本充足率等主要指标受到一定影响。

5.对银行运营管理的影响

新金融工具准则对银行的影响不仅仅是财务数据方面，对银行全方面的运营管理也会产生影响。后台的财务部门需要对前台金融产品的业务模式、合同条款中的实质性权责安排有更加深刻的理解，需要对产品的未来现金流量特征有准确的把握；中台的风险管理部门需要在前台及后台部门的配合下，对表内、表外金融资产的信用风险进行准确研判，根据预期信用损失的要求建立适当的模型合理计提减值，落实全面风险管理思想。前中后台应该全方位协同，才能更好地应对和执行新金融工具准则。

三、中小银行实施新金融工具准则的难点及挑战

1.对新金融工具准则的准确理解难度较大

金融工具准则是企业会计准则中最为复杂的准则。新修订的准则源于国际财务报告准则的改变。国际会计准则委员会早在2008 年金融危机之前就开始着手修订，之后逐步颁布各组成部分，比如分类与计量、预期信用损失、套期等内容。在与国际准则持续趋同的原则下，我国也随之修订了企业会计准则中与金融工具相关的几项准则。金融工具准则并非单一准则，而是由多个组成部分合称的准则体系，其复杂程度可见一斑。从准则颁布至今，业内专家对准则相关的运用问题一直在进行持续研究，但中小银行的相关财务人员参与前沿问题讨论的机会较大银行少，因此在准则的理解和把握方面需要更长时间。尤其一些技术难点方面，比如SPPI 测试、业务模式的判断，包括合同现金流量是否仅为对本金或者利息的偿付、货币时间价值、改变合同现金流量条款、金融资产性质以及企业关键管理人员对金融资产进行管理的特定业务目标等因素；信用风险是否显著增加、如何进行金融资产三阶段划分等均只有原则化的规定，缺少相应的实务操作指引，完全依赖于行业的研究和实践经验总结。中小银行在实施新金融工具准则过程中，需要更多借鉴同行业已执行新金融工具准则的大银行的经验，同时也要结合中小银行自身的客观条件，考虑如何将准则的具体要求落到实处，如何合理解决实际操作过程中的具体问题，如何合理平衡监管机构、外部审计对准则的解读及要求等，都存在较大的挑战。

2.中小银行的资产和业务特点导致新金融工具准则的影响更突出

如前所述，中小银行的资产中配置了较多的同业理财、委外资管和基金投资等资产，该类资产因为无法通过SPPI 测试，在新准则下划分为FVTPL，导致公允价值波动对中小银行损益的影响更为明显；二是因为同业理财和委外资管等非标资产在旧准则下，没有明确的减值计提要求，执行新准则后，该类资产的减值增提比例会较大，而中小银行因为配置了较多的该类资产，其损益受到增提减值的影响也更大。与大银行相比，中小银行由于业务规模限制，原本在财务指标上就比大银行偏弱，如果新金融工具准则对中小银行业绩产生的冲击更大，那么将会进一步加大其与大银行的差距，而这些财务指标差距，也将影响中小银行未来的再融资和业务拓展。

3.相关系统改造工作量大

新金融工具准则影响范围广，涉及贷款、票据融资、基金投资、委外资管、资产证券化和同业理财等众多业务的会计核算变更，银行的会计核算科目体系需要同步进行修订。为了支持变更后的会计核算体系，银行的核心系统、总账系统、票据系统、COMSTAR 资金交易系统、数据仓库以及众多的下游数据报送和管理系统均需要进行改造，还需要在现有系统改造的基础上开发新的减值系统和估值系统，系统建设难度大、风险高，需要投入巨大的人力、物力和时间，这对整体实力较弱的中小银行来说是个巨大的挑战。

4.预期损失模型及估值模型构建存在困难

在国际上，巴塞尔委员会和多国金融监管机构发布了预期信用损失的实施指引或要求。虽然监管指引较新金融工具准则有更具体的建模要求，但考虑到不同银行的规模和业务的差异，避免产生不必要的实施成本，全球监管机构也没有提出统一的计算公式和参数要求，而是强调预期信用损失计量应该与银行的风险管理实务紧密结合，要求银行建立完善的治理体系、内控流程、IT 信息系统和数据质量管理等。在国内，已执行金融工具准则的上市银行通过较长时间的摸索，已经建立了预期信用损失模型，但如前所述，各不同银行的规模和业务差异必然导致其建模的区别。预期损失模型构建方面，涉及分析GDP 增长、利率走势等宏观因素，以便明确前瞻性调整系数，确保预期信用损失是个无偏估计，涉及违约概率（PD）的预测、违约损失率（LGD）和违约风险敞口（EAD）的确定，整套模型的构建需要花费较大的时间和成本。估值模型构建方面，因为无法通过SPPI测试划分为FVTPL 而需要进行估值的资产大部分缺乏活跃的市场报价，缺少成熟的估值模型或者估值模型相对复杂，在具体实务操作过程中，相关估值参数获取、估值模型选择及构建、估值结果应用等，都对商业银行业务人员的业务水平、建模能力、科技部门的系统开发能力等提出了很高的要求。中小银行一般整体实力较弱，如果无法对估值模型进行构建或系统建设，则在后续的财务核算工作中需大量依赖外部评估师的工作，那么如何利用和评价这些评估师的评估结果，也是需要考虑的问题。

5.市场风险管理管控能力较弱

新金融工具准则下，银行需要具备更强的市场风险管控能力，以便把预期信用损失、公允价值波动等对银行损益的影响控制在可承受范围内，这要求商业银行对宏观政策、市场利率走势等外部因素有准确的判断，也需要银行对其资产配置做出调整，对客户的选择更加谨慎。但是受限于自身实力，中小银行的市场风险管控能力相对较弱，有时候会因为害怕承担过大的市场风险而放弃相应的市场机会。

四、中小银行实施新金融工具准则的对策

1.借鉴外力，确认关键会计解读和判断的适当性

针对新金融工具准则相对复杂，实施过程中存在较多技术难题等实际情况，中小银行在执行新金融工具准则时，可以在坚持自主引领的前提下，充分借鉴外力，例如：考虑聘请咨询公司协助做好准则解读、财务影响分析、减值和估值模型构建等工作；对于个别复杂交易，也可以主动与同行业有类似业务的大银行沟通，或与会计师事务所沟通，向监管机构询问，多方“取经”，以做出适当的处理。对于准则要求解读并作出判断的事项，要合理解读，确保相关判断的适当性。比如，在评估信用风险三阶段变化时，需要从定量指标、定性指标和上限指标等多个维度进行考虑，充分考虑逾期天数、内外部评级变化、违约概率及预期损失等综合情况，结合多种前瞻性经济情景确定前瞻性调整系数，通过适当的会计解读及判断，确保预期信用损失是一个无偏估计。

2.合理调整资产负债结构，减少公允价值波动对净利润的影响

划分为FVTPL 的资产如果规模过大，银行的整体利润就容易受到宏观环境影响，导致利润波动幅度较大。因此，商业银行如果希望减少由于公允价值变动而带来的损益波动，可以适当减少对理财产品、基金以及资产管理计划等在性质上基本都不能通过SPPI 测试的金融工具的投资，尽可能选择能够通过SPPI 测试并以摊余成本计量的资产。对于合同挂钩工具（分级）的投资（只能够投资优先级），在合同以及相关协议的签订过程中，要能够保证首层资产以及底层资产的合同条款都能满足基本的借贷安排（通过SPPI 测试），同时保证底层资产的稳定性，才有机会以摊余成本计量。此外，对于持有的权益工具投资，尽管必须以公允价值计量，但可以考虑更多的指定为FVOCI，使得公允价值的变动不通过损益，而是通过其他综合收益的变化反映在净资产中。尽管这种做法相当于放弃了未来公允价值增值对利润的利好，但也避免了贬值对利润的冲击。对于抗风险能力弱的中小银行，不失为增强其业绩稳定性的一个可行的办法。

3.加大科技投入，完善新金融工具准则相关系统建设

中小银行自身的科技实力相对不足，尽管资源有限，但仍应该尽可能加大在信息技术领域的投入，这不仅有利于新金融工具准则的实施，也是顺应信息时代科技发展的必要举措。中小银行应将准则转换涉及的系统建设工作上升到战略高度，董事会及高级管理层高度重视，为新金融工具准则建设提供足够的人力和物力保障；由高级管理层牵头组建专项工作小组，对现有的系统进行全面梳理，充分识别需要改造的系统以及具体系统需要改造的功能点，减值和估值系统可以外购市场上或先进同业已经在使用的成熟产品，并做客制化开发。制定详尽工作计划、做好系统开发、测试及上线等工作，确保顺利实现准则切换。

4.健全风险管制制度，完善市场风险管理策略

鉴于新金融工具准则下，市场风险对商业银行特别是中小银行的损益影响较大，商业银行应该抓紧出台配套的市场风险管理政策，扩大市场风险监测范围，确保所有受市场风险波动影响的产品均纳入到监控范围内。结合自身风险承受能力和偏好，明确市场风险敞口管理要求，动态确定敞口容忍限额并制定相应的应急措施；加强对宏观形势的研判，以便对市场走势有更加准确的判断，并积极研究对冲市场风险的方式和方法。2021年，中小银行实施新金融准则时，全球经济仍将存在不确定因素，尽管我国的新冠肺炎疫情已得到较好控制，且经济基本面较好，但也出现了不少债务违约、民营企业经营困难甚至破产的情况。实体经济对于金融市场的影响将逐渐体现，而以中小企业为主要客户群的中小银行将面临更大的风险。中小银行需要及时调整风险管控政策，在确保其经营业务安全性的基础上，将实施金融工具准则对利润的影响控制在银行可承受范围内，降低不确定性。