金融资产预期信用损失模型的前瞻性调整机制

金融资产预期信用损失模型的前瞻性调整机制

在使用多元线性回归模型来预测GDP增长率、CPI增长率与历史违约概率之间的关系时，我们采用了Wilson模型来计算前瞻性调整系数。以下是具体步骤：

数据准备：首先，我们对全行业债券的历史违约率数据（PD）进行了Logistic变换，将Ln（PD/（1-PD））作为线性回归方程的因变量（Y），并将GDP增长率和CPI增长率作为回归方程的自变量（X1和X2）。我们使用了2013年至2022年共10年的数据来进行回归分析。

线性回归：通过线性回归分析，我们得出了以下回归关系式：Y=-0.398603×X1-0.793226×X2；

这个关系式的F值通过了检验，R Square值大于0.98，自变量的p值均小于0.01，表明自变量与因变量之间具有非常显著的相关性（统计结果置信度大于99%）。

预测未来经济指标：我们根据2022年实际的中国GDP增速及中国社会科学院经济研究所、国际货币基金组织等政府机构和国际组织发布的相关预测，对所选取的经济指标未来1年的预测分为基准、较强、较弱三种情形。

计算预期违约概率：将预测的未来经济指标带入回归关系式，我们得出回归方程因变量Y（即Ln（PD/（1-PD））=-3.7067。经过指数变换后，计算得出预期违约概率为2.397%。

计算前瞻性调整系数：我们将资产负债表日计算的预期违约概率2.397%除以2022年度历史实际损失率（全行业债券历史违约率2.3%），得到前瞻性调整系数为104.21%，并基于谨慎性向上取整为105%。

预期信用损失是什么？

预期信用损失是指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。

如：金额1000万元，违约率3%，30%的违约损失率，则预期信用损失=1 000×3%×30%=9(万元)

由于预期信用损失考虑付款的金额和时间分布，因此即使企业预计可以全额收款但收款时间晚于合同规定的到期期限，也会产生信用损失。

在极少数情况下，金融工具预计存续期无法可靠估计的，企业在计算确定预期信用损失时，应当基于该金融工具的剩余合同期间。

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