信用减值模型推动风险管理与金融稳定

在我超过二十年的金融风险管理和监管合规的职业生涯中，很少有领域像信用减值模型的开发和应用那样动态演变或证明如此关键。这些复杂的框架不再仅仅是会计上的必要性；它们是稳健风险管理、资本配置和确保系统性金融稳定的基础支柱。从贷款的前线到全球机构的董事会，理解和实施有效的信用减值模型对于应对当今复杂的经济环境至关重要。

信用减值模型是一种金融工具，旨在估计由于借款人未能履行其合同义务而导致的金融资产潜在未来损失。其主要目的是使金融机构能够主动识别并为这些预期损失计提准备金，而不是等到实际发生违约。这种前瞻性的方法显著增强了财务报告的透明度和稳定性。

向这些模型的转变在全球会计准则如IFRS 9(国际财务报告准则第9号)和CECL(当前预期信用损失)在美国推出后获得了显著的动力。与之前仅在发生减值事件时才确认损失的"已发生损失"模型不同，这些新框架要求确认预期信用损失(ECL)。

在实践中，这意味着从金融工具产生的那一刻起评估信用风险。例如，根西岛集团的合并财务报表明确指出，根据国际财务报告准则第9号，“预期信用损失按12个月预期信用损失或终身预期信用损失进行计量”(根西岛集团，合并财务报表，附注2(h)(ii))。这一基本区别决定了准备金的范围和规模。

构建一个全面的信用减值模型涉及整合各种概率和金融概念。我的经验表明，对每个组件所施加的严格程度与模型的预测能力和可靠性直接相关。

• 违约概率 (PD) 这估计了借款人在特定时期内违约的可能性。PD模型通常利用历史数据、信用评分、财务比率和定性因素。我常常看到机构使用内部评级标准，类似于信用评级机构如Fitch Ratings在结构性融资中使用的标准，为每个借款人分配一个PD。

• 违约损失 (LGD) LGD代表一个机构在发生违约时预期损失的敞口比例，考虑到从抵押品或其他来源的回收。计算LGD是复杂的，涉及历史回收率、抵押品估值和与违约解决相关的法律费用。

• 违约暴露 (EAD) EAD是金融机构在借款人违约时所面临的总未偿还金额。对于简单贷款，这可能很直接，但对于信用额度或循环信贷设施，则需要估算未来的提款。

• 纳入前瞻性信息 当前减值模型的一个关键区别在于它们的前瞻性。这涉及将宏观经济预测——如GDP增长、失业率和利率变动——整合到PD、LGD和EAD估算中。在我看来，这正是艺术与科学相结合的地方，因为经济情景必须经过仔细校准，以反映潜在的未来压力。

IFRS 9框架，如根西岛集团等实体所采用，定义了信用减值的三个阶段，影响预期信用损失(ECL)的测量方式:

• 阶段 1:12 个月的预期信用损失 对于自初始确认以来信用风险没有显著增加的金融资产，机构会确认因未来12个月内可能发生的违约事件而导致的预期信用损失准备金。

• 阶段 2:终身预期信用损失(非信用受损) 对于自初始确认以来信用风险显著增加的金融资产，但尚未被视为信用减值，机构在此情况下会在整个金融工具的预期寿命内确认预期信用损失的准备金。

• 阶段 3:终身预期信用损失(信用受损) 对于被认为存在信用减值的金融资产(例如，逾期超过90天或处于重组状态，如根西岛集团所述，注释2(h)(ii))，机构会确认一项针对终身预期信用损失的准备金，利息收入是根据净账面金额(账面总额减去减值准备)计算的。

任何信用减值模型的有效性都依赖于数据的质量和可用性。关于违约、回收和宏观经济变量的全面、详细的历史数据是不可或缺的。作为一名金融专业人士，我亲眼目睹了数据缺口如何削弱即使是最理论上合理的模型。

金融机构越来越依赖复杂的技术平台来管理数据、进行复杂计算并生成必要的报告。像穆迪(Moody’s)这样的公司提供"风险与金融贷款套件"(Risk and Finance Lending Suite)和"智能风险平台"(Intelligent Risk Platform)解决方案，这些解决方案提供了"资产负债表和投资组合管理"的能力，并帮助自信地应对风险(穆迪，洞察)。这些平台自动化了大量的数据摄取、模型执行和报告，这对于处理大型、多样化的投资组合至关重要。

全球的监管机构在制定和执行信用减值模型标准方面发挥着关键作用。例如，马萨诸塞州的银行部(DOB)作为"金融服务提供者的特许权授予机构和主要监管者"，其核心使命是"确保一个健全、具有竞争力和可获得的金融服务环境"(Mass.gov，银行部)。这种监管自然延伸到金融机构如何评估和准备信用风险。

信用减值模型的一个关键监管应用是压力测试。监管机构，如英格兰银行，定期进行"对英国银行系统的并行压力测试，以支持金融政策委员会(FPC)和审慎监管局(PRA)实现其目标"(英格兰银行，《对英国银行系统的压力测试》，2025年参与者压力测试指南，发布于2025年3月24日)。这些测试模拟不利的经济情景，以评估金融机构的韧性及其在极端条件下资本缓冲的充足性。从压力测试中获得的见解通常会影响资本要求和监管措施，强调了减值建模与系统稳定性之间的关键联系。

此外，监管机构越来越关注可能影响信用质量的新兴风险。例如，马萨诸塞州银行局强调了"金融和气候相关风险资源"和"金融服务行业的网络安全"(Mass.gov，银行局)。这表明，市场对信用减值模型的期望正在增加，要求其在前瞻性评估中纳入气候变化影响(例如，穆迪洞察所提到的银行业的物理风险和转型风险)以及网络威胁等因素。

实施和维护信用减值模型是一个复杂的、持续的过程。根据我领导建模团队的第一手经验，实际挑战往往与理论复杂性一样重要。

• 数据可用性和质量 一个持续的障碍是确保清洁、一致的历史数据。金融机构通常面临着分散的遗留系统，这需要在模型开发真正开始之前进行大量的数据聚合和验证工作。

• 模型复杂性与验证 尽管在概念上简单，但实际模型可能非常复杂，需要先进的统计技术和大量的计算资源。模型验证的迭代过程是一个关键步骤，我个人已经监督过无数次，确保模型稳健、适合目的，并在各种经济条件下按预期表现。这涉及回测、与行业同行的基准比较和敏感性分析。

• 与业务流程的集成 减值模型的真正价值在于其输出能够无缝地融入战略业务决策中——从贷款发放和定价到投资组合管理和资本规划。这需要风险、财务和业务部门之间的紧密合作，将复杂的模型输出转化为可操作的洞察。

模型优化的迭代性质同样至关重要。经济条件不断变化，新数据不断出现，监管期望也在发展。去年完美校准的模型可能需要在今年进行重大调整，以保持相关性和准确性。

信用减值模型的格局正在不断演变。几个关键挑战和趋势正在塑造它们的未来:

• 动态宏观经济环境 来自全球冲突、通货膨胀和货币政策变化的各种不确定性使得预测未来经济情景比以往任何时候都更加具有挑战性。模型必须具有适应性，并能够快速整合新信息。

• 新兴风险 对环境、社会和治理(ESG)因素的日益关注，以及气候变化和网络安全等风险，迫使将新的数据源和建模方法整合到现有框架中。正如Mass.gov和穆迪在这些领域的关注所示，这已不再是可选的。

• 技术进步 人工智能(AI)和机器学习(ML)的崛起带来了机遇和挑战。虽然这些技术承诺提供更复杂的预测能力，但它们也引发了关于模型可解释性、偏见和治理的问题。

信用减值模型的演变反映了金融行业对更大透明度、韧性和主动风险管理的持续承诺。展望未来，快速适应这些模型以应对新信息和新兴风险的能力将决定金融机构在维持健康和竞争环境中的成功。

信用减值模型是不可或缺的工具，超越了单纯的合规要求，成为审慎财务管理和系统稳定的基石。通过对预期信用损失 (ECL) 的前瞻性评估，依托强大的数据基础设施，并通过像2025年银行资本压力测试(英格兰银行，发布于2025年3月24日)这样的严格流程进行验证，这些模型使金融机构能够有效地预测、衡量和减轻在不断变化的全球经济中面临的信用风险。它们的持续改进，结合来自马萨诸塞州银行局(Mass.gov)的见解，并利用穆迪(Insights)等公司提供的先进平台，对于维护金融健康和促进信任至关重要。