信用損失模型推動風險管理與金融穩定

在我二十多年的金融風險管理和監管合規的職業生涯中，鮮有領域像信用損失模型的發展和應用那樣動態演變或證明如此關鍵。這些複雜的框架不再僅僅是會計上的必要條件；它們是穩健風險管理、資本配置和確保系統性金融穩定的基礎支柱。從貸款的前線到全球機構的董事會，理解和實施有效的信用損失模型對於應對當今複雜的經濟環境至關重要。

信用減值模型是一種金融工具，旨在估算由於借款人未能履行其合約義務而對金融資產可能造成的未來損失。其主要目的是使金融機構能夠主動識別並為這些預期損失做準備，而不是等到實際違約發生後再處理。這種前瞻性的方法顯著提高了財務報告的透明度和穩定性。

這些模型的轉變在全球會計準則如IFRS 9(國際財務報告準則第9號)和CECL(當前預期信用損失)在美國推出後獲得了顯著的動力。與之前僅在發生減值事件時才確認損失的"已發生損失"模型不同，這些新框架要求確認預期信用損失(ECL)。

在實務中，這意味著從金融工具產生的那一刻起評估信用風險。例如，根西島集團的合併財務報表明確指出根據 IFRS 9， “預期信用損失是以 12 個月的預期信用損失或終身預期信用損失來衡量” (根西島集團，合併財務報表，附註 2(h)(ii))。這一基本區別決定了準備金的範圍和規模。

建立一個全面的信用損失模型涉及整合各種概率和金融概念。我的經驗表明，對每個組件所施加的嚴謹性與模型的預測能力和可靠性直接相關。

• 違約機率 (PD) 這估計了借款人在特定期間內違約其義務的可能性。違約風險(PD)模型通常利用歷史數據、信用評分、財務比率和定性因素。我經常看到機構使用內部評級標準，類似於信用評級機構如Fitch Ratings在結構性金融中使用的標準，為每個借款人分配一個違約風險(PD)。

• 違約損失 (LGD) LGD 代表機構預期在違約發生時，扣除擔保品或其他來源的回收後，將損失的風險敞口比例。計算 LGD 是複雜的，涉及歷史回收率、擔保品估值以及與違約解決相關的法律成本。

• 違約暴露 (EAD) EAD 是金融機構在借款人違約時所面臨的總未償還金額。對於簡單貸款，這可能是直接明瞭的，但對於信用額度或循環信貸，則需要估算未來的提款。

• 納入前瞻性資訊 當前損失模型的一個關鍵區別在於其前瞻性質。這涉及將宏觀經濟預測——例如 GDP 增長、失業率和利率變動——整合到 PD、LGD 和 EAD 估算中。在我看來，這正是藝術與科學相遇的地方，因為經濟情景必須仔細調整，以反映潛在的未來壓力。

IFRS 9 框架，如根西州集團等實體所採用，定義了三個信用損失階段，影響預期信用損失(ECL)的計量方式:

• 階段 1:12 個月的預期信用損失 對於自初始確認以來信用風險沒有顯著增加的金融資產，機構會確認因未來12個月內可能發生的違約事件而產生的預期信用損失準備金。

• 階段 2:終生預期信用損失(非信用受損) 對於自初始確認以來信用風險顯著增加的金融資產，但尚未被視為信用受損，機構在此認列整個金融工具預期壽命內的預期信用損失準備。

• 階段 3:終身預期信用損失(信用受損) 對於被視為信用受損的金融資產(例如，逾期超過90天或受到重組的資產，如根據根西島集團的說明，註釋2(h)(ii)所述)，機構會認列終身預期信用損失的準備金，並且利息收入是根據淨帳面金額(總帳面金額減去減值準備)計算的。

任何信用損失模型的有效性都取決於數據的質量和可用性。全面、詳細的歷史數據，包括違約、回收和宏觀經濟變數，是不可或缺的。作為一名金融專業人士，我親眼目睹了數據缺口如何使即使是最理論上健全的模型也陷入困境。

金融機構越來越依賴先進的技術平台來管理數據、執行複雜計算並生成必要的報告。像穆迪(Moody’s)這樣的公司提供 “風險與財務貸款套件” (Risk and Finance Lending Suite)和 “智能風險平台” (Intelligent Risk Platform)解決方案，這些解決方案提供 “資產負債表和投資組合管理” 的能力，並幫助自信地應對風險(穆迪，洞察)。這些平台自動化了大量的數據攝取、模型執行和報告，這對於處理大型、多樣化的投資組合至關重要。

全球的監管機構在塑造和執行信用損失模型的標準方面扮演著關鍵角色。例如，麻薩諸塞州的銀行部門(DOB)作為 “金融服務提供者的授權機構和主要監管機構” ，其核心使命是 “確保一個健全、具競爭力和可獲得的金融服務環境” (Mass.gov，銀行部門)。這種監管自然延伸到金融機構如何評估和準備信用風險。

信用損失模型的一個關鍵監管應用是壓力測試。監管機構，例如英格蘭銀行，定期進行 “對英國銀行系統的同步壓力測試，以支持金融政策委員會(FPC)和審慎監管局(PRA)實現其目標” (英格蘭銀行，《對英國銀行系統的壓力測試》，2025年參與者壓力測試指導，於2025年3月24日發布)。這些測試模擬不利的經濟情境，以評估金融機構的韌性及其在極端條件下資本緩衝的充足性。從壓力測試中獲得的見解通常會影響資本要求和監管行動，強調了損失模型與系統穩定性之間的關鍵聯繫。

此外，監管機構越來越關注可能影響信用質量的新興風險。例如，麻薩諸塞州銀行部門強調了 “金融和氣候相關風險資源” 以及 “金融服務行業的網絡安全” (Mass.gov, Division of Banks)。這表明對信用損失模型的期望日益增長，要求其將氣候變化影響(例如，摩迪的見解所提到的銀行中的實體和轉型風險)和網絡威脅納入其前瞻性評估中。

實施和維護信用減值模型是一個複雜且持續的過程。根據我帶領建模團隊的第一手經驗，實際挑戰往往與理論複雜性一樣重要。

• 數據可用性與質量 一個持續的障礙是獲取乾淨、一致的歷史數據。金融機構經常面臨分散的舊系統，這需要在模型開發真正開始之前進行大量的數據聚合和驗證工作。

• 模型複雜性與驗證 雖然在概念上簡單明瞭，但實際模型可能非常複雜，需要先進的統計技術和大量的計算資源。模型驗證的迭代過程，我個人親自監督過無數次，是一個關鍵步驟，確保模型穩健、適合目的，並在各種經濟條件下按預期表現。這涉及回測、與行業同行的基準比較和敏感性分析。

• 與業務流程的整合 損失模型的真正價值在於其輸出能夠無縫地整合進戰略商業決策中——從貸款發放和定價到投資組合管理和資本規劃。這需要風險、財務和業務單位之間的密切合作，將複雜的模型輸出轉化為可行的見解。

模型精煉的迭代性質也是至關重要的。經濟條件不斷變化，新數據變得可用，監管期望也在演變。去年完美校準的模型，今年可能需要進行重大調整，以保持其相關性和準確性。

信用損失模型的格局不斷演變。幾個關鍵挑戰和趨勢正在塑造它們的未來:

• 動態宏觀經濟環境 來自全球衝突、通脹和貨幣政策變化的不確定性使得預測未來經濟情景比以往任何時候都更加具有挑戰性。模型必須具備適應性，並能迅速納入新信息。

• 新興風險 對環境、社會和治理(ESG)因素的日益關注，以及氣候變化和網絡安全等風險，迫使將新的數據來源和建模方法整合到現有框架中。正如Mass.gov和穆迪對這些領域的關注所示，這已不再是可選的。

• 科技進步 人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的興起帶來了機會和挑戰。雖然這些技術承諾提供更複雜的預測能力，但它們也引發了有關模型可解釋性、偏見和治理的問題。

信用損失模型的演變反映了金融業對於更大透明度、韌性和主動風險管理的持續承諾。展望未來，迅速調整這些模型以應對新信息和新興風險的能力將決定金融機構在維持健全和具競爭力環境中的成功。

信用損失模型是不可或缺的工具，超越了單純的合規要求，成為謹慎財務管理和系統穩定的基石。通過對預期信用損失 (ECL) 的前瞻性評估，這些模型依賴於穩健的數據基礎設施，並通過嚴格的流程進行驗證，例如2025年銀行資本壓力測試(英格蘭銀行，於2025年3月24日發布)，使金融機構能夠有效預測、衡量和減輕在不斷變化的全球經濟中面臨的信用風險。持續的改進，結合來自麻薩諸塞州銀行部(Mass.gov)的見解，並利用穆迪(Insights)等公司提供的先進平台，對於保護財務健康和促進信任至關重要。