⼤家好，欢迎收看《国际财务报告准则第9号》（IFRS 9）新减值模型⼗集系列讲座的新⼀讲。今天我们将讨论的是前瞻性信息。之前的讲座提到，IFRS 9考虑的是基于前瞻性信息的预期损失，这是和国际会计准则第39号（IAS 39）最⼤的区别之⼀。 通田阁萝
准则要求企业在计算预期信⽤损失时考虑所有可获得的信息，包括历史信息、当前信息和各种宏观经济情景下的前瞻性信息。实施IFRS 9的减值要求意味着从两个⽅⾯需要考虑前瞻性信息，⼀是在计量预期信⽤损失的数值时，⼆是在考虑信贷风险是否显著增加时。准则要求包含所有⽆须付出不必要的额外成本或努⼒即可获得的合理且有依据的前瞻性信息。⽽对于⾦融机构，“不必要的额外成本或努⼒”的豁免并不太适⽤，所以仍然必须收集可能影响预期信⽤损失的前瞻性信息。那什么是“合理且有依据”？“合理且有依据”是指前瞻性信息必须包含可能影响预期信⽤损失的各种经济情景，例如英国脱欧这类事件。我们不能仅仅因为某个事件发⽣的可能性较低或者不太可能发⽣，就不考虑那些可能对违约概率产⽣影响的前瞻性信息。因⽽，这是⼀个如何取得平衡的问题。⼀边是可能会剔除与预期信⽤风险相关信息的风险，另⼀边是可能引⼊完全或基本没有依据的似是⽽⾮或虚假信息的风险。很显然，我们不应当考虑那些完全或基本没有依据的信息来计算预期信⽤损失。因此，⾦融机构认为由于某些经济信息在很⼤程度上仍然只是推断因此未被纳⼊考虑，并在其⼤部分的⽀持性⽂件中清楚地表明，某些经济信息因为明显缺乏依据⽽未被考虑在预期信⽤损失的计算中。段静莉
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在实务中，⼀个常见问题是，银⾏需要设置多少种情景？可以只设置⼀种最佳估计的情景，还是需要考虑在⼀种最佳估计情景加上⼀种更有利或更不利的情景？那么，对于这个问题并没有唯⼀正确的答案，准则也没有明确规定情景的数量。但是，准则确实给出了⼀些指导原则，⽽且⾦融资产减值过渡⼯作组（ITG）也再次重申了这些原则。需要考虑的关键之⼀被称为：⾮线性特征。⾮线性特征指的是什么呢？例如，当宏观经济变量（例如失业率）发⽣变化时，其对信⽤损失的影响可能不是成⽐例的，如果失业率提⾼⼀倍，预期信⽤损失可能变为原来的三倍或者四倍，这就是⾮线性。因⽽其中的⼀个重点就是去看看待评估减值的资产，理解哪⾥存在⾮线性关系，并确保它们被包括在已选择的情景中。另⼀个考虑是，由于不能仅因为发⽣概率较低⽽剔除⼀些信息，所以可能会存在⼀些极端情景，它们的影响并不重⼤，可以忽略。这项准则明确要求的是⽆偏估计，所以企业确实需要全⾯观察各种情景，并确保已经把所有相关的情况考虑在内。最后，需要记住的是，某个期间相关信息的情况可能在以后期间⾥变化。⾮线性特征可能发⽣改变，经济环境也可能发⽣改变。因此不能在设定情景数量和情景定义之后就不再评估其状况的变化。实务中，⼤部分银⾏会考虑⾄少设定三种，也可能更多的情景，尽管并⾮总是如此。itg
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下⼀个问题是如何将前瞻性信息纳⼊考虑，有两种⽅法。第⼀种⽅法是将前瞻性信息考虑加⼊信贷模型中，也就是在违约概率中考虑前瞻性信息。第⼆种⽅法是通过管理层叠加调整的⽅式，处理前瞻性信息或前瞻性信息的某些⽅⾯。⽬前各机构正在探索不同的⽅法。⼤多数机构正尝试尽可能将前瞻性
信息纳⼊违约概率中考虑。但是，仍有⼀部分前瞻性信息很难通过⼀个模型来体现，因⽽在这些情况下，管理层寻求通过管理叠加调整来处理这些前瞻性信息。在这⾥我们要指出两点。第⼀，需要在计量预期信⽤损失和考虑信⽤风险是否显着增加时，采⽤⼀致的⽅法来运⽤前瞻性信息。第⼆，在使⽤管理层叠加调整时，需要确保不会重复考虑那些已经包含在模型中的前瞻性信息。最后，⽆论采⽤什么⽅法，通过模型或管理层叠加调整，在将前瞻性信息纳⼊预期信⽤损失计算时都会涉及⼤量的管理层判断，尤其是在新准则过渡的时候。这是因为各机构在将前瞻性信息与违约概率相关联时还没有很多可供使⽤的数据。
我们简单总结⼀下，根据IFRS 9的要求银⾏需要考虑前瞻性信息，这是和IAS 39相⽐的主要变化。这不是⼀件容易的事，因为银⾏没有所需的数据和模型。要完成这项⼯作可以使⽤各种⽅法。不同的银⾏设置的前瞻情景的数量可能不同，甚⾄针对不同的资产这也会有所不同。另外将前瞻情景纳⼊预期信⽤损失计量的⽅法也可能不同。但这些仍是需要去做的，⽽且将涉及⼤量判断，同时也会带来相当⼤的⼯作量。以上是今天的全部内容，希望下次继续收看，我们将会进⼀步讨论⼀些关于预期信⽤损失计量⽅⾯的内容。
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