第一章 绪论
1.1 研究背景、目的及意义
1.1.1 研究背景
（1）国际财务报告第九号的颁布（IFRS9）
2018 年以前，国际上采用 IAS39（国际财务会计准则第 39 号）中的已发生损失模型对金融工具计提减值，其仅当存在客观证据表明减值发生才会计提减值，而对于将来预期会发生的损失不计提减值。该模型计提减值滞后，且依赖历史信息，仅以历史证据为依据，不需要主观的判断，因而该模型无法考虑那些已经存在很大风险但仍未发生减值的资产损失，进而在经济下行阶段会有明显的顺周期性，从而导致企业经济效益悬崖式的下降，风险逐渐增长并聚集，最后导致金融系统的崩塌。2008 年全球金融风暴，彻底暴露已发生损失模型的漏洞，其明显的顺周期性致使许多实力雄厚的金融机构一夜之间宣布破产，因此各界呼吁国际会计准则理事会引入新的金融工具减值模型。随后国际会计准则理事会历经几个阶段的的信息征集之后，于 2014 年 7 月 24 日出台 IFRS9，要求各金融机构在 2018 年 1 月 1 日起应用 IFRS9，而 IFRS9 与 IAS39 最主要的不同点之一就是其将采用预期信用损失模型计提金融工具的减值。
（2）国内金融工具准则的修订
国内金融市场的蓬勃发展使得金融工具的种类更加繁多，其处理也就不断的出现新的挑战，与此同时也就使得当前的金融工具准则不能完全满足当下及未来金融市场的发展。为了与国际财务会计准则接轨并改善现行金融工具准则对我国金融机构造成的不利影响，我国准则制定机构邀请国际会计准则制定理事会人员，会同监管机构、会计事务所等对国际财务会计准则进行研究剖析，积极提出建议，并避免国际财务会计准则对我国企业的不利规定。之后成立专门的工作组开始着手新的金融工具准则的修订，工作组以组织翻译国际财务会计准则第九号为起点，全面解析了当前形势下我国金融工具准则修订的必要性，并预计我国金融工具准则主要需要修订的内容最终于 2017 年 3 月 31 日正式修订完成。此次最重要的修订之一就是将旧的金融工具减值模型替换，改用预期信用损失模型计提金融工具减值损失。
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1.2 文献综述
1.2.1 国外文献综述
（1）贷款减值准备计提目的相关研究
在 1994 年 Wahlen 提出，对贷款减值准备计提情况进行调整，可以给商业银行带来更大的收益，如果同时能够管控好本企业的不良贷款还可以降低银行投资的风险。[1]2005年 Kanagaretnam K, Lobo G J,和 Yang D H 通过其研究表明银行管理者通过其对贷款减值准备的计提来传达银行未来前景的相关信息[2]。2012 年 Leventis S, Dimitropoulos P E,和Anandarajan A.认为相较 IAS39，IFRS 可以降低管理者通过贷款减值准备来传达银行相关信息[3]。2008 年 Fonseca A R 和 Gonzalez F 通过研究贷款减值准备的计提来确定收入平滑的决定因素，得出结论认为投资者保护力度的提高，会计披露程度，对银行活动的限制以及官方和私人监管的影响，会降低银行收入的平滑化程度，而随着国家金融体系市场定位和金融市场的完善，收入平滑化的程度将大大提高[4]。2010年Taktak N B, ZouariS B S 和 Boudriga A K.等发现贷款减值准备的计提不能平滑企业收入，这一发现与普遍观点互相矛盾[5]。随后在 2011 年 Misman F N 和 Ahmad W 在研究中提出传统银行在贷款减值准备为零时收入和资本平滑[6]。
（2）贷款减值损失准备计提周期性研究
2005 年 Bikker J A 和 Metzemakers P A J 通过 25 个国家和经济组织的 8000 家银行在十年期间的数据研究得出不良贷款与商业经济周期存在顺周期性，当经济周期下降时贷款的风险将会增长的结论[7]。2006 年 Handorf W C 和 Zhu L 根据 1990 年至 2000 年美国商业银行的面板数据，他们认为美国银行普遍都是理性的，也就是说贷款减值损失准备可以反映银行当期和预计的损失，研究结果还表明平均规模的银行贷款减值准备具有反顺周期性，而较小规模和大规模的银行则显现出一定的顺周期性[8]。2011 年 Wong E,Fong T 和 Choi H 通过研究表明贷款减值损失准备是香港银行业系统风险的主要决定因素，经济不景气时会加剧商业周期波动，通过这一研究结果他们认为针对贷款减值损失准备的反周期性工具可能会降低银行系统的系统风险[9]。2017 年 Cohen B H 和 EdwardsG 认为新规则可能会改变信贷危机中银行的行为，从而可能抑制顺周期性，同时他们还在研究中指出银行、监管机构和市场参与者必须准备实施新减值方法并评估其将对实施对象产生的作用[10]。2018 年 Abad J 和 Suarez J 在研究中表明是经济大萧条促使已发生损失法被预期信用损失法替代，其利用迁移模型评定了以发生损失法和预期信用损失法对银行利润和监管资本周期性的影响，得出预期信用损失对顺周期性有一定的抑制作用[11]。
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第二章 相关概念及模型
2.1 相关概念
2.2.1 资产减值损失
企业为了可持续的发展，现已拥有且能给企业带来经济收益的资产，在持有过程中其发生破损或者市场震荡使得其给企业带来的经济收益降低，预计其未来的经济收益会小于现存账面减值，为了企业的可持续发展和资产的稳定，就需要及时的去调整该资产的账面价值。当今社会科学技术在不断的进步，高科技产品随之不断的更新换代，原有的产品随着市场需求的转变，其现有价值会低于其原有的价值。对于大多流水线产品随着科技手段的提高，所需要的人力成本和时间成本都会大大缩减，因此对于同样的产品相对于以往其价值也在降低。我国对于资产减值损失，将其定义为：当一项资产的账面价值大于其可收回金额时该资产发生减值。
2.2.2 贷款减值损失
贷款减值是针对商业银行所发生的贷款而言，当贷款的可回收金额低于其应收回的账面金额时其发生减值引起贷款减值。贷款减值损失的特殊性在于引起贷款减值损失的对象，即借款人。借款人的偿债能力如果下降，或者偿债的意愿发生变化都会引起银行不能如期的收回借款本金和利息，造成贷款减值损失。在每个资产负债表日银行通常会对每笔贷款或者贷款组合进行减值测试，计算出其在之后存续期内可以收回的金额，并折现到现在，将可回收金额小于账面价值的金额计入当期损益。由于贷款减值损失属于利润表项目，故贷款减值损失会降低企业的净利润，属于企业利润表的不利因素。
2.2.3 预期信用损失
根据新的金融工具准则，预期信用损失就是指包括未来发生违约风险可能的金融资产减值损失。所述发生违约的风险，指发生违约的概率，预期信用损失，指企业根据合同应收的现金流量与预期能收到的现金流量之间的差额的现值。现值表示即便银行能够全额收本息和，但如果还款企业还款滞后，也将给银行带来信用损失。
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第三章 南京银行贷款减值损失及计提现状....................................18
3.1 我国商业银行贷款减值准备计提现状.....................................18
3.1.1 国有控股大型商业银行............................18
3.1.2 股份制商业银行................19
第四章 预期损失模型在南京银行的模拟应用.........................27
4.1 贷款三阶段的划分....................................27
4.2 贷款实际利率的计量...........................28
4.3 预期信用损失模型相关参数的计量................................28
第五章 预期信用损失模型应用影响分析...........................37
5.1 对银行净利润的况影响分析.....................................37
5.2 对贷款质量的影响分析..................................38
5.3 对银行经营的影响分析..................................39
第五章 预期信用损失模型应用影响分析
5.1 对银行净利润的影响分析
南京银行应用新模型计提减值准备，首先影响的就是减值损失本身，进而影响银行当期业绩，南京银行 2014-2018 两种模型下计提的减值损失如表 5.1 所示。
首先，由图 5.1 可知预期信用损失模型相较于已发生损失模型计提更多的减值损失，结合本文 4.4 可知，之所以新的减值模型比旧的计提更多的减值损失是因为新的减值模型扩大了对资产计提减值准备的范围。新的预期信用损失模型将旧的减值模型计提范围之外的正常类贷款和关注类贷款也纳入其计提减值损失的范围。
其次，由表 5.1 可知，在 2016 年新的减值模型计提的减值损失额要略小于已发生损失模型计提的减值损失金额。通过 4.3.3 可知，
2016 年南京银行发放的贷款及代垫款所抵押的担保物价值远高于其他年份，高价值的担保物价值使得南京银行 2016 年贷款及代垫款违约损失率远小于其他年份，新模型在计算金融工具减值损失时违约损失率为主要参数之一，因此导致新的减值模型在 2016 年反而比旧的减值模型计提更少的减值损失。
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第六章 结论与建议
6.1 结论
本文以国内外相关文献研究为基础，梳理国内外新修订会计准则中关于预期信用损失模型应用的相关原理，并以此作为研究基础理论，进行预期信用损失模型在我国城市商业银行的应用研究。在具体撰写中，笔者先对南京银行模拟应用预期信用损失模型，
之后分析应用新模型所带来的影响，得出以下结论。
6.1.1 我国商业银行近年加强了对风险的管控
本文第三章梳理了我国三类商业银行的贷款及其资产减值现状。三类商业银行贷款规模都稳步扩张，相对应的资产减值损失也逐年增加，除城商行外其他两类商行从 2016年开始不良贷款率整体呈现下降趋势，也就是说我国大型商业银行和股份制商业银行从2016 年开始加强对风险的管控，同时联系我国新金融工具的开始修订时间，可预测这两类商行从 2106 年开始就为新减值模型的应用着手准备，且我国所有大型国有控股商业银行和部分股份制商业银行从 2018 年已经开始应用预期信用损失模型。城市商业银行作为本文的重点研究对象，通过梳理相关数据可知其贷款规模也呈现逐年扩张的趋势，同时其不良贷款率也逐年增加，并未呈现出下降的趋势，但其不良贷款率整体较其他两类商业银行都小，即我国城商行风险管控能力较强，但随着贷款规模的扩张，其风险管控能力有所下降。
6.1.2 预期信用损失模型可平滑计提减值准备，提前防范风险
预期信用损失模型相较于旧的减值模型考虑前瞻信息，对风险的敏感性更强，因而在资产质量较好的阶段就考虑其违约的可能性，进而在违约未实际发生时提前计提减值准备，以防止违约发生。南京银行模拟应用预期信用损失模型之后，分三个阶段对其贷款计提减值准备，相较于旧的已发生损失模型，新的减值模型计提更多的减值损失，其选用违约概率这一参数，考虑未来违约的可能性，提前计提一部分减值准备，当违约情况实际发生时再计提一部分减值准备，这样就不会是的减值损失集聚式的一次性计提，即计提减值准备更加平滑。
参考文献（略）