损失阶段划分与风险参数模型方案

损失阶段划分与风险参数模型方案

一、损失阶段划分具体方案

会计准则要求，开展减值测试前要评估信用类资产的信用风险自初始确认后是否已显著增加，并根据评估结果分别采用不同方法计量损失准备。同时，会计准则还指出，评估资产信用风险是否显著增加，应当考虑违约风险的相对变化，而不是预期信用损失金额的变化，并要求对违约风险的界定要与银行风险管理相衔接，保持基本一致。

结合会计准则要求，参照主要同业的做法，我行根据信用类资产的信用风险自初始确认是否显著增加、是否存在明确减值迹象等因素，将信用类资产划分为三个阶段，对处于不同损失阶段的资产采用不同的模型计量，并结合我行业务经营与风险管理实际，对法人与个人信用类资产确定了不同的阶段划分具体标准：（一）法人信用类资产阶段划分标准。

1.符合以下条件之一的法人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段二：

（1）逾期30天（不含）至90天（含）。

（2）风险分类形态为关注类。

（3）债务人或真实交易对手当前违约概率较初始确认时出现明显上升。

（4）其他表明资产信用风险已显著增加的情形。

2.符合以下条件之一的法人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段三：

（1）逾期超过90天。

（2）风险分类形态为不良。

（3）债务人或真实交易对手信用等级为D级，且我行信用类资产已逾期较长时间或预计将形成较大损失。

（4）债务人计划进行破产清算、破产重整，或其他财务重组，且我行资产预计将形成较大损失。

（5）其他表明资产已发生信用减值的情形。

（二）个人信用类资产阶段划分标准。

1.符合以下条件之一的个人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段二：

（1）逾期30天（不含）至90天（含）。

（2）风险分类形态为关注类。

（3）其他表明资产信用风险已显著增加的情形。

2.符合以下条件之一的个人信用类资产，损失阶段划分结果不得高于阶段三：

（1）逾期超过90天。

（2）风险分类形态为不良。

（3）其他表明资产已发生信用减值的情形。

后续，将根据宏观经济运行、客户风险状况的变化与趋势判断，结合全行经营管理需要，进一步细化、调整不同类型信用类

资产损失阶段划分的具体标准。

二、风险参数模型具体方案

损失阶段划分为阶段三的法人信用类资产，采用DCF 模型计量损失准备；其余资产采用风险参数模型计量损失准备。风险参数模型法基于农业银行内部评级体系或其他风险计量模型，使用违约概率、违约损失率等风险参数进行减值测试。其中，对具备模型计量条件的，基于内部评级体系建立预期信用损失模型（ECL 模型）计量损失准备；对暂不具备模型计量条件或影响非重大的，使用标杆替代、准备矩阵等简化的风险参数模型方法计量损失准备。

ECL 模型考虑宏观经济情景对预期信用损失的影响，基于较好、基准和较差三种情景下预测的宏观经济指标，分别计量预期信用损失并对其进行情景概率加权平均，得到减值计量结果。即：

()∑=?=3

1i i i ECL P ECL 情景加权平均

其中，i P 为情景i 的发生概率，i ECL 为情景i 下根据基础风

险参数（PD 、LGD 、EAD ）和宏观情景模型计算得到的预期信用损失。PD 、LGD 、EAD 等基础风险参数取值方法见下述第（一）、（二）部分，宏观情景模型（即i ECL 的计算）见下述第（三）部分。

（一）法人信用类资产风险参数。

法人信用类资产包括表内外法人信贷资产、同业资产及债券投资。对于内评法已覆盖的资产，使用经评估、调整后的内部评级风险参数进行计算。

999IFRS IFRS IFRS EAD LGD PD ECL ??=

对于内评法未覆盖的资产，参见本部分第4点。

1.IFRS9 PD 计量。

农业银行IFRS9 PD 基于非零售内部评级体系计量结果，并参照历史损失准备等因素进行必要修正后得到。对于12个月（含）期限以内的IFRS9 PD ，基于非零售内部评级违约概率（Basel PD ），经存续期调整、实时性调整后得到；对于大于12个月期限的IFRS9 PD ，基于年度信用等级转移矩阵，经存续期调整、实时性调整后得到。

（1）对划分为阶段一的未逾期资产，需要计算12个月和存续期两者之间较短期限的违约概率。

若存续期大于或等于12个月，则IFRS9 PD 直接采用Basel PD （或经实时性调整后的PD ，下同）。

若存续期小于12个月，则IFRS9 PD 取基于生存公式法计算得到的存续期PD （存续期PD ），具体如下：

()()[]365/,365min 911t Basel IFRS PD PD PD --==存续期

其中，t 为存续期（单位为天，下同）。实际计算时可根据系统情况及管理要求，对存续期进行取整或近似处理。

（2）对划分为阶段二的未逾期资产，需要计算整个存续期的违约概率。

若存续期小于等于12个月，对于信贷资产，IFRS9 PD 直接取Basel PD ，对于同业资产和债券投资，取基于生存公式法计

算得到的存续期 PD （存续期PD ）。

若存续期大于12个月，IRBS PD 取基于年度信用等级转移矩阵，并经实时性调整后的多年期违约概率预测值（多年期PD ）。

对于非整数年份的IFRS9 PD ，采用整数年份线性插值法计算。线性插值法计算公式为：

()()()()()()()[]()()期期期t/365int t/365int 1t/365int 9365/int 365/*PD t t PD PD PD IFRS +--=+

多年期PD 的计算分为两个步骤：一是计算实时性调整后的信用

等级转移矩阵。基于历史数据，建立信用等级转移矩阵与宏观信贷周期指数的函数关系，并基于未来一年宏观经济指标的预测数据，计算得到调整后的信用等级转移矩阵；二是计算各级别多年期PD 。对实时性调整后的信用等级转移矩阵进行多阶连乘，分别得到各级别二至十年期的违约概率预测值。同时，多年期PD 还须考虑时间因素影响，进行衰退期调整。

（3）对本金或利息已经逾期的阶段一或阶段二资产，采用逾期天数（T ）插值法计算IFRS9 PD 。

若逾期天数大于90天，IFRS9 PD 直接取100%；若逾期天数小于90天（含），对于本金未到期但利息已逾期的，IFRS9 PD 取100%和经存续期调整后的Basel PD （存续期PD ）两者的插值结

果，计算公式为()存续期逾期存续期PD T PD PD IFRS +-=/90*)1(9；对于本金已逾

期的，则IFRS9 PD 取100%和Basel PD 两者的插值结果，计算公式为()Basel Basel IFRS PD T PD PD +-=/90*)1(9逾期。如果某个客户项下存在逾期资产，则该客户项下各笔资产均被视为逾期资产，且逾期天

数（T ）取各笔资产逾期天数的最大值。

对贴现、转贴现、福费廷等业务，IFRS9 PD 基于真实交易对手（承兑行而非贴现借款人）的评级信息得到；对地方政府债，IFRS9 PD 基于其对应的地方政府评级信息得到；对国债和央票，IFRS9 PD 取值为0。

2.IFRS9 LGD 。

参考同业实践，使用经区域因素调整的非零售内部评级法初级法LGD 计算表内、外信贷资产损失准备，即：

地区调整系数?=Basel IFRS LGD LGD 9

其中，各地区调整系数由总行风险管理部结合各地区历史实际损失率、评级审慎程度等因素确定。对债券投资与同业业务，以及境外机构，暂不进行上述地区LGD 调整。

3.IFRS9 EAD 。

表内法人资产EAD 为信用类资产余额，表外法人资产EAD 根据信用转换系数（CCF ）计算，具体为：

表外余额?=CCF EAD IFRS 9

CCF 系数取值由总行风险管理部参考巴塞尔委员会相关规定及历史数据情况，并商产品主管部门确定：

（1）等同于贷款的授信业务，包括一般负债担保、承兑汇票、具有承兑性质的背书及融资性保函等，其信用转换系数为100%。

（2）与交易直接相关的或有项目，包括投标保函、履约保

函、预付保函、预留金保函等，其信用转换系数为50%。

（3）与贸易直接相关的短期或有项目，主要指有优先索偿权的装运货物作抵押的跟单信用证，其信用转换系数为20%。

（4）贷款承诺，可随时无条件撤销的贷款承诺的信用转换系数为0%；不可无条件撤销的贷款承诺的信用转换系数为75%。

（5）票据发行便利和循环认购便利的信用转换系数为75%。

（6）银行借出的证券或用作抵押物的证券，包括回购交易中的证券借贷，其信用转换系数为100%。

（7）信用风险仍在银行的资产销售与购买协议，包括资产回购协议和有追索权的资产销售，其信用转换系数为100%。

（8）远期资产购买、远期定期存款、部分交款的股票及证券，其信用转换系数为100%。

（9）其他表外项目的信用转换系数为100%。

4.内评法未覆盖资产。

对于内评法未覆盖资产或无法获取内部评级信息的资产，由总行风险管理部参照可比资产的平均水平，制定相应标准，赋予用于减值计量的信用等级：

机构客户类型对应信用等级

境内机构

金融机构A+ 非金融机构BBB+

境外机构

金融机构AA+ 非金融机构AA+

其中，A+级为城市商业银行敞口客户数最多的信用等级；BBB+级为非金融机构敞口客户数最多的信用等级的最小值；AA+

级为境外客户内部评级的50%分位点。如无法区分客户是否为金融机构，将统一视为非金融机构处理。

对于无法获得违约损失率计量结果的资产，参照RWA 计量LGD 标准计算，其中存单、保证金等金融质押品质押部分的LGD 取0%，房地产抵押部分的LGD 取35%，其他情况取45%。

对于理财资产的基础资产，按照穿透原则需要进行减值测试的，结合业务实际与风险特征，合理确定计提方法与标准，计量预期信用损失。

（二）个人信用类资产风险参数。

1.IFRS9 PD 计量。

计量方法与法人资产总体保持一致，但部分细节存在差异，主要为：

一是基于Basel PD 计算IFRS9 PD 时，须事先剔除跨周期因素调整的影响，将调整后的Bsael PD 作为个人资产减值计量的基础参数（跨周期调整系数调整/Basel Basel PD PD ）。

二是阶段二资产中，对于存续期大于12个月的，IFRS9 PD 采用基于季度逾期分档转移矩阵，并经实时性调整后的多年期违约概率预测值（多年期PD ），个人逾期分档转移矩阵基于资产的逾

期信息变化得到；对于存续期大于0且小于等于12个月的，IFRS9 PD 取基于生存公式法计算得到的存续期 PD （存续期PD ）；对于存续

期小于等于0的，IFRS9 PD 取100%和调整后的Basel PD 两者的插值结果。个人客户资产的逾期天数逐笔确定，与同一客户项下

其他资产无关。

三是对于阶段三资产，IFRS9 PD 取值为100%。

四是实际计算时，可根据系统情况或管理要求，对存续期进行取整或近似处理。信用卡普通透支存续期取12个月。 2.IFRS9 LGD 。

使用剔除衰退期因素调整后内评法零售LGD ，计算表内外信贷资产损失准备，即：

衰退期调整系数/9Basel IFRS LGD LGD =

3.IFRS9 EAD 。

表内个人资产EAD 为资产余额，表外个人资产根据信用转换系数（CCF ）计算，具体为：

表外余额*9CCF EAD IFRS =

CCF 系数取值由总行风险管理部参考巴塞尔委员会相关规定及历史数据，并商产品主管部门确定。个人贷款已签合同未使用额度CCF 为100%，单位卡未使用额度CCF 为50%。

4.内评法未覆盖部分。

内评法未覆盖个人资产中，农户贷款使用进行存续期调整的迁徙测试计量损失准备，其他品种使用标杆法计量损失准备。

农户贷款迁徙测试基本原理与现行方法基本一致，但需按照存续期根据1年期五级分类迁徙矩阵计算多期迁徙，并据此计算存续期损失率。风险管理部定期开展农户贷款迁徙测试，确定损失率，用于农户贷款损失准备计算。

其他内评未覆盖的个人业务品种，由总行风险管理部根据业务性质和风险特征，指定每类业务品种对应的已覆盖业务品种，对标其平均预期损失率确定计提比率。

境外机构办理的个人信贷业务，参照内评法未覆盖个人信贷业务方法，由总行风险管理部根据业务性质和风险特征，指定其对应的已覆盖业务品种，使用对应已覆盖品种的平均预期损失率确定计提比率。

（三）宏观情景模型。

宏观情景模型包括违约概率及违约损失率的Logistic回归情景模型，并区分境内和境外机构、法人和个人业务等情况分别建模。以下以境内机构法人业务的宏观情景模型为例进行说明。

1.收集宏观经济的历史数据，作为备选指标。选取的宏观指标包括国内生产总值（GDP）、工业增加值、CPI、PPI、社会消费品零售总额、出口贸易、进口贸易、贸易差额、货币供应量（M2）、金融机构人民币贷款、一年期存款基准利率、一年期贷款基准利率等。

2.建立历史违约率、违约损失率与宏观经济变量的回归关系。首先，对备选的宏观经济变量进行标准化；其次，分别建立违约率、历史违约损失率与标准化后的历史宏观经济数据的Logistic模型。

3.针对多变量遍历回归的模型结果，综合考虑宏观指标的经济含义、相关性、拟合系数、自变量的个数和检测值，筛选最优

Logistic 回归模型。

4.依据好情景和差情景下宏观经济指标的预测值，代入回归方程计算得到宏观情景下的违约率预测值（好情景PD 、坏情景PD ）和违约损失率预测值（好情景LGD 、坏情景LGD ）。

5.分别使用上述违约率和违约损失率预测值与基准情景的违约概率预测值和违约损失率预测值作比较，得到较好及较差情景下的PD 和LGD 调整系数，并据此计算宏观情景下的预期信用损失。具体计算公式为如下。

好情景的PD 、LGD 调整系数：

()[]()[]t t PD PD 基准情景好情景----=11/111α

基准情景好情景LGD LGD /1=β

坏情景的PD 、LGD 调整系数：

()[]()[]t t PD PD 基准情景坏情景----=11/113α

基准情景坏情景LGD LGD /3=β

其中，t 为债项存续期平均值。基准情景下的调整系数122==βα。

6.依据不同情景的发生概率i P ，计算宏观情景模型下的概率

加权平均预期信用损失：

()()[]

∑=?????=31i i i i EAD LGD PD P ECL βα情景加权平均

在内部管理中，为了统一风险计量标准及系统实现，将宏观情景模型计算的概率加权平均ECL 调整为基准ECL 与宏观调整ECL 之和的形式。上面所述的宏观情景ECL 相应表示为：

()()[]

[]

[]基础基础宏观调整系数ECL ECL EAD LGD PD P EAD LGD PD P EAD LGD PD EAD LGD PD P ECL i i i i i i i i i i i i ?+=????

?????-??+??=?????=?????=∑∑∑===1313

13

1

βαβαβα

在实际使用时，可将上述宏观调整系数转化为针对风险敞口的调整比率，并根据宏观参数的更新频率进行更新和维护。

（四）行业、产品、区域、国别等损失准备调整。

为更好地体现不同信用类资产组合在宏观情景下的表现差异，充分反映前瞻性因素，确保全行损失准备计提准确、充足，可对行业、产品、区域、国别等多个维度下的信用类资产组合，参照其风险程度和上述模型未充分反映的风险因素，或根据有关监管要求，在上述整体模型计量的基础上，进行损失准备计提比率的调整。

根据监管要求，对承担国别风险的信用类资产，针对最终国别风险所在国计量国别风险损失准备。方法为：

国别风险损失准备=max(主权国家PD × LGD ，最低监管计提比率要求) ×EAD

最低监管计提比率要求如下：

国别风险类型

最低监管计提比率要求 低

0.5% 较低

1%

中等15%

较高25%

高50%

行业、产品和区域等损失准备调整由总行风险管理部定期根据各行业、产品和区域的违约率、不良发生率、不良贷款率等风险指标的历史表现和未来预期，划定调整范围、确定调整幅度。

除国别风险损失准备外，境外机构不进行其他维度的调整。

（五）部分模型测试结果评估调整。

综合我行风险管理实践，以及资产损失程度的历史经验等因素，为避免模型测试结果的异常情况，按照损失阶段的核心定义，结合资产风险分类状况，对模型测试结果出现异常情况的资产进行评估，并合理调整确定最终损失准备。

（六）分行落账损失准备测试方案。

继续采取总、分行“分层测试、分层记账”的安排，分别确定总行、分行记账损失准备。全行层面测试重在保障信用类资产损失准备总量的充足性和前瞻性，充分覆盖风险；分行层面测试重在准确反映各行风险水平及管理水平，体现风险成本差异，传导业务发展导向，落实经营主体责任。

分行记账损失准备主要包括基础模型计算的损失准备ECL）、区域风险损失准备和整体调整等，其中整体调整幅（

基础

度由总行根据分行记账损失准备总量充足性要求确定，原则上按年更新调整、年内保持稳定。