當「風險管理」遇上「會計準則」
近期銀行業間大家最關心的話題莫過於預計 2018 年全面實施的 IFRS 9 會計準則,由於 2017 年可能需要平行試行、證期局又希望銀行於今年第四季前提交試算的版本,因此相關的討論無論在各銀行的風管/會計部門、銀行公會的專案小組,或各大會計師事務所提出的報告都如火如荼的展開。
相信大家都觀察到 IFRS 9 較先前的會計準則更接近 Basel II (新巴塞爾資本協議) 的框架 (特別是減損方法中的「預期損失」計算),在與多家銀行和市場參與者訪談後,我們也發現許多方法或規範的討論,來自會計背景和風管背景的考量可能因為彼此養成的原因而大不相同 (例如對於「前瞻性評估」的詮釋,風險管理的情境分析方式以較高層次的概念切入,但如何應用至錙銖必較的會計報表中存在一定程度的困難)。在下文中,我們針對這段期間觀察到關於減損方法較多爭論的五個議題提出我們的觀點,在目前不存在「正確答案」的情形下,希望能在兼顧「實務可行性」和「會計公報精神」的前提與大家多作交流。
Stage 2 認定
IFRS 9 的釋例中提到 16 項判斷的標準,其中除了「逾期 30 天」之外,都仰賴銀行各自訂定符合自身管理實務的標準 (如:參考目前期中管理的風險預警指標);然而,若省略這個步驟而直接只採用「逾期 30 天」的標準適用銀行所有組合的話,我們認為並不是妥適的方法,主要原因有三:
- 由於 Stage 2 必須提列存續期間的預期損失,因此理論上應該要很接近實質違約,否則若客戶常常面臨在 Stage 1 和 Stage 2 之間搖擺,則銀行各期財務報表之間的備抵將變化很大。如果按此邏輯,「逾期 30 天」對於法人金融組合而言的確跟實際違約差別不大,但實務上銀行往往在出現逾期的第一天 (尤其是較具規模的公司戶) 就已經著手處理,因此或許稍嫌寬鬆。相對而言,針對個人金融組合 (如:房貸),「逾期 30 天」相當於客戶某個月忘記繳款,以我們的經驗來說,最後會發生違約的機率不是非常高 (與法金客戶對比),因此這樣的定義似乎有些過嚴
- 「逾期 30 天」屬於落後指標,而非結合前瞻性評估的信用減損指標,也是 Basel Committee [1] 認為的最低認定標準
- 若採用「逾期 30 天」,則 Stage 2 預期損失框架採用內部評等的 PD 參數 (如:轉置矩陣、馬可夫鍊) 合理性需要進一步考慮;原因在於,一旦落入「逾期 30 天」,之前的評等參考意義不大 (同樣已經逾期 30 天,原本評等好的客戶會比原本評等差的客戶違約率低很多?) ,較適合的量化方式應是個人金融組合風險分析常用的Loss-rate或Roll-rate的方法
總的來說,針對法人金融組合,我們建議銀行除了參考既有的期中管理風險預警指標外,可嘗試將內部評等的變化納入 Stage 2 認定的判斷標準中。舉例來說,銀行若本來就將評等按照風險水平分類 (如:1-3 等級為低風險類別、4-6 等級為中風險類別、7-9 等級為高風險類別) 並且應用在業務流程 (如:徵授信、定價等) 中,則可以將客戶評等滑落至較差風險類別 (如:低風險類別落至中/高風險類別) 視「信用風險顯著增加」的指標;根據類似的邏輯,銀行也可以採用另一種方式,定義 PD 水平的相對改變幅度 (例如:改變為原本的 3 倍 [2] 以上) 作為「信用風險顯著增加」的指標。我們認為,內部評等不僅是少數可以量化的判斷標準,也是目前銀行廣為接納的指標,應用於 IFRS 9 應具有相當的可行性。
[1] “Guidance on credit risk and accounting for expected credit losses” BCBS, December 2015
[2] 一般銀行主標尺最佳等级 PD 約為 3-10bp、最差等级 PD 約 15-20%;假設等级間 PD 乘數固定 (通常 1.4-1.7 倍),則銀行主標尺若為 10 級,換算為下調 2 級左右;若主標尺有 15 級 (風險類別可能也會分為低、中低、中、中高、高風險),換算為下調 3 級左右
前瞻性評估
「前瞻性評估」大概是 IFRS 9 的減損相關討論中最難掌握的部分,畢竟人人都希望有某種預測未來的能力,但真正有效的水晶球 (預測模型) 尚未被發明 (或發現?)。在風險管理的領域中,往往以情境分析或壓力測試的形式進行「未雨綢繆」的管理工作 (應用包括資本規劃、預算編列、應急計畫擬定等),然而即使僅供銀行內部的管理實務,許多銀行在實施時仍然陷入「證明情境參數正確」的迷思中,而必須採取高層次方向性的指引作法;若是轉移至會計報表編列的規範中,勢必在「提出前瞻性評估相關支持」方面面臨更大的挑戰。
事實上,IFRS 9 的「前瞻性評估」精神應該在兩方面展現:「信用風險顯著增加的認定」及「預期損失的計算」。後者我們將於下文中進一步討論,關於前者,目前討論中傾向的方法是由「銀行提出在徵審流程中已經考慮未來的總體經濟情勢,並將此前瞻性評估反映於客戶的風險等級」的方式解套。針對個人金融組合的產品 (如:房貸、信貸),則由銀行說明每年有召開相關授信政策會議,並根據總體經濟情勢討論,以此訂定不同的授信方向 (如:緊縮) 和標準 (如:風險等級 8 等以下不予核准) 的方式,將「前瞻性評估」精神反映。
我們的看法是,對於法人金融組合的風險評等,多數銀行的確在評級過程中相當程度考慮如產業前景、公司經營環境展望等「前瞻性評估」因子;但法金客戶評等的更新頻率 (多為每年一次) 是否足以滿足 IFRS 9 對於「前瞻性評估」的期待值得討論,較完善的配套仍應將銀行期中管理的預警指標納入,以作為說明「風險評級已經反映前瞻性評估」的支持。在個人金融組合方面,上述的授信政策作法是否足夠有待於會計師認定,若以風險評等來看,目前多數銀行的評等並無相關的「前瞻性評估」因子,但大部分皆有聯徵中心的因子 (且由於排序能力佳因此權重佔比不低),部分銀行更新的頻率也很頻繁 (如每季一次),因此雖然缺乏「前瞻性評估」的積極證據,但至少評等能較及時地反映當下的經濟情況,問題就在於「過去的近期資訊作為對未來的最好評估 (best estimate)」的假設是否能被會計單位/主管機關接受。
Stage 1預期損失框架的違約率參數
如前述說明的,IFRS 9 並無一定要採用 PD 參數的規範 (例如也可以採用 Loss-rate 的方法),然而目前的許多討論中內部評等及其校準後的 PD 仍然是焦點之一。首先,大多數銀行目前的風險評等模型皆以 Basel II 內評法為標準開發,由於目的是資本計提,因此模型結果多偏向 TTC (Through-the-cycle)。事實上,若 IFRS 9 會計準則希望銀行無論面對景氣好壞皆提列類似水平的備抵呆帳 (即於景氣好時多存糧,以應付景氣差時的實現損失),那麼銀行應採用 TTC 的 PD 參數。反之,若準則希望銀行在 Stage 1 計算未來 12 個月的預期損失時,將對於未來 12 個月景氣的看法反映在違約率參數 (即隨著景氣好壞,銀行的備抵呆帳波動較大),則應該將 TTC 的 PD 參數作調整。一個簡單的例子說明,銀行面對同樣的組合 (相同風險評等組成) 時,在 2008 年和 2016 年所計算的未來 12 個月預期損失是否應該相同? 若答案為是,則根據 Basel II 內評法校準長期平均違約率(Long-term Average Default Rate or Central Tendency) 的模型產出之評級對應 PD 可以直接採用;若答案為否 (我們的看法),則內評法模型產出之評級對應 PD 應該適度調整以反映銀行對於未來 12 個月的景氣看法。可能的方法有三:
- 模型納入總體經濟因子,重新開發並校準為偏向 PIT (Point-in-Time) 的評級/PD:
這樣的方法有許多文章提出,理論上也是較為釜底抽薪的根本解決方法;然而根據我們在台灣甚至亞洲市場的經驗,總體經濟因子在過去十年間與銀行各組合實際違約率的因果關係十分有限。另外,即使該模型成功開發,銀行在產出未來 12 個月的 PD 時,仍然必須輸入模型中總經因子未來 12 個月的參數 (再次面臨「證明參數正確」的困境),因此可行性較低。
- 以 Basel II 內評法模型產出之評級對應 PD 為基礎,針對未來 12 個月的景氣看法調整:
舉例來說,等級 3 的 PD 為 2%,而該評級結果係根據長期平均違約率 (假設為銀行過去一個完整景氣循環的平均實際違約率) 的參數校準得出,那麼銀行可以比較未來 12 個月的景氣相較於過去一個完整景氣循環的平均好或壞,再進一步將與平均景氣對比的好壞幅度作出「調整參數」。也就是說,若預期未來景氣較過去的平均好,則調整參數為負 (等級 3 對應之 PD 小於 2%);若預期未來景氣較過去的平均差,則調整參數為正 (等級 3 對應之 PD 大於 2%)。詳細的參數調整方法自然仰賴銀行的風管和會計單位思考,但我們相信此作法較能兼顧 IFRS 9 的「前瞻性評估」精神和實務的可行性。
- 以 Basel II 內評法模型產出之評級作為排序的基礎區分風險水平高低,再以近期各風險類別的實際違約率作為違約率參數:
類似許多銀行對於 34 號公報的處理方法,根據內評法的評級將客戶區分為不同的風險類別 (如:低、中、高風險),並且採用近期 (例如:最近 12 個月) 各風險類別的實際違約率 (類別劃分應使實際違約率單調遞增) 作為未來 12 個月的違約率參數。如同前述針對「前瞻性評估」的討論,這樣的做法雖然可行性最高,但是基本假設在於「最近 12 個月的實際違約經驗就是銀行對於未來 12 個月景氣看法的最好評估 (best estimate)」,端視會計單位/主管機關是否能接受。
Stage 2預期損失框架的違約率參數
Stage 2 的組合必須計算存續期間之預期損失,因此有很多關於存續期間違約率參數的討論;由於 Basel II 的內評法並無太多相關的規範,因此這方面的討論屬於較新的領域 (即使風險管理也偶有需要長期 PD 估計的應用),討論的方向也較為發散。根據側面了解,目前除了以銀行的實際違約率 (但往往無法包含較長期的貸款產品需要) 為基礎外,也提出了以馬可夫鍊為主的方法。
如同其他的數量方法,馬可夫鍊有其基本的假設和限制,以估算長期違約率而言,我們認為有以下兩點需要進一步考慮:
- 銀行應該採用長期 (一個完整景氣循環) 的實際經驗產出一年期的轉置矩陣 (transition matrix):
簡單地說,評等 X 的客戶在景氣好和景氣差的時期,下一年變為評等 Y 的機率應該不同;因此,若銀行以短期內的歷史經驗產出轉置矩陣應用馬可夫鍊的方法估算長期違約率,則很可能產生大幅度的偏誤
- 以信用風險的違約來說,各期的評等互相獨立的假設之合理性:
馬可夫鍊的基本假設在於各期間狀態的獨立性,舉例來說,假設客戶 A 和客戶 B 三年後都是評等 X,則第四年變為評等 Y 的機率相同;然而以風險管理實務的角度,若客戶 A 三年來都維持在評等 X,客戶 B 三年來信用評等一路滑落,則兩個客戶第四年變為評等 Y 的機率應該不同
當然,量化方法中有一些方法可以稍微協助解決以上的問題 (如:Additive Markov Chain、Markov Chain with memory),因此我們並無意推翻這個長期違約率的估算方法。作為另一個與馬可夫鍊概念相近的方法,我們建議採用 Survival rate 的方式可供銀行參考;舉例來說,假設客戶目前的評等為第 3 等,對應的 PD 為 2% (cycle-neutral,即以長期平均違約率校準之結果),則兩年累積的違約機率為 2%+(1-2%)*2% = 3.96%,以此類推多年期的違約機率。再次說明這樣的方法並不是用來取代馬可夫鍊,但在較簡單明瞭的估算方式下,結果的偏誤應該不會較馬可夫鍊高。要注意的是,Survival rate 用來計算長期 PD 的前提假設在於 (a) 評級對應的 PD 是 cycle-neutral,即屬於平均景氣情景下的估計值,(b) 若存續期間太長 (如:大於 3-5 年),我們無法以更好的方式評估未來景氣狀況,因此採用平均景氣情景的違約率參數代表每一年的估計。若以此邏輯延伸,我們也可以思考將上述的兩種方法一併採用,例如:在資料狀況許可的前提下,小於 3 年的長期 PD 以轉置矩陣搭配馬可夫鍊的做法;大於 3 年的長期 PD 則以survival rate的方式估算。最後,Basel Committee 也曾提出類似以上馬可夫鍊/survival rate 的方法 [3],銀行也可以作為另一個參考的做法。
[3] Annex 1 from Working Paper No.22, BCBS, January 2013
總結
以上提出我們對於 IFRS 9 減損方法於台灣市場目前為止的討論議題的觀點,若要與其他亞太市場作比較,我們發現最大的差異在於針對「情境分析」(scenario analysis) 方法應用於 IFRS 9 的討論在台灣市場幾乎不存在。當然,在解讀 IFRS 9 規範時,包括 ITG 會議等討論皆提及「情境分析非必要方法」、「不一定要採用三個情景」等反證,但我們在東南亞市場 (如:新加坡) 銀行預計作法的初步了解中,發現情境分析可能扮演重要的角色。背後的原因可能很多,但我們猜測在 Basel II 正式實施的市場中,情境分析的風險分析方法較為普遍,而且在 BCBS[4] 的報告中也間接提到前瞻性評估採用的總經參數和風險驅動因子應該與用來進行預算編列、資本規劃的分析相同。
最後,綜觀我們在本文中提出的參數化建議和觀點,可以發現我們認為 IFRS 9 的實施提供銀行一個結合風險管理實務、Basel II 風險模型和會計準則的大好機會 (尤其對於國內風險管理能力較為成熟的 6-7 家銀行而言)。若要往此目標邁進,基本的必要條件就是要先使主管機關和簽證會計師對於風險模型的效度 (和限制) 有一定程度的認識和了解,惟有如此,才有機會從現有的事實認定 (如:逾期 30 天) 和實際違約率等無可否認/容易解釋的限制 (顧名思義皆是backward-looking) 中脫身,將銀行對於環境的不同判斷和所謂的前瞻性評估表現出來。事實上,在我們一直以來的觀念中,風險模型就是銀行的重要基礎建設,在 IFRS 9 之後使用到的機會應該會愈來愈多。
[4] Principle 37, “Guidance on credit risk and accounting for expected credit losses” BCBS, December 2015