赌博默示录2下载:从减值准备 寻找券商的灰犀牛

赌博罪 www.a76i.com.cn   方烨 陈绿原

  米歇尔·渥克撰写的《灰犀牛:如何应对大概率?;芬皇槿谩盎蚁!蔽澜缢?。类似“黑天鹅”比喻小概率而影响巨大的事件,“灰犀?!痹虮扔鞔蟾怕是矣跋炀薮蟮那痹谖;?。2018年以来,中国金融市场经历了前所未有的震荡,不管是上证指数跌破2000点,还是债市的爆雷频频,金融市场从业人员如履薄冰,就像一只只薛定谔的猫,不知道明天是生是死?然而,真的没有风险提示信息吗?真的看不出灰犀牛正在向我们袭来吗?本文从金融资产减值的角度寻找其实我们看得见,但一直忽略的灰犀牛。

  新准则核心是强化风险和财务的协同,形成1+1>2

  2017年3月,我国财政部修订发布了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》(CAS22)等新金融工具准则,2018年9月,中证协发布了《证券公司金融工具减值指引》,要求上市企业2019年1月1日起实施新准则,非上市企业2021年1月1日起实施新准则,标志着我国正式进入新准则实施阶段。

  新准则的提出,有以下几点目标:

  一是“预期损失模型”更早、更多的计量减值准备,提高会计信息的及时性和审慎性;

  二是体现时间价值,更准确地反映信用风险前瞻性,旨在长期平滑利润,降低风险集中爆发对财务报表的冲击;

  三是会计分类及减值计提规范化,增强同业可比性。

  新准则进一步加强了风险和财务的协同效应,增加了财务的透明度,但同时也对证券行业产生一系列的影响和冲击。笔者利用财报信息分析券商新准则切换后的减值影响,寻找其背后的资产结构、方法模型的差异,进而探讨未来风险管理的改进方向。

  券商减值分析

  根据中信证券、华泰证券、国泰证券、海通证券、广发证券、招商证券、中信建投、中国银河、东方证券、光大证券、中原证券这11家A+H股券商2017年年报数据及2018年半年报数据,对比分析出各家2017年12月31日时点使用旧准则和2018年1月1日时点使用新准则的减值比例变动,以及2018年1月至6月期间减值比例变化,按业务类型分成融资业务、股票质押及约定购回业务、债券投资业务三个??橹鹨环治?。

  融资业务参考财报的融出资金科目数据,融资业务包括融资融券业务、孖展业务、限制性股权激励融资等,切换前后,减值比例基本保持略微增加,剔除掉东方证券,其余10家券商增幅均值0.03%。2018年1月~2018年6月,除了中信建投和中原证券,融资类业务的减值比例平均值增长0.05%,这是股市下行带来了预期信用损失的略微上涨。

  对于2018年1月1日新旧准则切换时点的分析,可以看出除了东方证券,其余各家券商尽量采用了平稳过渡的思路;对于2018年上半年的减值变化,剔除资产结构调整等政策导向因素,受经济下行影响,股市跌幅剧烈,严重影响融资融券和股票质押业务,由于维持担保比/履约保障比纷纷下跌,进入第二/第三阶段的资产规模越来越多,减值迹象显著上升。截至2018年底,信用类减值比例仍然有进一步上升趋势。

  对比11家券商2018年6月30日的债券投资规模及减值比例,减值比例和规模没有明显相关性。此外,据不完全统计,2018年下半年减值比例有所提升,一方面由于正常类的债券投资业务也要计提,导致整个减值范围的扩大;另一方面反映出市场的信用风险较去年显著上升,一旦踩雷,减值计提就会产生悬崖效应,对利润的冲击非常大。

  同业减值方案小结

  减值比例整体而言,由很多因素决定,如外部环境、资产结构、方法模型以及市场波动。不同公司因数据及信息系统管理水平不同,资产结构不同,方法模型见仁见智,因此产生的影响也不同,导致同业公司的财务报表缺乏横向可比性。

  从外部环境分析,国内的外部评级信息不够健全,企业内部数据积累参差不齐,监管政策的出台必须经历一个从粗到细的过程,目前的新准则条款相对粗放,给予了企业一定的自由度,市场需要适应调整的过程。因此各券商新准则实施起点尚未统一。

  从方法模型分析,各券商对新准则的解读有一定差异,例如中信证券的阶段三为逾期90天+,阶段二为逾期30天+。该标准超过了监管要求的30天宽限期,即对债券违约定义的宽松处理;再比如2018年12月21日,中证协在北京召开证券公司新金融工具准则专题研讨会,就股票质押减值处理意见做了补充说明,包括阶段划分可以参考逾期30天/90天、股票公允价值可以参考净资产等??杉魅痰姆椒P图始?。

  另一方面,经济下行,减值比例变化,引发券商对违约资产处置的担忧。预期信用损失模型初衷是改变“已发生损失法”的顺周期特点导致的马太效应,但在实际操作中,难以真正发挥逆周期作用。减值准备的确认是复杂的多方博弈,比如防止利润进一步缩水、业绩的公开披露、绩效考核的影响。

  违约债爆雷频频

  债券投资、股票质押、融资融券的爆雷对券商业绩的影响非常大,一旦发生违约或股价大跌,就直接进入第三阶段全额计提账面余额。以债市为例,根据万德数据统计,截至2019年2月,违约债累计278只,累计余额2022亿元。从发生实质性违约时点的历史分布中发现,2018年下半年,爆雷的数量和规模的增长率有显著提升。

  由此可见,随着市场化程度越来越高,刚性兑付的神话必须打破,违约是不可避免的。违约债的高概率发生,踩雷券商的数量也随之上升,那么对各家券商的风险识别、预警提出了更高的挑战。

  如何寻找灰犀牛?

  排雷是一个非常复杂的系统工程,需要全面的风险管理体系的建设,包括但不限于:投资者的政策导向及风险偏好的设定;组合限额/交易策略的匹配;精细化/客观/标准的风险计量工具,如内部评级、违约损失率模型;及时的信息监控和准确的数据捕捉和处理;流程/政策上对突发状况的应急机制等。

  具体而言,笔者从事前、事中、事后的三个节点给出一些技术层面的建议。

  一是事前准入做防范。

  进入市场业务对信用风险的精细化计量提出更高的要求,目前在国内券商的风险管理体系中,已经建立完善的发债企业内部评级的不超过20家,而针对两融和股票质押业务,建立内评体系更是寥寥无几,这都是未来重要的改进空间。

  相较于外评,内评的最大优势体现在:风险区分能力强,避免了集中度过高的问题;不论是敞口划分还是客户的资质都更加定制化,契合券商内部的投资偏好,也更能体现投资对象的风险透明性。

  随着券商业务的开展,数据的积累也是很重要的因素,与内评的模型和运行管理机制相结合,才能发挥出其及时和风险区分力的效果。

  二是事中结合大数据的风险预警。

  笔者发现,中国的金融投资机构更多重视投前而忽略投后,这是定式思维,也受技术层面的限制。因为投后预警需要更强的时效性,由于外部信息太多而外部评级滞后,因此需要结合大数据,将风险预警的功能真正落地到风险管理部门的日常工作中来。

  目前市场上有不少风险预警相关产品和服务,但大多数还是以提供基础数据变动为主,鲜有通过专业模型进行分析预警。风险预警原理概括而言,基于三个维度,即发行人基本面信息、实时分析增量信息如舆情、交易信息。

  笔者利用相关的信息系统,观察以上三个维度的信息表现出的发行人信用风险边际变化。大数据、人工智能技术主要运用在增量信息的处理分析上,能够快速理清大量的新增信息。

  三是事后不良资产处置标准化。

  对于已经有减值迹象的业务,根据22号准则相关规定,在估计现金流量时,企业应当考虑金融工具在整个预计存续期的所有合同条款(包括展期、补充协议等),还应当反映源自担保物的预期现金流的金额和时间(而无论该抵债是否很可能发生),包括出售所持担保品获得的现金流量,以及属于合同条款组成部分的其他信用增级所产生的现金流量。

  目前,证券公司预期收取的所有现金流量(还款来源)应该包括:

  1)抵质押品,包括针对债项的抵押房产、房产、土地使用权等,证券公司通常对抵质押品的真实性、可交易性,结合官方评估报告来综合评估可回收价值。

  2)关联方担保等增信措施。担保公司,或银行,或发债企业股东信用良好,为其提供连带担保责任,并且已经签订了担保协议。根据准则的规定,在估计现金流缺口时,所有源自因抵债而获得的担保方的现金流,均应该予以考虑,从而调整违约损失率。

  3)考虑发债企业具备积极的还款意愿,召开债委会,申请展期,或有部分还款动作,视为其还款意愿强烈,但处于现金流困境中。该类融资人如果仍然正常经营,且经营状况能够证明未来具备还款能力,均应该予以考虑,从而调整违约损失率。

  借用吴晓波的书名“激荡十年水大鱼大”来形容今天的市场多样化,最恰当不过。

  新金融工具准则将信用风险的预测放在了重要的位置上,从简单的事后计算转变为事前主动评估和事中跟踪监控。抱着侥幸心理搏收益的惨痛教训告诫我们:风险计量精细化、数据库和管理信息系统建设迫在眉睫。操作层面上,从事前风险评估、事中风险监控、事后风险处置三个节点着手,进行风险管理,才能在未来的市场竞争中,更早发现灰犀牛,更快采取应对措施,更有效降低损失。

 ?。ǚ届窍档虑谥泄缦兆裳匣锶?,陈绿原系德勤中国风险咨询经理)

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