方燁 陳綠原
米歇爾·渥克撰寫的《灰犀牛:如何應(yīng)對大概率危機(jī)》一書讓“灰犀!睘槭澜缢。類似“黑天鵝”比喻小概率而影響巨大的事件,“灰犀!眲t比喻大概率且影響巨大的潛在危機(jī)。2018年以來,中國金融市場經(jīng)歷了前所未有的震蕩,不管是上證指數(shù)跌破2000點(diǎn),還是債市的爆雷頻頻,金融市場從業(yè)人員如履薄冰,就像一只只薛定諤的貓,不知道明天是生是死?然而,真的沒有風(fēng)險(xiǎn)提示信息嗎?真的看不出灰犀牛正在向我們襲來嗎?本文從金融資產(chǎn)減值的角度尋找其實(shí)我們看得見,但一直忽略的灰犀牛。
新準(zhǔn)則核心是強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)的協(xié)同,形成1+1>2
2017年3月,我國財(cái)政部修訂發(fā)布了《企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則第22號——金融工具確認(rèn)和計(jì)量》(CAS22)等新金融工具準(zhǔn)則,2018年9月,中證協(xié)發(fā)布了《證券公司金融工具減值指引》,要求上市企業(yè)2019年1月1日起實(shí)施新準(zhǔn)則,非上市企業(yè)2021年1月1日起實(shí)施新準(zhǔn)則,標(biāo)志著我國正式進(jìn)入新準(zhǔn)則實(shí)施階段。
新準(zhǔn)則的提出,有以下幾點(diǎn)目標(biāo):
一是“預(yù)期損失模型”更早、更多的計(jì)量減值準(zhǔn)備,提高會計(jì)信息的及時(shí)性和審慎性;
二是體現(xiàn)時(shí)間價(jià)值,更準(zhǔn)確地反映信用風(fēng)險(xiǎn)前瞻性,旨在長期平滑利潤,降低風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)對財(cái)務(wù)報(bào)表的沖擊;
三是會計(jì)分類及減值計(jì)提規(guī)范化,增強(qiáng)同業(yè)可比性。
新準(zhǔn)則進(jìn)一步加強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)的協(xié)同效應(yīng),增加了財(cái)務(wù)的透明度,但同時(shí)也對證券行業(yè)產(chǎn)生一系列的影響和沖擊。筆者利用財(cái)報(bào)信息分析券商新準(zhǔn)則切換后的減值影響,尋找其背后的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、方法模型的差異,進(jìn)而探討未來風(fēng)險(xiǎn)管理的改進(jìn)方向。
券商減值分析
根據(jù)中信證券(600030)、華泰證券(601688)、國泰證券、海通證券(600837)、廣發(fā)證券(000776)、招商證券(600999)、中信建投、中國銀河、東方證券、光大證券(601788)、中原證券這11家A+H股券商2017年年報(bào)數(shù)據(jù)及2018年半年報(bào)數(shù)據(jù),對比分析出各家2017年12月31日時(shí)點(diǎn)使用舊準(zhǔn)則和2018年1月1日時(shí)點(diǎn)使用新準(zhǔn)則的減值比例變動,以及2018年1月至6月期間減值比例變化,按業(yè)務(wù)類型分成融資業(yè)務(wù)、股票質(zhì)押及約定購回業(yè)務(wù)、債券投資業(yè)務(wù)三個(gè)模塊逐一分析。
融資業(yè)務(wù)參考財(cái)報(bào)的融出資金科目數(shù)據(jù),融資業(yè)務(wù)包括融資融券業(yè)務(wù)、孖展業(yè)務(wù)、限制性股權(quán)激勵(lì)融資等,切換前后,減值比例基本保持略微增加,剔除掉東方證券,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證券,融資類業(yè)務(wù)的減值比例平均值增長0.05%,這是股市下行帶來了預(yù)期信用損失的略微上漲。
對于2018年1月1日新舊準(zhǔn)則切換時(shí)點(diǎn)的分析,可以看出除了東方證券,其余各家券商盡量采用了平穩(wěn)過渡的思路;對于2018年上半年的減值變化,剔除資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整等政策導(dǎo)向因素,受經(jīng)濟(jì)下行影響,股市跌幅劇烈,嚴(yán)重影響融資融券和股票質(zhì)押業(yè)務(wù),由于維持擔(dān)保比/履約保障比紛紛下跌,進(jìn)入第二/第三階段的資產(chǎn)規(guī)模越來越多,減值跡象顯著上升。截至2018年底,信用類減值比例仍然有進(jìn)一步上升趨勢。
對比11家券商2018年6月30日的債券投資規(guī)模及減值比例,減值比例和規(guī)模沒有明顯相關(guān)性。此外,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2018年下半年減值比例有所提升,一方面由于正常類的債券投資業(yè)務(wù)也要計(jì)提,導(dǎo)致整個(gè)減值范圍的擴(kuò)大;另一方面反映出市場的信用風(fēng)險(xiǎn)較去年顯著上升,一旦踩雷,減值計(jì)提就會產(chǎn)生懸崖效應(yīng),對利潤的沖擊非常大。
同業(yè)減值方案小結(jié)
減值比例整體而言,由很多因素決定,如外部環(huán)境、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、方法模型以及市場波動。不同公司因數(shù)據(jù)及信息系統(tǒng)管理水平不同,資產(chǎn)結(jié)構(gòu)不同,方法模型見仁見智,因此產(chǎn)生的影響也不同,導(dǎo)致同業(yè)公司的財(cái)務(wù)報(bào)表缺乏橫向可比性。
從外部環(huán)境分析,國內(nèi)的外部評級信息不夠健全,企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)積累參差不齊,監(jiān)管政策的出臺必須經(jīng)歷一個(gè)從粗到細(xì)的過程,目前的新準(zhǔn)則條款相對粗放,給予了企業(yè)一定的自由度,市場需要適應(yīng)調(diào)整的過程。因此各券商新準(zhǔn)則實(shí)施起點(diǎn)尚未統(tǒng)一。
從方法模型分析,各券商對新準(zhǔn)則的解讀有一定差異,例如中信證券的階段三為逾期90天+,階段二為逾期30天+。該標(biāo)準(zhǔn)超過了監(jiān)管要求的30天寬限期,即對債券違約定義的寬松處理;再比如2018年12月21日,中證協(xié)在北京召開證券公司新金融工具準(zhǔn)則專題研討會,就股票質(zhì)押減值處理意見做了補(bǔ)充說明,包括階段劃分可以參考逾期30天/90天、股票公允價(jià)值可以參考凈資產(chǎn)等?梢姼魅痰姆椒P鸵娙室娭恰
另一方面,經(jīng)濟(jì)下行,減值比例變化,引發(fā)券商對違約資產(chǎn)處置的擔(dān)憂。預(yù)期信用損失模型初衷是改變“已發(fā)生損失法”的順周期特點(diǎn)導(dǎo)致的馬太效應(yīng),但在實(shí)際操作中,難以真正發(fā)揮逆周期作用。減值準(zhǔn)備的確認(rèn)是復(fù)雜的多方博弈,比如防止利潤進(jìn)一步縮水、業(yè)績的公開披露、績效考核的影響。
違約債爆雷頻頻
債券投資、股票質(zhì)押、融資融券的爆雷對券商業(yè)績的影響非常大,一旦發(fā)生違約或股價(jià)大跌,就直接進(jìn)入第三階段全額計(jì)提賬面余額。以債市為例,根據(jù)萬德數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2019年2月,違約債累計(jì)278只,累計(jì)余額2022億元。從發(fā)生實(shí)質(zhì)性違約時(shí)點(diǎn)的歷史分布中發(fā)現(xiàn),2018年下半年,爆雷的數(shù)量和規(guī)模的增長率有顯著提升。
由此可見,隨著市場化程度越來越高,剛性兌付的神話必須打破,違約是不可避免的。違約債的高概率發(fā)生,踩雷券商的數(shù)量也隨之上升,那么對各家券商的風(fēng)險(xiǎn)識別、預(yù)警提出了更高的挑戰(zhàn)。
如何尋找灰犀牛?
排雷是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程,需要全面的風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建設(shè),包括但不限于:投資者的政策導(dǎo)向及風(fēng)險(xiǎn)偏好的設(shè)定;組合限額/交易策略的匹配;精細(xì)化/客觀/標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量工具,如內(nèi)部評級、違約損失率模型;及時(shí)的信息監(jiān)控和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)捕捉和處理;流程/政策上對突發(fā)狀況的應(yīng)急機(jī)制等。
具體而言,筆者從事前、事中、事后的三個(gè)節(jié)點(diǎn)給出一些技術(shù)層面的建議。
一是事前準(zhǔn)入做防范。
進(jìn)入市場業(yè)務(wù)對信用風(fēng)險(xiǎn)的精細(xì)化計(jì)量提出更高的要求,目前在國內(nèi)券商的風(fēng)險(xiǎn)管理體系中,已經(jīng)建立完善的發(fā)債企業(yè)內(nèi)部評級的不超過20家,而針對兩融和股票質(zhì)押業(yè)務(wù),建立內(nèi)評體系更是寥寥無幾,這都是未來重要的改進(jìn)空間。
相較于外評,內(nèi)評的最大優(yōu)勢體現(xiàn)在:風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力強(qiáng),避免了集中度過高的問題;不論是敞口劃分還是客戶的資質(zhì)都更加定制化,契合券商內(nèi)部的投資偏好,也更能體現(xiàn)投資對象的風(fēng)險(xiǎn)透明性。
隨著券商業(yè)務(wù)的開展,數(shù)據(jù)的積累也是很重要的因素,與內(nèi)評的模型和運(yùn)行管理機(jī)制相結(jié)合,才能發(fā)揮出其及時(shí)和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分力的效果。
二是事中結(jié)合大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。
筆者發(fā)現(xiàn),中國的金融投資機(jī)構(gòu)更多重視投前而忽略投后,這是定式思維,也受技術(shù)層面的限制。因?yàn)橥逗箢A(yù)警需要更強(qiáng)的時(shí)效性,由于外部信息太多而外部評級滯后,因此需要結(jié)合大數(shù)據(jù),將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的功能真正落地到風(fēng)險(xiǎn)管理部門的日常工作中來。
目前市場上有不少風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù),但大多數(shù)還是以提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變動為主,鮮有通過專業(yè)模型進(jìn)行分析預(yù)警。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警原理概括而言,基于三個(gè)維度,即發(fā)行人基本面信息、實(shí)時(shí)分析增量信息如輿情、交易信息。
筆者利用相關(guān)的信息系統(tǒng),觀察以上三個(gè)維度的信息表現(xiàn)出的發(fā)行人信用風(fēng)險(xiǎn)邊際變化。大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)主要運(yùn)用在增量信息的處理分析上,能夠快速理清大量的新增信息。
三是事后不良資產(chǎn)處置標(biāo)準(zhǔn)化。
對于已經(jīng)有減值跡象的業(yè)務(wù),根據(jù)22號準(zhǔn)則相關(guān)規(guī)定,在估計(jì)現(xiàn)金流量時(shí),企業(yè)應(yīng)當(dāng)考慮金融工具在整個(gè)預(yù)計(jì)存續(xù)期的所有合同條款(包括展期、補(bǔ)充協(xié)議等),還應(yīng)當(dāng)反映源自擔(dān)保物的預(yù)期現(xiàn)金流的金額和時(shí)間(而無論該抵債是否很可能發(fā)生),包括出售所持擔(dān)保品獲得的現(xiàn)金流量,以及屬于合同條款組成部分的其他信用增級所產(chǎn)生的現(xiàn)金流量。
目前,證券公司預(yù)期收取的所有現(xiàn)金流量(還款來源)應(yīng)該包括:
1)抵質(zhì)押品,包括針對債項(xiàng)的抵押房產(chǎn)、房產(chǎn)、土地使用權(quán)等,證券公司通常對抵質(zhì)押品的真實(shí)性、可交易性,結(jié)合官方評估報(bào)告來綜合評估可回收價(jià)值。
2)關(guān)聯(lián)方擔(dān)保等增信措施。擔(dān)保公司,或銀行,或發(fā)債企業(yè)股東信用良好,為其提供連帶擔(dān)保責(zé)任,并且已經(jīng)簽訂了擔(dān)保協(xié)議。根據(jù)準(zhǔn)則的規(guī)定,在估計(jì)現(xiàn)金流缺口時(shí),所有源自因抵債而獲得的擔(dān)保方的現(xiàn)金流,均應(yīng)該予以考慮,從而調(diào)整違約損失率。
3)考慮發(fā)債企業(yè)具備積極的還款意愿,召開債委會,申請展期,或有部分還款動作,視為其還款意愿強(qiáng)烈,但處于現(xiàn)金流困境中。該類融資人如果仍然正常經(jīng)營,且經(jīng)營狀況能夠證明未來具備還款能力,均應(yīng)該予以考慮,從而調(diào)整違約損失率。
借用吳曉波的書名“激蕩十年水大魚大”來形容今天的市場多樣化,最恰當(dāng)不過。
新金融工具準(zhǔn)則將信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測放在了重要的位置上,從簡單的事后計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑爸鲃釉u估和事中跟蹤監(jiān)控。抱著僥幸心理搏收益的慘痛教訓(xùn)告誡我們:風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量精細(xì)化、數(shù)據(jù)庫和管理信息系統(tǒng)建設(shè)迫在眉睫。操作層面上,從事前風(fēng)險(xiǎn)評估、事中風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、事后風(fēng)險(xiǎn)處置三個(gè)節(jié)點(diǎn)著手,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,才能在未來的市場競爭中,更早發(fā)現(xiàn)灰犀牛,更快采取應(yīng)對措施,更有效降低損失。
(方燁系德勤中國風(fēng)險(xiǎn)咨詢合伙人,陳綠原系德勤中國風(fēng)險(xiǎn)咨詢經(jīng)理)
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