贷款和贷款减值准备-PWC.pptVIP

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2018-03-24 发布于重庆
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贷款和贷款减值准备-PWC.ppt

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贷款和贷款减值准备-PWC

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 1). Para 43: 初始确认应以公允价值确认，考虑与购置或发行金融资产相关的交易成本。其后计量：应以实际利率法按摊余成本记量，实际利率法的定义：见附件 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * PRC – Leases IAS – 17。12 17。28 * * * * * * * * * * * * * 下图说明了贷款组合测试中的重要因素：当前条件贷款损失准备组合测试已发生损失的调整因素历史损失经验数据重要因素(一) 历史损失经验数据迁移模型通过在一组具有相同信贷风险特征（如评级，借款人类型或逾期期限）的贷款中追踪其在一段特定时间中的历史损失数据来估计该类贷款的综合损失率。通过将当期资产负债表日同类贷款总额与综合损失率相乘得到估计的损失。步骤将贷款组合分层设定各迁移子层（如外部评级：AAA，AA等；内部评级；监管机构分类：次级，可疑等；逾期期限等）决定需要的相关历史数据根据历史信息计算迁移率计算历史损失案例的回收率（采用贴现现金流）根据各种可能的迁移路径计算各迁移子层的拨备率计算拨备总额迁移模型迁移模型（示例1/7） 0.00% 0.00% 12.04% 63.40% 20.80% 损失 55.32% 10.13% 11.82% 11.29% 0.93% 可疑 33.87% 7.32% 27.62% 13.59% 9.08% 次级 4.10% 7.02% 11.92% 33.57% 29.57% 关注 0.00% 0.57% 0.64% 6.22% 78.97% 正常损失＋核销可疑次级关注正常 ? 根据历史损失经验编制迁移矩阵 Yr 1 Yr 2 假设回收率为22.50%（采用贴现现金流）损失率为：（1-回收率）＝77.50% 正常 0.00% 0.57% 0.64% 6.22% 11.92% 7.32% 55.32% 33.87% 关注次级可疑可疑损失 77.50% 次级损失 77.50% 可疑损失 77.50% 损失 77.50% 7.02% 4.10% 迁移模型（示例2/7）识别所有可能的降级迁移路径次级可疑 42.87% 可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.50% 正常次级可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.50% 关注 0.00% 0.57% 0.64% 6.22% 11.92% 7.32% 55.32% 33.87% 7.02% 4.10% 可疑贷款的损失率为： 77.50 x 55.32% = 42.87% 迁移模型（示例3/7）根据迁移路径计算各评级的损失率次级 29.39% 可疑 42.87% 可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.50% 正常次级 29.39% 可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.50% 关注 0.00% 0.57% 0.64% 6.22% 11.92% 7.32% 55.32% 33.87% 7.02% 4.10% 次级贷款的损失率为： 77.50 x 33.87% + 42.87 x 7.32% = 29.39% 迁移模型（示例4/7）根据迁移路径计算各评级的损失率次级 29.39% 可疑 42.87% 可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.50% 正常次级 29.39% 可疑 42.87% 损失 77.50% 损失 77.5