金融資產預期信用損失模型的前瞻性調整機制

在使用多元線性回歸模型來預測GDP增長率、CPI增長率與歷史違約概率之間的關系時，我們采用了Wilson模型來計算前瞻性調整系數(shù)。以下是具體步驟：

數(shù)據(jù)準備：首先，我們對全行業(yè)債券的歷史違約率數(shù)據(jù)（PD）進行了Logistic變換，將Ln（PD/（1-PD））作為線性回歸方程的因變量（Y），并將GDP增長率和CPI增長率作為回歸方程的自變量（X1和X2）。我們使用了2013年至2022年共10年的數(shù)據(jù)來進行回歸分析。

線性回歸：通過線性回歸分析，我們得出了以下回歸關系式：Y=-0.398603×X1-0.793226×X2；

這個關系式的F值通過了檢驗，R Square值大于0.98，自變量的p值均小于0.01，表明自變量與因變量之間具有非常顯著的相關性（統(tǒng)計結果置信度大于99%）。

預測未來經濟指標：我們根據(jù)2022年實際的中國GDP增速及中國社會科學院經濟研究所、國際貨幣基金組織等政府機構和國際組織發(fā)布的相關預測，對所選取的經濟指標未來1年的預測分為基準、較強、較弱三種情形。

計算預期違約概率：將預測的未來經濟指標帶入回歸關系式，我們得出回歸方程因變量Y（即Ln（PD/（1-PD））=-3.7067。經過指數(shù)變換后，計算得出預期違約概率為2.397%。

計算前瞻性調整系數(shù)：我們將資產負債表日計算的預期違約概率2.397%除以2022年度歷史實際損失率（全行業(yè)債券歷史違約率2.3%），得到前瞻性調整系數(shù)為104.21%，并基于謹慎性向上取整為105%。

預期信用損失是什么？

預期信用損失是指以發(fā)生違約的風險為權重的金融工具信用損失的加權平均值。

如：金額1000萬元，違約率3%，30%的違約損失率，則預期信用損失=1 000×3%×30%=9(萬元)

由于預期信用損失考慮付款的金額和時間分布，因此即使企業(yè)預計可以全額收款但收款時間晚于合同規(guī)定的到期期限，也會產生信用損失。

在極少數(shù)情況下，金融工具預計存續(xù)期無法可靠估計的，企業(yè)在計算確定預期信用損失時，應當基于該金融工具的剩余合同期間。

金融資產預期信用損失模型的前瞻性調整機制系數(shù)是多少？以上內容就是本期小編老師提及到的相關財務知識，學員們應該懂得針對這個金融資產預期損失模式的調整系數(shù)是多少的，這個系數(shù)對于企業(yè)各項增長率的變化有關系的，這點相信你們讀完上文之后應該有所了解的。同時，在本網(wǎng)站上還有很多關于金融資產預期信用損失方面的財務知識，這些知識都是可以幫助到你們提升的，歡迎你們來關注本網(wǎng)站。