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。以下是具體步驟：

數據準備：首先，我們對全行業債券的歷史違約率數據（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年的數據來進行回歸分析。

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（統計結果置信度大于99%）。

預測未來經濟指標：我們根據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：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（全行業債券歷史違約率2.3%），得到前瞻性調整系數為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，因此即使企業預計可以全額收款但收款時間晚于合同規定的到期期限，也會產生信用損失。

在極少數情況下，金融工具預計存續期無法可靠估計的，企業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。

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