资产负债的公允价值会计效应研究

1、资产负债的公允价值会计效应研究 一、模拟基础和条件假设 (一)模拟基础 由于2007年金融危机中，公允价值会计被指为导致银行的资本充足率下降，迫使银行抛售金融资产，引发金融危机并使之迅速蔓延，因而研究公允价值会计顺周期效应的文献多以银行财务信息为研究对象(AllenandCarletti，2008;SEC，2008)。在中国银行业具有代表性的“四大行”中，中国银行应用公允价值会计的范围较广，故而本文以中国银行2009年末合并资产负债表作为主要的模拟基础数据(见表1)。为了比较不同资产负债结构对报表项目波动的影响，也对北京银行和“有代表性的美国商业银行”的报表进行了模拟，其基础数据分别根据北京银

2、行2009年年报和GlobalFinancialStabilityeport(Oct，2008)整理，见表1。在模拟中对资产、负债应用公允价值计量的估值方法采用欧洲央行(2004)和IMF(2008)所使用的方法，具体如下:第一，贷款和债券按其预期净现值(NPV)估值，估值时考虑到每一个项目的违约率(PD)和违约损失率(LGD)。T年后到期的某一证券(或贷款)的价值计算如下NPV=Tt=1E(CFt)(1+t)t其中，t是t年的折现率，而E(CFt)是根据相应的债券(或贷款)违约率预计的第t年的净现金流量，即对于所有的tT，E(CFt)=PDt(1+rt)N(1LGDt)+(1PDt)rtN，

3、t=T，E(CFT)=PDT(1+rT)N(1LGDT)+(1PDT)(1+rT)N，其中，PDt代表违约概率，rt是贷款的利率，N是这笔贷款的名义金额，而LGDt是违约损失率。该估值方法可视为第三层次的公允价值，也就是通常所说的按模型计价的会计(MarkToModelAccounting，也翻译为“盯模会计”)。第二，在公允价值会计模式下，股票按照市场价格估值。由于银行未披露股票投资组合的详细构成，因而假设银行持有与上证指数同样的股票组合。股票的价值可以把银行的股票数量乘以股票的平均单价。例如，在上证指数为100时，股票的价值是200，那么，可以求得股票的数量是2。接下来可以计算，在上证指数

4、为41.89时，股票的价值为83.78(即2*41.89)。该模拟方法可视为第一、二层次的公允价值，也就是通常所说的市价变动会计(MarkToMarketAccounting，也翻译为“盯市会计”)。 (二)条件假设 下文的模拟分别假设银行处在不同的经济环境当中。首先反映银行的资产负债表在一个正常商业周期内的变动情况，它可作为随后各种环境模拟的基础。随后进行三种经济环境下的模拟，其目的是衡量公允价值会计对资产负债表项目波动的影响。这三种经济环境，即周期性来源，分别是:(1)股票市场的萧条繁荣周期;(2)房地产市场的萧条繁荣周期;(3)利率的萧条繁荣周期。为了更好的分析不同周期性来源对资产负债表

5、项目的影响，假定这三种经济环境是相对独立的，不存在相互影响。该假定不会影响本文关于公允价值会计的结论。这些经济环境的参数选择参考了欧洲央行(2004)和IMF(2008)的研究报告，数值设定参考了我国改革开放以来的经济数据。为简化分析，本文主要考察模式化商业周期的四个时期(经济过渡、经济波谷、经济过渡、经济波峰)。商业周期中的每个时点都以贷款和债券的不同违约率为特点。贷款和债券的违约率均假定随经济周期性而变化，在经济衰退时上升，在经济转暖时下降。原则上，不同类别的贷款和债券可能有不同的违约概率分布和周期内不同的变化。然而为了简化分析，本文假定所有的贷款和债券具有相同的违约率分布，并表现出同样的

6、周期性行为。该假定不影响本文的主要结论。四种经济环境的参数主要存在以下区别:在正常的商业周期中，各个时点仅贷款和债券的违约率不同;股市波动周期中，各个时点除违约率不同之外，股市指数也不同;房市波动周期中，特别计算了各个时点的住房抵押贷款违约率;利率波动周期中，各个时点除违约率不同之外，利率也不同。研究中涉及的各经济周期中经济参数的数据参见表2，其中各种数据的计算方法如下:第一，关于违约率(PD)。本文使用的违约率(住房抵押贷款除外)数据自不良贷款率计算转化得来。由于各银行均不对外公布违约率，能公开取得的相关数据只有银监会年报上的不良贷款率、贷款总额。本文利用银监会2009、2010年年报上公布

7、的20032010年不良贷款率(Y)，应用乘法模型(Y=TCI)对该时间序列进行分解，测定长期趋势和循环波动。在测定长期趋势时，采用趋势模型法进行回归分析。由于受银行内部控制的逐渐规范和贷款迅速增长的影响，这段期间的不良贷款率变动较大。因此，在趋势模型中选取两个自变量，分别为“期”和“贷款总额”。估计出模型参数之后，将各期的“期”和“贷款总额”数值代入模型，得出的因变量数值就是相应时间的趋势变动测定值(T)。在此基础上，根据乘法模型(Y=TCI)，计算出CI，再通过移动平均的方法，剔除不规则波动(I)，得出循环波动(C)的数据。根据各时期循环波动(C)的数据，结合趋势变动测定值(T)，得出经济

8、过渡、经济波峰、经济波谷等时点的违约率。住房抵押贷款的违约率来自于银监会年报中分行业不良贷款率。第二，关于违约损失率(LGD)。普通贷款的违约损失率，定义为(1四大资产管理公司现金回收率)。住房抵押贷款的违约损失率数据，来源于抵押风险分析和抵押贷款违约损失率研究(于晨曦，2007)。第三，关于资产、负债项目持有期限。资产负债表中计算贷款和债券的净现值时需要的持有期限数据，来源于银行年报中对各项金融资产到期日的分析。第四，关于资产、负债项目利率。资产负债表中计算贷款和债券的净现值时需要的利率数据，来源于银行年报。根据年报，近几年中，2007年的利率最高，2009年利率最低。因此，以2007年利率

9、为经济波峰的利率，2009年利率为经济波谷的利率。二者的平均值作为经济过渡期的利率。第五，关于折现率。资产负债表中计算贷款和债券的净现值时需要的折现率，为企业债权和股权的加权平均资本报酬率。债权的报酬率通过银行年报披露的付息负债利率计算得出。股权的报酬率通过资本资产定价模型算出，其中的无风险利率来自中国国债协会披露的定期国债最低利率，风险系数来自Bloomberg披露的中国银行业风险系数。债权和股权的比例依据该资产负债表本身进行计算。第六，关于股票指数。股市波动周期中经济波峰、经济波谷的股票指数数据，来自于上证指数20032011年期间最高值、最低值。经济过渡时点的股票指数根据20032011

10、的上证指数月收盘价平均值算出。 二、不同经济环境:完全公允价值模式与所有者权益波动 本文首先模拟了应用完全公允价值模式对所有者权益波动的影响(本文第三至第五部分计算结果见表3)。为了得出经济环境变化在这其中的作用，本文对不同的经济环境下应用完全公允价值模式的效果进行了比较(见图1)。图1显示，在四种经济周期中，按完全公允价值模式核算得出的所有者权益都产生了波动。但是，在正常周期中，资产负债双方的公允价值估值产生的所有者权益波动，与股市、房地产市场、利率市场的剧烈波动经济周期相比，都较为缓和。这与我们的预期相符。房地产周期和利率周期中，所有者权益的波动较为显著。由此可见，公允价值的确反映了经济体

11、本身的波动，这恰恰说明了公允价值计量的必要性。从另一个角度来看，我们不能把公允价值计量所反映出的波动性，一概视为错误的、扭曲的，而应视其产生原因区别对待。来源于经济本身的这类波动性，需要通过会计确认和计量予以反映。另外，在正常周期中，经济波谷的数据与预期有些不同。根据预期，经济波谷时点上中国银行的所有者权益应小于经济过渡时的数据。而表中的数据恰好相反，表现出反周期的波动。IMF(2008)所做的研究报告也发现了类似的反周期现象。在其模拟中，具有代表性的美国投资银行资产负债表，权益的变动表现为一种反周期的方式，原因是对负债进行公允价值估值的强大影响。即在完全公允价值模式下，由于经济活动减弱和违约

12、概率上升，银行负债的价值下降，所产生的公允价值变动利得在很大程度上抵消了金融资产公允价值变动损失，减缓了权益的下跌。这种效应产生的原因是投资银行具有特殊的资产负债结构，以公允价值计量的金融债务比例很大。完全公允价值下的负债，正如美国一些投资银行所做的，可以引入一个反周期的元素，作为对资产的公允价值进行对冲时的一种隐含的制衡力量。 三、正常商业周期:混合属性模式和公允价值模式的比较 在美国经济危机爆发后，美国银行界认为公允价值计量属性的应用扩大了资产负债表的顺周期性波动，并指责其是金融危机的“罪魁祸首”。然而，2008年10月，IMF发布了全球金融稳定报告，其模拟结果表明，扩大公允价值的应用并不

13、一定扩大资产负债表的顺周期波动性，有时反而可能缩小资产负债表的顺周期性。从图2(数据见表3)可见，正常商业周期中，对中国银行采用混合计量模式模拟得出的所有者权益呈现轻微的顺周期性波动。然而，完全公允价值模式下，中国银行所有者权益出现了反周期性波动。由此可见，扩大公允价值的应用，未必会导致资产负债表的顺周期波动性。图3是正常商业周期中，根据本文假设的经济要素数据，“有代表性的美国商业银行”采用混合属性模式和完全公允价值模式，所有者权益计量结果的比较。根据图3，我们可以得出，正常商业周期中，美国的商业银行采用混合计量属性时，所有者权益呈顺周期波动。而采用完全公允价值计量模式时，所有者权益呈反周期波

14、动。图4是正常商业周期中，根据本文假设的经济要素数据，北京银行采用混合属性模式和完全公允价值模式，所有者权益计量结果的比较。从图中，我们可以得出，正常商业周期中，北京银行采用混合计量属性时，所有者权益呈顺周期波动。而采用完全公允价值计量模式时，所有者权益在经济波峰达到最高点，但是在经济波谷时并没有达到最低点。换言之，在“经济过渡经济波谷经济过渡”期间，所有者权益呈反周期波动;在“经济过渡经济波谷经济过渡”期间，所有者权益呈顺周期波动。为什么从混合计量模式到完全公允价值模式，所有者权益的波动从顺周期转为反周期呢?通过对报表项目的仔细分析发现，完全公允价值模式下，中国银行的主要资产“贷款和垫款”(

15、占总资产的54.82%)的期限较长，平均期限大约为4.17年，经济波谷、经济波峰的计量结果分别为46.64、46.62(虚拟单位)，波动不明显。主要负债“吸收存款”的期限较短，平均约为0.5年，经济波谷、经济波峰的计量结果分别为74.85、75.05(虚拟单位)，呈顺周期波动。因此，所有者权益出现反周期波动。根据测算，在本文正常商业周期模拟采用的违约率、违约损失率、利率、折现率、公允价值估值方法下，期限较短的存贷款、债券项目，会出现顺周期波动;期限较长的存贷款、债券项目波动不明显，甚至出现轻微的反周期波动。相比之下，作为北京银行主要资产的“贷款和垫款”项目的期限要短得多，平均约0.4年。该项目

16、的公允价值计量结果符合顺周期波动，经济波谷、经济波峰的模拟值分别为45.13、46.0(虚拟单位)。但是它在完全公允价值模式下，所有者权益在“经济过渡经济波谷经济过渡”期间也出现了反周期波动的现象。原因何在?原来是在北京银行的负债中，吸收存款所占比例很大(占总资产的83.74%)。“吸收存款”的期限平均约为0.5年，这个期限短的负债项目在正常商业周期模拟环境中出现顺周期波动，导致总负债呈顺周期波动，并且波动幅度超过总资产的顺周期波动幅度，故而所有者权益出现反周期波动。这表明，资产负债表的结构会影响所有者权益的波动性。该研究结果印证了Barth(2004)的理论，即公允价值计量产生的波动，有一个

17、来源是资产负债表的结构问题。那么，在完全公允价值模式下，所有者权益在“经济过渡经济波峰经济过渡”期间为什么又出现了顺周期波动?比较经济波谷和经济波峰的相关数据发现，这两个时点对应的资产负债表结构相同，计量属性也相同，只是违约率相对经济过渡期违约率的差额不同(见表2)。在本文的模拟环境中，经济波谷期的违约率，相对于经济波峰期的违约率，对模拟计算的结果影响更大，具体表现为在经济波谷期北京银行总负债的下降幅度超过总资产的下降幅度，最终导致所有者权益反周期波动，而经济波峰期的模拟并未出现相似结果。所有者权益在这两个期间的不同波动，显示出公允价值会计对所有者权益波动的影响与经济指标相关。对“有代表性的美

18、国商业银行”的完全公允价值模拟结果也呈现了反周期波动。产生反周期波动的原因是资产呈顺周期波动，而负债也呈顺周期波动，并且波动幅度大于资产，类似于上文对北京银行在“经济过渡经济波谷经济过渡”期间的模拟结果。因此，扩大公允价值计量在负债中的应用，可能有助于抑制资产负债表的整体顺周期波动。 四、特殊商业周期:混合属性模式和公允价值模式的比较 图5表明，只有在正常周期中，完全公允价值模式较之混合计量模式呈现出反周期波动。在其他的三种周期中，完全公允价值模式较之混合计量模式都更趋向于顺周期波动。该结果显示出，虽然公允价值会计本身不一定带来所有者权益的顺周期波动，但是，当外在经济环境存在较大波动时，公允价

19、值会计可能加剧了资产负债表的周期性波动。IMF(2008)的研究也表明，当金融市场的流动性不足时，公允价值会计放大了资本的周期性波动。始于2007年的金融风暴，导致金融市场流动性急剧短缺，暴露了应用公允价值会计以及某些结构性产品估值和报告方面的弱点。虽然这些弱点可能对金融危机起到了推波助澜的作用，但同时也为我们提供了一个更好的了解公允价值会计的机会。 五、结论 本文通过对资产负债表在各种经济环境、不同会计计量属性下的模拟比较，探索公允价值会计与财务报表波动性之间的联系。比较结果表明:第一，波动的来源。公允价值会计所反映出的所有者权益的波动和经济体本身的波动息息相关。在第三部分的模拟中发现，在正常周期、股市波动周期、房市波动周期、利率波