应收账款迁徒率的测算模板

应收账款迁徒率的测算模板,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

一、,具体会计政策说明,,,,,,,,,

……（包括不限于被审计单位销售政策、信用政策、预期信用损失估计政策等，如果本期与前期发生变化，需要考虑分析其变动原因）,……,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

二、,被审计单位应收账款的减值损失的具体确定方法,,,,,,,,,

1,企业内部基于信用风险管理目的而采用的违约定义,,,,,,,,,

（实务中，一些企业以逾期达到一定天数作为违约的标准，例如：合同付款逾期超过（含）90日，推定已经发生违约）,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

2,以单项为基础的评估的考虑,,,,,,,,,

"当应收账款存在以下情况时采用单项评估确认预期信用损失：

……（描述被审计单位采用单项评估的模型或相关参数）",,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

3,以组合为基础的评估的考虑,,,,,,,,,

,组合名称,组合的客户共同风险特征,,,,,预期信用损失计提方法,,,

,……组合1,,,,,,例如：逾期天数与固定损失准备率,,,

,……组合2,,,,,,,,,

,……组合3,,,,,,,,,

,……组合4,,,,,,,,,

,……组合5,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

4,组合计提方法具体说明,,,,,,,,,

（1）,……组合1,下面以账龄天数与固定损失准备率为例进行说明（实务中也可以采取逾期天数与固定损失准备率的方法）,,,,,,,,

,第一步：确定分类到本组合下的应收账款余额及对应账龄,,,,,,,,,

,1、分类到本组合下的应收账款余额及对应账龄的原始数据,,,,,,,,,

,账龄,2021年12月31日,2022年12月31日,2023年12月31日,2024年12月31日,最近一年结构比,"近三年

平均余额",结构比,,

,1年以内,"69,811,723.88","59,682,917.15","62,228,368.18","73,893,163.26",62.84%,"65,268,149.53",59.31%,,

,1～2年(含2年),"13,994,724.19","14,177,462.71","8,313,970.64","7,417,921.62",6.31%,"9,969,784.99",9.06%,,

,2～3年(含3年),"9,568,701.72","13,563,554.19","10,772,569.95","3,102,707.06",2.64%,"9,146,277.07",8.31%,,

,3～4年(含4年),"3,143,026.10","9,175,888.15","11,717,400.59","8,747,208.71",7.44%,"9,880,165.82",8.98%,,

,4～5年(含5年),"940,428.25","2,907,296.18","7,337,046.81","10,330,590.54",8.78%,"6,858,311.18",6.23%,,

,5年以上,"4,445,148.55","5,269,240.93","7,376,537.11","14,104,628.18",11.99%,"8,916,802.07",8.10%,,

,合计,"101,903,752.69","104,776,359.31","107,745,893.28","117,596,219.37",100.00%,"110,039,490.65",100.00%,,

,2、对明显异常数据进行调整（调减值以负数填列），对调整的应收款项采用单项判断或划分到其他风险组合的计提坏账准备,,,,,,,,,

,账龄,2021年12月31日,2022年12月31日,2023年12月31日,2024年12月31日,最近一年结构比,"近三年

平均余额",结构比,,

,1年以内,"-100,000.00",,,,0.00%,-,0.00%,,

,1～2年(含2年),,,,,0.00%,-,0.00%,,

,2～3年(含3年),,,,,0.00%,-,0.00%,,

,3～4年(含4年),,,,,0.00%,-,0.00%,,

,4～5年(含5年),,,,,0.00%,-,0.00%,,

,5年以上,,,,,0.00%,-,0.00%,,

,合计,"-100,000.00",-,-,-,0.00%,-,0.00%,,

,3、分类到本组合下的应收账款余额及对应账龄审定金额,,,,,,,,,

,账龄,2021年12月31日,2022年12月31日,2023年12月31日,2024年12月31日,最近一年结构比,"近三年

平均余额",结构比,,

,1年以内,"69,711,723.88","59,682,917.15","62,228,368.18","73,893,163.26",62.84%,"65,268,149.53",59.31%,,

,1～2年(含2年),"13,994,724.19","14,177,462.71","8,313,970.64","7,417,921.62",6.31%,"9,969,784.99",9.06%,,

,2～3年(含3年),"9,568,701.72","13,563,554.19","10,772,569.95","3,102,707.06",2.64%,"9,146,277.07",8.31%,,

,3～4年(含4年),"3,143,026.10","9,175,888.15","11,717,400.59","8,747,208.71",7.44%,"9,880,165.82",8.98%,,

,4～5年(含5年),"940,428.25","2,907,296.18","7,337,046.81","10,330,590.54",8.78%,"6,858,311.18",6.23%,,

,5年以上,"4,445,148.55","5,269,240.93","7,376,537.11","14,104,628.18",11.99%,"8,916,802.07",8.10%,,

,合计,"101,803,752.69","104,776,359.31","107,745,893.28","117,596,219.37",100.00%,"110,039,490.65",100.00%,,

,注：本案例假设账龄以为年单位递增，采用三年平均迁徙率确定历史违约率（实务中应根据企业风险管理实际情况调整，如一年以内可以再拆分1-3月、3-6月、6-12月等）,,,,,,,,,

,期末账龄结构与历年及平均值分析：,,,,,,,,,

,……,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,第二步：计算历史收回金额,,,,,,,,,

,注：某些情况下，未经调整的历史信息可能是最佳的合理且有依据的信息，而其他情况下，企业可能需要使用当期数据对历史数据进行调整，以反映当前状况和未来预测的影响，并剔除与未来现金流量不相关的历史因素的影响。,,,,,,,,,

,,根据账龄迁移情况确定历史账龄减少额,,,,,,,,

,账龄,2021年12月31日,2022年12月31日,2023年12月31日,2024年12月31日,"近三年

平均余额",结构比,,,

,1年以内,"55,534,261.17","51,368,946.51","54,810,446.56",85.58%,"53,904,551.41",89.83%,,,

,1～2年(含2年),"431,170.00","3,404,892.76","5,211,263.58",8.14%,"3,015,775.45",5.03%,,,

,2～3年(含3年),"392,813.57","1,846,153.60","2,025,361.24",3.16%,"1,421,442.80",2.37%,,,

,3～4年(含4年),"235,729.92","1,838,841.34","1,386,810.05",2.17%,"1,153,793.77",1.92%,,,

,4～5年(含5年),"116,335.87","800,000.00","608,955.74",0.95%,"508,430.54",0.85%,,,

,5年以上,-,-,-,0.00%,-,0.00%,这里是可以调整，比如通过诉讼有追回,,

,合计,"56,710,310.53","59,258,834.21","64,042,837.17",100.00%,"60,003,993.97",100.00%,,,

,,,,,,,,,,,

,调整非收回减少、以及非同一控制下吸收合并等非交易增加、不能反映当前状况和未来预测影响的数据,,,,,,,,,

,对历史数据进行调整,20221231调整金额(减少以负值填列),,,20231231调整金额(减少以负值填列),,,20241231调整金额(减少以负值填列),,

,账龄,非交易增加,非收回减少,不能反映当前状况和未来预测影响的数据,非交易增加,非收回减少,不能反映当前状况和未来预测影响的数据,非交易增加,非收回减少,不能反映当前状况和未来预测影响的数据

,1年以内,,,,,"-3,000,000.00",,,,

,1～2年(含2年),,,,,,,,,

,2～3年(含3年),,,,,,,,,

,3～4年(含4年),,,,,,,,,

,4～5年(含5年),,,,,,,,,

,5年以上,,,,,,,,,

,合计,,,,,,,,,

,调整事项说明：,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,,调整后历史收回金额,,,,,,,,

,收回金额,2022/12/31,2023/12/31,2024/12/31,最近一年结构比,"近三年

平均余额",结构比,,,

,1年以内,"55,534,261.17","48,368,946.51","54,810,446.56",85.58%,"52,904,551.41",89.66%,,,

,1～2年(含2年),"431,170.00","3,404,892.76","5,211,263.58",8.14%,"3,015,775.45",5.11%,,,

,2～3年(含3年),"392,813.57","1,846,153.60","2,025,361.24",3.16%,"1,421,442.80",2.41%,,,

,3～4年(含4年),"235,729.92","1,838,841.34","1,386,810.05",2.17%,"1,153,793.77",1.96%,,,

,4～5年(含5年),"116,335.87","800,000.00","608,955.74",0.95%,"508,430.54",0.86%,,,

,5年以上,-,-,-,0.00%,-,0.00%,,,

,合计,"56,710,310.53","56,258,834.21","64,042,837.17",100.00%,"59,003,993.97",100.00%,,,

,,,,,,,,,,,

,第三步：计算迁徒率,,注：模板公式仅适用于正常业务每期均有回款且收回率偏差不大的情况，如果某一个年度该账龄历史收回金额为零，或各期收回率偏差很大，以此数据计算迁徙率很可能不适用,,,,,,,

,账龄,2021-2022,2022-2023,2023-2024,三年平均,,,,,

,1年以内,20.34%,18.96%,11.92%,17.07%,到1-2年17.07%收不回来,,,,

,1～2年(含2年),96.92%,75.98%,37.32%,70.07%,到2-3年70.07%收不回来,,,,

,2～3年(含3年),95.89%,86.39%,81.20%,87.83%,到3-4年87.83%收不回来,,,,

,3～4年(含4年),92.50%,79.96%,88.16%,86.87%,到4-5年86.87%收不回来,,,,

,4～5年(含5年),87.63%,72.48%,91.70%,83.94%,到5年以上83.94%收不回来,,,,

,5年以上,100.00%,100.00%,100.00%,100.00%,5年以上全部收不回来,,,,

,,,,,,,,,,,

,第四步：确定本期的违约损失率,,,,,,,,,

,注：在确定历史违约损失率，模板公式考虑最近三年的平均迁徒率指标，但如果最近三迁徙率变动较大，项目组应考虑采用三年平均是否能反映当前状况和未来预测的影响，以相关公式进行调整，不能直接采用本公式,,,,,,,,,

,账龄,被审计单位,,,上期采用的违约损失率,变动,差异分析,,,

,,历史违约损失率,前瞻性估计调整,"调整后

违约损失率",,,,,,

,1年以内,7.66%,,7.66%,,7.66%,,,7.66%,从1年以内按照概率一步一步迁移到5年账龄的概率，最后乘以100%的损失率，就是1年以内未来的可能的损失情况

,1～2年(含2年),44.88%,,44.88%,,44.88%,,,44.88%,从1-2年，按照概率一步一步迁移到5年账龄的概率，最后乘以100%的损失率，就是1-2年内未来的损失情况

,2～3年(含3年),64.04%,,64.04%,,64.04%,,,64.04%,2-3年未来的损失情况

,3～4年(含4年),72.92%,,72.92%,,72.92%,,,72.92%,

,4～5年(含5年),83.94%,,83.94%,,83.94%,,,83.94%,

,5年以上,100.00%,,100.00%,,100.00%,,,100.00%,

,注1：本组合历史坏账损失情况说明,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,注2：本组合前瞻性估计调整情况说明,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

,注3：与同行业违约损失率的对比分析,,,,,,,,,

,逾期天数,被审计单位违约损失率,同行业违约损失率,,,,差异分析,,,

,,,……公司1,……公司2,……公司3,平均损失率,,,,

,1年以内,7.66%,,,,0.00%,,,,

,1～2年(含2年),44.88%,,,,0.00%,,,,

,2～3年(含3年),64.04%,,,,0.00%,,,,

,3～4年(含4年),72.92%,,,,0.00%,,,,

,4～5年(含5年),83.94%,,,,0.00%,,,,

,5年以上,100.00%,,,,0.00%,,,,

,,,,,,,,,,,

（2）,……组合2,,,,,,,,,

,以下略,,,,,,,,,

,,,,,,,,,,,

审计结论：,,,,,,,,,,

,金融工具减值审计提示：,,,,,,,,,

1,企业应当在资产负债表日评估金融工具信用风险自初始确认后是否已显著增加。,,,,,,,,,

,企业应当通过比较金融工具在初始确认时所定的预计存续期内的违约概率和该工具在资产负债表日所确定的预计存续期内违约概，来判金融率和该工具在资产负债表日所确定的预计存续期内违约概，来判金融信用风险是否显著增加。,,,,,,,,,

2,"在确定金融工具的信用风险水平时，企业应当考虑以合理成本即可获得的、可能影响金融工具信用风险的、合理且有依据的信息。企业在评估中可能需要考虑的因素有很多，逾期是金融工具信用风险显著增加的常见结果。因此，逾期可能被作为信用风险显著增加的标志。

",,,,,,,,,

,但是，信用风险显著增加作为逾期的主要原因，通常先于逾期发生。企业只有在难于获得前瞻性信息，从而无法在逾期发生前确定信用风险显著增加的情况下，才能以逾期的发生来确定信用风险的显著增加。,,,,,,,,,

3,无论企业采用何种方式评估信用风险是否显著增加，如果合同付款逾期超过（含）30日，则通常可以推定金融资产的信用风险显著增加，除非企业以合理成本即可获得合理且有依据的信息，证明即使逾期超过30日，信用风险仍未显著增加。,,,,,,,,,

4,实务中，一些企业以逾期达到一定天数作为违约的标准。企业可以根据所处环境和债务工具特点对构成违约的逾期天数做出定义，但是，如果一项金融工具逾期超过（含）90日，则企业应当推定该金融工具已发生违约，除非企业有合理且有依据的信息，表明以更长的逾期时间作为违约标准更为恰当。企业应当对所有相关金融工具一致地适用上述关于违约的规定，除非有证据表明对特定金融工具采用不同的违约标准更为恰当。,,,,,,,,,

,但应关注一点：不得将企业内部标准构成违约的时点作为信用风险显著增加并确认整个存续期预期信用损失的时点。总之，企业确定信用风险显著增加的时点应当早于实际发生减值的时点，这是“预期信用损失法”