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貸款損失準備范文第1篇

摘 要 小額貸款公司自2008年作為新型的事物，開始在金融業占一席之地。新企業會計準則及有關法規都對貸款損失準備作出了規定,但執行標準有差異;稅收法規對有關小額貸款還有階段性的特殊規定。由此,對小額貸款公司在執行新企業會計準則前提下如何正確計提貸款損失準備的相關工作要求更高。筆者結合小額貸款公司的特點,對執行新企業會計準則做好貸款損失準備的計量確認工作提出一些思考意見。

關鍵詞 小額貸款公司 貸款損失準備 企業會計準則 企業所得稅 專項準備 一般風險準備 貸款風險分類

由于金融服務發展不平衡,特別是地域性很明顯,有一部分家庭和中小企業很少甚至不能獲得所需的金融服務,小額貸款公司正是為了彌補這個缺口而應運而生。它以涉農、中小企業為主要目標客戶。小額貸款公司具有以下特點：小額交易；程序流暢、簡單、透明；操作方便；服務持續循環、交易及時可靠。為地方經濟和社會發展輻射力量。

一、現行小額貸款公司貸款損失準備計提、使用的基本規定

（一）銀行的相關規定

小額貸款公司目前執行的是中國人民銀行2001年11月的《貸款風險分類指導原則》（銀發[2001]416號）和財政部2005年5月17日的《金融企業呆賬準備提取管理辦法》(財金[2005]49號)文件。《貸款風險分類指導原則》把貸款等信貸資產分為正常、關注、次級、可疑、損失等五類，后三類合稱為不良資產，并對五類貸款規定了嚴格的定義，提出了分類管理的指導原則。財金[2005]49號文具體規定貸款損失準備包括專項準備和特種準備兩種。專項準備是指金融企業根據《貸款風險分類指導原則》對貸款資產進行風險分類后，按貸款損失的程度計提的用于彌補專項損失的準備。專項準備的計提比例由金融企業根據貸款資產的風險損失和收回的可能性合理確定，其參照比例：關注類2%，次級類25%，可疑類50%，損失類100%。其中次級、可疑類資產的損失準備，計提比例可以上下浮動20%。特種準備是指金融企業對特定國家、地區或行業發放貸款計提的準備，具體比例由金融企業根據貸款資產的風險程度和收回的可能性合理確定。同時規定，金融企業應當于每年年度終了根據承擔風險和損失的資產余額的一定比例從凈利潤中提取一般準備。

（二）財政部的相關規定

企業會計準則第22號《金融工具確認和計量》對貸款和各類企業債權減值損失確認的基本規定為：企業在資產負債表日對金融資產的賬面價值進行檢查，有客觀證據表明其發生簡直的，應當確認減值損失，計提減值準備。對減值損失計量的規定為：貸款和應收款項以攤余成本進行后續計量，當發生減值時，將該金融資產的賬面價值與預計未來現金流量現值之間的差額確認為減值損失，計入當期損益。預計未來現金流量現值，應當按照該金融資產的實際利率折現確定。

（三）稅務部門的相關規定

財政部、國家稅務總局2009年4月30日的《關于金融企業貸款損失準備金企業所得稅前扣除有關問題的通知》(財稅[2009]64號)文規定：金融企業準予當年稅前扣除的貸款損失準備計算公式如下：

準予當年稅前扣除的貸款損失準備＝本年末準予提取貸款損失準備的貸款資產余額×1%－截至上年末已在稅前扣除的貸款損失準備余額

財政部、國家稅務總局2009年8月21日的關于金融企業涉農貸款和中小企業貸款損失準備金稅前扣除政策的通知（財稅[2009]99號）文規定：金融企業根據《貸款風險分類指導原則》（銀發[2001]416號），對其涉農貸款和中小企業貸款進行風險分類后，按照以下比例計提的貸款損失專項準備金，準予在計算應納稅所得額時扣除：

（1）關注類貸款，計提比例為2%；

（2）次級類貸款，計提比例為25%；

（3）可疑類貸款，計提比例為50%；

（4）損失類貸款，計提比例為100%。

本通知所稱涉農貸款，是指《涉農貸款專項統計制度》（銀發[2007]246號）統計的以下貸款：

（1）農戶貸款；

（2）農村企業及各類組織貸款。

本通知所稱中小企業貸款，是指金融企業對年銷售額和資產總額均不超過2億元的企業的貸款。

注意：財稅[2009]64號及財稅[2009]99號文件的執行時間自2008年1月1日起至2010年12月31日止。

二、會計制度上的核算會計處理

貸款損失準備既包括從損益中提取的專項準備和特種準備，還包括從凈利潤中計提的一般準備，計提時的會計處理分別為：

計提專項準備或特種準備時：借記“資產減值損失”科目，貸記“貸款損失準備―專項準備（或特種準備）”科目。

公司提取的一般風險準備時：借記“利潤分配――提取一般風險準備”科目，貸記“一般風險準備”科目。

同時，按照新制度要求，在會計報表附注中還應分別披露一般準備、專項準備和特種準備的期初、本期計提、本期轉回、本期核銷和期末數。

三、對納稅調整的影響

會計制度規定的計提壞賬準備的基數與比例和稅法允許扣除的規定標準不一致，需要納稅調整，產生遞延所得稅資產。

（一）會計制度上計提的專項準備的基數與財稅[2009]99號文規定的準予在計算應納稅所得額時扣除的貸款損失專項準備金的基數的差別。后者的計稅基礎小，導致產生遞延所得稅資產。后者需要在前者貸款風險分類的基礎上，分別按涉農貸款、中小企業貸款、其他貸款的進行再分類。

（二）會計制度上計提的一般準備是根據承擔風險和損失的資產余額的一定比例從凈利潤中提取一般準備。即是稅后提取，而財稅[2009]64號文規定可以稅前扣除，由此產生遞延所得稅資產。

四、案例分析

浙江省某小額貸款有限公司自2009年9月15日成立，自成立起開始執行《企業會計準則》和《浙江省小額貸款公司會計核算辦法》，2009年12月31日貸款余額17.5億元，按貸款對象分類及五級分類后的余額明細表詳見表1。

該小額貸款公司2009年度利潤總額5000萬元，年初資產減值損失-專項準備0元，一般壞賬準備0元，除貸款損失準備未作納稅調整外，無其他納稅調整事項。

對該小額貸款公司的相關會計核算如下：

（1）會計上的根據貸款年末余額應計提的專項準備金13000*2%+3300*25%+1700*50%+1500*100%=3435萬元，年初資產減值損失-專項準備0元，故2009年應計提的專項準備金3435萬元。

會計處理：借：資產減值損失 3435萬。

貸：資產減值準備-專項準備金 3435萬。

（2）稅法上能在計算應納稅所得額時扣除的專項準備金=（13000-2000）*2%+（3300-300）*25%+（1700-100）*50%+（1500-100）*100%=3170萬元。

（3）根據以上兩點2009年專項準備金需作納稅調整（調增）3435-3170=265萬元。

（4）一般風險準備=175000*1%=1750萬元。會計處理：借：未分配利潤 1750萬。

貸：一般風險準備 1750萬。

綜上：2009年計算應交所得稅：應交所得稅=（5000+265-1750）*25%=878.75萬元。遞延所得稅資產金額=265*25%=66.25萬元。

會計處理：借：遞延所得稅資產66.25萬。

所得稅費用812.6萬。

貸：應交稅金-企業所得稅878.75萬。

那么該小額貸款公司2009年度期末資產減值損失-專項準備3435萬元，一般壞賬準備1750萬元。

該小額貸款公司2010年度利潤總額9000萬元，除貸款損失準備未作納稅調整外，無其他納稅調整事項。2010年12月31日貸款余額25億元，按貸款對象分類及五級分類后的余額明細表詳見表2：

對該小額貸款公司的相關會計核算如下：

（1）會計上的根據貸款2010年末余額應提的專項準備金24800*2%+9300*25%+3500*50%+3900*100%=8471萬元，年初資產減值損失-專項準備3435元，故2010年應計提的專項準備金5036萬元。

會計處理：借：資產減值損失 5036萬。

貸：資產減值準備-專項準備金 5036萬。

（2）稅法上能在計算應納稅所得額時扣除的專項準備金=（24800-5000）*2%+（9300-1300）*25%+（3500-600）*50%+（3900-600）*100%-1750=7146-3170=3976萬元。

（3）根據以上兩點2010年專項準備金需作納稅調整（調增）5036-3976=1060萬元。

（4）一般風險準備=250000*1%-1750=750萬元。會計處理：借：未分配利潤 750萬。

貸：一般風險準備 750萬。

綜上：2010年計算應交所得稅：應交所得稅=（9000+1060-750）*25%=2327.5萬元。遞延所得稅資產金額=1060*25%=265萬元。

會計處理：借：遞延所得稅資產265萬。

貸款損失準備范文第2篇

【關鍵詞】銀行，貸款損失準備，會計處理

一、貸款損失準備的計提范圍

國內各家銀行對貸款損失準備的計提范圍均有著各自的界定。筆者認為：貸款是銀行或其他金融機構按一定利率和必須歸還等條件出借貨幣資金、收取利息的一種信用活動形式。收取利息充分體現貸款三性原則中的效益性，收益的增加必然伴隨著風險的產生。風險的存在就會導致損失發生的可能。所以，貸款損失準備的計提范圍應為廣義的貸款，包括：貸款（抵押、質押、信用、保證）、貼現 、透支等出貸資金。

二、貸款損失準備涉及的會計原則

1、客觀性原則。客觀性原則是指會計核算應當以實際發生的交易或事項為依據，如實反映企業財務狀況和經營成果和現金流量，包括：真實性和可靠性兩方面的意義。真實性要求會計核算的結果應當與企業實際的財務狀況和經營成果相一致；可靠性是指對于經濟業務的記錄和報告，應當做到不偏不倚，以客觀的事實為依據，不應受到外界和主觀意志所左右，避免錯誤并減少偏差。企業提供會計信息的目的是為了滿足會計信息使用者的決策需要，因此，必須做到內容真實、數字準確和資料可靠。

在貸款損失準備的會計核算中，銀行不僅僅應根據借款人經營狀況、還款能力、還款意愿、貸款本息的償還情況、抵（質）押品的市價、擔保人的信譽情況等做出客觀分析，更重要的是還能對銀行的貸后檢查中發現問題，敢于暴露并及時采取化解措施，最終于資產負債表日，分析其風險程度和回收的可能性，以判斷其是否發生減值。如有客觀證據表明其發生了減值，應對其計提貸款損失準備。

2、謹慎性原則。銀行作為經營風險的機構，必須選擇穩健的經營策略，這就要求在貸款損失準備的會計處理中時刻把握謹慎性原則。在不影響合理選擇的前提下，應當盡可能選用對所有者權益產生影響最小的方法和程序進行會計處理，充分考慮貸款損失發生的可能，即所謂“寧可預計可能的損失，不可預計可能的收益”，這樣可防止資產和收益的虛增，同時起到預警風險和化解風險的作用。謹慎性原則的運用雖然會造成銀行的收益和市價被低估，但是作為社會經濟建設籌集和分配資金的中心、社會再生產順利進行的紐帶，經營的謹慎性更是銀行首先要承擔的社會責任。正如，眾多基金公司在投資組合中購買一定份額的銀行股，不是銀行股能帶來高額的收益，而是其可以實現風險對沖，在股市行情中多處于小幅波動，但在大盤萎靡時，反而能領跑各股，推動行情新一輪復蘇。

三、風險估計值的確定

貸款損失準備包括專項準備和特種準備兩種。專項準備是指根據《貸款風險分類指導原則》，對貸款進行風險分類后，按潛在風險估計值與資產減值準備的差額計提準備。特種準備指針對某一國家、地區、行業或某一類貸款風險計提的準備。

專項準備計提比例：正常類1.5%，關注類3%，次級類30%，可疑類60%，損失類100%。

1998年5月，中國人民銀行參照國際慣例，結合中國國情，制定了《貸款分類指導原則》，要求商業銀行依據借款人的實際還款能力進行貸款質量的五級分類，即按風險程度將貸款劃分為五類：正常、關注、次級、可疑、損失，后三種為不良貸款。這種分類方法雖然改變了四級分類存在的一些弊病，但是，隨著經濟形勢的日趨復雜和銀行管理理念的日益完善，這種辦法已經不能適應經濟發展和金融改革的需要了，其缺陷如下：

第一，五級分類主要依賴系統錄入人員的主觀判斷或是聽從上級行政指令，無法客觀公正地反映貸款真實形態。系統錄入人員不是經辦責任人，未參與貸前調查、貸中審查、貸后調查，僅從貸款是否逾期、欠息等簡單、粗糙信息做出判斷，這樣的分類結果的質量是可想而知的；或是上級領導為經營績效等方面考慮，人為操縱分類結果，直接對系統錄入人員做出指令性安排。

第二，五級分類無法實現對借款企業實施動態監測。首先，五級分類為單機系統，無法實時獲取征信系統數據，就不能針對借款企業、或其法定代表人、或其股東的不良信用狀況下調其信用評價和五級分類形態；其次，五級分類沒有內置財務分析相關模塊，無法客觀評價企業當期的財管狀況，僅能憑借系統錄入人員主觀判斷。

發達國家的大部分銀行早已制訂超過五級的分類制度，部分美國銀行甚至制定多達二十一級的制度。實施更為精細的分類方法是銀行監測信貸資產質量、有效防控風險的必然選擇。以農村信用社為例，實行信貸資產十級分類（33211）不僅僅是對五級分類中正常類和關注類貸款級次的細化，并引入風險貸款的概念（正常3—關注2），更是通過從原來以定性為主的劃分標準轉向以定量為主，從部門單一操作到前臺調查、審查、后臺管理的全流程控制，能有效地提升信貸資產風險的識別能力，能夠更為準確、動態地監測貸款實際價值和風險程度，及時有效地防控信貸風險。

筆者認為，政府相關部門應針對五級分類不再適用的現狀，及時調整、細化貸款風險分類，特別應該細化正常類貸款到關注類貸款的標準風險系數不變，此類貸款存在極小的風險，故風險系數應在原正常類1.5%的基礎上進行下調；。以農村信用社十級分類為例：正常類1級貸款為當年新增貸款，必然經過認真的調查和嚴格的審查才可放款，也需經過按時的貸后檢查維持風險級次而正常類2、3級貸款屬風險貸款，已產生影響借款人評級的不利因素，故此類貸款應在1.5%的基礎上進行逐級小幅遞增，以3%為限；關注類1—3級貸款也應在3%的基礎上進行逐級小幅遞增，以30%為限；次級類、可疑類、損失類可以保持原風險系數不變。

四、呆賬核銷

呆賬核銷不僅僅可以實現銀行不良貸款的降低，更是對資產負債情況的真實體現，切實提高資產質量，充分實現資產保全，增強金融企業風險抵御能力，促進金融企業穩健經營和健康發展。呆賬核銷工作中，要把握如下要點：一是要“應核盡核”，確保資產狀況的真實性；二是要證據確鑿、手續完善、程序合規、無法律瑕疵，確保呆賬核銷的有效性；三是要執行責任追究制度，嚴懲由于個人操作風險和信用風險等主觀因素形成的不良貸款，確保管理制度的嚴肅性；四是要加強已核銷呆賬的管理和清收處置，實行賬銷案存的原則，仍不放棄對債權的訴訟時效的延續和對債權的追索，并將已核銷呆賬的清收納入績效考核。同時，做好貸款核銷的保密工作，切實防范借款人因得知銀行已貸款核銷信息而放棄還款意愿或惡意逃廢債務的道德風險。

五、財務處理

1、金融企業計提的相關資產減值準備計入當期損益。會計分錄：借記“資產減值損失”科目，貸記“貸款損失準備”。

2、已計提資產減值準備的資產質量提高時，應在已計提的資產減值準備范圍內轉回，增加當期損益。會計分錄：借記“貸款損失準備”科目，貸記“資產減值損失”。

3、對符合條件的資產損失經批準核銷后，沖減已計提的相關資產減值準備。會計分錄：借記“貸款損失準備”科目，貸記“貸款”等科目。

4、已核銷的資產損失，以后又收回的，其核銷的相關資產減值準備予以轉回。會計分錄：借記“貸款損失準備”科目，貸記“資產減值損失”科目。

六、結束語

總之，銀行關于貸款損失準備計提的會計處理，應明確計提范圍，按照客觀性和謹慎性原則，合理地確定風險估計值，正確地進行賬務處理，為銀行防范和抵御風險，提升資產質量和管理水平，發揮其應有的作用。

參考文獻：

[1]銀發〔2002〕98號， 銀行貸款損失準備計提指引[S].

貸款損失準備范文第3篇

關鍵詞：銀行獨立性；貸款損失計提；周期性

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2017）02-0045-05

一、引言

2007―2009年發生的全球性金融危機使各國經濟蒙受了巨大損失，學界對于此次危機的成因及傳導過程進行了多方面的研究，而銀行信貸與銀行監管的順周期性被認為是引發并加劇金融危機的重要因素。貸款損失準備是銀行按照法律法規，根據借款人還本付息能力、抵押物實際價值、銀行自身信貸管理水平等一系列因素，分析貸款的風險程度與回收可能性，如有客觀證據表明可能發生貸款損失，則計提貸款損失準備。貸款損失準備是一種銀行經營過程中的預警機制，能夠為可能出現的貸款資產損失提供緩沖，因此，2008年以來，各國當局不斷改善貸款損失準備制度，以防范和化解商業銀行的信貸順周期性。在我國，按照2011年4月銀監會的《中國銀行業實施新監管標準指導意見》，商業銀行建立貸款撥備率不得低于2.5%，撥備覆蓋率不得低于150%，并以兩項中較高者所確定的貸款損失撥備為監管標準。

一些學者的研究表明，宏觀經濟的變化將影響金融體系的信貸供給，促使金融體系穩定性降低，從而加劇經濟周期性波動。Asea et al.（1998）研究表明，商業銀行一般會根據商業周期調整授信審查的標準，即在經濟擴張周期放松授信審查標準，在經濟蕭條期收緊這些標準[1]。而貸款標準的變化則會影響銀行貸款的供給并對實體經濟產生沖擊，這一觀點在Lown et al.（2006）的研究中得到了確認[2]。此外，一些學者也利用貸款損失準備制度探討銀行信貸活動順周期性特征。Packer et al.（2012）確認了在亞洲新興經濟體中，貸款損失準備的逆經濟周期性普遍存在，且這一現象可能與發展中國家金融體系市場化程度較低有關[3]。但是，袁鯤 等（2014）的實證研究結果表明我國上市商業銀行的貸款損失準備計提存在顯著的順周期性特征[4]。

通過對過往文獻的梳理，還未有發現探討股權結構是否會對貸款損失準備計提周期性產生影響的相關研究。但有部分文獻探討了股權結構對商業銀行行為的影響，潘敏 等（2013）討論了銀行股權結構對商業銀行信J行為周期性特征的影響，結果表明國有股份占比提高會顯著增強信貸總量增速的逆周期性特征[5]。張晶晶 等（2007）的研究表明，由于國有股持股主體的缺位，易出現“內部人控制”問題而犧牲出資者利益，因而國家持股與銀行的股權收益率呈負相關[6]。但也有研究表明銀行股權資本結構所涉及的成本對于銀行價值影響并不十分顯著（鄭鳴 等，2008）[7]。

二、研究設計

借鑒袁鯤 等（2014）[4]、Packer et al.（2012）[3]的研究成果，建立如下計量模型：

LLPi，t=α0+α1GDPGt+α2PTIi，t+α3TAi，t+α4NPLi，t+α5LOANi，t+α6TCRi，t+α7LIQUIDi，t+α8INDEPi，t+εi，t

其中LLPi，t為貸款損失準備計提比例，是貸款損失計提與貸款總額的比值。GDPGt為實際GDP增長率。PTIi，t為稅前收入除以資產總額。TAi，t為總資產的自然對數。NPLi，t為不良貸款額除以貸款總額。LOANi，t為貸款總額除以資產總額。TCRi，t為資本充足率。LIQUIDi，t為流動資產除以總借貸與存款總量的和。INDEPi，t為虛擬變量，反映依據銀行股份構成評價得出的獨立性指標。

一般而言，銀行貸款損失可以分為預期損失和非預期損失兩種，貸款損失準備用于覆蓋預期發生的損失，而銀行資本用于覆蓋非預期發生的損失。計提貸款損失實際上是利用部分銀行利潤作為風險緩沖的行為。在經濟狀況向好時，問題貸款較少，貸款損失準備較低，不對銀行利潤構成負擔，銀行為尋求利潤可能增加貸款供給；在經濟狀況下行時，問題貸款增多，貸款損失準備較高，銀行利潤減少，銀行為規避風險可能減少貸款供應量。Laeven et al.（2003）的大樣本實證研究確認貸款損失準備是一種典型的后視型變量，表現出順周期性[8]。另外一種觀點則認為，出于實現管理目標的考慮，貸款損失準備也可能會表現出逆周期性。Beaver et al.（1996），Ahmed et al.（1999）給出了三種可能的管理動機：首先，銀行為了獲取股東認可，傾向于保持貸款供應量的穩定可持續的增長，避免收益率大幅波動的情況，因而在經濟上行時增加貸款損失準備計提，而在下行期減少計提，以實現平穩收入的目的。其次，不論如何計提貸款損失準備都會減少銀行的留存收益，從而減少核心監管資本，但部分監管當局規定，銀行的一般貸款損失準備可以按一定比例補充二級資本，如果這一計算比例使得二級資本的增量大于一級資本的減少量，那么銀行就具備資本管理的動機，通過增加貸款損失計提來增加監管資本，實現監管套利。最后，商業銀行擁有高水平的貸款損失準備計提，表示其更謹慎地控制風險以及具有抵消未來可能損失的實力，利于向投資者傳遞財務狀況穩健性的信號[9-10]。

因此，模型中的α1與α2是本文關注的重點。這兩個系數反映了不同的貸款損失計提動機。出于銀行管理動機的考量主要由α2反饋，負的α2說明銀行將在利潤豐厚期計提更少的貸款損失準備，呈現順周期性；出于宏觀經濟環境的考慮主要由α1反饋，負的α1說明銀行在宏觀經濟好的時候減少損失計提，呈現順周期性。正的α1和α2則反饋出貸款損失計提的逆周期性。根據袁鯤 等（2014）對上市銀行面板數據的研究[4]，本文預計α1和α2均為負數，即存在順周期性。

PTIi，t，TAi，t，NPLi，t，LOANi，t，TCRi，t和LIQUIDi，t為根據過往文獻設立的控制變量。其中TCRi，t亦可反饋貸款損失準備的計提是否存在管理套利行為。

α8INDEPx為本文討論的重點，即銀行股權結構反映出的重要特征――銀行獨立性，是否對貸款損失準備計提周期性產生影響。INDEPx來源于Bankscope根據銀行股權構成特征而對其數據庫中銀行的獨立性給出的評價。Bankscope的獨立性評價指標包含A，B，C，D，U五種。A級為獨立性最高的級別，代表沒有直接或間接持股超過25%的股東；B級代表沒有直接或間接持股超過50%的股東，但有一個或一個以上的直接或間接持股超過25%的股東；C級代表有一個累積持股超過50%的股東；D級代表有一個直接持股超過50%的股東。U級代表不屬于以上情況的評級，或沒有持股信息可以用于評級。根據這些信息構建虛擬變量INDEPx。當商業銀行獨立性評級為A時，INDEPa取值為1，否則為0。INDEPb，INDEPc，INDEPd賦值方法一致。如果α8顯著，則表明相應的獨立性評級會對貸款損失計提產生影響，進一步觀察α1與α2的變化來判斷這一獨立性評級對貸款損失計提周期性的影響。本文預計α8顯著且α1與α2會隨著α8的加入而變化，即銀行獨立性會對貸款損失計提的周期性產生影響。

三、實證分析

（一）樣本選取

本文采用Banksocpe提取的2005―2014年的中國境內商業銀行業非平衡面板數據進行實證分析。由于本文著重分析銀行獨立性對貸款損失計提周期性的影響，故舍棄獨立性評級為U的銀行。排除含有異常數據的樣本后，最終的樣本包含104家銀行，描述性統計如下：

貸款損失計提比例在-2.55%（法國農業銀行，2013）至5.86%（廣西北部灣銀行，2013）之間分布，均值為0.62%。稅前收入資產比在-2.85%（法國興業銀行，2009）與3.87%（九江銀行，2012）之間分布，均值為1.48%。不良貸款率在0.02%（珠海華潤銀行，2011）至38.22%（廣州銀行，2010）之間分布，均值為1.56%。流動資產比在2.16%至95.05%之間分布，均值為27.77%。參見表1。

（二）回歸分析

通過Hausman檢驗，chi2（7）

表2的Overall列為不考慮獨立性虛擬變量時的回歸結果，INDEPa，INDEPb，INDEPc，INDEPd分別代表在考慮不同獨立性等級的虛擬變量后的回歸結果。

1. 貸款損失計提的影響因素。表2中Overall列的回歸結果：（1）GDP系數在5%的顯著水平上為負值，與預期一致。即在經濟擴張階段，銀行傾向于低估信用風險，從而導致銀行信貸的過度增長；而在經濟蕭條階段，銀行的貸款損失準備由于貸款資產質量惡化而大幅上升，M而壓縮銀行信貸，最終基于貸款損失準備計提的信用風險管理將導致商業銀行順周期性。這肯定了過往文獻認為貸款損失計提存在“后視型”變量的特征。

（2）PTI系數在1%的顯著水平上為負值，且與GDP同向變動。這表明商業銀行是依據商業周期性決定貸款損失計提的水平，當銀行利潤率增長時，銀行傾向于追加投資，而不是審慎地提高貸款損失計提；當銀行利潤率下降時，表明銀行的信貸資產質量在下降，從而貸款損失計提被動提高。簡而言之，這其中基于平滑收入、資本管理以及信號顯示等因素的管理動機并未表現出來，即商業銀行不存在逆周期的管理行為。

（3）NPL系數在1%的顯著水平上為正值，這符合商業銀行的經營狀況，即當不良貸款增多時，銀行的貸款損失計提也必然隨之升高。

（4）TCL系數在各個模型中均不顯著，說明我國商業銀行不存在利用貸款損失準備實現監管套利的行為。

（5）LIQUID系數在1%的顯著水平上為負值，即銀行流動性的增加將減少貸款損失計提，考慮到在商業周期上升階段，銀行利潤率增長，為了盈利而追加投資，實現收益最大化的動機不斷加強，因而傾向于減少貸款損失計提而增加流動性，確保業務的進一步發展。

2. 銀行獨立性對貸款損失準備與經濟周期性關系的影響。當模型加入虛擬變量INDEPx，觀察各變量系數的變化，從中可以分析銀行獨立性對于貸款損失計提與經濟周期性之間關系的影響。

（1）觀察GDP項發現，當INDEPa與INDEPd加入模型時，GDP分別在5%和1%的顯著水平上為負值，但INDEPb與INDEPc的系數不顯著。這一現象部分符合研究預期。說明銀行獨立性在一定程度上會對貸款損失計提的周期性產生影響。當銀行獨立性較強時（考慮INDEPa的模型），GDP的系數為-0.034，大于銀行獨立性較弱時（考慮INDEPd的模型）的-0.038 5，即獨立性較強的銀行在經濟上行階段計提更多的貸款損失準備，也就是說，從宏觀角度上而言，銀行獨立性的減弱將加強貸款損失計提的順周期性。我國主要商業銀行的股份構成中，國有股份占比較高，國家對銀行的控制力較強，因此，一方面銀行的相機管理靈活性下降，依據現行制度，銀行僅在發生貸款減值時才進行貸款損失計提，有更強的后視性特征，從而導致更強的順周期性；另一方面，獨立性下降的銀行會在策略上服從大股東的意志，在經濟上升階段，國家擴大財政支出，增加貨幣供給，受其影響的商業銀行也相應地增加信貸供給，從而導致順周期性增強。

（2）觀察PTI系數的變化，PTI系數在四組中均在1%的顯著水平上為負值。銀行獨立性較強時（即考慮INDEPa的模型），PTI的系數為-0.194 2，隨著銀行獨立性降低（即考慮INDEPb，INDEPc，INDEPd的模型），PTI的系數分別為-0.164 6，-0.169 5和-0.167 6，隨著銀行獨立性的減弱，PTI的系數有增大的趨勢，即在銀行利潤率上升時，獨立性較弱的銀行相對而言會有更高的貸款損失計提比例，順周期性得到減弱。根據研究假設以及上文分析可知，中國商業銀行整體上并不存在逆周期性的管理動機，在經濟形勢向好的時候，利潤率上升，為了實現利潤最大化，銀行傾向于減少貸款損失計提而呈現順周期性。但是，考慮到獨立性時，這一順周期性的強度發生了變化。獨立性較強的銀行，其市場化程度更高，自主性更強，呈現更強順周期性。隨著獨立性減弱，銀行的市場化程度降低，對市場變化敏感度也隨之降低，使得調整貸款損失計提的策略滯后，呈現較弱的順周期性。這與張晶晶 等（2007）[6]的研究結果相符。

（3）LIQUID系數在加入控制變量后，在5%和10%的顯著水平上分別為負值，但變化的趨勢并不明顯，即商業銀行的流動性與貸款損失計提比例呈反比，顯示順周期性，但銀行獨立性的變化并未對這一規律產生一致性的影響。

四、結論與政策建議

本文以2005―2014年中國境內104家商業銀行為樣本，就銀行獨立性對貸款損失準備計提與經濟周期性的影響進行了實證研究。結果顯示，受經濟環境、利潤驅使以及流有怨芾淼撓跋歟商業銀行貸款損失準備呈現明顯的順周期特征，且這一特征隨著銀行獨立性的變化而改變。從宏觀經濟形勢考慮，銀行獨立性減弱將加強貸款損失準備計提的順周期性，但在微觀管理動機角度，銀行獨立性減弱將削弱順周期性。

銀行貸款損失準備計提的目的在于提高銀行抵御風險的能力，真實客觀地反映銀行的經營損失狀況，保證銀行穩定持續的發展，進而確保金融體系乃至國家經濟的穩定與發展。貸款損失準備計提行為的不合理有可能導致銀行信貸周期的波動，有必要對我國目前的貸款損失準備制度進行改革，同時配合銀行體系的完善，為此提出以下意見：

（1）探討按預計損失而非實際損失計提貸款損失準備的可行性，以緩解因“后視性”導致的順周期性。我國現有的貸款損失準備計提制度較為僵化，以實際損失為主要計提標準。在很多西方發達國家，貸款損失準備金的計提方式以及計提比例更具有靈活性，在一定的法律法規框架下，商業銀行根據自身狀況和審慎原則自主決定，計提標準也具有多樣化，如貸款分類以及歷史貸款損失概率等。我國的銀行業經過多年發展，市場化程度不斷提高，逐步具備了自主決定貸款損失計提的條件，進一步放寬監管當局的計提原則勢在必行。

（2）銀行的利潤管理動機促使貸款損失計提呈現順周期性，但銀行獨立性降低將減緩這一順周期性。因此，在推進金融體系進一步開放，加強銀行業市場化的同時，也要保證足夠的大股東占比，以確保銀行體系的穩定，國家政策的貫徹落實。

（3）加強銀行業風險管理意識的培養，鼓勵引導商業銀行建立逆周期性的貸款損失計提制度，根據商業周期、銀行的利潤以及貸款狀況，動態撥備貸款損失計提。

參考文獻：

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[4]袁鯤，王嬌.貸款損失準備計提、管理動機與商業銀行順周期性――基于中國上市銀行的實證研究[J].財經論叢，2014（7）：38-44.

[5]潘敏，張依茹.股權結構會影響商業銀行信貸行為的周期性特征嗎――來自中國銀行業的經驗證據[J].金融研究，2013（4）：42.

[6]張晶晶，李雅晶.我國商業銀行資本結構與股權收益率的實證研究[J].金融經濟，2007（22）：148-150.

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貸款損失準備范文第4篇

一、銀行業

一、銀行多計提貸款損失準備金稅前扣除

涉及稅種：企業所得稅

風險描述：1.根據稅法相關規定，只有正列舉的銀行風險資產可以計提貸款損失準備金在稅前扣除，銀行可能擴大計提準備金資產的范圍，對不屬于稅法規定的相關風險資產也計提準備金并在稅前扣除，存在少繳企業所得稅風險。2.銀行針對涉農貸款和中小企業貸款按照“關注類、次級類、可疑類、損失類”各自對應計提比例計提貸款損失準備金的同時，對“正常類”貸款另外再比照一般貸款按1%計提損失準備金并在稅前扣除，存在少繳企業所得稅風險。

政策依據：《財政部國家稅務總局關于金融企業貸款損失準備金企業所得稅稅前扣除有關政策的公告》（財政部稅務總局公告2019年第86號）；《財政部 國家稅務總局關于金融企業涉農貸款和中小企業貸款損失準備金稅前扣除有關政策的公告》（財政部 稅務總局公告2019年第85號）。

典型案例：2016-2018年大企業管理司開展的千戶集團稅收風險分析應對工作中，該風險點入庫稅款1000萬元以上的銀行22家，入庫稅款76.55億元，其中2017年，某銀行股份有限公司因擴大稅前提取準備金貸款資產范圍，補繳稅款38.91億元；某銀行因涉農貸款和中小企業貸款損失準備金扣除問題，補繳稅款3.1億元。

分析指引：1.約談詢問銀行總行負責稅務工作人員，查閱銀行的稅務管理辦法，了解該銀行對于貸款損失準備金的計提和調整方法。查看銀行對于不承擔風險資產是否計提貸款損失準備，測試其對于上述貸款損失準備是否進行稅前扣除。2.約談詢問銀行總行稅務部門人員，查閱銀行的稅務管理辦法，了解該銀行貸款損失準備金的計提和調整方法，掌握銀行對涉農貸款和中小企業貸款計提貸款損失準備金的具體比例。審核銀行提供的年度各類貸款余額、內控制度及財務核算辦法，核對銀行計提準備金的數額，與企業所得稅前扣除準備金比對，核實其是否疊加享受涉農貸款和中小企業貸款損失準備金稅前扣除政策與一般貸款損失準備金稅前扣除政策。

二、銀行將客戶提前兌取的憑證式國債持有至到期未準確核算所得稅免稅利息收入

涉及稅種：企業所得稅

風險描述：客戶可將憑證式國債在到期前向銀行兌取，銀行再持有到期實現兌付。客戶持有國債期間的利息收入免稅，銀行在國債到期兌付時取得的利息收入（按照國債確定的完整期限計算），應減去銀行持有前已經免稅的利息收入，即僅對銀行持有期間取得的利息收入免稅。銀行可能未按上述規定計算免稅利息收入，少繳企業所得稅。

政策依據：《中華人民共和國企業所得稅法》第二十六條第一款；《國家稅務總局關于企業國債投資業務企業所得稅處理問題的公告》（國家稅務總局公告2011年第36號）。

貸款損失準備范文第5篇

摘要：為有效監管銀行貸款業務的風險，中國人民銀行和銀監會分別頒布了若干文件并通過一系列的監管指標予以規范，然而這些指標由于并未形成完整的體系，因此各指標在反映貸款業務時均存在相應的缺陷。本文通過分析商業銀行貸款監管指標，將其分為四類：衡量貸款靜態質量、反映貸款質量動態變化、衡量抵補信用風險程度以及反映貸款風險集中程度，并通過對各分類下的指標在上市銀行年報中的披露情況進行分析，發現在反映貸款業務時各指標自身的局限性以及在年報中披露的缺陷，并提出對各監管指標的完善建議。

關鍵詞：貸款靜態質量 貸款質量動態變化 抵補信用風險程度 貸款風險集中度

一、貸款監管指標及其分類

目前，銀監會的對商業銀行起規范作用的監管指標主要有兩個文件可循：一是中國銀行業監督管理委員會關于印發《商業銀行風險監管核心指標（試行）》的通知；二是《中國銀監會關于中國銀行業實施新監管標準的指導意見》。

在《商業銀行風險監管核心指標（試行）》中，將風險監管核心指標分為三個層次：風險水平、風險遷徙和風險抵補。風險水平類指標衡量各類風險的水平，包括流動性風險指標、信用風險指標、市場風險指標和操作風險指標，其中與貸款相關的為信用風險下的二級指標――不良貸款率和單一客戶貸款集中度；風險遷徙類指標衡量商業銀行風險變化的程度，包括正常貸款遷徙率和不良貸款遷徙率，均與貸款直接相關；風險抵補類指標衡量商業銀行抵補風險損失的能力，包括盈利能力、準備金充足程度和資本充足程度三個方面，其中與貸款相關的為準備金充足程度下的二級指標――貸款損失準備充足率以及資本充足程度下的資本充足率。在《中國銀監會關于中國銀行業實施新監管標準的指導意見》中，銀監會為提高銀行業審慎監管標準，提出強化貸款損失準備監管，在商業銀行監管體系中新增了兩個與貸款相關的監管指標：貸款撥備率和撥備覆蓋率。

在央行方面，除銀監會規定的上述貸款指標外，還有三個予以補充。首先，央行的貸款五級分類制度中，衡量貸款在五個等級中劃分的指標之一“貸款損失率”與貸款相關；其次，在《貸款損失準備計提指引》中，明確規定為合理估計貸款可能發生的損失，應計提的貸款損失準備，也與貸款相關，貸款損失準備具體包括一般準備、專項準備和特種準備，其中專項準備和特種準備合稱為貸款減值準備；最后，在《商業銀行集團客戶授信業務風險管理指引》中，與貸款相關的監管指標是最大十家客戶貸款集中度，且規定不得超過商業銀行資本余額的50%。

上述所列的貸款監管指標共有十一個：不良貸款率、單一客戶貸款集中度、最大十家客戶的貸款余額、貸款損失率、正常貸款率、不良貸款率、資本充足率、貸款損失準備充足率、撥備覆蓋率、貸款撥備率以及貸款損失準備。除了資本充足率以外的其他十個指標中，不良貸款率和貸款損失率分別計量貸款中不良貸款和損失的比例，屬于衡量貸款質量的靜態指標；正常貸款遷徙率和不良貸款遷徙率計量的是貸款在五級分類中的轉移情況，是衡量貸款質量在五級分類中遷徙狀況的動態指標；撥備覆蓋率是撥備對不良貸款的比值，貸款撥備率是撥備對各項貸款余額的比值，貸款損失準備是對貸款可能發生的損失計提的減值準備，貸款損失準備充足率是貸款實際計提準備與應提準備之比，這四個均是衡量貸款損失準備計提充足性的指標；單一客戶貸款集中度和最大十家客戶貸款集中度則是對商業銀行貸款風險集中程度的反映。

因此，本文把除資本充足率外的十個監管指標分為四類：（1）衡量貸款質量（靜態）：不良貸款率和貸款損失率；（2）反映貸款質量變化（動態）：正常貸款遷徙率和不良貸款遷徙率；（3）衡量抵補信用風險的程度：貸款損失準備、貸款損失準備充足率、撥備覆蓋率、貸款撥備率；（4）反映貸款風險集中的程度：單一客戶貸款集中度、最大十家客戶貸款集中度。

二、貸款監管指標的局限性

（一）貸款減值準備與貸款損失準備存在監管矛盾

針對銀行貸款可能發生的損失，央行和會計準則分別以貸款損失準備和貸款減值準備規定應計提的準備金。各大銀行的年報均是按照會計準則的要求編制的，因此均會披露貸款減值準備，但卻忽略了貸款損失準備，6家銀行只有浦發銀行兩者均有披露。從本質上說，二者不完全相同。在中國人民銀行關于印發《銀行貸款損失準備計提指引》（簡稱《指引》）的通知中，明確貸款損失準備既包括有客觀證據表明發生減值損失的貸款，也包括尚未識別但未來有可能發生損失的貸款，而《企業會計準則第22號――金融工具確認和計量》則規定，貸款減值準備是對已經發生減值的貸款計提貸款減值準備，而未對未來可能發生的貸款損失計提減值準備。由此可見，《指引》對貸款損失準備的界定較之會計準則的貸款減值準備更為廣泛和審慎，由此也帶來了銀行對貸款減值準備披露合規性的監管矛盾，即究竟是選擇披露銀監會的貸款損失準備還是會計準則的貸款減值準備，在各大銀行的年報中不盡相同，其中建行將二者等同，以貸款損失準備披露，浦發銀行則兩者皆有披露，而其他銀行則均是披露了貸款減值準備，因此各銀行年報中貸款減值準備反映出來的監管規范問題有待統一解決。

（二）貸款撥備率和撥備覆蓋率存在人為調節的空間

首先，撥備覆蓋率不具有實際的可比性。撥備覆蓋率是衡量撥備覆蓋不良貸款損失能力的指標，因此從本質上看，撥備覆蓋率依賴于不良貸款的劃分；不僅如此，在實際中提取撥備時，不僅要考慮不良貸款的整體規模，而且更應該考慮其結構，因為不良貸款包括了次級類、可疑類和損失類三個等級的貸款，這就使得撥備對不良貸款損失的彌補能力不能從一而論。在兩家上市銀行所計提撥備和不良貸款總額相同的情況下，如果不良貸款的結構不同，也可能會使得貸款損失準備彌補不良貸款損失的能力不同。例如，相同的撥備全部用來彌補次級類貸款和全部用來彌補損失類貸款這兩種情況，從數值上看，兩者的撥備覆蓋率相同，但撥備彌補不良貸款損失的能力卻顯然不同。正因如此，使得撥備覆蓋率指標不具有實際的可比性。況且撥備覆蓋率也并非越高越好，由于計提的撥備會計入損益表而影響銀行的當期利潤，因而銀行可以在業績狀況較好時多計提撥備而在業績較差時將撥備轉回，這使得撥備成為銀行操縱利潤的工具。

其次，貸款撥備率和撥備覆蓋率組合的局限性。從公式上看，它們與不良貸款率的關系可表示為：貸款撥備率=撥備覆蓋率×不良貸款率，因此這兩個指標均與不良貸款有一定的“勾稽”關系，即它們都依賴于不良貸款的劃分。例如，對于兩個銀行的相同年份或同一家銀行的不同年份，在撥備覆蓋率相同的情況下，不良貸款率較高者，貸款撥備率同樣也較高，這樣就使得銀行有可能通過提高不良貸款率來提高貸款撥備率。通過調節不良貸款率來滿足這兩個監管指標的合規性，顯然有違監管的初衷和評價導向。

（三）遷徙率的整體遷徙性掩蓋了貸款質量的具體變化

貸款遷徙率通過計量貸款五級分類中各級貸款向下遷徙的比率來反映貸款質量在各級中的變化情況，然而貸款遷徙指的是當前貸款質量向所有下級貸款質量的轉變，因此掩蓋了貸款在兩個質量之間的遷徙情況，從而不利于詳細地分析貸款質量的具體變化情況。例如正常類貸款遷徙率計算的是正常貸款向關注、次級、可疑和損失四類貸款的遷徙情況，而正常類貸款分別向下四類貸款具體的轉化比例我們不得而知，但可以想象，正常類貸款全部向關注類貸款遷徙和全部向損失類貸款遷徙這兩者的差異是截然不同的。因此我們可以把貸款質量的變化精確到某兩類貸款之間的轉變，而不僅僅是模糊化的遷徙。即使兩家上市銀行是相同的正常貸款遷徙率也可能會出現截然不同的貸款質量分布，這也是貸款遷徙率指標的問題所在。

（四）總體的集中度導致不可比

單一客戶貸款集中度反映的是貸款額最大的客戶的貸款額占總貸款的比例，銀監會規定不能超過10%，最大十家客戶貸款比例反映的則是貸款額前十的客戶其貸款額占總貸款額的比例，央行規定不能超過50%，都是為了避免商業銀行貸款風險太過集中而容易導致貸款損失過大。然而單一客戶貸款集中度或最大十家客戶貸款比例相同貸款風險分散程度就一定相同嗎？顯然不是的，這兩個指標只是反映了貸款相對比例的數額，而不能衡量貸款風險分散的質量如何。

三、 貸款監管指標的完善建議

（一）統一貸款減值準備和貸款損失準備的計提方法

在貸款減值準備計提方面，《指引》雖然與新會計準則有一定的矛盾，但《指引》并非就無所用處，《指引》可以作為評價銀行所計提的貸款減值準備是否充足的標準。因為相對而言，會計準則對貸款減值準備的計提更多地依賴管理人員的主觀判斷以及違約、損失的概率等數據，這要求銀行有較高的內部風險管理水平，而且，銀監會無法對銀行貸款減值準備的計提進行直接有效的監管，給了銀行利用貸款減值準備操縱利潤的空間。因此銀監會有必要出臺相應的監管政策，以統一貸款減值準備計提的方法，以增強橫向的可比性。

（二）對貸款撥備率和撥備覆蓋率實行“精細化考核”和“差異化監管”

首先，對于撥備覆蓋率指標可以考慮細分為三類后再加權歸總。由于其依賴不良貸款率的結構劃分導致從撥備覆蓋率數據上無法準確地判斷撥備彌補不良貸款損失能力的高低，因此可以考慮將撥備覆蓋率分為三個部分：撥備分別覆蓋次級類、可疑類和損失類貸款這三者的能力，即次級類貸款撥備覆蓋率、可疑類貸款撥備覆蓋率以及損失類貸款撥備覆蓋率，并為三類撥備覆蓋率設定相應的權數，最后加總確定總的撥備覆蓋率，以精確判斷上市銀行所計提的貸款損失準備是否充分。

其次，對于貸款撥備率和撥備覆蓋率二者的組合可以考慮施行“差異化監管”。從公式上看，貸款撥備率=撥備覆蓋率×不良貸款率，鑒于銀監會對兩者的規定的最低界限分別為2.5%和150%，因此當不良貸款率等于1.67%時貸款撥備率和撥備覆蓋率處于一種“均衡狀態”，即此時執行二者之一的任何一個效果都是一樣的。當不良貸款率>1.67%時，撥備覆蓋率的影響更大，為達到監管的合規性，銀行會多計提撥備或降低不良貸款率，此時由于銀行貸款質量較差、風險抵御能力較弱且撥備覆蓋率影響較大，因此監管部門應適度提高撥備覆蓋率要求；反之，當不良貸款率

（三）對各級貸款質量逐級遷徙分析

對于貸款遷徙率指標，鑒于當前的貸款遷徙率指標不能準確地反映商業銀行貸款質量、風險的變化，因此有必要對現有的貸款遷徙率指標進行“精確化”修改。有人提出了基于貸款五級分類逐級遷徙分析法，值得借鑒，該方法假定了貸款質量變化是一種逐級順序演變的過程，如正常類貸款遷徙至損失類貸款可理解為四個過程：正常至關注、關注再至次級、次級再至可疑、最后可疑至損失。通過這種精確化的度量便可以完整地反映商業銀行貸款質量和風險變化的具體情況，如此也克服了現有貸款遷徙率指標的模糊性。

（四）對貸款風險進行“加權化”

對于單一客戶貸款集中度和最大十家客戶貸款比例指標，由于其只是靜態地反映了貸款風險是否“高度集中”或“分散化集中”，停留在貸款風險的表面數據上，而未能深入貸款風險在質量層面上的反映。鑒于目前各銀行只是披露了貸款額前十的客戶所在的行業而并未反映各個客戶具體的貸款風險程度，因此各銀行需要披露貸款額前十的客戶的貸款收回及風險情況，可考慮依據各風險程度以及貸款額形成“加權化的”反映貸款風險程度的指標，以綜合反映貸款風險的集中程度。

參考文獻：