银行是否准备好接受CECL?

时间:2019-03-15 13:16:48 阅读:143次
使用DataRobot成功实施CECL计划的路线图

  我们目前正处于全球金融体系历史上最重要的监管变革之一。新的会计法规和标准很快将从根本上改变金融机构必须估计预期损失的方式。

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  这些新变化将影响整个金融体系。新法规适用于目前提交符合GAAP标准的监管财务报告的所有银行,储蓄协会,信用合作社和金融机构控股公司(无论规模大小)。为简化起见,我们使用“银行”来表示所有受影响的金融机构。

  在这个博客系列中,我将回顾银行如何通过使用由机器学习创建的预测模型驱动的前瞻性方法,将依赖于后向信用指标的当前预期亏损流程转变为更准确的预测。

  我将提供一条途径,展示自动机器学习等战略技术的投资将如何促进快速监管合规,并通过降低运营成本和推动盈利增长来促进业务的更广泛改善。

  

预期损失是多少?为什么我们需要对其进行预测?

  银行必须管理许多基本事项,例如平衡贷款应收账款和存款需求。更复杂的是,并非银行提供的所有贷款都将全额偿还。或者,某些贷款可能会拖欠或甚至完全违约,如果不加以控制,将导致银行对其预期收入造成损失。

  因此,为确保充分减轻此类风险,监管机构要求银行通过提供一部分预期收入来弥补这些潜在损失以弥补潜在损失。如果贷款损失,银行可以使用预留的拨备补贴来弥补损失。

  

  这种预期损失准备的关键程度正确引起了全球监管机构的注意。

  贷款损失准备金与资本之间的关系很重要,需要仔细考虑以确保其设置得当。如果损失准备最终证明过高,那么银行将不必要地持有超过其损失所需的储备金,从而阻止银行在其他地方释放该资本。另一方面,如果储备证明不足以解释高于预期的贷款损失,那么一旦实现这些损失,银行的财务状况将受到影响。在这种情况下,可以肯定地说,股东和高级管理层对公司随后增加的资本成本不满意。

  预期损失准备的这种关键程度正确引起了全球监管机构的注意。

  

财务会计(承担我 - 这很重要!)

  目前的公认会计准则(GAAP)要求采用“已发生损失”的方法来识别基于历史冲销的信用损失。简单地说,这种方法延迟了对损失的确认,直到损失可能发生为止。当可以识别信用损失时,围绕什么认为阈值“可能”的主观性直接影响。这种主观性最终导致对已发生损失方法的严厉批评,因为它限制了记录可能预期的信用损失的能力,但尚未达到“可能”的阈值。

  最近的2008年全球金融危机引发了这种担忧。在金融危机爆发之前,股票市场正在根据前瞻性信息和贬值银行对预期信用损失的估计做出反应,甚至可以确认会计损失!这凸显了监管机构需要解决的会计准则中的一个严重缺陷,以防止类似的全球银行业危机再次发生。

  快进,我们正处于国际会计准则和监管的革命性和前所未有的变革之中。财务会计准则委员会(FASB)和国际会计准则委员会(IASB)最近对损失准备和信用减值的会计要求进行了全面改革。新标准基于“预期损失”方法。与基于向后看损失率的已发生损失方法不同,预期损失方法适用于尚未发生损失但可能发生损失的情况。换句话说,预计未来流量的损失会有一定的可能性。

  

机遇

  新的预期损失标准要求银行在估算预期信用损失时使用有关过去事件(即历史数据)和“合理且可支持”预测的信息。虽然这是一个巨大的变化对于当前产生的损失标准,它还提供了一个独特的机会,因为新标准没有规定贷方如何选择进行估算,而只是预测必须“合理且可支持”。这使银行能够灵活地实施最佳预测其投资组合的预期损失的模型和方法,只要预测可以证明合理且可支持。

  这意味着用于预测预期损??失预测的准确和透明模型应该是成功合规计划的核心。但是,由于流程中存在这种模糊性,银行如何合理地测试数百种不同的建模方法,以保证它们实现最佳建模方法?答案比你想象的更接近。

  不同的建模方法用于不同类型的贷款或资产 - 有时甚至将不同的模型合并用于一种资产类型 - 来估计预期的信用损失。然而,不同类型的建模方法的方法复杂性也各不相同。以下是我们在整个行业中看到的常见模型的一些示例。

  在建模范围最简单的一端,我们有折现现金流量(DCF)分析。在建模谱的最复杂的一端,我们有默认概率(PD)方法。而且,在路中间,我们有平均充电,葡萄酒分析,静态池分析和滚动率分析等迁移方法等方法。

  在本系列的下一篇博客中,我们将更详细地介绍这些建模方法,并重点介绍如何自动化CECL建模过程。这不仅包括开发高精度机器学习模型的自动化,以预测预期损??失,还包括所选模型的文档和部署的自动化。最终结果是降低了模型风险,同时也大大提高了运营效率和模型准确性。

  最重要的是,您的预期损失预测将是高度准确,合理且易于支持审计师和监管机构,从而快速使您的CECL合规流程符合监管预期。

  

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