同业减值方案小结

减值比例整体而言，由很多因素决定，如外部环境、资产结构、方法模型以及市场波动。不同公司因数据及信息系统管理水平不同，资产结构不同，方法模型见仁见智，因此产生的影响也不同，导致同业公司的财务报表缺乏横向可比性。

从外部环境分析，国内的外部评级信息不够健全，企业内部数据积累参差不齐，监管政策的出台必须经历一个从粗到细的过程，目前的新准则条款相对粗放，给予了企业一定的自由度，市场需要适应调整的过程。因此各券商新准则实施起点尚未统一。

从方法模型分析，各券商对新准则的解读有一定差异，例如中信证券的阶段三为逾期90天+，阶段二为逾期30天+。该标准超过了监管要求的30天宽限期，即对债券违约定义的宽松处理；再比如2018年12月21日，中证协在北京召开证券公司新金融工具准则专题研讨会，就股票质押减值处理意见做了补充说明，包括阶段划分可以参考逾期30天/90天、股票公允价值可以参考净资产等。可见各券商的方法模型见仁见智。

另一方面，经济下行，减值比例变化，引发券商对违约资产处置的担忧。预期信用损失模型初衷是改变“已发生损失法”的顺周期特点导致的马太效应，但在实际操作中，难以真正发挥逆周期作用。减值准备的确认是复杂的多方博弈，比如防止利润进一步缩水、业绩的公开披露、绩效考核的影响。

违约债爆雷频频

债券投资、股票质押、融资融券的爆雷对券商业绩的影响非常大，一旦发生违约或股价大跌，就直接进入第三阶段全额计提账面余额。以债市为例，根据万德数据统计，截至2019年2月，违约债累计278只，累计余额2022亿元。从发生实质性违约时点的历史分布中发现，2018年下半年，爆雷的数量和规模的增长率有显著提升。

此外，发债主体共计115家，其中发生实质性违约债券数量最多的前5家分别是永泰能源16只，上海华信国际集团13只，东北特钢10只，中国城市建设和大连机床各9只；违约债累计规模最高的是上海华信国际集团296亿元，其次是中国城市建设162亿元，第三是永泰能源142亿元。

从行业维度分析，根据万德行业划分标准，“石油与天然气炼制和销售”余额高居榜首，319亿元，其次是“煤炭与消费用燃料”的214亿元，排名第三的是“建筑与工程”的210亿元。

由此可见，随着市场化程度越来越高，刚性兑付的神话必须打破，违约是不可避免的。违约债的高概率发生，踩雷券商的数量也随之上升，那么对各家券商的风险识别、预警提出了更高的挑战。

如何寻找灰犀牛？

排雷是一个非常复杂的系统工程，需要全面的风险管理体系的建设，包括但不限于：投资者的政策导向及风险偏好的设定；组合限额／交易策略的匹配；精细化／客观／标准的风险计量工具，如内部评级、违约损失率模型；及时的信息监控和准确的数据捕捉和处理；流程／政策上对突发状况的应急机制等。

具体而言，笔者从事前、事中、事后的三个节点给出一些技术层面的建议。

一是事前准入做防范。

进入市场业务对信用风险的精细化计量提出更高的要求，目前在国内券商的风险管理体系中，已经建立完善的发债企业内部评级的不超过20家，而针对两融和股票质押业务，建立内评体系更是寥寥无几，这都是未来重要的改进空间。

相较于外评，内评的最大优势体现在：风险区分能力强，避免了集中度过高的问题；不论是敞口划分还是客户的资质都更加定制化，契合券商内部的投资偏好，也更能体现投资对象的风险透明性。

随着券商业务的开展，数据的积累也是很重要的因素，与内评的模型和运行管理机制相结合，才能发挥出其及时和风险区分力的效果。

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