基于动态和前瞻性的贷款损失拨备适度性研究

  一、引言
    2002年4月，央行颁布的《贷款损失准备计提指引》(银发[2002]98号)要求商业银行(以下简称“银行”)按照谨慎性会计原则，在贷款风险分类的基础上，合理估计贷款可能发生的损失，及时计提一般准备、专项准备和特种准备。①同期发布的《商业银行风险监管核心指标(试行)》还规定“商业银行信贷资产的应提准备=信贷资产期末余额×1%+关注类信贷资产×2%+次级类信贷资产×25%+可疑类信贷资产×50%+损失类信贷资产×100%+应提特种准备”。②监管当局的这个应提准备指引给我们以如下启示：首先，它与银行资产质量及其分布建立了一定关联，但与具体银行特定的资产风险或损失状况并无明确关系；其次，它是一种静态的贷款损失准备管理方式，商业银行只需根据即期的信贷资产总量及其风险结构就能估算其应提准备的数量；最后，它并未体现对信贷资产质量及其未来损失分布的“预期”因素，与贷款损失准备用来覆盖信贷资产未来预期损失的内涵不完全一致，因此并非一种前瞻性(forward-looking)的贷款损失准备管理。
    这自然引导我们思考以下问题：①从监管当局的视角来看，银行应计提的最优贷款损失准备是多少？通常，监管当局根据本国银行的信贷资产的总体损失预估状况，设定一个自认为“适度”的贷款损失准备基线。若监管当局设定的贷款损失准备基线偏高了，将增加银行的信贷成本，进而有可能压缩了银行的信贷供给能力；若监管当局设定的贷款损失准备基线偏低了，又将不足以覆盖银行信贷资产的预期损失，进而有可能侵蚀到银行的资本基础。显然，这是个政策性两难！②从银行自身的视角来看，银行应如何对其贷款损失准备进行管理与优化？或者说，银行基于其对贷款信用风险的评估，实际应计提多少贷款损失准备(即银行自身的实提准备是多少)？而这与银行的信用风险评估和准备计提策略有关，当银行基于历史信息进行后瞻性的风险评估时，它将在经济周期的上行阶段对未来信贷风险的演变持有积极的预期，从而倾向于计提较少的贷款损失准备，以释放更多的信贷供给；而在经济周期的下行阶段，它将对未来信贷风险的演变持有消极的预期，从而倾向于计提较多的贷款损失准备，限制了其信贷扩张能力，进而放大了信贷供给对宏观经济的顺周期波动。③因此，出于对金融和经济稳定的关切，监管当局倾向于要求银行对其贷款损失准备进行动态和前瞻性的管理，以鼓励银行在经济周期的上行阶段就为下行阶段的预期损失形成提前提足了有远见性的(或前瞻性的)贷款损失准备，进而增强银行在经济下行时的风险吸收能力，避免未来预期损失形成对其资本基础的可能侵蚀(FSA，2009；Financial Stability Forum，2009)。正基于此，有关国家的监管当局和国际组织在总结2008年金融危机的经验和教训之后，纷纷提出将动态和前瞻性的贷款损失准备管理作为宏观审慎的监管工具之一。
    然而，从学术文献的发展脉络和演变趋势来看④，除渐进单因子模型(Asymptotic Single Risk Factor，简称“ASRF”)曾提供一种自下而上地估算贷款损失准备的显示解决办法外(Gordy，2003；BCBS，2004)⑤，尚难见到其他替代性的评估办法。然而，ASRF模型仅适用于内部评级法初级法下银行信贷风险的管理需要，它并未体现贷款损失准备的任何动态和前瞻性特征。正因如此，监管实践不得不采取一些变通的权宜做法。譬如，西班牙的动态准备实践规定“若经济上行阶段的违约概率低于历史平均水平，银行应按照历史平均违约概率来计提贷款损失准备；若经济下行阶段的违约概率高于历史平均水平，银行可少提贷款损失准备”。哥伦比亚的动态准备实践要求“银行在经济繁荣时期使用低风险矩阵来计算专项准备，并将高风险矩阵对应的准备要求与专项准备之差作为动态准备计提；而在经济衰退时期，银行仍使用低风险矩阵来计提专项准备，但可以使用动态准备来冲销信贷损失”。毋庸置疑，这些管理实践均体现了贷款损失准备的动态特征，但其前瞻性特征仍以历史数据或规律来间接反映，其隐含的逻辑是“银行信贷损失将随着经济周期而呈现周期性变化，其历史规律必将在未来相似的周期阶段有所重复或体现”。但从本质上来讲，这不能算作真正意义上的前瞻性的贷款损失准备管理。
    与之不同的是，本文则提出了一种动态和前瞻性的贷款损失准备方法，并能用之于评判一国银行贷款损失准备情况的适度性。本文通过对银行交易对手——借款企业(以下简称“企业”)资产收益率的动态随机建模来估计银行贷款违约概率和违约损失率的动态规律。与ASRF模型不同的是，我们假设企业资产收益率服从某一随机过程，间接推导出了企业资产价值的动态运动过程，并在此工作的基础上，建立了企业违约概率和违约损失率的动态估计方程，获得了银行对其贷款预期损失应计贷款损失准备的动态解析解，这允许我们在不同时间维度下估算各种情景下银行理论上应计提的贷款损失准备数量，在将之与监管当局要求的应提准备以及银行自身的实提准备进行比较分析后，能对我国银行贷款损失拨备管理的适度性进行研判。概言之，本文核心工作是：①根据贷款损失准备的未来监管理念和流行趋势，提出了一种动态和前瞻性的贷款损失准备方法，据此能估测银行理论上应计提的贷款损失准备数量；②将模型估测的银行贷款损失准备与监管要求的应提准备以及银行自身的实提准备进行比较，对我国银行贷款损失拨备管理的适度性进行研判。
    以下的行文结构安排如下：第二部分提出了一种动态和前瞻性的贷款损失准备方法，并在各种情景下对其进行了数值计算与模拟分析；第三部分将模型估测结果与监管要求的应提准备和银行自身的实提准备进行了比较分析，并对我国银行贷款损失拨备管理的适度性进行了研判；最后是结论、政策启示和研究方向。
    二、动态和前瞻性的贷款损失准备方法
    (一)测度模型
    
    注意到，我们是对企业资产收益率而非资产价值进行动态随机建模，主要是基于以下考虑：①式(1)刻画下的企业资产收益率具有随经济周期而周期变化的特点，使得建立其上的银行信贷风险或损失预期有周期变动的特征，这与贷款损失准备的前瞻性要求相契合⑧；②若直接对企业资产价值进行动态随机建模，有可能引致不同规模 企业的贷款损失准备不具有可比性，而对企业资产收益率进行建模能有效规避该问题的可能影响⑨；③它能被移植到银行对大类产品贷款(如按行业分类的房地产开发贷款、工商业贷款)的风险定价中去。⑩
    当企业资产收益率服从式(1)的随机过程时，可得如下命题：
    
    　　　
    (二)数值计算与示意
    假设在可预期的将来，企业贷款规模(含本息)维持在1元，而且其初始总资产为1.3元。表1还给出了企业资产收益率的动态特征的有关参数的初值设定。
    
    图2～图4分别给出了在其他参数不变的情形下，企业初始资产收益率(∈[-10%，10%])、资产收益率的波动性(β∈[5%，21%])、以及长期资产收益率(θ∈[4%，16%])在相应区间的变动对银行贷款损失准备的敏感性示意。(16)模型的数值计算表明，随着企业初始资产收益率的提高，其贷款的违约概率递减(平均违约概率为1.96%)，违约损失率递增(平均违约损失率为42.70%)，且贷款预期损失呈递减的变动趋势，但1个单位贷款的平均预期损失仅为0.68%。(17)若基于未来1年期的预期损失(以“EL”表示)判断，即使企业初始的资产收益率发生了极端的负向变化，比如，初始资产收益率跌落至-10%时，其预期损失也不会超过1.04%；但若将未来预期损失的时间维度拉长至5年(以“EL5Y”表示)和10年(以“EL10Y”表示)时，则1个单位贷款的平均预期损失将分别提高至1.68%和2.10%，它们较1年期预期损失分别提高了100BP和142BP(见图2)。(18)
    
    图1　贷款损失分布、覆盖方式与边界
    
    图2 变动对贷款损失准备的敏感性
    图3表明随着企业资产收益率波动性的提高，其贷款的违约概率递增(平均违约概率为0.27%)，违约损失率递减(平均违约损失率为86.08%)，且贷款预期损失呈递增的变动趋势，但1个单位贷款的平均预期损失仅为0.19%。数值计算还表明，即使企业资产收益率的波动性发生了极端的变化，比如资产收益率的波动性提高至21%时，其1年期的预期损失也不会超过2.76%；但若将未来预期损失的时间维度分别拉长至5年和10年时，则1个单位贷款的平均预期损失将分别提高至1.32%和2.11%，它们较1年期预期损失分别提高了113BP和192BP。
    
    图4给出了企业长期资产收益率对贷款预期损失的影响，从平均水平和变动趋势来看，1个单位贷款的平均预期损失仅为0.08%，但若将未来预期损失的时间维度拉长至5年和10年时，则1个单位贷款的平均预期损失将分别提高至1.72%和2.73%，它们较1年期预期损失分别提高了164BP和265BP。
    三、我国银行贷款损失准备管理的适度性
    在阐述这个问题之前，需要明确几个概念：①银行理论上的应计准备；②监管要求的应提准备；③银行自身的实提准备。银行理论上的应计准备是基于本文模型估算出的对其贷款预期损失应计提的贷款损失准备数量；监管要求的应提准备是银行根据《贷款损失准备计提指引》规定的贷款分类，及其计提比例而“应计”的贷款损失准备数量，即监管要求的应提准备=信贷资产期末余额×1%+关注类信贷资产×2%+次级类信贷资产×25%+可疑类信贷资产×50%+损失类信贷资产×100%(19)；银行自身的实提准备是银行根据其对信贷组合预期损失的实际评估和管理需要而计提的贷款损失准备数量。导致银行实提准备与监管要求的应提准备产生偏离的主要原因有：①银行根据对其信贷组合预期损失的实际评估结果进行“自主的”贷款管理准备计提管理，因为监管规定的贷款损失准备计提比例更多体现了当局的政策倾向，它并非一种“强制性”的制度要求(20)；②银行通过对自由应计项目——贷款损失准备的“选择性”管理，能将之用来满足特定的管理目的或需要(如资本管理、盈余管理)。(21)通过将理论上的应计准备与监管要求的应提准备，以及银行自身的实提准备之间的比较，能对我国银行贷款损失拨备管理的适度性进行研判，因此我们将从监管当局和银行自身两个维度来研判我国银行贷款损失拨备管理的适度性。
    鉴于我国自2001年之后才开始进行统一的贷款损失准备管理(22)，因此样本期间取自2001-2009年，计算所需数据均来自于BANKSCOPE数据库，样本对象包括我国95家银行，其中全国性银行16家，城市商业银行78家。表2给出了全样本银行在2001-2009年间监管要求的应提准备(监管要求的应提准备/总贷款)和银行自身的实提准备(银行实提准备/总贷款)的统计特征。(23)由表2可知，全样本银行监管要求的应提准备的均值为2.84%，标准差为2.45%，其95%的置信区间为2.53%～3.15%；全样本银行实提准备的均值为2.29%，标准差为1.72%，其95%的置信区间为2.11%～2.46%。故总体来看，我国银行的实提准备低于监管要求的应提准备，且该结论适用于全国性银行和城市商业银行的分组讨论。
    从分银行类型来看，全国性银行监管要求的应提准备和自身的实提准备均高于城市商业银行。全国性银行监管要求的应提准备的均值为3.38%，其95%的置信区间为2.52%～4.24%；全国性银行实提准备的均值为2.96%，其95%的置信区间为2.39%～3.53%。而城市商业银行监管要求的应提准备的均值为2.62%，其95%的置信区间为2.36%～2.89%；城市商业银行实提准备的均值为2.07%，其95%的置信区间为1.94%～2.21%。可见，城市商业银行监管要求的应提准备和实提准备的置信上限均落在全国性银行相应置信区间的下限之内或边界处(见表2)。
    
    但从分年度的统计规律来看，前述结论将有所变化。表3揭示我国银行监管要求的应提准备由2002年的8.72%降低到2009年的1.64%，年均降速为168BP，其监管要求的应提准备呈逐年递减的态势。然而，我国银行的实提准备并无此明显规律。在2007年之前，我国银行的实提准备低于其监管要求的应提准备，且在某些年份，两者之间的差距还相当大；而从2007年开始，我国银行的实提准备开始高于其监管要求的应提准备，且此规律适用于全国性银行和城市商业银行的分组讨论。(24)
    表4进一步比较了我国银行的实提准备与其理论上的应提准备之间的差异。模型测算表明银行对贷款未来1年的预期损失远小于其实提准备(25)，但若从模型估计的未来5年的平均损失来看，其仍近似小于银行的实提准备；若从模型估计的未来10年的平均损失来看，其又近似大于银行的实提准备。由此可得以下两点判断：①我国银行的实 提准备可能并不低于其信贷资产的实际预期损失(26)；②从未来1年的短时间维度来看，监管当局对银行的贷款损失准备要求可能偏高了，但若从未来5年，甚至更长时间维度(如未来10年)内预期损失的平均水平与变动趋势来看，其贷款损失准备要求又或许是适当的。
    
    四、结语
    关于贷款损失准备的动态和前瞻性管理及其潜在影响，是2008年金融危机发酵出来的银行监管领域的热点问题。有关国家的监管当局和国际组织对这次危机的经验和教训的总结发现银行贷款损失准备管理具有明显的顺周期特征，其逻辑基础是：银行在经济周期的上行阶段进行大规模的信贷投放，而信贷损失却要等到经济周期的下行阶段才能形成，若银行基于历史信息进行后瞻性的短期预估，则其将在经济周期的上行阶段“低估”未来的预期损失，从而计提了较少的贷款损失准备。或进而言之，银行在经济周期的上行阶段计提了较少的贷款损失准备，并释放了更多的信贷供给；而在经济周期的下行阶段计提了较多的贷款损失准备，并压缩了其信贷供给能力(27)，银行对贷款损失准备的这种顺周期管理将放大宏观经济的周期性波动，因此有关监管当局和国际组织建议采取动态和前瞻性的贷款损失准备管理，以激励或要求银行在经济周期的上行阶段评估信贷组合的未来预期损失时，尽可能地考虑经济周期下行阶段的风险特征。按照这种管理策略或要求，银行在经济周期的上行阶段就为下行阶段的预期损失形成提足了有远见性的贷款损失准备，从而避免了经济周期下行阶段的信贷损失形成对其资本基础的侵蚀。在银行贷款损失准备的此类管理行为中，其动态特征表现在“它不再僵化地根据监管当局的指引和要求，在信贷资产风险分类和计提标准下进行静态和确定性的贷款损失准备管理，而是根据经济周期的演化对其信贷损失进行动态地评估，并及时微调其贷款损失准备的计提状况”；其前瞻性特征体现在“它在经济周期上行阶段进行信贷风险评估和贷款损失准备计提时，就已充分考虑了经济周期下行阶段的不利信息(或冲击)对其预期损失的潜在影响，进而及时地为将来预期损失的形成提足了贷款损失准备”。诚然，若一国银行普遍对其贷款损失准备进行动态和前瞻性的管理，必将降低信贷供给的顺周期效应，从而使之具备宏观审慎监管的工具特征和基本功能。但截至今日，仍尚难见到一个可行的动态和前瞻性的贷款损失准备方法，我们则对此进行了有益的探讨与补充。本文研究发现我国银行的实提准备可能并不低于其信贷资产的实际预期损失，从未来1年的短时间维度来看，监管当局对银行贷款损失准备的监管要求可能偏高了，但若从未来5年甚至更长时间维度内的预期损失水平和变动趋势来看，其准备要求又似乎有一定的合理性。
    无论与以前的监管规定还是模型的估算结果相比，我国银行当前的实提准备水平似乎并不低。但我们注意到，银监会2010年11月印发的《中国银监会关于加强当前重点风险防范工作的通知》(银监发[2010]98号)要求“商业银行贷款损失准备金占贷款余额的比例原则上应不低于2.5%，同时贷款损失准备金占不良贷款的比例原则上应不低于150%，两者按孰高要求执行”。该项新规计划于2011年开始实施，其中系统重要性银行须在2012年底达标，非系统重要性银行于2016年达标。对银监会这个“拨贷比”界限的明确界定，我们有以下两点判断：①银监会开始将动态的贷款损失准备管理纳入其宏观审慎监管的工具范畴中来，银监会可能判断我国今后数年仍将处于经济周期的上行阶段，从而要在可预期的将来进一步提高银行的总体准备要求；②银监会规定的2.5%的拨贷比基线可能偏高了，较高的贷款损失拨备要求确能抵御预期损失的不利冲击，但同时也增加了银行的信贷成本，压缩了银行信贷供给的意愿和能力。唯有当银监会在设定这个比例限制时，将未来更长时间维度内的不确定预期纳入其决策范畴，它才有其理论上的合理性(或获得模型支持)。但若果真如此，银监会这种将长时间维度内的不确定预期纳入预期损失的决策模式，很可能将一个基于预期损失的贷款损失准备问题转变成基于非预期损失的资本管理问题。也就是说，如果银行在进行信贷风险评估和准备计提时，考虑了太长时间维度内的不确定预期的冲击，它将“模糊”了预期损失和非预期损失之间的数量边界。对此，我们更倾向于将这种模糊成分的准备要求归结为资本要求，因为它更多体现了预期损失的“波动性”(即不确定预期)所引致的风险冲击，从理论上来讲，它应由资本来缓冲，而非由贷款损失准备覆盖。(28)其政策含义是：贷款损失准备和资本管理在理论上是存在最优边界的，若监管当局和银行在设定和执行贷款损失准备政策时，考虑了信贷风险在太长时间维度内的动态特征和不确定预期，则很可能将部分本应作为资本管理的损失缓冲调整到贷款损失准备之中，这将混淆资本管理和贷款损失准备管理之间的数量边界、及其他们对贷款损失和风险的覆盖和缓冲内涵。而这又衍生出其他一些有待思考的问题，譬如贷款损失准备管理和资本管理的具体边界是什么？超过适度需要的贷款损失准备要求对银行行为(如信贷行为)有何影响等？它们既是理论问题，也是实证问题，需要未来进一步探索。
    鉴于不能获得特定银行的信贷组合中各交易对手的资产收益状况，我们不得不以数值计算的方式来估测银行理论上需要计提的贷款损失准备数量，因此，它更倾向于提供了一种适度贷款损失准备的分析框架和判断视角，而非具体和明确的决策方法。然而，随着时间的推移和相关数据的积累，监管当局可尝试基于全国(或地区)各行业资产收益率的变动规律，分别估计其动态特征参数，进而获得全国(或地区)各行业贷款真正意义上的动态和前瞻性的贷款损失准备要求或监管指引，这种细化的贷款损失准备监管将更加逼近现实，且能降低贷款损失准备管理可能引致的潜在顺周期影响。
    注释：
    ①一般准备是对可能发生损失的贷款计提的，而专项准备是对已经发生风险或损失的贷款计提的。鉴于一般准备用来覆盖尚未识别的可能性损失，因此有人主张其计提基础是正常类贷款和关注类贷款(而非所有在外贷款)；而专项准备是用来覆盖业已形成的损失，故其计提基础应是次级类贷款、可疑类贷款和损失类贷款。
    ②这相当于“一般准备=信贷资产期末余 额×1%+关注类信贷资产×2%”；“专项准备=次级类信贷资产×25%+可疑类信贷资产×50%+损失类信贷资产×100%”。可见，一般准备的计提基础并非按照贷款五级分类标示的正常类贷款和关注类贷款，而是信贷资产总量和关注类贷款，这与一般准备用来覆盖尚未识别的预期损失的内在本质有一定差异。特种准备是对特定国家、地区或行业的贷款计提的准备，银行根据自身风险管理的需要自主决定是否计提该项准备。
    ③贷款损失准备的顺周期效应是指在经济周期的上行阶段，银行计提了较少的贷款损失准备，供给了较多的信贷，进而推动了宏观经济的加速上涨；而在经济周期的下行阶段，银行计提了较多的贷款损失准备，供给了较少的信贷，进而推动了宏观经济的加速下滑，因此贷款损失准备的顺周期性增强了宏观经济的周期性波动。
    ④贷款损失准备文献主要围绕以下问题展开研究：①贷款损失准备的管理动机，包括盈余管理动机(Laeven和Majnoni，2003；许友传和杨继光，2010)、资本管理动机(Barth等，2004)、信号管理动机(Docking等，1997；Beatty等，2002)以及多种管理动机的组合(Ahmed等，1999；Bouvatier和Lepetit，2008)；②贷款损失准备管理动机的管理动因(Leuz等，2003；Fonseca和González，2008)；③贷款损失准备与经济周期的关系(Bikker和Metzemakers，2005；Bouvatier和Lepetit，2008)。国内文献曾对贷款损失准备的使用情况及其顺周期性等进行了研究(如孙天琦和杨岚，2005；李文泓，2009)。
    
    
    (15)在内部评级法基础法下，银行仅需估计信贷组合中每种资产构成的违约概率。在参照监管当局对违约风险暴露和违约损失率等有关规定的基础上，计算信贷组合中每种资产构成的预期损失，然后再将其加总得到信贷组合的预期损失(或贷款损失准备数量)。从本质上来讲，这是一种“自下而上”的贷款损失准备方法，它建立在拥有银行信贷资产组合及其构成等详细信息的基础之上，然而外界并不能获得这些私有信息。因此，本文绕开了有关微观信息不可得的障碍，从借款企业资产收益率的动态规律的视角，来间接估计企业资产价值的运动过程，并获得了其动态违约概率和动态违约损失率的估计，进而获得银行理论上的应提准备数量。
    (16)在数值计算时，我们假设企业初始资产收益率∈[-10%，10%])、资产收益率的波动性(β ∈[5%，21%])，以及长期资产收益率(θ ∈[4%，16%])分别变动1%个单位步长对贷款预期损失的影响。
    (17)当企业初始资产收益率在[-10%，10%]内以1%的步长进行变动时(即有21种取值可能)，根据命题5可分别计算出21个1年末的预期损失，然后将这些预期损失求平均得0.68%。当我们说“若将未来预期损失的时间维度拉长至5年时，则1个单位贷款的平均预期损失提高至1.68%”时，它表示“当在[-10%，10%]内以1%的步长进行变动时，由命题5可分别计算出21个5年末的预期损失，再将这些预期损失求平均得1.68%”。
    (18)BP(“Basis Point”的缩写)表示“基点”，1BP=0.01%。
    (19)由于BANKSCOPE数据库中的贷款损失准备(Loan Loss Provisions)仅包含了一般准备(General Provisions)和专项准备(Specific Provisions)，出于数据可比性的需要，本式剔除了特种准备；另外，具体银行的特种准备的计提情况和相关数据并不可得。
    (20)《贷款损失准备计提指引》第五条规定“银行可参照以下比例按季计提专项准备：对于关注类贷款，计提比例为2%；对于次级类贷款，计提比例为25%；对于可疑类贷款，计提比例为50%；对于损失类贷款，计提比例为100%，其中次级类和可疑类贷款的损失准备，计提比例可以上下浮动20%”。
    (21)贷款损失准备的盈余管理动机是指银行在盈余水平较高时计提了较多的贷款损失准备，而在盈佘水平较低时计提了较少的贷款损失准备，以此来平滑了报告盈余的波动性。贷款损失准备的资本管理动机是基于当贷款损失准备不超过风险加权资产的1.25%时，贷款损失准备可按规定计入银行的附属资本(或二级资本)，因此资本不足银行为提高其资本充足比率，有激励计提较多的贷款损失准备。可见，若银行在特定目标的激励下对其贷款损失准备进行了自由裁量式管理，将导致其实提准备与监管要求准备之间产生偏离。
    (22)在2000年之前，我国银行根据贷款本金、应收利息和投资本金分别计提呆账准备金、坏账准备金和投资风险准备金，此阶段的准备金计提比例与贷款质量或实际损失状况无关。直到2001年，《金融企业呆账准备提取及呆账核销管理办法》(财金[2001]127号)才决定将三项准备并入到统一的呆账准备账户管理，并开始鼓励银行按照资产风险的大小来确定合理的计提比例。
    (23)本文对应提准备和实提准备的定义类似于“拨贷比”。
    (24)《中国银行监督管理委员会关于推进和完善贷款风险分类工作的通知》(银监发[2003]第22号)和《商业银行不良资产监测和考核暂行办法》(银监会2004年3月25日发布)要求“已实行五级分类的银行自2004年起停止执行一逾两呆分类，严格按照五级分类提取准备”。《关于加强银行已核销贷款管理工作的通知》(银监发[2004]第89号)要求“国有独资商业银行和股份制商业银行自2004年1月起实行贷款质量的五级分类制度”。由于我国在2004年之后才普遍实行贷款的五级分类制度，因此从严格意义上讲，我国银行在此后的贷款损失准备管理才具有真正意义上的可比性。
    (25)在其他参数不变的情况下，当=-28.02%或β=18.65%或θ=-2831.00%时，未来1年的预期损失为2.29%，它们均是较为极端的参数取值情形。
    (26)模型测算的未来1年的平均预期损失均远远小于其实提准备。
    (27)而此时正当经济急需更多的信贷支持。
    (28)从理论上来讲，预期损失和非预期损失分别由贷款损失准备和资本来覆盖或缓冲。若将预期损失和非预期损失对信贷组合损失的分布进行空间分割，则损失分布横轴对应的预期损失的左边区域为贷款损失准备，在横轴对应的预期损失和之间的部分为资本(见图1)，因此从信贷资产损失分布的形态来看，贷款损失准备和资本之间有数量边界。在给定的资本情形下，若监管当局对银行的贷款损失准备要求偏高了，则相当于将部分本应作为资本管理的风险缓冲调整到贷款损失准备之中。也即，偏高的贷款损失准备中有部分要求应被划入资本范畴，其应作为资本来管理和对待。