■褚 楠

（中国东方资产管理股份有限公司，北京 100033）

一、不良资产会计核算的挑战与运用估值技术的意义

在金融资产管理公司（以下简称AMC）不良资产会计核算实务中，通常将不良资产划分为以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产，相应采用公允价值进行初始及后续计量。

金融不良资产业务中，涉及的资产形态可能是债权类资产、实物类资产、股权类资产或其他资产。根据不同估值对象，估值方法选用和输入值层次确定也不尽相同。本文以债权类不良资产（不良贷款和不良债权）为研究对象。债权类不良资产公允价值估值技术所使用的输入值一般为第三层次输入值，即不可观察输入值。

在核算时需使用估值技术计量不良资产公允价值。通过提升AMC 不良资产会计核算时估值技术运用的合理性，能够提升不良资产公允价值计量的准确性，进而提升AMC 的财务管理和业务把控能力。在会计核算实务中，提升不良资产估值技术使用的合理性和准确性，对AMC 稳健、健康发展至关重要。

（一）不良资产非标性强给会计核算带来挑战

不良资产具有强非标准化特征。债务人所处行业、经营状态、所在地区经济和司法状况、债权项下押品类型、担保类型、债务人还款意愿、应还本息规模、已回收金额及处置方式等均会影响不良资产内涵价值。由于不良资产内涵价值随上述因素的变化规律难以把握，导致准确评估不良资产价值具有较大难度，进而给不良资产会计核算带来挑战。

（二）不良资产会计核算失真会加大AMC 利润波动

在计量不良资产公允价值时，如果不能合理评估资产价值，或将导致资产账面价值与其真实市场价值偏差过大，无法客观真实反映AMC 经营成果，在资产价值变现时会加大AMC 非正常利润波动，进而影响AMC 资产风险分类及经营目标的制定与实现，导致其承受较高的经营性风险。

（三）运用估值技术提升不良资产会计核算准确性的意义

AMC 在不良资产初始入账时采用的是与购买价格相等的公允价值（即脱手价），故其公允价值计量上的主要问题主要存在于持有期间。如果持有期间内未根据不良资产价值的动态变化及时调整其会计核算结果，可能导致AMC 在处置资产时不得不一次性承受较大损失，并降低AMC 的资产处置意愿与效率；反之，如果入账时不良资产价值过低，会导致资产真实价值及AMC 实际业绩难以通过账面反映，在一定程度上为企业盈余管理大开方便之门。因此，在不良资产持有期间内，合理运用估值技术提升不良资产会计核算的准确性，有助于提升AMC 的经营稳健性。

二、计量不良资产公允价值时存在的问题分析

根据企业会计准则规定，公允价值计量估值技术通常包括市场法、收益法和成本法等[1]。《金融不良资产评估指导意见（试行）》（中评协〔2005〕37号）[2]中指出，债权资产价值分析方法主要基于两种途径，一是以债务人和债务责任关联方为分析范围的途径，主要包括假设清算法、现金流偿债法和其他适用方法；二是以债权本身为分析范围的途径，主要包括交易案例比较法、专家打分法和其他适用方法。以上方法理论上互有交叉，但在分类方法论层面基本一致。上述文件虽然已被《金融不良资产评估指导意见》（中评协〔2017〕52 号）[3]替代，但笔者认为其中提出的债权价值分析思路仍然具有借鉴意义。

实践中，一般使用成本法估计即将清算的资产价值，此点为基本共识。但收益法、市场法的应用边界不够清晰，且在使用时存在使用前提难以满足、可比案例不足、作为替代的估值方法主观性过强等问题，导致准确计量不良资产价值面临阻碍。

（一）收益法使用前提不够明确问题及影响分析

使用收益法时，一般要用到如下公式估计不良资产价值：

（期内债务人偿债现金流+企业自由现金流）×偿债系数

实务中多数情况下，收益法的使用前提难以满足，其原因在于：

其一，收益法需建立在现金流可以预测基础上，通过对债务人偿债能力或底层资产持续经营能力分析确定不良资产价值。但不良债权状况通常较差，仅少部分具备重组增值运作潜质，多数债务人经营不正常，导致其未来现金流量（R）、折现率（r）、预期偿债年限（N）等重要参数难以估算，难以满足此方法的使用前提。

其二，实践中收益法可调整为债务人和债务责任关联方为分析对象，采用现金流偿债法进行估值。但使用该方法时，AMC 实务中习惯仅对押品估值，并选择性忽略无押品且无责任关联方（债务人或保证人）的项目，将其价值记为0 或仅依赖主观判断（如采用综合因素分析法、专家打分法等）。

上述情形导致AMC 在使用收益法估计不良资产价值时面临使用前提不具备等实际困难，进而导致对部分资产价值估计准确性不足，影响公允价值计量的准确性。

（二）市场法可比交易案例不足问题及影响分析

市场法估值思路是在能找到可比交易案例时，结合被评估资产与可比资产间的个别因素差异确定调整系数，并在此基础上确定不良资产价值。

1.非标准化特征强导致不良资产可比交易案例少

不良资产具有强非标准化特征，难以形成统一有效的交易市场。加之自身回收困难、流动性差的特点，在市场中很难找到与之匹配度高的可比交易案例。同时，中国不良资产市场虽然已发展了20 余年，但数据建设仍徘徊在低水平，并未累积出行业统一权威不良资产交易数据。另外，缺少可比交易案例也导致相似资产的历史价格变动难以刻画，较难发现不良债权在持有期内的风险收益变化特征。以上这些因素都导致使用市场法对不良资产估值难度较大。

2.可比交易案例少增加不良资产价值准确计量难度。

可比交易案例少，在加大不良资产公允价值计量难度的同时，还会引发以下问题：

一是仅使用市场法估计存在可比案例不良债权价值时，对未来风险及收益影响考虑不够充分。可比案例交易价格是历史价格，对未来风险估计不足，特别是在资产收持期间，无法准确实时反映出不良资产的价值波动变动，可能会忽略资产的潜在风险对其价值的负面影响，也会忽略潜在收益改善对其价值的正面影响，对公允价值计量这把“双刃剑”的负面作用有所放大，为主观操纵利润留下了空间。

二是数据缺乏的问题无法解决，导致业内长期讨论并向往的大数据模型估值工作无法推进。

（三）替代估值方法主观性过强问题及影响分析

在实践中，专家打分法（Delphi 法）和综合因素分析法是在成本法、市场法、收益法使用条件均难以满足时，常被替代使用的一种估值方法，但这种方法仍然存在比较明显的缺陷。

以专家打分法为例。使用Delphi 法打分时科学性、客观性不足。虽然Delphi 法的多轮反馈机制能降低打分方差，使专家打分结果趋同，但仍存在主观性强、可解释性差、科学性不足的弊端。例如，专家很难在百分制打分中判断95、96 分值间的细微差别，而这可能显著影响不良资产价值。再如，如果不良资产押品为机器设备，专家在量化机器设备状态对其价值影响时，需查阅设备维修记录，并据此对设备状态进行打分，此时专家仅能给出大致判断却难以进行可解释性强的精确打分。

三、合理运用估值技术计量不良资产公允价值

（一）根据不良资产分类选择估值方法明确收益法使用条件

为应对上述不良资产估值实践中存在的估值方法选择边界不清晰及可能引发的估值准确性不足问题，笔者建议可采取在对不良资产风险收益特征分类的基础上进行估值的方式。

在分类时，可以根据不良资产的风险、收益特征，在分析其潜在状态变化以及不同状态下价值变化规律的基础上，按如下步骤进行：

步骤一：分析不良资产风险、收益特征，划分不良资产处置和回收方式随资产状态变化而变化情况；

步骤二：根据不同状态下的处置和回收特点，确定不同状态下的估值方法，并评估不同状态下的不良资产价值。

经过分类，AMC 持有的不良资产大致可分为两类，即为收购处置类和重组、增值运作类。前者为在目前状态下通过资产处置（如债务追偿，破产清偿，资产转让等）实现现金回收，其特点为可用于偿债的现金流及企业自由现金流难以准确预计，在估值技术上可以采用市场法、假设清算法、主观估计法等；后者为通过重整运作及追加投资，促使债务人企业恢复正常，特点是具备稳定可预期的现金流和偿债计划，在估值技术上可采用收益法、现金流偿债法等。

上述步骤中，可能存在对现金流偿债法、假设清算法、收益法等多种方法的综合运用，以及根据底层资产价值与状态的动态特征，调整运用的估值方法，提升估值技术的准确性。

（二）使用大数据估值技术应对可比交易案例不足问题

AMC 可借助大数据估值技术，应对可比交易案例不足可能带来的潜在影响。具体来看，可以使用大数据算法构建估值模型，刻画可比指标与不良资产价值之间的关系，降低可比案例不足对估值的负面影响。

需要说明的是，寻找可比指标难度远低于寻找可比交易案例。因此可根据AMC 不良资产历史数据，整理可获取且能够刻画不良资产价值特征的指标，如行业、所在地区、债务人经营状态、尽调资产价值等。构建大数据估值模型能够降低可比案例不足对估值的负面影响，但开展上述工作也需AMC持续完善不良资产估值数据库建设，为估值工作提供数据保障。

（三）使用更客观的估值技术降低替代方法的主观性

在不可避免地使用主观估值方法替代基本估值方法时，AMC 可适当采取控制措施、降低主观性过强对估值准确性的影响。

具体来看，在使用Delphi 法打分时，可采取事先拟定打分标度、制定统一打分标准的方法。这有助于降低专家判断的难度，进而提升Delphi 法的科学性和客观性。如评估车辆价值时，可根据车辆使用年限、维修情况等计算折旧率，将表1 内容作为打分的主要依据。

表1 车辆状态打分标度表

四、结论与建议

（一）主要结论

作为会计估计，不良资产估值本身就是在缺乏精确计量手段时采用的某项金额的近似值。本文以降低该种高度不确定性、避免最终实际结果与会计计量价值间差异过大为研究目标。具体来看，本文聚焦AMC 债权类不良资产会计核算时的估值技术应用问题，通过提升AMC 债权类不良资产会计核算中估值技术应用的合理性，达到提升不良资产公允价值计量准确性的目的。具体结论如下：

一是将不良资产分为收购处置类和重组、增值运作类等，从而明确应当按资产分类选择估值方法的基本逻辑，解决了由于方法选择不当导致不良资产公允价值计量准确性降低问题。

二是使用大数据估值技术，通过分析可比指标与价值之间的数量关系，并在动态环境下构建估值模型，有望解决可比交易案例不足等导致不良资产估值准确性不足问题，提升不良资产公允价值计量的准确性。

三是在采用主观估值方法时尽量压缩人为因素对评估结论准确性的负面影响，如可在打分时降低专家打分难度等，以提升专家打分科学性，进而提升不良资产公允价值计量的准确性。

（二）政策建议

结合上述研究和分析，本文提出如下政策建议：

一是精准分类改进核算方法。AMC 应改进日常会计核算制度中的核算方法，提升业务和财务的联动性，根据不良资产类型确定预期处置方式，并在分析不同处置方式潜在风险、收益特征前提下，选择合理方法计量不良资产公允价值；同时提高财务人员的专业素质，在精通准则、熟悉业务基础上做好资产分类、用好估值技术。

二是注重积累不良资产估值数据。特别注意采集不良资产估值建模所需参数数据，逐步建立标准化数据库，为研发出更准确、合理的估值方法提供必要的技术保障和数据支持。

三是慎重使用主观性强的估值方法。在符合《金融不良资产评估指导意见》及企业会计准则规定并在具备其他更客观方法使用前提的条件下，尽量减少专家打分法、综合因素分析法等方法的使用频率，提升不良资产公允价值计量的稳定性、准确性。