大家好，我是刀哥。

一般企業在系統賬上比較少主動計提壞賬準備，因為這對财務人員來說是一件吃力不讨好的事情。

但對于上市公司或正籌備上市的公司來說，由于其面臨着信息披露的監管要求，就不得不合理規範的計提壞賬準備。

而在2017年3月31日，财政部修訂發布了《企業會計準則第22号——金融工具确認和計量》（以下簡稱為CAS22）。

刀哥未在财政部官網上找到CAS22原文，官網上隻顯示出2017年9月之後的政策發布，但其全文可以在百度百科上搜索到。

CAS22準則規定應收賬款需按照金融工具準則進行核算，對壞賬準備的計提方法要求不再使用以前的“已發生損失法”，而需采用“預期信用損失法”。

已發生損失法，指隻有在客觀證據表明應收賬款已經發生損失時，才對應收賬款計提減值準備。

預期信用損失法，是以預期信用損失為基礎，對特定項目進行減值會計處理并确認損失準備。

預期信用損失，是指以發生違約的風險為權重的金融工具信用損失的加權平均值。

信用損失，是指企業按照原實際利率折現的、根據合同應收的所有合同現金流量與預期收取的所有現金流量之間的差額，即全部現金短缺的現值。

那麼要采用“預期信用損失法”，工作實務中我們該如何操作如何計算呢？

針對這個問題，财政部在2020年1月17日發布了一篇題為《對應收賬款采用預期信用損失法計提減值準備的探讨》的調查研究。

刀哥在此基礎上，結合實例，來具體地聊一聊文中提出的确認預期信用損失的五個步驟，以此也算是進一步的探讨。

⒈

确認用于計算曆史損失率的曆史數據集合

所謂曆史數據集合，就是指在過往曆史中可以代表或說明企業發生信用損失的一系列數據，如銷售數據、實際回款數據、信用期、逾期天數等。

但想獲得這些數據，不同的人員獲得的途徑不同，獲得的難易程度也可能不同。

比如對企業财務人員來說，其比較容易獲得每筆銷售的入賬日期（或開票日期）、對應的回款日期、信用期天數、逾期天數等數據。

而對獨立第三方審計師來說，可能隻能比較容易的從報表和序時賬中找到銷售數據及總的回款數據。

在以前使用“已發生損失法”時，對單項進行減值測算和使用組合法或賬齡法計提的方式，在“預期信用損失法”下仍然可以使用。

因此刀哥就用兩種方法來分别在EXCEL上做一下演示說明。

在實務中，企業的業務量及數據量會很多很複雜，本文為演示方便均做簡化處理，将方法闡明即可。

1、在企業财務人視角下

①從系統或銷售台賬中篩選出所有欠款客戶的如下信息。

②結合企業實際情況，劃分出合理的賬齡段。

③設置函數，計算出各自的賬齡情況。

在H2單元格中設置公式為“=IF(E2-D2<0,"未到期",LOOKUP(E2-D2,$J$3:$J$8,$K$3:$K$8))”，公式下拉。

④得出如下結果。

⑤全選表格，在現有工作表中插入數據透視表，“客戶單位”選為行标簽，“賬齡”選為列标簽，對“應收賬款餘額”進行加總求和。

2、在獨立審計師視角下

①從科目餘額表中導出應收賬款數據。

②比較2019年末餘額與2019年累計借方發生額，算出賬齡為“1年以内”的金額。

1年以内：G2=IF(E2<=C2,E2,C2)，公式下拉。

1年以上：H2=E2-G2，公式下拉。

③使用VLOOKUP函數補充各單位2018年數據。

④比較第③中算出的1年以上數據與2018年借方發生額，算出賬齡為“1-2年”的金額。

1-2年：M2=IF(H2<=J2,H2,J2)，公式下拉。

2年以上：N2=H2-M2，公式下拉。

⑤依此類推，再補充2017（2016年及更早）數據，算出賬齡為“2-3年”（“3-4年”及更長）的金額，直至滿足實際計提需求。

同樣，如想将“1年以内”的賬齡再進行細分，比如分出“1個月以内”、“3個月以内”、“半年以内”的賬齡，用VLOOKUP函數補充最近1個月的發生額、最近3個月的發生額、最近半年的發生額，再做以上分析即可。

通過以上方法，最後得出的結果就是每個年份對應各個賬齡段的客戶欠款金額，也即為曆史數據集合。

本文為了實例演示方便，上述具體分解過程省略，此處直接給出企業合并層面各賬齡段分解結果。

⒉

計算平均遷徙率

計算公式如下。

顯示計算結果如下。

以上示例以最近4年數據計算平均遷徙率，也可以根據實際情況，選擇最近5年或其他更能反映當前遷徙率的數據，選定以後不得随意變更。

3.

根據遷徙率計算曆史損失率

計算公式如下。

顯示計算結果如下。

要理解曆史損失率的計算，需從下往上看，先看“5年以上”的曆史損失率，這裡有一個假設就是賬齡為5年以上的應收賬款全部收不回來了，按100%全額計提壞賬。

再看“4-5年”，4-5年的100%遷徙到了下一年，下一年的曆史損失率又為100%，所以4-5年的曆史損失率也為100%。

再看“3-4年”，有62%的遷徙到下一年，下一年的曆史損失率為100%，所以3-4年的曆史損失率為62%。

同理，“2-3年”的曆史損失率即為遷徙率77%*下一年的曆史損失率62%=48%，以此類推。

4.

以當期信息和前瞻信息調整曆史損失率

這一步涉及到管理層對當期及未來信息的分析和判斷。

比如2020年第一季度新冠病毒疫情對整體經濟形勢的影響，進而對企業客戶應收賬款預期回收情況的影響，企業應賬款周轉變化情況等等，管理層需根據獲得的各種信息來對曆史損失率進行修正。

因本文僅作示例演示，故暫不考慮對曆史損失率的調整。

5.

建立準備矩陣，計算應确認的損失準備

将各賬齡段曆史損失率與應收賬款餘額結合起來進行加權計算，最後得出損失準備計提金額。

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