大家好，我是刀哥。
一般企业在系统账上比较少主动计提坏账准备，因为这对财务人员来说是一件吃力不讨好的事情。
但对于上市公司或正筹备上市的公司来说，由于其面临着信息披露的监管要求，就不得不合理规范的计提坏账准备。
而在2017年3月31日，财政部修订发布了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》（以下简称为CAS22）。
刀哥未在财政部官网上找到CAS22原文，官网上只显示出2017年9月之后的政策发布，但其全文可以在百度百科上搜索到。
CAS22准则规定应收账款需按照金融工具准则进行核算，对坏账准备的计提方法要求不再使用以前的“已发生损失法”，而需采用“预期信用损失法”。
已发生损失法，指只有在客观证据表明应收账款已经发生损失时，才对应收账款计提减值准备。
预期信用损失法，是以预期信用损失为基础，对特定项目进行减值会计处理并确认损失准备。
预期信用损失，是指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。
信用损失，是指企业按照原实际利率折现的、根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。
那么要采用“预期信用损失法”，工作实务中我们该如何操作如何计算呢？
针对这个问题，财政部在2020年1月17日发布了一篇题为《对应收账款采用预期信用损失法计提减值准备的探讨》的调查研究。
刀哥在此基础上，结合实例，来具体地聊一聊文中提出的确认预期信用损失的五个步骤，以此也算是进一步的探讨。
⒈
确认用于计算历史损失率的历史数据集合
所谓历史数据集合，就是指在过往历史中可以代表或说明企业发生信用损失的一系列数据，如销售数据、实际回款数据、信用期、逾期天数等。
但想获得这些数据，不同的人员获得的途径不同，获得的难易程度也可能不同。
比如对企业财务人员来说，其比较容易获得每笔销售的入账日期（或开票日期）、对应的回款日期、信用期天数、逾期天数等数据。
而对独立第三方审计师来说，可能只能比较容易的从报表和序时账中找到销售数据及总的回款数据。
在以前使用“已发生损失法”时，对单项进行减值测算和使用组合法或账龄法计提的方式，在“预期信用损失法”下仍然可以使用。
因此刀哥就用两种方法来分别在EXCEL上做一下演示说明。
在实务中，企业的业务量及数据量会很多很复杂，本文为演示方便均做简化处理，将方法阐明即可。
1、在企业财务人视角下
①从系统或销售台账中筛选出所有欠款客户的如下信息。
②结合企业实际情况，划分出合理的账龄段。
③设置函数，计算出各自的账龄情况。
在H2单元格中设置公式为“=IF(E2-D2<0,"未到期",LOOKUP(E2-D2,$J$3:$J$8,$K$3:$K$8))”，公式下拉。
④得出如下结果。
⑤全选表格，在现有工作表中插入数据透视表，“客户单位”选为行标签，“账龄”选为列标签，对“应收账款余额”进行加总求和。
2、在独立审计师视角下
①从科目余额表中导出应收账款数据。
②比较2019年末余额与2019年累计借方发生额，算出账龄为“1年以内”的金额。
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函数补充各单位2018年数据。
④比较第③中算出的1年以上数据与2018年借方发生额，算出账龄为“1-2年”的金额。
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依此类推，再补充2017（2016年及更早）数据，算出账龄为“2-3年”（“3-4年”及更长）的金额，直至满足实际计提需求。
同样，如想将“1年以内”的账龄再进行细分，比如分出“1个月以内”、“3个月以内”、“半年以内”的账龄，用VLOOKUP函数补充最近1个月的发生额、最近3个月的发生额、最近半年的发生额，再做以上分析即可。
通过以上方法，最后得出的结果就是每个年份对应各个账龄段的客户欠款金额，也即为历史数据集合。
本文为了实例演示方便，上述具体分解过程省略，此处直接给出企业合并层面各账龄段分解结果。
⒉
计算平均迁徙率
计算公式如下。
显示计算结果如下。
以上示例以最近4年数据计算平均迁徙率，也可以根据实际情况，选择最近5年或其他更能反映当前迁徙率的数据，选定以后不得随意变更。
3.
根据迁徙率计算历史损失率
计算公式如下。
显示计算结果如下。
要理解历史损失率的计算，需从下往上看，先看“5年以上”的历史损失率，这里有一个假设就是账龄为5年以上的应收账款全部收不回来了，按100%全额计提坏账。
再看“4-5年”，4-5年的100%迁徙到了下一年，下一年的历史损失率又为100%，所以4-5年的历史损失率也为100%。
再看“3-4年”，有62%的迁徙到下一年，下一年的历史损失率为100%，所以3-4年的历史损失率为62%。
同理，“2-3年”的历史损失率即为迁徙率77%*下一年的历史损失率62%=48%，以此类推。
4.
以当期信息和前瞻信息调整历史损失率
这一步涉及到管理层对当期及未来信息的分析和判断。
比如2020年第一季度新冠病毒疫情对整体经济形势的影响，进而对企业客户应收账款预期回收情况的影响，企业应账款周转变化情况等等，管理层需根据获得的各种信息来对历史损失率进行修正。
因本文仅作示例演示，故暂不考虑对历史损失率的调整。
5.
建立准备矩阵，计算应确认的损失准备
将各账龄段历史损失率与应收账款余额结合起来进行加权计算，最后得出损失准备计提金额。
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