商业银行经济责任审计贷款质量真实性抽样研究

尹哲龙

以往商业银行经济责任审计中，主要以判断抽样的方式，从被审计单位选取若干存在一定风险特征的法人贷款作为样本进行审计及评价，但其缺陷在于抽样结果受主审个人判断影响较大、无法从总体上评价领导人员审批的贷款质量。本文重点研究通过货币单元抽样的方法对贷款质量进行抽样和评价。

自1996年中国人民银行在《金融机构高级管理人员任职资格管理暂行规定》（银发〔1996〕327号）中要求各金融机构对高级管理人员进行离任稽核以来，商业银行经济责任审计工作在规范性、及时性、有效性、完整性等方面都取得了长足的进步。然而，随着工作的不断深入，经济责任审计工作中仍存在一些需要改进和提高的地方。

1.对贷款质量真实性的关注度不够

一方面，经济责任审计中主要关注政策落实情况、重大违法违规问题以及“两廉”情况等，而贷款是银行的最主要资产，贷款质量是经营成果的直接体现，但从目前实践来看，对贷款质量真实性审计不足。另一方面，没有通过审计抽样进一步验证不良贷款率是否准确，实践中主要是利用被审计单位提供的不良贷款率数据，如果被审计单位未按要求进行信贷资产风险分类、掩盖不良贷款，可能造成审计评价过高的风险。

2.样本选取科学性不足

贷款质量真实性审计一般不会单独开展，而是作为信贷业务合规性和风险性中的一个点，结合信贷客户样本进行测试。实际审计抽样过程中，通常没有具体的审计抽样模型以及量化指标作参考，主要靠主审根据个人经验和审前分析，对信贷客户进行判断抽样，受主审个人因素影响较大，存在一定的抽样风险。

3.审计评价有效性不充分

从目前审计实践来看，对一家一级分行法人信贷业务抽样一般只有几十户，而法人信贷客户数量可能高达成上千户，只抽取几十户样本，是否能从总体上有效评价贷款质量情况值得商榷。因此，在编写审计报告过程中，往往由于审计证据不足，难以对贷款质量真实性评价提供有效的支撑。

4.前后任领导责任划分不明确

个别分支行存在主要领导人员离任后1年内不良贷款集中暴发的现象。从前后任领导责任划分角度来看，如果在前任领导离任审计时未能发现贷款风险分类不准确，可能导致：一是对前任领导评价过高的风险；
二是对后任领导任期内产生不良贷款的责任划分将难以准确界定。

基于上述几个方面，在经济责任审计抽样中，需要研究一种科学、有效的抽样方法，对贷款质量真实性进行客观地评价，进一步提高经济责任审计报告质量。

审计抽样分为统计抽样和非统计抽样。为了提高抽样的科学性，减少人为主观判断，本文重点研究统计抽样。

1.抽样方法的比较

根据总体特征不同，统计抽样可以分为属性抽样和变量抽样。由于属性抽样主要用于控制测试（如测试某一设定控制的偏差率），这与贷款质量真实性的审计目标不符。因此，下面主要对剩余两种统计抽样方法——变量抽样和货币单元抽样进行比较研究。

变量抽样运用正态分布理论，根据样本结果推断总体的特征。货币单元抽样采用属性抽样原理对货币金额进行统计抽样，它对总体分布没有严格的限制，样本设计也相对简单。两者优缺点比较见表1。

表1 变量抽样和货币单元抽样的优缺点比较

2.抽样方法选择

下面以某分行贷款数据为例，通过正态性检验判断是否能够通过变量抽样的方法选取样本。JB统计量（Jarque-Bera Statistics）是用来检验总体（或样本）正态性的一种常用方法。

其中，n为样本容量，S为偏度，K为峰度。

在正态分布的假设下，JB统计量渐进地服从自由度为2的卡方分布，即JB~χ2(2)。

（1）直接对总体进行正态性检验。通过上述公式计算，总体的JB值远大于99%可信赖度下的临界值9.21。因此，总体不服从正态分布。

（2）按金额分层下的正态性检验。为了降低分层内的差异度，按照金额分为三层，第一层为单笔贷款金额在1000万元以下，第二层为单笔贷款金额在1000万元至1亿元，第三层为单笔贷款金额在1亿元以上，分别计算三层的JB值。通过计算，各金额分层下的JB值均超过临界值，分三层后仍不满足正态分布。

（3）按业务品种分层下的正态性检验。由于同一业务品种的贷款具有一定同质性，因此尝试按照业务品种进行分层，将法人贷款分为固定资产贷款、流动资金贷款、贸易融资、小企业贷款四层。分别计算四层的JB值。通过计算，四层的JB值均超过临界值，按业务品种分层后仍不满足正态分布。

通过正态性检验可以看出，总体和分层后各层均不符合正态分布，因此不宜采用变量抽样评价贷款质量真实性。鉴于货币单元抽样对总体的分布没有严格的要求，同时贷款总体不存在项目被低估以及0余额或负余额等问题，因此，对于贷款质量真实性审计可采用货币单元抽样。

假设审计师准备使用货币单元抽样法，通过逐项测试的方式对某分行截至20XX年末的法人贷款质量进行审计。

1.基本假设

首先，做出如下判断：（1）XX笔不良贷款不需对分类真实性进行审计，将剩下的XX笔作贷款为总体，涉及法人客户XX户，账面余额合计XX亿元 。（2）将每个货币单元定义为抽样单元。（3）可接受的误受风险为10%。（4）可容忍错报与总体账面金额之比为1%。（5）预计总体错报与可容忍错报之比为0.2。

2.计算样本规模

审计师使用下面公式计算样本规模：

样本规模=总体账面金额/可容忍错报×保证系数

经过查表，在上述假设条件下，保证系数为3.41，代入公式计算，样本规模为XX。

3.选取样本

选取样本的基本方法包括简单随机选样、系统选样、随意选样和整群选样。其中，货币单元抽样法下通常采用系统选样。进行系统选样时，审计师首先需要确定选样间隔，即用总体中抽样单元的总数量（即总体账面金额）除以样本规模，得到选样间隔；
然后在第一个间隔中确定一个随机起点，从这个随机起点开始，按照选样间隔，从总体中顺序选取样本。

（1）计算选样间隔。选样间隔=总体账面金额/样本量=z亿元

（2）确定选样单元。本文将随机起点指定为1，那么341个样本对应的选样单元依次为1、z×1+1、z×2+1…

（3）确定样本。为提高样本对选样间隔的代表性，首先，按照业务品种和借款凭证号对全部贷款进行排序，使每个选样间隔中的业务品种尽量保持一致。然后，将每笔贷款金额累加，与第2步中确定的选样单元进行匹配，筛选出贷款XX笔余额XX亿元 。最后，按照目前通行的法人贷款以户为单位进行审计抽样的做法，将上述贷款对应至法人客户，得到最终的抽样为法人客户XX户贷款余额XX亿元，抽样户数和金额占比分别为XX、XX。

4.现场审计

假设对上述XX户法人贷款进行审计后，发现2户（A公司和B公司）贷款符合不良贷款认定标准，应认定为不良贷款。

5.样本评价

在第三步选取的XX笔贷款中，查找上述2户应认定为不良贷款的法人客户涉及的贷款（如果某客户的一笔贷款被认定为不良贷款，该客户其他贷款亦也认定为不良贷款）。经对比发现，抽样贷款中有3笔贷款风险分类存在错报，其中A公司1笔，B公司2笔。

（1）计算推断错报。根据货币单元抽样原理，当某笔抽样贷款的错报率为100%时，推断该笔贷款所在选样间隔所有贷款均为不良贷款。因此，推断错报为（2z+b1）亿元（计算过程详见表2）。

表2 推断错报汇总表

（2）计算总体错报上限。审计师考虑抽样风险的影响，需要计算总体错报的上限。在抽样错报率为100%的情况下，总体错报上限=选样间隔×保证系数=8z亿元 。

综上，审计师可以得出结论，除已暴露的不良贷款外，根据抽样结果估计被审计单位还有不良贷款（2z+b1）亿元，误受风险为10%情况下不良贷款上限为8z亿元。

采用货币单元抽样的方法对贷款质量真实性审计，是打破原有内部审计以判断抽样方式为主的一种尝试和探索。在具体操作过程中，应注意以下几个问题。

一是关于样本融合。以往法人信贷的审计重点主要是查找是否存在合法合规性和风险性问题，这与贷款质量真实性审计的重点存在一定差别，且选取的样本量也迥异。由于审计目标和重点不同，因此建议采用货币单元抽样和判断抽样分别选取贷款质量真实性和风险合规性的样本，而不是将两类样本融合，这样不仅能提高评价的准确性，同时由于审计关注点更加聚焦反而更能提高审计效率。

二是关于个人贷款抽样。贷款质量真实性存在问题的个人贷款主要为“私贷公用”或假按揭个人住房和商业用房按揭贷款。虚假个人贷款都一定程度存在批量化的特征，这就导致了问题贷款之间存在一定的相关性，不符合统计学模型中关于随机变量的基本假设。因此，对于个人贷款真实性的审计抽样，而更适合采用判断抽样的方式，即研发虚假按揭贷款和多人承贷一人使用等审计模型，选取符合具有相关风险特征的样本进行审计。

三是关于审计评价。如果通过货币单元抽样得到的不良贷款上限低于重要性水平，审计师可以做出贷款质量真实性高、贷款风险控制好的审计结论；
如果不良贷款上限接近或超过重要性水平，为避免误拒风险，审计师应考虑采取扩大样本量、执行替代程序、提请被审计单位调整风险分类等措施。

四是关于审计风险。贷款质量评价中，审计风险主要包括抽样风险和非抽样风险两部分。其中，抽样风险表现为正常贷款符合不良贷款标准未被抽样的风险，非抽样风险表现为样本中的正常贷款符合不良贷款标准，但由于审计人员采用不恰当的审计程序或方法、误解审计证据等未被认定为不良贷款的风险。实际操作中这两类风险可能都会存在，导致审计认定的不良贷款可能低于真实的不良贷款，产生评价偏高的风险。

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