随着我国商业银行的会计准则和资本管理要求逐步对标国际准则和监管规则，商业银行在会计信用减值计提和资本计量内评法中频繁需要涉及“预期损失”的计量和信用风险参数的估计，本文将主要讨论在上述情景下如何运用宏观经济数据和前瞻性信息。
预期信用损失模型（ECL）是以发生违约的风险为权重，预期违约损失为因子计算得到的加权平均损失值。需要注意的是，会计准则和资本计量内评法对信用损失的衡量有所不同：会计准则中的预期信用损失，是在会计报表时点，考虑了前瞻信息后得出的按照不同情景加权的预期损失；资本计量内评法则从审慎监管的角度出发，是一种长期平均的、考虑到经济周期因素的相对保守的估计。
在内部评级法当中，宏观经济数据主要应用于两个方面，一是在部分违约概率（PD）和违约损失率（LGD）的估计方法中作为影响因子，二是用于内部评级法中跨周期参数的估计和顺周期缓释乘数的构建。
在预期信用损失计量中，宏观经济数据主要用于预期信用损失的前瞻性调整。其主要作用方式是通过引入宏观经济指标预测值，从而将金融资产未来所处宏观经济环境的影响纳入其预期信用损失评估中，改善仅考虑历史信息造成的风险管理滞后性。
通过宏观预测数据对预期信用损失模型参数进行前瞻性调整的方法数量较多，但整体思路大多是通过构建历史宏观数据和历史违约概率、违约损失率间的函数关系，并据此代入宏观经济数据的预测值来估计信用损失模型参数的预测值。在实践中较为常用的方法为Wilson 模型和Merton模型。
在宏观经济指标的选择上，国内外银行主要采取统计分析和专家判断相结合的方法，较为常用的指标包括：GDP、CPI、PPI、货币供应量、失业率、利率、房价指数等。在宏观经济指标的预测上，大部分欧洲商业银行和国内大行通过内部研究、专家团队判断设定宏观经济指标的前瞻数值，未构建内部研究能力的中小银行则采用外部机构的预测数据。在宏观情景设定方面，大部分商业银行将宏观情景分为基准、乐观和悲观三类。对于宏观情景设定的依据，欧洲商业银行采用构建宏观经济情景模拟工具、内部经济学家团队判断、参考本国央行发布的压力测试参数等方式。我国多数上市银行披露其宏观情景的设定依据为模型分析和专家判断，并未披露具体的设定依据或模型方法。从宏观情景的敏感性分析来看，欧洲和我国的商业银行都主要采用改变情景权重和改变宏观经济指标预测值的方法进行敏感性分析。
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