当然，假设一家公司在年初有一笔1,000,000元的应收账款，账龄均为1年以内。根据历史数据，该公司确定了以下迁徙率：

• 1年内到1-2年的迁徙率为10%
• 1-2年内到2-3年的迁徙率为20%
• 2-3年内到3年以上的迁徙率为30%

假设公司的年折现率为5%，并且预计未来经济状况会导致更高的违约率，因此对历史迁徙率进行了上调。调整后的迁徙率可能是：

• 1年内到1-2年的迁徙率提高到15%
• 1-2年内到2-3年的迁徙率提高到25%
• 2-3年内到3年以上的迁徙率提高到35%

根据这些信息，我们可以计算预期信用损失：

1. 年初1年内应收账款的预期信用损失为：1,000,000 * 15% = 150,000元
2. 假设1年后，150,000元中有10%迁徙到1-2年，损失率为25%，则新增损失为：150,000 * 10% * 25% = 37,500元
3. 同理，2年后，这部分损失中又有25%迁徙到2-3年，损失率为35%，则新增损失为：37,500 * 25% * 35% = 32,812.5元
4. 最后，3年后，这部分损失全部计入3年以上，损失率为100%，则新增损失为：32,812.5元

总预期信用损失为：150,000 + 37,500 + 32,812.5 = 210,312.5元

这个例子展示了如何使用迁徙率模型结合前瞻性调整来估计应收账款的预期信用损失。企业会根据实际情况调整模型参数，并在每个资产负债表日更新预期信用损失的计算。