银行信用风险分析( 28 页)

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目录

序言...... 5

银行业总体风险可控，部分银行风险暴露...... 5

本文重点关注商业银行...... 5

银行业总体风险可控.... 6

部分银行风险较大，尤其是中小行.... 9

银行信用风险分析框架与模型示例....... 11

银行信用风险分析框架..... 11

模型示例：指标维度及其情况介绍....... 11

参数设定与效果检验：模型能有效筛选出高风险银行....... 22

稳定性检验：高风险银行筛选结果较为稳定....... 26

可引入专家参数作为主观评价补充....... 27

图表目录

图1： 银行业金融机构分类...... 5

图2： 银行业总资产增速中枢明显下移.... 6

图3： 以上市银行为例，近几年净息差有所收窄.... 7

图4： 银行业不良贷款率处于高位.... 7

图5： 银行业净利润低速增长.... 8

图6： 以上市银行为例，银行业不良确认严格程度持续提高...... 8

图7： 银行业关注贷款率持续降低，潜在风险减小...... 9

图8： 银行业拨备覆盖率明显下降，但仍有一定缓冲空间.... 9

图9： 中小银行不良率相对较高..... 10

图10： 中小银行拨备覆盖率相对较低.... 10

图11： 央行评级结果：其中8-10 级和D 级的机构属于高风险机构....... 11

图12： 样本银行前十大股东中国企或政府持股比例的分布情况...... 12

图13： 样本银行前十大股东中民企或个人持股比例的分布情况以及疑似壳公司分布情况.... 13

图14： 样本银行近三年资产存款增速剪刀差区间分布情况...... 14

图15： 样本银行负债端存款占比的区间分布情况...... 14

图16： 样本银行贷存比的区间分布情况...... 15

图17： 样本银行前十大借款人集中度的区间分布情况...... 15

图18： 样本银行核心一级资本充足率的区间分布情况...... 16

图19： 样本银行负债成本的区间分布情况.... 17

图20： 样本银行不良贷款率的区间分布情况...... 17

图21： 样本银行关注贷款率的区间分布情况...... 18

图22： 样本银行逾期率的区间分布情况...... 18

图23： 样本银行不良/逾期的区间分布情况....... 19

图24： 样本银行拨备覆盖率的区间分布情况...... 19

图25： 样本银行ROE 的区间分布情况.... 20

图26： 样本银行ROA 的区间分布情况.... 20

图27： 样本银行权益乘数的区间分布情况.... 21

图28： 样本银行所属省份的分布情况.... 22

图29： 各档银行不同期限的同业存单风险溢价基点数：2022 年5 月发行的存单.... 24

图30： 各档银行不同期限的同业存单风险溢价基点数：2021 年5 月发行的存单.... 24

图31： 各档银行不同期限的同业存单风险溢价基点数：2022 年4 月发行的存单.... 25

图32： 各档银行不同期限的同业存单风险溢价基点数：2021 年5 月-2022 年4 月发行的存单.... 25

图33： 各档银行不同期限的同业存单风险溢价基点数：2021 年5 月-2022 年4 月发行的存单.... 26

图34： 改变权重会引起银行风险评价变化，但处于两端的银行受影响较小.... 26

图35： 后三档银行的风险溢价在不同权重分配下均明显更高.... 27

图36： 引入专家参数后的模型评价效果：一个示例.... 28

表1： 不同类型银行总数及样本银行分布...... 6

表2： 包商银行2016 年报披露的前十大股东情况...... 13

表3： 样本银行信息披露情况：资产质量信息缺失较多..... 21

表4： 模型权重分配....... 23

表5： 处于后三档的银行在不同权重下分档基本上仍在后三档....... 27

摘要

目前我国银行数量众多，大部分投资者不具备对每家银行进行深度调研分析的条件，因此我们致力于构建一种快速批量分析方法，先对大量银行进行初步风险排查。

分析框架：首先结合财务与非财务信息搭建量化模型，从量化角度进行客观评估；其次从定性角度引入专家参数，对于一些平时被资本市场研究较多的银行，以主观评价方式对评价结果进行调整，最后通过主客观评价相结合的方式得到综合评价结果。

基于前述框架的模型示例：我们基于前述思路搭建了一个简易信用风险评价模型，将 260家样本银行按风险从低到高分为十档。我们在正文中对模型的指标选取、参数设定进行了详细解释，包括指标选取的维度和理由、指标数据情况，对不同指标间的权重分配也做了解释，并给出了一个引入专家参数的示例。

模型运行结果的有效性检验：基于模型的运行结果，我们进行了效果检验，发现模型能有效筛选出高风险银行，即我们所筛选出的后三档银行，其同业存单风险溢价明显高于其他银行。

模型的稳定性检验：通过改变权重分配方案，我们发现在不同方案下，模型所筛选出的高风险银行结果比较稳定，说明模型稳定性良好。