银行信用风险总体风险可控，部分银行风险暴露2.1本文重点关注

分析师：陈军良S01

分析师：王健S02

分析师：田薇薇S02

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前言

近年来，我国发生了一些银行风险事件，甚至发生了一些重大案件，给国家和市场主体造成了很大损失。但这些风险事件的发生也意味着我国的“银行信用幻想”被打破，银行信用风险变得明晰，各方必须以更加市场化的方式管理银行风险。因此，银行信用风险评估成为一项重要工作。 目前我国银行数量众多，大多数投资者不具备对每家银行进行深入研究分析的条件。因此，市场迫切需要一种快速批量分析的方法，对大量银行进行初步风险排查。

由于银行信用风险的复杂性和不可见性，我们不能依靠简单的财务数据来识别风险，而必须考虑更多的非财务指标，甚至是一些主观的“软信息”。因此，我们参照目前各家银行的综合评价体系，选取一些与银行信用风险高度相关的指标，通过科学赋能构建银行信用风险评价体系，并论证模型供投资者参考。

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银行业整体风险可控，部分银行面临风险

2.1 本文重点介绍商业银行

目前，我国银行业金融机构种类繁多。为便于研究，本文中的“银行”主要指商业银行，包括大型银行、股份制银行、城商行、农商行、民营银行和外资银行。在分析过程中，使用的银行数据口径可能不同，但由于商业银行总资产占银行业金融机构的80%以上，误差是可以容忍的。为方便起见，我们不再明确区分口径的差异。

一般而言，公开发行证券（包括股票、债券、同业存单等）的银行可以轻松获取其年报信息，但也有少数银行未能按时披露年报。我们整理了260家披露过年报的样本银行的数据，以后会以这些银行作为样本进行分析。

2.2银行业整体风险可控

近年来，随着经济增速放缓，银行增量市场减少，存量竞争激烈，经营压力加大。随着我国名义GDP增速放缓，银行业总资产增长重心明显转移。近年来，银行总资产增速基本保持在个位数水平。在增速放缓的背景下，存量竞争日趋激烈，银行面临净息差收窄、信用风险持续暴露等经营压力，净利润增速也处于低位。

近年来，监管部门不断要求银行加强风险管理，提高资产质量，使银行业整体风险可控。尽管当前银行业不良贷款率仍处于较高水平，但考虑到确认力度加大和关注类贷款占比下降，我们认为当前银行资产质量风险已从高位回落2015年左右水平。经过2015年左右这一轮压力测试，可以判断当前银行业整体风险可控。此外，目前银行业拨备覆盖率为197%，整体仍有一定缓冲空间。

2.3 部分银行风险较大，尤其是中小银行

虽然行业整体风险可控，但存在内部分化，部分银行面临较大风险，尤其是中小银行。 《2021年第四季度央行金融机构评级结果》也显示，中小银行风险相对较大。其中，10%的城商行是高风险机构，其资产占城商行的3%。 9%和6%的机构为高风险机构，其资产分别占该类型机构的5%和7%。

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银行信用风险分析框架和模型示例

3.1 银行信用风险分析框架

由于中小银行数量众多，难以一一分析。因此，我们从客观和主观两个方面进行评估，将批量分析与个别银行分析相结合。我们的主要框架或思路是：首先，我们从量化的角度进行客观的评价。我们建立了公司治理、资产负债表、损益表、资产质量、盈利能力、信息披露和外部环境七项一级指标，并在一级指标下设置了二级指标，从更全面的视角。评估。在评价过程中，通过横向比较来判断银行的业绩，然后对各项指标进行评价，最后通过加权得到客观评价结果；二是从定性的角度引入专家参数。银行通过主观评价调整评价结果，主客观相结合得到综合评价结果。

模型中涉及的指标、权重和专家参数可以根据需要进行调整，所以模型不是静态的。这里我们根据以往的经验，在之前的框架的基础上搭建一个简单的模型。我们使用这个简单的模型来评估 260 家样本银行的风险状况。结果表明，我们建立的简单模型运行良好，可以有效筛选出高风险银行。 ，结果的稳定性也不错。

3.2 模型示例：指标尺寸及其情况

■ 公司治理

在我们2020年1月发布的专题报告《中小银行的风险：事前识别与事后处置》中，通过包商银行和锦州银行的案例分析，我们发现一些风险是可以识别的通过财务分析，但有些风险是由公司治理问题引起的，后果更严重，因此仅通过财务分析难以全面识别。这是因为如果一家银行的公司治理出现问题，其财务数据的可信度就会大打折扣。考虑到这一点，我们将公司治理列为我们的首要指标。

公司治理的内涵非常广泛。这里我们主要关注前十名股东的情况，包括中国企业和政府的前十名股东的持股比例，以及疑似为空壳公司的民营企业的持股比例。 260家银行的数据显示，大部分银行的前十名股东中，国有企业和政府持股不足50%，中小银行前十名股东中不少持股低于50%。中资和政府10%的股份。

当然，股东是私营企业这一事实并不一定代表风险。我们需要进一步观察样本银行的民营企业股东。对于民营企业，我们重点关注员工人数为个位数的企业，我们称之为“疑似空壳公司”。增加该指标的主要原因是部分实际控制人会通过一些空壳公司持有银行股权。例如，原包商银行的股东中有大量这样的公司。从260家银行的数据来看，很少有银行怀疑空壳公司持股超过20%。

需要指出的是，公司治理具有丰富的内涵。我们只使用两个指标来评估公司治理风险。难免有遗漏，尤其是一些难以量化的因素。比如新网银行第二大股东四川银米科技有限公司的员工人数也显示为0，但其股东来自小米集团背景，显然不是真正的空壳公司我们会通过后续财务分析等数据来丰富模型维度，并引入专家参数进行调整，以减少该误差的影响，但在客观评价部分，我们不会直接对原始数据进行主观调整。

■ 资产负债表

对于资产负债表，我们通过五个指标进行评估：

(1）近三年资产和存款增速呈剪刀差，资产增速远超存款增速，说明其规模扩张有较强的推动力和客户基础扩张意愿不匹配，隐含风险较大。有225家银行披露了相关数据，大部分能够实现存款与资产增长的良好匹配。

(2）负债端存款占比。一般来说，存款是被动负债，稳定性比较好，存款好往往意味着银行有较好的客户基础和较强的经营能力。对于负债方存款占比低的银行隐含风险较高。228家银行披露了相关数据，占比分布如下。

(3）贷存比。贷存比曾经是银保监会的监管指标，要求不低于75%，但不再是硬性约束，贷存比越高，贷款越高，很大程度上依赖其他主动负债，流动性管理压力越大。在样本银行中，228家银行披露了相关信息数据显示，个别银行存贷比超过90%甚至100%以上，说明其存款压力较大，但也有不少银行的存贷比低于75%，说明资金充足。

(4）前十名借款人的集中度。前十名借款人的贷款总额占银行总资本的比例。该指标越高，银行的贷款越集中，分散程度不够，风险较大。样本银行中只有69家银行披露了相关数据，我们将其一一罗列，以便更好地了解银行贷款的集中度。

(5）核心一级资本充足率。银行资本监管主要包括三个指标：资本充足率、一级资本充足率和核心一级资本充足率，其中核心一级资本充足率要求 风险的最高和最后一道防线，所以我们主要观察这个指标。股权投资者普遍期望银行将核心一级资本充足率维持在适当的水平。资本充足率过高是浪费资本，但对于债权人来说，情况恰恰相反，银行的核心一级资本充足率越高，安全垫越厚。在样本银行中，155家银行披露了相关数据，可见没有一家银行的核心一级资本充足率比例低于7.5%最低监管标准，但部分银行核心一级资本充足率低于8.5%，资金压力较大。

■ 损益表

在损益表中，我们关注负债成本。生息资产收益率不是我们关注的重点，主要是资产收益率不能反映银行的风险。这是因为两点：第一，在现行会计政策下，银行的利息收入有些扭曲；二、收益率 风险水平高的银行，资产端风险不一定就高，因为它还涉及风险控制方面的资源投入。不是说单纯投资大企业贷款就可以让你安心，也不是说投资小微企业贷款就意味着风险很大，所以我们评估资产端风险情况通过以下资产质量指标，不再关注生息资产收益率。 228家银行披露了债务成本，大部分银行的债务成本在2.5%以内。

■ 资产质量

在资产质量方面，我们使用五个指标进行评估：

(1）不良贷款率。不良贷款率是银行资产质量最直接的指标。145家银行披露了不良贷款率，其中大部分有不良贷款率。贷款率在2%以内。

(2）关注贷款比例。关注类贷款的风险仅次于不良贷款，其比例反映了银行潜在的不良压力。70家银行披露了该指标，而且大部分人都关心贷款利率在3%以内。

(3）逾期率。相比不良贷款率和关注类贷款率等数据，逾期率是一个相对更客观的指标，也能更好地反映银行的资产质量。有71多家银行披露了该指标，大部分银行逾期率在3%以内。

(4）不良/逾期。我们用这个指标来衡量银行对不良贷款的认定。指标越高，银行对不良贷款的认定越严格。有69家银行能算出这个指标的，很多都是100%以上的不良/逾期贷款，不良贷款识别非常严格。

(5）拨备覆盖率。拨备覆盖率本身不是衡量资产质量的指标，而是反映银行对不良贷款的拨备。指标越高商业银行市场风险管理文献，说明银行拨备拨备越充足，应对未来资产质量不确定性冲击的能力越强。145家银行披露了该指标，大部分拨备覆盖率超过150%。

■ 盈利能力

(1）ROE。ROE是银行经营能力的综合体现。ROE越高，银行的竞争力越强。我们这里用ROE（平均），235披露的数据银行就够了 用这个指标来计算，我们可以看到不同银行的盈利能力差异很大。

(2）ROA。ROE的高低受权益乘数的影响，所以我们也观察ROA的情况。在相同的ROE下，我们更喜欢ROA高、权益乘数低的银行。有229家银行可以用银行数据来计算这个指标，我们可以看到ROA也是非常有差异化的，如果ROA超过0.9%，就算是业内优秀的银行了。

(3）期末权益乘数。从股东角度看，权益乘数过低可能意味着资金的浪费，但客观上其他条件不变，权益乘数过低意味着信用风险低，对债权人有利。根据 232 家银行的数据可用于计算该指标，我们可以看到大多数银行的股权乘数在 11-15 倍之间。

■ 信息披露

不同银行的信息披露程度差异很大。有的银行披露详细信息，有的银行也披露定期报告，但信息不足。从样本银行来看，资产质量指标是信息丢失的重灾区。根据经验，我们普遍认为信息缺失越多，银行的潜在风险就越大，因此我们增加了“信息披露”指标，对综合评价中信息缺失较多的银行进行调整。

■ 外部环境

对于全国性银行而言，宏观经济环境的变化对其经营影响较大，而对于区域性银行而言，其经营受到区域经济发展的影响。我们引入外部环境指标来评估银行的经营环境。这里我们只用银行所在省份的三年平均GDP增长率来做一个简单的评估。

3.3 参数设置及效果检验：模型可有效筛选高风险银行

■ 权重分布

利用上述数据，我们可以进一步设置参数来评估银行的信用风险。我们的思路是先给每个二级指标打分，然后根据既定的权重计算一级指标的分数，再根据既定的权重计算最终的分数。根据最终得分，风险从低到高分为十级。

我们使用下表中显示的权重。我们高度重视公司治理，主要是考虑到公司治理存在缺陷的银行财务数据的可靠性较低，因此公司治理的重要性较高；我们高度重视信息披露，相当于鼓励银行加强信息披露，有利于加强外部监管；考虑到当前银行经营面临的风险主要是资产质量风险，我们给予资产质量更高的权重。

不同的投资者可能对权重设置有不同的看法，所以我们最后通过改变权重来测试模型的稳定性，发现模型的筛选结果对于下层的高风险银行来说是比较稳定的。

■ 效果检验：模型能更好地筛选出高风险银行

我们利用上述数据和权重商业银行市场风险管理文献，通过计算样本银行按分类后不同等级样本银行存单与同期限国债收益率的风险溢价，来检验模型的有效性。上述想法。

从结果来看，该模型很好地筛选了高风险银行——归入后一级的银行平均对同业存单的风险溢价明显较高，尤其是对于归为 10 级的银行。最明显。考虑到同业存单的发行率不仅受信用风险的影响，还受不同发行时间的市场流动性、系统性风险、短期市场失灵等因素的影响，这个结果还是比较好的。

基于2020年年报数据，我们对2021年5月、2022年4月、2021年5月-2022年4月发行的同业存单风险溢价进行了测试，结果也不错。并且随着样本量的增加，模型的有效性会更加明显。

另外，从不同银行的最高和最低风险溢价来看，曲线结构接近于平均风险溢价。

3.4 稳定性检验：高风险银行的筛选结果比较稳定

这个模型的结果可能会受到权重分布的影响，所以我们通过改变权重来检查模型的稳定性。结果表明，权重分布对结果的影响较大，但两端银行越多，影响越小。

后三层的银行在不同的权重下会改变层级，但基本还是在后三层，后三层银行的风险溢价在不同的权重分配下明显更高。因此，我们建议对风险评估结果在后三级的银行给予特别关注。

3.可引入5个专家参数作为主观评价的补充

我们上面提到的样本数据中的一些数据是错误的。例如，新网银行第二大股东四川银米科技有限公司被显示为疑似空壳公司，但其股东来自小米集团背景，显然不是真正的空壳公司。我们在客观评价中没有调整错误数据，而是通过引入专家参数统一调整不同指标可能出现的错误。我们的思路是通过上述模型得到一个客观的评价结果​​，然后根据我们自己的研究经验给出一个主观的评价结果​​，并按照既定的权重将两者结合起来，给出一个综合的评价结果​​。

作为一个简单的演示，我们将在这里对所有A股上市银行进行主观调整。这主要是因为这些银行信息披露更加全面，受到媒体和监管部门的更多关注，风险较高。应该更低。数据显示，调整后的模型评价效果与前一种差别不大，只是稍微平滑一些。当然，相应的效果也会受到主客观评价权重分布的影响。不同投资者对一家银行的主观评价可能不同，相关参数可根据需要进行调整。

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投资建议（略）

近年来，银行的经营压力有所增加。虽然银行业整体风险可控，但中小银行风险较高。本文提出了银行信用风险评价的思路，并在此基础上建立了简单的银行信用风险评价模型。该模型效果好、稳定性好，能有效筛选出高风险银行。这些高风险银行的平均同业存单的风险溢价明显较高。我们的模型只是这个框架下的具体解决方案，投资者可以根据需要进行调整或扩展。

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风险提示

我们对银行信用风险评价体系的构建很大程度上受主观研究经验的影响。从审慎的角度来看，我们已经对模型中使用的指标和权重设计给出了合理的理由，但仍有一些我们不知道的遗漏，并且可能在数据收集过程中存在错误，这可能会影响模型运行的结果和效果。敬请投资者注意相关风险。

如果宏观经济大幅下滑，可能会对银行业产生多方面的影响，比如经济下行期间货币政策宽松对净息差的负面影响，企业偿债能力意外下降对银行业的影响等。银行资产质量。

近期话题：

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