银行财务解析系列(二):资产质量深度研究:全方位多视角看银行资产质量_24页_1mb
报告摘要
银行业资产质量深度研究报告总结
核心内容
本报告全面分析了2020年一季度中国银行业资产质量状况,指出资产质量是影响银行业绩的关键因素。报告通过梳理监管指标、利润表表现、不良贷款分布特征、生成与处置指标、先行指标和高频跟踪方法,呈现了资产质量的全景图。同时,结合政策环境和行业变化,对不同银行的资产质量表现进行了比较和展望。
主要观点
- 资产质量影响银行业绩:不良贷款率、拨备覆盖率、贷款拨备率是资产质量的主要监管指标,不良贷款率 = 拨贷比 / 拨备覆盖率。
- 政策对冲与风险控制:为应对疫情冲击,监管机构阶段性下调中小银行拨备覆盖率标准,同时,优质银行凭借良好的客群结构和风控能力,资产质量压力可控。
- 不良贷款分布特征:零售贷款不良率低于对公贷款,其中按揭贷款质量最优;行业分布上,基建类、租赁商业服务业不良率较低,而批发零售业、制造业较高;区域不良率与经济发展水平密切相关。
- 拨备计提与信用成本:IFRS9实施后,拨备计提方式由已发生损失法变为预期损失法,信用成本收入比和贷款信用成本成为衡量资产质量的重要指标。
- 资产质量监测指标:关注贷款率、逾期贷款率、利息保障倍数、贷款ABS逾期率、信用利差等是重要的先行指标和高频跟踪指标,有助于预判资产质量走势。
- 推荐银行:股份行招商银行、兴业银行、平安银行,以及特色小行常熟银行、成都银行、南京银行,因其客群结构优质和风控能力强,资产质量相对稳健。
关键信息
监管指标
- 不良贷款率:不超过5%,2020年3月末为1.91%,上市银行为1.44%。
- 拨备覆盖率:监管要求为120%-150%,2020年3月末为224%,较2019年末上升3pct。
- 贷款拨备率:监管要求为1.5%-2.5%,2020年3月末为224%,较2019年末上升3pct。
资产质量在利润端的体现
- 信用减值损失:主要由贷款减值损失构成,反映资产质量在利润表中的影响。
- 信用成本收入比:2019年上市银行平均为25.9%,同比上升1.1pct。
- 贷款信用成本:2019年四家代表行在1%-1.5%之间,中小行计提拨备力度更大。
不良贷款分布特征
- 零售贷款:不良率低于对公贷款,按揭贷款质量最优。
- 对公贷款:批发零售业、制造业不良率较高,基建类、租赁商业服务业不良率较低。
- 区域分布:经济发达地区(如珠三角、长三角)不良率较低,东北地区较高。
高频跟踪指标
- 利息保障倍数:月频更新,可提前6-12个月反映不良率变动趋势。
- 贷款ABS逾期率:按月追踪,可判断新发生风险边际趋势。
- 信用利差:日频更新,反映信用风险变化,与不良率拟合度较高。
风险提示
- 经济下行超预期:可能对银行资产质量产生影响。
- 资产质量恶化超预期:疫情等外部因素可能导致不良率上升。
推荐银行
| 股票代码 | 股票名称 | 投资评级 | EPS (元) | P/E (倍) |
|---|---|---|---|---|
| 000001 | 平安银行 | 买入 | 1.45/1.64/1.89/2.19 | 9.10/8.05/6.98/6.03 |
| 600036 | 招商银行 | 增持 | 3.68/4.15/4.79/5.56 | 9.18/8.14/7.06/6.08 |
| 601166 | 兴业银行 | 买入 | 3.17/3.43/3.81/4.28 | 5.06/4.67/4.21/3.75 |
| 601128 | 常熟银行 | 增持 | 0.65/0.75/0.88/1.06 | 10.25/8.88/7.57/6.28 |
| 601838 | 成都银行 | 增持 | 1.54/1.77/2.09/2.48 | 5.06/4.40/3.73/3.14 |
| 601009 | 南京银行 | 买入 | 1.24/1.40/1.62/1.90 | 6.17/5.46/4.72/4.03 |
资产质量判断
- 一季度表现:上市银行资产质量稳健,但关注率上行,预计不良率高点出现在2-3季度。
- 不良生成与处置:不良生成率和等效核销率可分别衡量不良贷款的生成和处置力度,2019年等效核销率同比提升17pct。
- 政策对冲作用:宏观政策力度加大有助于缓解银行资产质量压力,尤其对优质银行更为明显。
全口径资产质量
- 非标资产风险:非标是主要风险点,2019年末上市银行非标拨贷比基本均达到1.5%以上。
- 金融资产分类新规:即将推出,全口径资产质量值得关注,尤其是非标资产的信用成本。
结论
报告强调,银行资产质量是影响业绩的关键因素,需从多个维度进行分析和监测。优质银行因客群结构和风控能力较强,资产质量压力可控,建议重点关注招商银行、兴业银行、平安银行及常熟银行、成都银行、南京银行等。同时,利用利息保障倍数、贷款ABS逾期率和信用利差等高频指标,有助于预判资产质量走势。
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