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国信证券银行研究方法论总结

核心内容概述

国信证券银行研究团队以“七剑”为方法论框架，从战略分析、机构行为、量化测算、草根调研、总量流动性、学术监管共振、资管生态等七个维度，构建了完整的中国银行业研究体系。团队通过多角度、多层次的研究，为投资者提供深度洞察与策略建议。

七剑方法论解析

莫问剑·智慧——战略分析

• 核心观点：战略分析聚焦于银行经营战略的研判，强调对经济环境与银行基本面的深度理解。
• 主要研究：
  • 《银行业2026年经营展望》系列指出，2026年经济环境与2016年下半年高度相似，基本面筑底确定性强，但向上拐点尚未明确。
  • 《择股篇》强调在政策底迈向业绩底的过程中，绩优股将引领价值重估。
  • 《价格篇》系统测算净息差拐点，指出若LPR下降10bps而存款利率不变，净息差将同比下降5-8bps。

游龙剑·进攻——机构行为研究

• 核心观点：游龙剑关注机构资金流动与配置逻辑，强调“谁先看清钱从何处来、向何处去”。
• 主要研究：
  • 《中国机构配置手册（2026版）》系统拆解央行、银行、理财、公募、保险、ETF、券商等机构的配置逻辑。
  • 团队持续追踪“存款搬家”趋势，指出其对资本市场增量资金的推动作用，并提醒关注资金端与分子端的新变化。
  • 强调机构行为对银行股定价权的影响力，指出保险资金仍是核心配置盘，但未来将逐步让位于公募与外资。

青干剑·防守——量化测算

• 核心观点：量化测算关注风险边界与底线预测，为研究提供数据支撑。
• 主要研究：
  • 《价格篇》测算出大行净息差底线为1.2%-1.3%，并指出存款搬家对流动性与资产配置的深远影响。
  • 《居民偿债压力测算》分析零售信贷质量分化，强调居民现金流量表压力较大，资产质量短期内仍承压。
  • 《资产负债篇》指出六大行2026年到期存款规模达57万亿元，其中2年期及以上约27-32万亿元。

竞星剑·灵巧——草根调研

• 核心观点：草根调研强调自下而上的微观观察，为宏观判断提供实证支持。
• 主要研究：
  • 团队深入县域支行、客户经理与小微企业，获取一线经营数据。
  • 研究视野灵活，既能聚焦零售与对公业务，又能从区域经济视角分析银行发展。
  • 强调“差异化认知”是研究护城河，提升研究的独特性与深度。

日月剑·因势而变——总量流动性研究

• 核心观点：流动性研究是银行研究的第一性原理，关注市场供需与政策变化。
• 主要研究：
  • 《流动性扩张新范式》提出“超级央行”时代，央行从被动适应走向主动调控。
  • 《“资产荒”的新叙事》分析央行注入流动性与商业银行资产荒的矛盾，指出资金供需错配是关键。
  • 团队通过流动性变化解读净息差、存款搬家与机构配置的内在逻辑。

天瀑剑·指引——学术与监管共振

• 核心观点：天瀑剑强调学术研究与监管逻辑的结合，提升研究的理论高度与实践指导。
• 主要研究：
  • 团队成员具备深厚学术背景，与多所高校及研究机构合作，研究成果在监管部门内有广泛影响。
  • 《资管蝶变》等专著系统分析大资管时代的演进路径，为行业提供理论支撑。
  • 团队善于解读监管政策，为银行、金融机构与金融管理部门提供分析方法培训。

舍神剑·完整——资管生态研究

• 核心观点：舍神剑强调从整体视角分析资管生态，关注银行与非银机构的协同与联动。
• 主要研究：
  • 《资管蝶变》构建大资管时代的演进图谱，分析银行理财、公募基金、保险资管、ETF等产品的配置逻辑。
  • 团队指出理财子正从“规模驱动”转向“能力驱动”，推动资管生态的深度重构。
  • 强调资管产品在资产配置与估值稳定之间的平衡，关注居民财富向低波动品种的迁移。

研究特色

• 方法论全面：涵盖战略分析、机构行为、量化测算、草根调研、总量流动性、学术监管、资管生态七大维度。
• 团队经验丰富：平均从业年限长，对银行业有深刻理解，与行业保持密切沟通。
• 研究成果广泛影响：在机构投资者、银行业、金融管理部门中具有较高影响力，多次为行业提供培训与分析支持。
• 区域与前沿并重：尤其熟悉区域特色优质中小银行，对普惠金融、数字金融、科技金融等前沿领域有深入跟踪。

重点研究报告及成果

团队成员介绍

• 王剑：银行业首席分析师，具有丰富学术背景，研究涵盖银行基础、货币金融与宏观政策。
• 孔祥：非银金融首席分析师，擅长机构配置行为与财富管理研究。
• 陈俊良：银行业分析师，研究领域包括上市银行、信用风险、机构行为与海外银行业。
• 田维韦：银行业分析师，研究方向包括国内与海外银行业、消费金融、流动性等。
• 王德坤：非银金融资深分析师，研究涵盖证券、金融科技等领域。
• 刘睿玲：银行业分析师，拥有政治学与经济学复合背景，研究聚焦于银行基础与宏观政策。
• 张绪政：银行业分析师，擅长策略视角分析上市银行投资价值。

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