银行四大零售资产的风险分析框架_按揭_信用卡_消费贷与经营贷

> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 银行 # 评级： 增持（维持） 分析师：戴志锋 执业证书编号：S0740517030004 Email: daizf@zts.com.cn 分析师：邓美君 执业证书编号：S0740519050002 Email: dengmj@zts.com.cn 分析师：杨超伦 执业证书编号：S0740524090004 Email: yangcl@zts.com.cn 分析师：马志豪 执业证书编号：S0740523110002 Email: mazh@zts.com.cn 基本状况 上市公司数 42 行业总市值(亿元) 155,613.78 行业流通市值(亿元) 149,054.45 行业-市场走势对比 # 相关报告 1、《专题前瞻|本轮财富管理特点与金融机构：分化、分层与匹配——与上轮财富管理发展期的比较分析》2025-12-28 2、《金融政策展望|中央经济工作会议学习心得：更加注重政策效率》2025-12-15 3、《2026年银行板块投资策略：从业务与业绩角度看稳健性；两条选股主线》2025-12-15 # 深度 | 银行四大零售资产的风险分析框架—按揭、信用卡、消费贷与经营贷 证券研究报告/行业专题报告 2026年01月07日 # 报告摘要 核心观点：1、零售贷款四大类资产共同构成了居民负债，四大类资产抵押类型、久期结构、受不同政策的影响等均不相同，本文尝试搭建零售各类资产的风险框架，展望下阶段对银行经营的影响。2、综合来看，压力测试下26E按揭、信用卡、消费贷、经营贷不良率分别较25E提升11、12、20、18bp，不良额增幅可控，在对公资产质量持续优化的背景下，银行大盘依然稳健。3、零售资产风险可控，政策预计近期保持定力。 零售风险分析框架：抵押类型+久期结构+政策影响。1、零售整体风险现状：测算1H25上市银行零售贷款不良率 $1.27\%$ ，超过对公的 $1.26\%$ ，但不良率升幅趋于稳定。存量不良中对公：零售 $= 63:37$ ，其中经营贷、按揭存量不良、新增不良占比高，信用卡新增不良额规模小。2、零售资产四类资产分析框架不同：四大类资产相互交织，共同组成居民资产负债表中的“负债”端；四大类资产抵押类型、久期结构、受不同政策的影响等均不相同，本文尝试搭建零售各类资产的风险框架，展望下阶段对银行经营的影响。 消费贷款：1、消费贷与消费的关系梳理：除特殊政策影响外，消费贷景气度与宏观消费景气度趋势基本一致，两段背离期分别出现在严格的房产限购、以及严格的网贷监管周期。2、消费信贷（剔除信用卡、房贷）市场结构：上市银行超半壁江山，非上市银行占比 $17\%$ ，其他玩家占 $31\%$ 。3、消费信贷风险逻辑：风控为辅，利率对客群分层，利率最终决定风险表现，风险定价可粗略分为四层， $10\%$ 以内， $10 - 18\%$ ， $18\% -24\%$ $24\% -36\%$ ，利率越高，风险越高。4、消费信贷风险资产规模测算：测算 $24\% -36\%$ 的“高风险资产”占消费贷款的 $4.4\%$ ，商业银行表内高风险消费贷占商业银行消费贷的 $0.6\%$ 上市银行未参与。5、消费信贷风险传导影响测算：2025年10月以来监管趋严，高定价网贷受限，若高风险资产向较优客群传导，压力测试下26E消费贷不良率较25E上升20bp至 $1.89\%$ 按揭贷款：基于还款意愿、还款能力和国际比较的测算。1、按揭风险来源：“负现金流”（收入与失业问题）是按揭风险的主要来源，据统计 $1.2\%$ 的受访者月收入低于按揭月供，该比例在过去几年中总体稳定；随着房价继续下跌，三四线LTV过度上升形成的“负资产”将在按揭风险来源中边际上升，但并不意味着LTV高一定会暴露不良，预计当前高LTV部分占总按揭余额的 $2.9\%$ ；随着“保交房”的推进，烂尾所带来的问题预计将边际缓和。2、国际比较：大部分国家和地区的按揭贷款不良率基本维持在 $2\%$ 以内。3、对银行业影响：可控。一方面当前行业超额拨备可充分覆盖按揭不良的额外暴露部分；另一方面，2026年起利息收入拉动营收改善，同样为适当多提拔备提供了空间。具体来看，假设最终按揭不良率暴露至 $2\%$ ，分6年暴露，则2025E、2026E按揭贷款不良率分别为 $0.85\%$ 和 $0.96\%$ 。 经营贷款：“高风险”资产已暴露1/3，后续风险暴露趋势有望趋缓。1、测算21年末全市场存量高风险经营贷大约2万亿。根据我们在2024年9月发布的《专题测算|上市银行的个人经营贷：高风险占比低》推理和测算：全国二手房房价在21年下半年达高点，21年及以后经营贷与楼市挂钩度更大，测算21年全市场“高风险”经营贷或超2万亿。2、24-25两年预计是风险暴露高峰，测算2024以及1H25高风险资产已暴露近1/3。经营贷借款周期短，三年还本居多，24-25年是还本高峰年、同时也是风险暴露高峰年，测算2024年以及2025年上半年个人经营贷已暴露不良3384亿，占高风险资产的 $31\%$ 。3、压力测试：1H25数据显示不良率、不良额升幅均趋缓。假设风险暴露未减缓，压力测试下26E经营贷不良率较25E上升18bp至 $1.96\%$ 信用卡：不良暴露早，当前不良额增量最小，不是当前主要压力。1、不良暴露早：信用卡是四大类零售资产中风险最早暴露的资产，一直以来不良率持续维持在零售资产中相对较高的位置，1H25信用卡不良率 $2.44\%$ 。2、处置早，不良额增量显著下降：1H25信用卡不良额占比上市银行总不良额 $8.6\%$ ，小于按揭和经营贷。从不良额暴露速度来看，2025上半年信用卡不良净增额为39.3亿（四大类资产中最少），同比2024上半年下降近 $50\%$ ，环比2024年下半年则大幅下降近 $70\%$ 。可见信用卡经历多年的风 险暴露和风险处置，暴露速度在1H25出现大幅下降。3、压力测试：假设2025下半年、2026上下半年净增不良额均在1H25基础上增加 $20\%$ ，则测算25E不良率 $2.44\%$ （与1H25持平），26E不良率 $2.56\%$ ，相较25E提升12bp。 投资建议：银行股两条投资主线：一是拥有区域优势、确定性强的城农商行，区域包括江苏、上海、成渝、山东和福建等（详见我们区域经济系列深度研究），重点推荐江苏银行、齐鲁银行、杭州银行、渝农商行、南京、沪农和上海等区域银行。二是高股息稳健的逻辑，重点推荐大型银行：六大行（如农行、建行和工行）；以及股份行中招商、兴业和中信等。 风险提示：经济下滑超预期；研报信息更新不及时；政策落地不及预期。 # 内容目录 # 一、零售资产分析框架：抵押类型+久期结构+政策影响 5 1、对公不良率持续下降，零售不良率面临压力 5 2、存量不良中对公占比超6成，零售占比有所提升，其中经营贷、按揭占比高5 3、零售资产风险分析框架：抵押类型+久期结构+政策影响 6 # 二、消费贷：“高风险”资产占商业银行表内消费贷的 $0.6\%$ ，政策整改影响可控.7 1、消费贷与消费的关系梳理：除特殊政策影响外，消费贷景气度与宏观消费景气度趋势基本一致 2、消费信贷（剔除信用卡、房贷）市场结构：上市银行超半壁江山，非上市银行占比 $17\%$ ，其他玩家占 $31\%$ 3、消费信贷风险逻辑：风控为辅，利率定价最终决定风险表现，风险定价可粗略分为四层 4、消费信贷风险资产规模测算：测算 $24\% - 36\%$ 的“高风险资产”占消费贷款的 4.4%，商业银行表内高风险消费贷占商业银行消费贷的0.6%，上市银行未参与12 5、消费信贷风险传导影响测算：若高风险资产发生传导，压力测试下26E消费贷不良率较25E上升20bp至 $1.89\%$ 14 # 三、按揭贷款：基于还款意愿、还款能力和国际比较的测算 15 1、按揭风险的来源：高LTV、“烂尾”、负现金流 15 2、基于国际比较对按揭违约率的参考 18 3、对银行业的影响分析 18 # 四、经营贷款：“高风险”资产已暴露1/3，后续风险暴露趋势有望趋缓 19 1、测算21年末全市场存量高风险经营贷大约2万亿 19 2、高风险经营贷资产已集中暴露近 1/3 ..... 19 3、1H25经营贷不良率、不良额升幅均有收窄，后续风险暴露趋势有望趋缓.20 4、假设风险暴露速度未减缓，压力测试下26E经营贷不良率较25E上升18bp至 $1.96\%$ # 五、信用卡：不良暴露早，当前不良额增量最小，不是当前主要压力 20 # 六、投资建议与风险提示 21 # 图表目录 图表1：上市银行对公&零售不良率变动 5 图表2：上市银行零售贷款不良率半年维度增幅（bp） 5 图表3：上市银行零售贷款细项不良率（截至1H25） 5 图表4：上市银行零售对公不良额占比 6 图表5：上市银行零售贷款不良额净增测算（百万） 6 图表6：上市银行零售贷款细项不良额占比（截至1H25） 6 图表7：压力测试下上市银行零售类各资产不良率及不良额（百万）预测………7 图表8：狭义消费贷款与消费类宏观指标的趋势关系 8 图表9：狭义消费贷款与购房贷款的增速关系 8 图表 10: 狭义消费贷（剔除房贷、信用卡）投放主体规模占比……10 图表 11：消费信贷利率分层及对应市场玩家 图表 12：互联网助贷模式(融担增信模式) 12 图表 13：互联网助贷模式(无担保,分润模式) 图表 14：互联网联合贷款模式 12 图表 15：关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知……13 图表 16：互联网金融撮合贷款规模测算及商业银行参与度测算 图表 17：上市银行互联网消费贷风险测算. 15 图表 18：上市银行消费贷不良率测算 15 图表 19: 2021 年投放的按揭贷款在当前的 LTV (敏感性测试) 图表20：不同早偿率下，三四线城市2021年投放的贷款的当前余额占总按揭贷款余额比重 16 图表21：2021、2022、2023年投放的按揭贷款在2027年的LTV（敏感性测试）17 图表22：不同早偿率下，三四线城市 $2021\sim 2023$ 年投放的贷款在2027年余额占总按揭贷款余额比重 图表23：1.2%的受访者月收入低于按揭月供 17 图表24：中国房价涨跌幅度总体均较为温和 18 图表25：国际按揭贷款不良率基本维持在 $2\%$ 以内 图表26：不同情境下按揭贷款不良情况演绎 19 图表 27：高风险经营贷规模测算(万亿) 19 图表28：上市银行经营贷不良额净增趋缓（百万） 20 图表29：信用卡绝对不良率高 20 图表30：信用卡不良额增量小 21 图表 31：上市银行信用卡不良率测算 21 # 一、零售资产分析框架：抵押类型+久期结构+政策影响 # 1、对公不良率持续下降，零售不良率面临压力 ■ 对公：得益于政信资产支撑、地产风险暴露峰值已过，对公不良率持续下降，我们测算的1H25对公不良率已将至零售不良率以下。 ■ 零售：零售风险继续暴露，但预计暴露幅度收窄。测算1H25上市银行零售贷款不良率 $1.27\%$ ，相较2024年末提升12bp，2023-1H25每半年度零售贷款不良率增幅分别为4bp、11bp、11bp、12bp，在分母增长乏力的情况下，不良率增幅仍展现平稳态势。 图表1：上市银行对公&零售不良率变动 来源：WIND，中泰证券研究所 图表2：上市银行零售贷款不良率半年维度增幅(bp) 来源：WIND，中泰证券研究所 图表3：上市银行零售贷款细项不良率（截至1H25） 上市银行不良率 2019 2020 2021 2022 2023 1H24 2024 1H25 按揭 0.27% 0.31% 0.29% 0.43% 0.47% 0.55% 0.66% 0.75% 信用卡 1.80% 2.03% 1.84% 2.02% 2.14% 2.26% 2.33% 2.44% 消费贷 1.41% 1.47% 1.52% 1.70% 1.38% 1.45% 1.48% 1.58% 经营贷 1.84% 1.43% 1.12% 1.13% 1.10% 1.26% 1.48% 1.67% 来源：公司公告，中泰证券研究所 # 2、存量不良中对公占比超6成，零售占比有所提升，其中经营贷、按揭占比高 上市银行存量不良结构：对公：零售=63:37。 ■ 零售资产中：抵押类（按揭、经营）存量不良、新增不良占比均相对较高，信用卡新增不良额规模小。零售存量不良中，占比（占总不良比重）由高到低分别为按揭（11.7%）、经营贷（11.2%）、信用卡（8.6%）、消费贷（4.8%）。从1H25不良额增量来看，不良额增量占比由高到低分别为：经营贷（46.6%）、按揭（36.9%）、消费贷（12.1%）、信用卡（4.4%）。 图表4：上市银行零售对公不良额占比 图表5：上市银行零售贷款不良额净增测算（百万） 来源：WIND，中泰证券研究所 不良额增长 1H24相较2023 2024相较1H24 1H25相较2024 按揭 26,346 34,888 32,913 信用卡 7,420 11,805 3,934 消费贷 8,980 8,202 10,767 经营贷 29,413 54,902 41,498 零售加总 72,159 109,796 89,111 来源：WIND，中泰证券研究所 图表6：上市银行零售贷款细项不良额占比（截至1H25） 不良额占比总不良 2019 2020 2021 2022 2023 1H24 2024 1H25 按揭 5.1% 5.8% 5.9% 8.2% 8.3% 9.1% 10.7% 11.7% 信用卡 8.2% 8.3% 8.1% 8.4% 8.4% 8.3% 8.9% 8.6% 消费贷 3.1% 3.3% 3.6% 4.3% 3.9% 4.1% 4.5% 4.8% 经营贷 5.4% 4.6% 4.4% 5.4% 6.1% 7.2% 9.8% 11.2% 来源：公司公告，中泰证券研究所 # 3、零售资产风险分析框架：抵押类型+久期结构+政策影响 ■ 零售信贷资产主要分为四大类，各类资产相互交织，共同组成了居民资产负债表中的“负债”端；四大类资产又分别具备显著的特色特征，风险分析框架并不能混为一谈，本篇报告从四大类资产的周期属性、风险表现、以及潜在风险点等方面，尝试搭建零售资产的风险分析框架，以及展望下阶段对商业银行经营的影响。 ■偏抵押类：按揭为抵押类资产，经营贷中绝大部分也为抵押类资产，均受抵押物（主要是居民房产）价值贬值影响。（1）按揭：作为银行零售资产的基本盘，其借款周期远长于其他零售资产，同时按揭也是中国居民的核心负债，其风险暴露较为平缓，整体风险表现最为优质，但随着房价下行，也确实面临着资产质量下行的现状，经本文论证，我们预计LTV仍在安全范围内，未来风险可控。（2）经营贷：借款周期短，受房价影响更快反映在表内，在四大类资产中，近两年不良率升幅最快，经本文论证，我们预计压力最大时点或已过。 ■偏信用类：消费贷、信用卡更多受居民收入、政策调整等影响。（1）消费贷：近年来风险暴露趋势稳定，2025年10月针对互联网贷款的新政出台，对下沉客户的风险表现预计有影响，经本文论证高风险资产占比较小，对商业银行（特别是上市银行）影响较小。（2）信用卡：不良暴露周期早于其他类资产，近年来暴露趋势稳定，不良额增量较小，并非下阶段的主要风险点。 综合来看，根据我们下文的各项论证、假设与测算，压力测试下我们预计25E整体零售不良额相较1H25净增910亿，26E整体零售不良额相 较25E净增1541亿，26E按揭、信用卡、消费贷、经营贷不良率分别较25E提升11、12、20、18bp，整体影响可控。 图表7：压力测试下上市银行零售类各资产不良率及不良额（百万）预测 上市银行不良率 2019 2020 2021 2022 2023 1H24 2024 1H25 25E 26E 按揭 0.27% 0.31% 0.29% 0.43% 0.47% 0.55% 0.66% 0.75% 0.85% 0.96% 信用卡 1.80% 2.03% 1.84% 2.02% 2.14% 2.26% 2.33% 2.44% 2.44% 2.56% 消费贷 1.41% 1.47% 1.52% 1.70% 1.38% 1.45% 1.48% 1.58% 1.69% 1.89% 经营贷 1.84% 1.43% 1.12% 1.13% 1.10% 1.26% 1.48% 1.67% 1.78% 1.96% 不良额 2019 2020 2021 2022 2023 1H24 2024 1H25 25E 26E 按揭 75,022 97,398 101,095 150,455 161,882 188,228 223,116 256,028 290,020 327,552 信用卡 119,667 140,656 138,200 152,827 165,026 172,446 184,251 188,184 192,904 202,345 消费贷 45,693 54,922 62,172 79,354 76,948 85,928 94,130 104,897 115,663 139,750 经营贷 79,608 78,181 75,375 98,464 119,371 148,784 203,686 245,184 286,682 369,678 加总 319,990 371,158 376,843 481,100 523,227 595,386 705,182 794,293 885,270 1,039,325 来源：公司财报，中泰证券研究所 # 二、消费贷：“高风险”资产占商业银行表内消费贷的 $0.6\%$ ，政策整改影响可控 1、消费贷与消费的关系梳理：除特殊政策影响外，消费贷景气度与宏观消费景气度趋势基本一致 ■ 2019年以来狭义消费贷款（扣除购房贷款的消费贷款部分）与城镇居民人均消费支出整体同比增速趋势一致（而人均消费支出与人均可支配收入、社零增速变化趋势一致），但历史上主要有几段背离，分别是由于房市政策、消费金融监管政策的快速变化导致。 (1) 背离阶段主要在两段：一是 2017 年地产严格限购限售，狭义消费贷同比高增，而城镇居民人均消费支出同比增速下滑，消费贷增速与消费支出背离，或部分用来补充房贷，流入房市。2017 年城镇居民人均消费性支出同比仅增长 $5.9\%$ ，低于 2016 年的 $7.9\%$ ，而狭义消费贷 2017 年同比增 $63\%$ ，远高于 2016 年的 $24\%$ 。这一现象背后或是消费贷变相流入房市：2016 年购房贷款达到 $35\%$ 的同比高增速，远超 2015 年的 $23\%$ ，2017 年限购限售政策出台，房贷承压，2017 年购房贷款同比增速骤降至 $14\%$ ，而当年消费贷逆势高增，或是有部分变相流入房市。二是 2017 年末消费金融强监管，随后两年消费贷同比增速显著回落，而城镇居民消费支出增速维持稳健甚至回升。2017 年特别是 2017 年末以来，消费金融迎来强监管，针对校园贷（2017.06）、联合贷款（2017.08）、现金贷（2017.12）、P2P、网络小贷进行严格整治，2018 年消费贷款同比增速回落到 $25\%$ ，2019 年进一步下降至 $15\%$ 。此处只是监管整改部分消费贷款，并未直接对整体消费产生影响，城镇居民人均消费增速稳健甚至回升，2018、2019 年同比分别增 $6.8\%$ 、 $7.5\%$ 。 (2) 2019年末以来，狭义消费贷与城镇居民人均消费支出增长、疫情防控情况基本维持正相关。 ■一是2019年末疫情爆发，消费贷款增速达2013年以来年来最低点。2020年全年消费贷款同比增速仅有 $9\%$ ，是2013年以来年最低点。同期城镇 居民人均消费支出同比增速为负值 $-4\%$ ，是2013年以来首次为负。二是2021年得益于疫情防控较好，消费贷款同比增速有所恢复。2021年前三季度消费贷款同比增速均维持在 $10\%$ 以上，全年同比增 $9.5\%$ ；同期城镇居民人均消费支出同比增速恢复到 $12\%$ 。三是2022年疫情反复，消费贷款增速再次下滑。截至2022年9月消费贷款同比增速仅为 $5.4\%$ ，同期城镇居民人均消费支出同比增速仅为 $1.8\%$ ，社会消费品零售总额同比增速与狭义消费贷款也有相似趋势规律（社零口径仅仅包括实物性的商品消费，居民人均消费性支出为纯居民消费支出，还包括服务消费等非实物型消费）。 图表8：狭义消费贷款与消费类宏观指标的趋势关系 来源：wind，中泰证券研究所 注：狭义消费贷 $=$ 消费贷款-购房贷款 图表9：狭义消费贷款与购房贷款的增速关系 来源：wind，中泰证券研究所 注：狭义消费贷=消费贷款-购房贷款 2、消费信贷（剔除信用卡、房贷）市场结构：上市银行超半壁江山，非上市银行占比17%，其他国家占31% 狭义消费贷款市场结构：主要包括商业银行、民营银行、消费金融公司、小贷公司等。另外消费金融市场的重要参与主体“互金平台”并无直接放贷资格，多通过成立民营银行、消金公司、小贷公司来投放消费金融贷款。为统一数据标准，统一采用2024年末数据，我们将信用卡和消费贷分开讨论，因此2024年狭义消费贷款（剔除房贷+信用卡）总规模为12.3万亿，根据我们测算，上市银行、非上市商业银行、消金公司、民营银行、小贷公司、汽车金融公司分别占51.5%、17.3%、10.9%、8.5%、6.1%、5.6%。 ■ 上市银行：消费贷款6.34万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的51.5%。以上市银行消费贷款数据来看，2024年末消费贷总规模6.34万亿，同比 $+13.7\%$ ，弱于2023年 $19.5\%$ 的增速。 消金公司：消费贷款1.35万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的 $10.9\%$ 。根据中国银行业协会发布《中国消费金融公司发展报告（2025)》来看，2024年末消金公司总贷款1.35万亿，同比增长 $16.66\%$ ■ 民营银行：测算消费贷款1.05万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的 $8.5\%$ 。根据《银行家》杂志统计，2024年底，19家民营银行贷款总额共计达1.31万亿，同比增长 $6.47\%$ ，明显低于2023年 $17.94\%$ 的增速水平。由于民营银行中微众银行、苏宁银行、亿联银行、众邦银行等头部银行，主要产品均为个人消费类贷款，我们这里假设民营银行总贷款的 $80\%$ 投向消费贷款，即1.05万亿。 小贷公司：消费贷款0.75万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的6.1%。根据央行发布的《2024年小额贷款公司统计数据报告》，截至2024年末，全国共有小额贷款公司5257家，贷款余额7533亿元，全年减少148亿元。 ■ 汽车金融公司：消费贷款0.69万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的 $5.6\%$ 。根据中国银行业协会发布的《中国汽车金融公司行业发展报告（2025）》，2024年年末，我国汽车金融公司零售融资余额6,900.24亿元，同比降 $8.95\%$ ，占信贷总额的 $89.97\%$ ，比重略有上升。其中新能源汽车贷款2,040.96亿元，增幅 $23\%$ ；二手车贷款783.81亿元，增幅 $26\%$ ■非上市银行：消费贷款2.12万亿，占狭义消费贷（剔除房贷+信用卡）的 $17.3\%$ 。剔除以上主体的消费贷款规模，剩余我们均纳入非上市银行的消费贷款规模，为2.12万亿。 图表10：狭义消费贷（剔除房贷、信用卡）投放主体规模占比 消费信贷投放主体 2024(亿元) 占比狭义消费贷款(剔除房贷、信用卡) 商业银行消费贷款 84,638 68.8% ——上市银行 63,410 51.5% ——非上市银行 21,228 17.3% 消费金融公司 13,456 10.9% 民营银行 10,513 8.5% 小贷公司 7,533 6.1% 汽车金融公司 6,900 5.6% 来源：wind，中国银行业协会，银行家杂志，人民银行，中国信用卡，中泰证券研究所 注：表格中狭义消费贷 $=$ 消费贷款-购房贷款-信用卡 # 3、消费信贷风险逻辑：风控为辅，利率定价最终决定风险表现，风险定价可粗略分为四层 消费贷的风险分析框架与抵押类的信贷资产（按揭、经营贷）不同：消费贷更多是信用贷款（与居民收入相关），且利率分层多样、方差较大（与个人信用整体评价相关），年化利率 $3\% - 36\%$ 不等。因此不同利率对应客群的风险表现差距也较大：例如 $3\%$ 、 $10\%$ 、 $24\%$ 、 $36\%$ 等区间利率水平对应的客群风险表现差别较大但相对固定，在某一区间内的风控模型只能起到小幅优化不良率的作用，并不能改变该风险定价下客群的最终风险水平，例如 $10\%$ 利率的目标客群，即使风控手段做到极致，该区间客群的风险水平也很难优于 $3\%$ 的客群，因为可以接受 $10\%$ 定价的客群，其自身本身的融资能力、偿还能力就弱于 $3\%$ 的客群。 利率 $10\%$ 以内：（1）产品：主要是主流银行自营产品，例如六大行、招行等自营消费贷产品。（2）资金供给：全部由商业银行出资。 利率 $10\% - 18\%$ ：（1）产品：头部互金平台产品、头部消金公司、头部民营银行的主流产品等，例如蚂蚁借呗花呗、微众银行微粒贷等。（2）资金供给：一是商业银行通过联合贷款、助贷等合作贷款模式，按照一定比例放款；二是消金、民营银行、小贷、信托等其他资金。 利率 $18\% -24\%$ ：（1）产品：互金平台产品、消金公司、民营银行的腰部产品，例如360借条等。（2）资金供给：一是商业银行通过联合贷款、助贷等合作贷款模式，按照一定比例放款；二是消金、民营银行、小贷、信托等其他资金。 利率 $24\% -36\%$ ：风险较高。（1）产品：互金平台产品、消金公司、民营银行的尾部产品。（2）资金供给：一是消金、民营银行、小贷、信托等其他资金。二是极少数商业银行通过联合贷款、助贷等合作贷款模式，按照一定比例放款。 图表11：消费信贷利率分层及对应市场玩家 利率分层及市场玩家 利率定价（IRR） 产品方 代表公司及产品 资金供给方 10%以内 主流银行自营产品，个位数定价为主 国有大行、招行等，年化利率3%起 商业银行 10%-18% 头部互金平台产品、头部消金公司、头部民营银行等 蚂蚁借呗、花呗；微众银行微粒贷等 1、商业银行（联合贷款、助贷等合作贷款模式）；2、消金、民营银行、小贷、信托合作或自营出资 18%-24% 腰部互金平台产品、民营银行、消金公司部分产品 360借条、乐信分期乐等 1、商业银行（联合贷款、助贷等合作贷款模式）；2、消金、民营银行、小贷、信托合作或自营出资 24%-36% 尾部互金平台产品、民营银行、消金公司部分产品 1、少数非上市商业银行（联合贷款、助贷等合作贷款模式）；2、消金、民营银行、小贷、信托合作或自营出资 来源：禾金财经，不良资产行业观研，艾瑞咨询，中泰证券研究所 注：表格中狭义消费贷 $=$ 消费贷款-购房贷款-信用卡 ■ 互联网贷款合作模式：助贷、联合贷款。（1）助贷：指助贷机构（互联网金融平台等）向资金方推荐客户，由资金方在独立风控后 $100\%$ 出资向借款人发放贷款的模式。助贷机构在其中担任首道风控、客户获取与运营、部分贷后等作用。资金方以传统商业银行为主，另有消金公司、民营银行等参与。助贷主要分为两类主流模式，一类是增信模式（第三方担保、保险公司对全部或部分风险进行担保、保险兜底），固定收益 $+$ 风险可控；一类是分润模式（无增信），风险由资方 $100\%$ 承担，考验资方风控能力。（2）联合贷款：联合贷款是指两家或两家以上持牌放贷机构，基于共同的贷款条件和统一的借款合同，按照约定比例出资，联合向符合条件的借款人发放的互联网贷款，出资方按照出资比例各自承担风险。主流的联合贷款：出资较少的一方一般为金融科技公司持牌的消金或小贷，初期最低可到 $1\%$ ，监管趋严后，目前最低出资 $30\%$ ，主要担任首道风控、客户获取与运营以及大部分贷后工作；出资较多的一方一般为传统商业银行（主要为城农商行）或消金，目前最高出资 $70\%$ 。联合贷款业务开展初期，金融科技公司依靠持牌放贷机构，通过与主要出资方的联合贷款合作实现了低资本撬动高杠杆的作用，主要出资方则依靠金科公司的客户规模、风控技术以及线上运营能力实现了消费贷款规模的猛增、跨地域贷款的投放，一方是庞大的客户流量的资产变现需求，一方是资金的高收益投放需求。 图表 12：互联网助贷模式(融担增信模式) 来源：中泰证券研究所整理 图表 13：互联网助贷模式(无担保,分润模式) 来源：中泰证券研究所整理 图表 14：互联网联合贷款模式 来源：中国政府网，中泰证券研究所整理 # 4、消费信贷风险资产规模测算：测算 $24\% - 36\%$ 的“高风险资产”占消费贷款的 $4.4\%$ ，商业银行表内高风险消费贷占商业银行消费贷的 $0.6\%$ ，上市银行未参与 ■ 监管新政下，24%以上的互联网消费贷款面临严峻考验。2025年4月1日，国家金融监督管理总局发布《关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知》，12月19日，《小额贷款公司综合融资成本管理工作指引》发布，强调小贷公司应落实明示贷款综合融资成本工作。定价监管趋严的背景下，24%以上的资产面临更严峻的考验，或成为消费信贷中的“高风险”资产。 图表 15：关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质效的通知 关于加强商业银行互联网助贷业务管理提升金融服务质量效的通知 不得变相提高综合费率 商业银行应当在合作协议中明确平台服务、增信服务的费用标准或区间，将增信服务费计入借款人综合融资成本，明确综合融资成本区间，同时明确平台运营机构不得以任何形式向借款人收取息费，增信服务机构不得以咨询费、顾问费等形式变相提高增信服务费率。 综合成本上限 商业银行应当开展差异化的风险定价，推动贷款利率、增信服务费率与业务风险情况相匹配，不得笼统以合作协议约定的综合融资成本区间上限进行定价。商业银行应当完整、准确掌握增信服务机构实际收费情况，确保借款人就单笔贷款支付的综合融资成本符合《最高人民法院关于进一步加强金融审判工作的若干意见》等有关规定，切实维护借款人合法权益。 来源：中国政府网，中泰证券研究所 粗略测算“互联网平台撮合消费贷款”规模预计在4.5-5万亿，24-36%的资产占11.7%。本文“互联网平台贷款撮合贷款”定义：指互联网金融机构、部分民营银行发行的互联网贷款消费贷款产品的总贷款规模，该部分产品的资金模式包括联合贷款、助贷、自营等，我们这里的“互联网平台贷款撮合贷款”不止包括互联网金融机构（旗下的消金、小贷、民营银行）、其他民营银行等表内投放的消费贷款，还包括其产品中商业银行等资金方联合出资的部分，这两部分资产合计成为“互联网平台撮合消费贷款”，例如蚂蚁旗下的借呗花呗，不仅包括蚂蚁自身通过蚂蚁消金表内投放的贷款，还包括银行合作投放的联合贷款。根据我们测算，“互联网平台撮合消费贷款”市场规模预计在4.5-5万亿（粗略测算，与实际或有误差），其中：18%定价以内的资产在2.6万亿左右，18%-24%的资产在1.6万亿左右，24%-36%的资产在0.5万亿左右。 商业银行参与度：商业银行投放的 $24\% - 36\%$ 的资产在546亿左右，占商业银行表内消费贷的 $0.6\%$ ，高风险资产占比低。商业银行合作贷款主要参与 $18\%$ 以内的资产，基于一定假设，我们测算，商业银行互联网合作贷款中， $18\%$ 以内资产约1.3万亿（占商业银行表内消费贷的 $15\%$ ）， $18\% - 24\%$ 的资产在0.8万亿左右（占商业银行表内消费贷的 $9.4\%$ ）， $24\% - 36\%$ 的资产在546亿左右（占商业银行表内消费贷的 $0.6\%$ ）。 上市银行参与度：并未参与 $24\%$ 以上的互联网贷款，主要参与较低定价的产品。按照上市银行与非上市银行消费贷占比测算，上市银行参与的互联网贷款部分预计在1.6万亿，其中 $18\%$ 以内的近1万亿， $24\%$ 以上的预计并无参与。 注：以上测算基于诸多假设，仅供参考。 图表 16：互联网金融撮合贷款规模测算及商业银行参与度测算 互联网金融撮合贷款及商业银行参与度 互联网金融撮合贷款 商业银行参与互联网贷款部分 上市银行参与互联 网贷款部分 消费贷利率 定价(IRR) 互联网金融撮合 贷款规模(亿 元) 测算假设 占互联网撮 合贷款比重 消费贷利率 定价(IRR) 商业银行出资 部分(亿元) 测算假设 占商业银行 消费贷比重 消费贷利率 定价(IRR) 上市银行 出资部分 10%以内 0 10%以内 10%以内 18%以内 25,508 CR6平台资产的70% 54.4% 18%以内 12,754 放贷资金50% 来自商业银行 15.1% 18%以内 9,555 18%-24% 15,909 CR平台资产的30% 腰部平台资产的60% 尾部平台资产的30% 33.9% 18%-24% 7,955 放贷资金50% 来自商业银行 9.4% 18%-24% 5,959 24%-36% 5,463 腰部平台资产的 40% 尾部平台资产的70% 11.7% 24%-36% 546 放贷资金 10%来自商业 银行 0.6% 24%-36% 不涉及 累积 46,880 21,255 15,515 来源：wind，禾金财经，不良资产行业观研，艾瑞咨询，中泰证券研究所 注：测算基于诸多假设，仅供参考 # 5、消费信贷风险传导影响测算：若高风险资产发生传导，压力测试下26E消费贷不良率较25E上升20bp至 $1.89\%$ 上市银行未参与24%以上的资产，但高风险资产若发生传导，则测算26E 上市银行消费贷新增不良额共计241亿，26E消费贷整体不良率升至1.89%，较25E预计上升20bp。上市银行或未参与24%以上的高风险资产，但个人信贷具有传导效应，若高风险资产质量恶化，则24%以内的资产也会收到牵连，我们假设受高风险资产牵连，上市银行自营的优质客群消费贷2026年不良率由1.1%上升至1.2%，上市银行参与的10%-18%的互联网消费贷2026年不良率由3%升至4%，28%-24%的部分不良率则由3.5%升至5%，以此进行压力测试，在不考虑核销、追回的情况下，26E上市银行消费贷新增不良额共计241亿（三大类客群不良额分别净增56亿、96亿、89亿），26E消费贷整体不良率升至1.89%，较25E预计上升20bp，不考虑核销、回收处置等，241亿不良额占26E净利润的0.94%。在上市银行优质消费贷客群资产质量稳定的前提下，预计整体消费贷不良率、不良额均升幅可控。 图表 17：上市银行互联网消费贷风险测算 互联网金融撮合贷款及商业银行参与度 互联网金融撮合贷款测算 商业银行参与互联网贷款测算 上市银行参与互联网贷款及风险测算 消费贷利率定价（IRR） 互联网金融撮合贷款规模（亿元） 占互联网撮合贷款比重 消费贷利率定价（IRR） 商业银行出资部分（亿元） 占商业银行消费贷比重 消费贷利率定价（IRR） 上市银行出资部分 26E不良率压力测试 当前不良率假设 不良额净增（亿元） 18%以内 25,508 54.4% 18%以内 12,754 15.1% 18%以内 9,555 4.0% 3.0% 96 18%-24% 15,909 33.9% 18%-24% 7,955 9.4% 18%-24% 5,959 5.0% 3.5% 89 24%-36% 5,463 11.7% 24%-36% 546 0.6% 24%-36% 不涉及 不涉及 不涉及 不涉及 累积 46,880 累积 21,255 累积 15,515 185 来源：wind，禾金财经，不良资产行业观研，艾瑞咨询，中泰证券研究所注：测算基于诸多假设，仅供参考 图表18：上市银行消费贷不良率测算 来源：公司财报，中泰证券研究所注：测算基于诸多假设，仅供参考 # 三、按揭贷款：基于还款意愿、还款能力和国际比较的测算 # 1、按揭风险的来源：高LTV、“烂尾”、负现金流 # （1）高LTV：影响还款意愿，高LTV占比可作为压力的上限 ■ 当前情况：预计当前高LTV部分占总按揭余额的 $1.9\% \sim 4.1\%$ ，中间值 $2.9\%$ 。考虑房价跌幅和早偿率，当前暴露问题的主要是三四线城市在2021年投放的贷款。1）当前总体较为安全，按照平均的房价下跌幅度和按揭偿还率水平（考虑每年初始余额 $4\%$ 的还本以及一定的早偿率），总体LTV在 $50\%$ 左右。2）不同能级城市分化，一二线跌幅小、早偿高，三四线跌幅大、早偿低，三四线城市在今年可能已出现LTV高于 $80\%$ 甚 至超过 $100\%$ 的情况。3）测算2021年三四线城市按揭投放额在当前的余额占总按揭贷款余额比重约在 $1.9\% \sim 4.1\%$ ，中间值 $2.9\%$ 。测算2021年总的按揭贷款投放额约7.76万亿元，另根据中指研究院发布的《2021年中国房地产销售额百亿企业研究》，2021年百亿代表房企中，三四线城市销售额占比 $23.4\%$ 。据此测算2021年三四线城市按揭投放额约1.82万亿元。上述投放部分的当前余额结合正常还款（等额本金、每年还初始本金的 $4\%$ ）和不同早偿率情况（ $0\% \sim 15\%$ ），测算这部分贷款当前的余额占总按揭贷款余额比重约在 $1.9\% \sim 4.1\%$ ，中间值 $2.9\%$ 。 图表 19：2021 年投放的按揭贷款在当前的 LTV(敏感性测试) 每年早偿率 2021年以来跌幅 0% 5% 10% 15% 20% 10% 65% 52% 40% 31% 23% 20% 74% 58% 45% 35% 26% 30% 84% 67% 52% 39% 29% 40% 98% 78% 60% 46% 34% 50% 118% 93% 73% 55% 41% 来源：WIND，中泰证券研究所 图表20：不同早偿率下，三四线城市2021年投放的贷款的当前余额占总按揭贷款余额比重 早偿率 0.0% 2.5% 5.0% 7.5% 10.0% 12.5% 15.0% 初始金额(万亿元) 1.82 1.82 1.82 1.82 1.82 1.82 1.82 当前余额(万亿元) 1.53 1.36 1.21 1.07 0.94 0.83 0.72 占当前总按揭余额比重 4.1% 3.6% 3.2% 2.9% 2.5% 2.2% 1.9% 来源：wind，中泰证券研究所 2027年情况：假设房价下跌趋势延续，到2027年预计高LTV占比升至 $2.4\% \sim 7.6\%$ ，中间值为 $4.5\%$ 。1）风险仍主要体现在三四线城市。针对2021年投放的贷款，假设从当前到2027年有额外 $20\%$ 的跌幅，在敏感性测试表中，LTV超过 $80\%$ 的部分仍集中在敏感性测试表的左下角（三四线城市）。2）2022与2023年投放的贷款开始出现问题。如前面敏感性测试展示结果，当房价跌幅超过 $40\%$ 时，在早偿率较低时，该笔按揭贷款对于银行开始变为负资产（LTV>100%）。因此，若房价下跌趋势延续，则2022年和2023年投放的按揭贷款将在2027年有变为高LTV贷款的可能。3）结论：假设房价下跌趋势延续，到2027年预计高LTV的按揭贷款占比升至 $2.4\% \sim 7.6\%$ ，中间值为 $4.5\%$ 。测算2021/2022/2023年三四线城市投放贷款在2027年的余额合计为0.89万亿~2.84万亿，，假设2027年末按揭贷款余额与当前持平，则到2027年高LTV的按揭贷款占比在不同早偿率下将上升至 $2.4\% \sim 7.6\%$ 。 图表 21：2021、2022、2023 年投放的按揭贷款在 2027 年的 LTV (敏感性测试) 2021年投放的按揭在2027年的LTV 每年早偿率 2021~2027跌幅 0% 5% 10% 15% 20% 30% 76% 52% 34% 21% 40% 89% 61% 40% 25% 13% 50% 106% 73% 48% 30% 16% 60% 133% 92% 60% 37% 20% 70% 177% 122% 80% 49% 27% 来源：wind，中泰证券研究所 2022年投放的按揭在2027年的LTV 每年早偿率 2022~2027跌幅 0% 5% 10% 15% 20% 20% 70% 52% 37% 26% 30% 80% 59% 43% 30% 19% 40% 93% 69% 50% 34% 23% 50% 112% 83% 60% 41% 27% 60% 145% 104% 75% 52% 34% 2023年投放的按揭在2027年的LTV 每年早偿率 2023~2027跌幅 0% 5% 10% 15% 20% 10% 65% 52% 40% 31% 28.23% 20% 74% 58% 45% 35% 26% 30% 84% 67% 52% 39% 29% 40% 98% 75% 60% 46% 34% 50% 118% 93% 73% 55% 41% 图表22：不同早偿率下，三四线城市2021~2023年投放的贷款在2027年余额占总按揭贷款余额比重 早偿率 0.0% 2.5% 5.0% 7.5% 10.0% 12.5% 15.0% 2021年投放在2027年余额(万亿元) 1.38 1.15 0.95 0.77 0.62 0.49 0.38 2022年投放在2027年余额(万亿元) 0.81 0.69 0.58 0.48 0.40 0.32 0.25 2023年投放在2027年余额(万亿元) 0.64 0.56 0.49 0.42 0.36 0.31 0.26 合计(万亿元) 2.84 2.41 2.02 1.68 1.38 1.12 0.89 占总按揭余额比重 7.6% 6.4% 5.4% 4.5% 3.7% 3.0% 2.4% 来源：wind，中泰证券研究所 # (2) 烂尾：影响还款意愿，随着保交房的进展压力边际缓和 ■ 保交楼有一定进展。交付问题是按揭违约的另一重要来源，不过，今年10月，住建部表示全国750多万套已售难交付的住房实现交付，存量烂尾问题在得到解决，对按揭违约率的影响边际下行。 # （3）负现金流：影响还款能力，是按揭压力的主要来源 1.2%的受访者月收入低于按揭月供，该比例在过去几年中总体稳定。根据UBSEvidenceLab于2025年9月对1600名受访者进行的调查，在受访的按揭贷款持有人中，有1.2%表示其按揭月供超过月收入。该比率在过去三年中总体稳定，分别为2023年7月/2024年7月/2025年9月的1.3%/1.1%/1.2%。 图表23：1.2%的受访者月收入低于按揭月供 来源：UBSEvidenceLab，中泰证券研究所 # (4)结论 “负现金流”（收入与失业问题）是按揭风险的主要来源。 随着房价继续下跌，三四线LTV过度上升形成的“负资产”将在按揭风险来源中边际上升，但并不意味着LTV高一定会暴露不良，我们将通过下文的公开数据和国际比较看到这一点； 随着“保交房”的推进，烂尾所带来的问题预计将边际缓和。 # 2、基于国际比较对按揭违约率的参考 除美国次贷危机最严重时期之外，其他时间段我们对比国家和地区的按揭贷款不良率基本维持在 $2\%$ 以内。1）中国房价涨跌幅度总体均较为温和。国际比较来看，从房价最高点前十年至房价最高点，中国房价涨幅 $31\%$ ，该幅度为我们对比国家（美 $58\%$ 、日 $58\%$ 、西班牙 $134\%$ ）中最为温和的；同时，从房价最高点之后的3年总跌幅来看，中国跌幅 $15\%$ ，也处于相对温和的水平（美 $20\%$ 、日 $12\%$ 、韩 $28\%$ 、希腊 $8\%$ 、西班牙 $15\%$ ）。2）国内按揭贷款不良率处于合理水平。国际比较来看，国内房价的涨跌幅度较为温和，相应地，按揭贷款不良率也处于相对合理水平，除美国次贷危机最严重时期之外，其他时间段我们对比国家和地区的按揭贷款不良率基本维持在 $2\%$ 以内。 图表24：中国房价涨跌幅度总体均较为温和 来源：WIND，中泰证券研究所 注：选取房价指数最高的年份作为基期。 图表25：国际按揭贷款不良率基本维持在 $2\%$ 以内 来源：WIND，中泰证券研究所 # 3、对银行业的影响分析 ■假设房价继续下跌至2027年，不同情境下的按揭不良率暴露情况：1）基于负现金流（每月收入不足以覆盖按揭还款额）的比例： $1.2\%$ 。2）基于国际比较： $2\%$ 。中国房价涨跌幅度总体仍相对温和，其他跌幅明显大于中国的国家，按揭不良率峰值也都在 $2\%$ 以下。3）基于高LTV：当前占比 $2.9\%$ ，若房价继续下跌，到2027年高LTV按揭占比可能会上到 $4.5\%$ ■针对上述不同情况，对于当前不良率以外额外暴露的部分按照 $70\%$ 的比例占用拨备，则上述暴露部分对应拨备为1179~9828亿元。但事实上，一方面当前行业总体拨备覆盖率 $207\%$ ， $150\%$ 以上的超额拨备部分2万亿元左右，能够充分覆盖按揭额外暴露的部分；另一方面，随着息差下行压力的缓和，行业营收增速边际改善，同样为适当多提拔备提供了空间。综合上述原因，预计按揭风险暴露对行业利润的冲击处于可控范围。 具体来看，假设最终按揭不良率暴露至 $2\%$ ，分6年暴露，则2025E、2026E按揭贷款不良率分别为 $0.85\%$ 和 $0.96\%$ 图表26：不同情境下按揭贷款不良情况演绎 不同情境下按揭不良率情况 基于“负现金流” 基于国际比较 基于高LTV 1.2% 2.0% 4.5% 1H25按揭不良率 0.75% 0.75% 0.75% 额外暴露的按揭不良(亿元) 1685 4680 14040 需要多提的拨备(亿元) 1179 3276 9828 假设分6年暴露每年需暴露不良(亿元) 281 780 2340 2025E按揭不良率 0.79% 0.85% 1.06% 2026E按揭不良率 0.83% 0.96% 1.38% 来源：wind，中泰证券研究所 # 四、经营贷款：“高风险”资产已暴露1/3，后续风险暴露趋势有望趋缓 # 1、测算21年末全市场存量高风险经营贷大约2万亿 ■ 根据我们在2024年9月发布的《专题测算|上市银行的个人经营贷：高风险占比低》推理和测算：测算全国二手房房价在21年下半年达高点，21年及以后经营贷与楼市、股市挂钩度更大，假设三年还本，21年经营贷需在24年还本，测算21年全市场“高风险”经营贷规模或超2万亿（2.21万亿），具体测算情参考原报告正文。 图表27：高风险经营贷规模测算（万亿） 来源：WIND，中泰证券研究所 # 2、高风险经营贷资产已集中暴露近1/3 ■ 24-25两年预计是经营贷暴露高峰。（1）经营贷与按揭不同，一方面过程中主要采用先息后本的还款方式（比如三年到期还本），另一方面总体期限较短，因此容易造成集中暴露。（2）根据上市银行数据，综合考虑核销数据和不良率数据，我们测算2024年以及2025年上半年个人 经营贷已暴露不良3384亿，其中2024年全年2225亿，1H25暴露1159亿，占高风险资产的 $31\%$ # 3、1H25经营贷不良率、不良额升幅均有收窄，后续风险暴露趋势有望趋缓 上市银行1H25数据显示，经营贷不良率、不良额升幅均有收窄：测算1H25经营贷不良率相较2024提升19bp(2024相较1H24提升22bp)，测算1H25经营贷不良额相较2024净增415亿（2024相较1H24净增549亿）。 图表28：上市银行经营贷不良额净增趋缓（百万） 不良额增长 1H24相较2023 2024相较1H24 1H25相较2024 按揭 26,346 34,888 32,913 信用卡 7,420 11,805 3,934 消费贷 8,980 8,202 10,767 经营贷 29,413 54,902 41,498 零售加总 72,159 109,796 89,111 来源：WIND，中泰证券研究所 # 4、假设风险暴露速度未减缓，压力测试下26E经营贷不良率较25E上升18bp至 $1.96\%$ 测算1H25不良额净增415亿，假设风险暴露速度未减缓，压力测试下假设连续三个半年度维持该增幅，压力测试下25E经营贷不良率升至 $1.78\%$ ，26E经营贷不良率升至 $1.96\%$ ，不考虑核销、回收处置等，26E全年净增不良额占26E税前利润的 $3.26\%$ 。 # 五、信用卡：不良暴露早，当前不良额增量最小，不是当前主要压力 信用卡是四大类零售资产中风险最早暴露的资产，一直以来不良率持续维持在零售资产中相对较高的位置，测算上市银行1H25信用卡不良率 $2.44\%$ ，相较2024提升11bp，不良额占比上市银行总不良额 $8.6\%$ ，小于按揭和经营贷。 从不良额暴露速度来看，2025上半年信用卡不良净增额为39.3亿（四大类资产中最少），同比2024上半年下降近 $50\%$ ，环比2024年下半年则大幅下降近 $70\%$ 。可见信用卡经历多年的风险暴露和风险处置，暴露速度在1H25出现大幅下降。 压力测试：假设2025下半年、2026上下半年净增不良额均在1H25基础上增加 $20\%$ ，则测算25E不良率 $2.44\%$ （与1H25持平），26E不良率 $2.56\%$ ，相较25E提升12bp。 图表29：信用卡绝对不良率高 上市银行不良率 2019 2020 2021 2022 2023 1H24 2024 1H25 按揭 0.27% 0.31% 0.29% 0.43% 0.47% 0.55% 0.66% 0.75% 信用卡 1.80% 2.03% 1.84% 2.02% 2.14% 2.26% 2.33% 2.44% 消费贷 1.41% 1.47% 1.52% 1.70% 1.38% 1.45% 1.48% 1.58% 经营贷 1.84% 1.43% 1.12% 1.13% 1.10% 1.26% 1.48% 1.67% 来源：公司财报，中泰证券研究所 图表30：信用卡不良额增量小 不良额增长 1H24相较2023 2024相较1H24 1H25相较2024 按揭 26,346 34,888 32,913 信用卡 7,420 11,805 3,934 消费贷 8,980 8,202 10,767 经营贷 29,413 54,902 41,498 零售加总 72,159 109,796 89,111 来源：公司财报，中泰证券研究所 图表31：上市银行信用卡不良率测算 来源：公司财报，中泰证券研究所 # 六、投资建议与风险提示 ■ 投资建议：1、银行股从“顺周期”到“弱周期”，看好板块的稳健性和持续性。在目前环境下，从兼顾成长与防御的角度，建议关注有成长性且估值低的城农商行（逻辑详见报告《银行股：从“顺周期”到“弱周期”》）。2、银行股两条投资主线：一是拥有区域优势、确定性强的城农商行，区域包括江苏、上海、成渝、山东和福建等（详见我们区域经济系列深度研究），重点推荐江苏银行、齐鲁银行、杭州银行、渝农商、南京、成都、沪农、等区域银行。二是高股息稳健的逻辑，重点推荐大型银行：六大行（如农行、建行和工行）；以及股份行中招商、兴业和中信等。 ■ 风险提示：经济下滑超预期；研报信息更新不及时；政策落地不及预期。 投资评级说明 评级 说明 股票评级 买入 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在15%以上 增持 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在5%~15%之间 持有 预期未来6~12个月内相对同期基准指数涨幅在-10%~+5%之间 减持 预期未来6~12个月内相对同期基准指数跌幅在10%以上 行业评级 增持 预期未来6~12个月内对同期基准指数涨幅在10%以上 中性 预期未来6~12个月内对同期基准指数涨幅在-10%~+10%之间 减持 预期未来6~12个月内对同期基准指数跌幅在10%以上 备注：评级标准为报告发布日后的6~12个月内公司股价（或行业指数）相对同期基准指数的相对市场表现。其中A股市场以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准，美股市场以标普500指数或纳斯达克综合指数为基准（另有说明的除外）。 # 重要声明 中泰证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格。 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料，反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。本公司力求但不保证这些信息的准确性和完整性，且本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次公开发布时的判断，可能会随时调整。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。本报告所载的资料、工具、意见、信息及推测只提供给客户作参考之用，不构成任何投资、法律、会计或税务的最终操作建议，本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。 投资者应注意，在法律允许的情况下，本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。本公司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息。 中泰证券股份有限公司 事先未经本公司书面授权 行任何形式的翻版、发布、复制、转载、刊登、篡改，且不得对本报告进行有悖原意的删节或修改。