20160531-华创证券-银行行业深度研究：BANKUTOPIA银行乌托邦_12页_1mb

文档总结：Bankutopia 模拟分析与银行估值研究

核心内容概述

本报告通过构建一个虚拟的银行估值模型“Bankutopia”，模拟了在对信贷资产质量较为悲观的假设下，2016年银行的实际净资产估值。该模型旨在揭示银行估值与潜在不良资产之间的关系，并进一步探讨银行估值分化的驱动因素。

主要观点

• Bankutopia 模型设定：假设银行表内同业、投资及表外资产无风险，信用风险仅来自信贷资产。潜在不良资产的判断依据为债务人经营现金流对利息费用的覆盖率，且认为银行仅能通过行业结构调整管理信贷风险。
• 潜在不良资产计算：通过分析上市公司近两年的经营现金流对利息费用的覆盖率，确定潜在不良率。例如，制造业潜在不良率为 19.13%，房地产业为 47.83%，零售贷款为 5%。
• 2015年末处置：假设2015年末银行处置了所有潜在不良贷款，现金回收率为 33%，并冲回原计提准备金。处置后银行存量信贷资产全部为健康资产。
• 2016年动态PB计算：2016年银行的盈利能力与2015年相当，新增资产风险未暴露。计算得出2016年末的动态PB约为1.03倍，与当前银行股市值基本相当，说明当前估值处于合理区间。
• 估值分化原因：估值差异主要由新增资产结构和收入增长弹性决定，业务模式的分化对估值有决定性影响。
• 投资建议：南京银行、平安银行和光大银行因强劲的收入增长对资产的修复能力未被市场充分认识，存在估值修复机会。当前银行板块整体估值合理，向下的空间不大。

关键信息

Bankutopia 假设

1. 信用风险仅来自信贷资产。
2. 信贷资产潜在风险由资产结构决定，不考虑行业内部风险细分。
3. 潜在不良资产以“债务人经营现金流对利息费用的覆盖率”为标准。
4. 零售贷款及未分类行业贷款的潜在不良率分别为 5% 和 3%。

潜在不良率分析

• 主要行业潜在不良率：制造业（19.13%）、批发和零售业（25.62%）、房地产业（47.83%）等。
• 银行信贷结构：各银行在不同行业的信贷占比差异较大，影响潜在不良率。

2015年末处置后银行净资产

• 处置后净资产：各银行处置后净资产均有所下降，但整体仍与当前市值相当。
• 静态PB：大部分银行的静态PB在1.1倍左右，部分银行如南京银行为1.48倍。

2016年动态PB计算

• 计算方式：2016年末净资产 = 2015年处置后净资产 + 2015年净利润 + 2015年新增拨备。
• 动态PB结果：整体动态PB为1.03倍，部分银行如南京银行和平安银行的PB明显低于Wind一致预期。

估值分化因素

• 新增资产结构：潜在不良率与新增资产结构密切相关。
• 收入增长弹性：拨备前收入增长是影响估值的关键指标。

投资建议

• 推荐公司：南京银行（601009）、平安银行（000001）、光大银行（601818）和招商银行（600036）。
• 估值修复机会：南京银行和平安银行因强劲的收入增长对资产的修复能力未被市场充分认识，存在明显低估。
• 光大银行：估值与大行接近，但增长潜力更大，存在修复机会。

评级与免责声明

• 行业评级：中性。
• 分析师声明：报告基于可靠公开信息，准确反映分析师个人观点。
• 免责声明：本报告仅供华创证券客户使用，不构成投资建议，内容仅供参考。

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附件信息

• 证券分析师：华中炜、张明、王月香。
• 联系方式：张明（电话与邮箱）、王月香（电话与邮箱）、联系人（电话与邮箱）。
• 机构销售通讯录：北京、广深、上海机构销售部联系方式汇总。

总结

通过Bankutopia模型，我们得出2016年银行整体PB约为1.03倍，说明当前银行板块估值合理。估值分化主要由新增资产结构和收入增长弹性决定，业务模式的差异是未来估值分化的关键因素。南京银行、平安银行和光大银行因增长潜力和修复能力被推荐，值得重点关注。