金融债工具箱系列之二：银行业评分模型构建及结果分析-20230815-西部证券-24页_878kb

报告摘要

银行业评分模型构建及结果分析总结

核心内容概述

本报告围绕银行业信用评分模型的构建与结果分析，旨在通过多维度指标对商业银行的信用资质进行评估，为不同风险偏好的投资者提供参考依据。评分模型从八大视角出发，涵盖公司治理、区域因素、规模因素、资产质量、盈利能力、负债稳定性、流动性和资本充足性，最终形成信用评分，结合收益率对银行进行投资价值判断。

主要观点

信用评分模型旨在对不同信用资质的发债主体进行风险排序，为投资者提供风险收益比最高的债券标的。
银行的信用资质受多个因素影响，包括区域经济基本面、资产质量、盈利能力、负债结构等。
投资者应关注银行的收益率和信用得分，以判断其投资价值。收益率越低，信用得分越高，投资价值越高。
风险提示包括数据可得性、宏观经济下行、利率变化和政策变化等。

关键信息

信用评分模型构建

评分指标与规则：
- 区域经营环境：通过城投债信用利差加权平均值衡量，越低风险越小。
- 安全性：核心一级资本充足率、拨贷比、拨备覆盖率。
- 资产质量：总资产、不良贷款率、关注类贷款占比、单一最大客户集中度、非标投资占比。
- 负债稳定性：定期存款占比、同业负债占比。
- 盈利能力：净资产收益率（ROE）、净利润、成本收入比。
- 战略激进性：生息资产收益率、计息负债成本率。
- 定性因素：控股股东风险、大股东违约失信风险、是否为一级交易商。
模型方法：
- 采用最小-最大归一化方法对定量指标进行线性打分。
- 将数据映射到[0,1]范围，并乘以指标权重，得到对应得分。

评分结果与投资价值判断

收益率 3% 以内主体：
- 南京银行、沪农商行、杭州银行、重庆农商行：综合得分高，风险较低，适合风险厌恶型投资者。
- 南京银行、杭州银行、沪农商行：得分相对更高，风险收益比更好，投资价值更高。
收益率 3% - 4.5% 之间主体：
- 唐山银行、恒丰银行、广东华兴银行、郑州银行、厦门国际银行、汉口银行、稠州银行、渤海银行、浙江泰隆商业银行：在趋势线以上，具有一定的超额收益挖掘空间。
- 恒丰银行、浙江泰隆商业银行：风险收益比高，投资价值较大。
- 唐山银行、广东华兴银行：需持续关注基本面改善情况。
收益率 4.5% 以上主体：
- 天津滨海农商行、龙江银行、廊坊银行、兰州银行、河北银行、哈尔滨银行：收益率较高，适合高风险偏好机构进行具体分析。

风险提示

数据可得性对评分结果造成干扰。
宏观经济下行超预期。
利率变化超预期。
政策变化超预期。

银行主体投资价值判断

高得分银行：南京银行、沪农商行、杭州银行等，适合风险厌恶型投资者。
中等得分银行：唐山银行、恒丰银行等，适合中等风险偏好投资者。
低得分银行：青农商行、广州银行、重庆银行等，需谨慎评估其风险。

重点银行分析

哈尔滨银行

股东背景：国资持股比例高，获得股东支持力度大。
超额收益来源：原管理层涉案、投资资产涉及违约、不良贷款偏离度较高。
风险提示：需关注投资资产违约和不良贷款偏离度问题。

廊坊银行

区域优势：位于北京和雄安新区之间，具有一定的区位优势。
超额收益来源：股权质押比例高、资产质量有待提升、涉房贷款比例高。
风险提示：需关注房地产相关风险和非标投资风险。

河北银行

股东背景：第一大股东为央企国能控股，支持力度大。
超额收益来源：投诉等负面舆情较多、股权变更频繁、涉房贷款比例高。
风险提示：需关注房地产相关风险和负面舆情影响。

兰州银行

区域地位：甘肃省内规模最大的地方法人银行，具有重要地位。
超额收益来源：主要展业区域基本面一般、贷款与地产企业绑定较深。
风险提示：需关注房地产相关风险和区域经济影响。

图表目录

图1：非系统重要性银行评分结果
图2：商业银行信用得分与中债估值收益率散点图
图3：2018年以来恒丰银行净资产持续增长（单位：亿元）
图4：2018年以来恒丰银行主要监管指标向好（单位：%）
图5：资本充足率逐年提升（单位：%）
图6：不良率逐年下降（单位：%）
图7：上海市地产市场回暖（单位：%）
图8：2020-2022年不良率持续下降（单位：%）

数据来源

资料来源：iFinD，西部证券研发中心
注：得分结果以2022年12月31日相关数据为依据

结论

本报告通过对银行业信用评分模型的构建和结果分析，为投资者提供了关于不同银行信用资质和投资价值的全面评估。模型考虑了多个关键指标，并通过线性打分和归一化方法，对银行进行信用评分。投资者应结合收益率和信用得分，选择适合自身风险偏好的银行进行投资。同时，需关注数据可得性、宏观经济、利率和政策变化等风险因素。

展开完整摘要