【深度】为何我们看多银行股：基于行业景气度与估值的分析
国信证券经济研究所银行团队
王剑，CFA 金融业首席分析师
陈俊良 银行业分析师
感谢 余骏强 协助
摘 要
我们此前发布的个股深度报告着重从长期角度剖析一家银行，而不太注重行业短期周期性变动的影响。本篇报告则着眼于短期纵向分析，讲述我们对银行板块估值走势的分析预测方法。
■ 净利润驱动因素分析
对于银行而言，净利润三大驱动因素是净息差、资产和资产质量：
（1）净息差滞后于货币政策。净息差与基准利率和市场利率的变动方向基本一致，而且净息差对基准利率和市场利率变动的反应存在时滞。因此一旦货币政策取向明朗，净息差的走势也就随之而定。当然，净息差仅影响净利润，净息差同比增速才影响净利润增速；
（2）资产增速同步于货币政策。当货币政策放松时，资产增速往往会上升，反之则下降；
（3）资产质量需要拆分判断。我们把银行贷款分为四大类：工业和批发零售业贷款、基建贷款、个人住房抵押贷款、其他贷款。我们使用工业企业利息保障倍数来判断工业和批发零售业贷款的质量；我们对基建贷款进行压力测试，以便在估值中寻求安全边际；个人收入是影响房贷质量的最重要因素，目前房贷属于十分优质的资产。
■ 银行板块估值的历史回顾
行业景气度变化影响短期估值波动。我们以净利润同比增速作为行业景气度的指示器。长期来看，ROE基本上决定了估值中枢（波动范围）；而景气度边际变化则导致了实际PB围绕中枢的上下波动；
估值拐点领先景气度拐点2个季度左右。我们发现板块估值的变化大概领先行业景气度变化2个季度左右。另外，市场对基本面的预期也会在短期内影响估值，即便这种预期最终没有兑现。
■ 投资建议
从关键驱动因素来看，我们判断行业景气度在明年大概率平缓下行；对基建贷款的压力测试显示当前板块估值足以承受基建贷款质量的大幅下滑。然而从估值来看，二季度以来银行板块估值大幅回落，反映出市场对行业景气度的预期是快速下行。我们认为这一预期过于悲观，因此银行板块后续估值走势易上难下。
近期政策频出，若后续宏观经济企稳，银行板块估值有望持续修复；若政策效果低于预期，板块两位数的ROE（2017年为13%）所带来的净资产快速积累亦可带来丰厚的绝对收益。我们认为银行板块在当前时点具有配置价值，维持“超配”评级。
■ 风险提示
若经济因外部不利因素影响而失速，将对银行资产质量产生影响；若后续政策效果低于预期，可能对银行资产质量、市场情绪均产生影响。
目 录
一、报告起因
二、净利润驱动因素分析
1.三大驱动因素：净息差、资产、资产质量
2.净息差：滞后于货币政策
3.资产增速：同步于货币政策
4.资产质量：贷款的拆分判断
三、银行板块估值的历史回顾
1.行业景气度变化影响短期估值波动
2.估值拐点领先景气度拐点2个季度左右
四、行业景气度展望与投资建议
五、风险提示
以下为
报告正文
一、报告起因
我们此前发布的多篇个股深度报告着重从长期角度剖析一家银行，而不太注重行业短期周期性变动的影响，这跟市场上其他个股研究报告很不相同。我们分析个股时注重将一家银行的中长期ROE与行业平均水平进行对比，分析其超额利润背后所隐含的竞争优势的强度和可持续性，使用的核心工具是杜邦分析。
本篇报告则着眼于短期纵向分析，讲述我们对银行板块估值走势的分析预测方法。因为是分析短期边际变化，所以更加关注净利润增速这一指标（与净利润增速相比，ROE十分钝化）。需要指出的是，作为会计数字，净利润难免受主观调节影响，因此我们不光要看净利润增速这个单一指标，更要关注其背后所隐含的行业景气度和关键驱动因素的变化。
二、净利润驱动因素分析
1.三大驱动因素：净息差、资产、资产质量
从银行收入来看，利息净收入是收入的最主要构成部分，大约占到总收入的七成。由于利息净收入=生息资产平均余额×净息差，因此从收入来看，生息资产和净息差是两个最重要的驱动因素。由于银行的总资产基本都是生息资产，为了方便，我们很多时候会用总资产代替生息资产来进行分析。此外，非息收入的特点是构成项目多、单项收入占比低，因此我们不再单独分析非息收入。
从对收入的影响程度来看，净息差比资产更加重要。根据经验数据，银行总资产同比增速的波动性远没有净息差同比增速的波动性大（而且历史数据显示收入增速的变动主要受净息差增速驱动，而不是资产增速驱动，这一点将在后文论及），因此就边际影响而言，净息差增速的重要性要远高于资产增速。只有在发生银行业危机的时候，银行的总资产同比增速才会出现剧烈波动，比如美国的储贷危机和次贷危机期间。
资产减值损失波动性大，从而对净利润产生很大影响。从成本构成来看，虽然业务及管理费、资产减值损失的占比都很大，但业务及管理费支出是刚性的，波动性不大，因此对净利润增速边际变化影响最大的是资产减值损失增速。资产减值损失的计提不光受真实资产质量变化影响，还受银行通过计提拨备进行会计调节的影响，因此相比于资产减值损失这一账面数字，我们更看重的是银行资产质量本身的变化。
因此对于银行而言，净利润三大驱动因素是净息差、资产和资产质量。
2.净息差：滞后于货币政策
净息差走势的判断很容易，但前提条件是我们知道货币政策的取向。当加息（提高存贷款基准利率）时，净息差是上升的；当降息（降低存贷款基准利率）时，净息差是下降的；市场利率（指存贷款基准利率之外的利率，本文用十年期国债收益率或三个月期Shibor为代表）仅在大幅变动且持续较长一段时间时才会对净息差产生影响，市场利率与净息差一般也是同步变动。资产和负债在重定价时间上存在错配，净息差对基准利率和市场利率变动的反应存在时滞，因此一旦货币政策取向明朗，净息差的走势也就随之而定。所以说知道货币政策取向之后，净息差走势是很容易判断的（货币政策不会频繁变化，所以很容易满足前述“持续较长一段时间”的要求）。
净息差之所以会有这种特征，我们认为主要是因为银行资产负债表的左右两端对利率变化的敏感性不同：左端现金和存款准备金对利率不敏感，右端活期存款和净资产对利率不敏感，但是左端的利率不敏感资产比右端的利率不敏感负债少，所以就出现一个缺口，且由于这个缺口很大，即“（净资产+活期存款-现金及存放央行款项）/生息资产”很大，所以基准利率变动时银行的净息差会受到很大影响。而市场利率对净息差的影响远没有基准利率大，则是因为目前采用市场利率定价的资产和负债占比不高，或者说货币政策的传导效率较低。随着利率市场化的推进，我们预期市场利率对银行净息差的影响也将逐渐加大，不过这将是一个漫长的过程。
净息差的变动受到很多扰动因素影响，有所波动十分正常，我们不能拿着显微镜找理由，因此将对净息差的分析判断置于货币政策的大环境中是十分必要的。
需要特别指出的是，净息差仅影响净利润，净息差同比增速才影响净利润增速。净息差同比增速在货币政策转向时容易判断，但是在货币政策取向延续期间不太容易把握。比如货币政策由松转紧容易判断，但转紧之后的力道变化就非常难判断了。这时候我们往往需要根据银行披露的重定价或到期日结构数据，在一定假设下测算其净息差变动幅度，受篇幅所限，测算方法不再详述。
3.资产增速：同步于货币政策
利率对应资金的价格，资产对应资金的数量，因此与净息差相反，当货币政策放松时，资产增速往往会上升，反之则下降。当然，这种关系并不是绝对的，因为银行资产扩张不仅受货币政策影响，还受资金需求影响。当资金需求十分疲弱时，即便货币政策极度宽松（利率和净息差都被压得很低），银行的资产也不见得增长很快，出现所谓的“流动性陷阱”，这一现象在我国还没有出现过。
此外，银行资产的增长还受到资本、资金投向、融资方式等各方面监管规则的约束。当然，大部分时期货币政策仍然是最主要的关注点。
4.资产质量：贷款的拆分判断
资产质量的变化远比资产增速和净息差钝化，其变动更加平滑。银行的资产主要是对企业的债权资产，由于企业的股权资产相当于一个缓冲垫，因此只有经济大幅起落的时候，银行的债权资产的质量才会发生明显变化，所以银行资产质量的变动本身就比较平滑。再加上银行业超额拨备所带来的“以丰补歉”效果，资产质量的变化对净利润的影响就变得更加平滑。
资产减值损失绝大部分都是贷款减值损失，所以我们主要看贷款的质量（受表述习惯影响，我们对资产质量和贷款质量不做区分）。我们将资产质量理解为本金损失的风险。这种风险不像资产增速或者净息差那样是非常显性的变量，投资者总是能找出很多理由去怀疑银行资产质量的真实性，所以对资产质量的判断可以说是仁者见仁、智者见智，也是不同投资者对银行价值产生分歧的重要原因，从而也是超额收益的重要来源（从这个角度来讲，资产质量这一驱动因素比净息差重要得多）。我们只能尽可能多地收集信息，以准确判断损失出现的概率和规模为目标，力求逼近真相。
为了便于分析，我们把银行贷款分为四大类：
工业和批发零售业贷款，包括对制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，采矿业和批发零售业的对公贷款。批发零售业服务于采矿业、制造业等行业的流通环节，因此我们将其跟制造业归为一类；
基建贷款，包括对交通运输、仓储和邮政业，水利、环境和公共设施管理业，租赁和商务服务业以及建筑业的对公贷款。这四个行业的贷款往往是投向基础设施建设领域，比如很多银行会把对城投公司的贷款划入租赁和商业服务业；
个人住房抵押贷款；
其他，包括房地产行业对公贷款、其他行业的对公贷款、个人消费性贷款、个人经营性贷款等。这些贷款合计占到总贷款的1/4，但比较零散，单独每一类贷款的占比都不高，我们就不再单独分析，只重点分析前三类。
评估这些贷款的质量，最重要的是评估这些贷款所投企业或个人的偿债能力。
■ 工业和批发零售业：跟踪工业企业利息保障倍数
我们使用统计局披露的工业企业利润数据，计算工业企业利息保障倍数，以此衡量工业和批发零售业企业的偿债能力。从历史数据来看，企业偿债能力大幅下降之后，随之而来的是不良率的上升；当企业偿债能力回升到高位之后，不良率便有所回落。
由于近几年发生的不良主要来自工业和批发零售业，因此工业企业利息保障倍数对判断全部贷款的不良生成率也有效。当然，假如说未来新发生不良的行业发生变化，这种关系可能会失效。
■ 基建行业：压力测试
基建行业企业没有高频、全面的统计数据，我们对其进行压力测试，以便在估值中寻求安全边际。
首先需要说明的是，当经济下行甚至是危机来临时，银行的贷款中也不是所有贷款都会同时出现大量违约。以美国为例，在2008年次贷危机期间，逾期90天以上贷款占比大幅上升的是房屋抵押贷款（1-4 Family residential mortgages）和开发建设贷款，其他类型的住房贷款（比如Multifamily residential real estate、Non-farm nonresidential）以及工商企业贷款（Commercial & industrial loans）等都没有上升很多，而信用卡贷款的逾期90天以上占比一直很高（我们在这里不去仔细区分美国各类贷款的差别，只是用来说明即便在危机这种极端压力情形下，不同类型贷款的违约表现也是迥异的）。
所以就我国上市银行情况来看，基建行业的贷款不良率很低，并不能说明银行在隐藏不良。有不少投资者从发债企业数据来推测银行资产质量，但是我们需要特别指出的是，发债企业本身仅占全部企业的少数，而且由于结构性差异，这一数据很有可能存在较大的样本偏误（比如基建行业的企业往往是比较大的企业，我们用发债企业推测全行业情况尚能接受；但工业和批发零售业的中小企业很多，因此这些行业发债企业的代表性存疑。所以单看债企业数据，工业和批发零售业企业偿债能力高于基建行业，但全行业情况未必如此）。
出于审慎考虑，我们对基建行业贷款质量进行压力测试，以期在估值方面得到足够的安全边际，从而降低投资银行股所面临的风险。
■ 个人住房抵押贷款：优质资产
作为个人住房抵押贷款的第一还款来源，个人收入是影响房贷质量的最重要因素。实际上我们认为住房价格并不是影响房贷质量的主要因素，虽然从美国历史数据来看，个人住房抵押贷款的质量似乎与房价密切相关（比如在房价大幅下跌的次贷危机期间，房屋抵押贷款的逾期90天以上占比大幅上升，而其余时间房价持续攀升，同时逾期90天以上占比都很低），但我们认为这主要是因为次贷危机之前很多金融机构将贷款发放给了没有足够偿债能力的群体（这样第一还款来源就从贷款人的收入变成了上涨的房价），这才导致问题的出现。约翰•赫尔在《期权、期货及其他衍生产品》中列举了一些房贷标准放松的例子，比如在房价上涨后部分购买首套住房的人无力承担高额贷款，有银行便开发出可调整利率按揭（贷款的初期利率很低，2~3年后利率大幅上升）来满足这些不合格贷款人的贷款需求。
我国个人住房抵押贷款的不良率很低，属于十分优质的资产。目前我国住房贷款严格遵照“房子是用来住的、不是用来炒的”定位，首付比例很高，而且贷款人的收入尚有保证（收入低或不稳定的人群难以获得贷款），也没有出现一些新奇的创新型房贷产品，因此住房抵押贷款的整体风险仍然很低。
三、银行板块估值的历史回顾
1.行业景气度变化影响短期估值波动
我们接下来回顾三大驱动因素如何影响银行基本面（即行业景气度）的走向，并进一步影响到银行板块估值的走向。我们以货币政策作为阶段划分的标准，原因是货币政策的转向信号明显，比较容易观察。
净利润同比增速是行业景气度的指示器。按理说净利润同比增速直接影响板块估值，但考虑到银行可能对净利润增速有一定的主观调节，所以我们同时考虑净利润同比增速以及主要驱动因素净息差、资产质量，来判断行业真实景气度的变化，这样可靠度更高一些。从结果来看，虽然净利润同比增速在一定程度上受主观调节影响，但仍然较好地同步于行业景气度的变化，因此我们在后文中以净利润同比增速来代表行业景气度。
ROE作为影响PB的最核心变量，基本上决定了估值中枢；而景气度的边际变化则导致了实际PB围绕中枢的上下波动。这可以从美国和我国银行板块估值的历史表现中看出（注意净利润同比增速的边际变化较好地指示了银行业景气度的变化）。
2.估值拐点领先景气度拐点2个季度左右
以净利润同比增速作为行业景气度变化的指示器，我们可以发现板块估值的变化大概领先行业景气度变化2个季度左右。因此要想判断接下来1-2个季度的板块估值走势，我们需要预判未来3-4个季度的行业景气度变化趋势。
另外，市场对基本面预期的变化也会在短期内影响估值（即便这种预期最终没有兑现），对于这一点我们在本篇报告中不加详述。从历史数据来看，只有2012年四季度~2013年一季度和2014年四季度~2015年二季度的估值上升没有在基本面上得到反映，其中前者是因为2012年四季度经济数据短暂向好，还没有来得及对银行基本面产生较大影响便匆匆结束（也就是银行景气度向好的预期最终没有兑现）；后者则与当时的股市环境有关。
四、行业景气度展望与投资建议
首先今年二季度以来整体货币环境是偏宽松的，在发生明显的转向信号之前，我们假设后续货币政策维持在偏宽松的水平。
在这样的前提假设下，我们预计后续行业总资产增速将回升，但是考虑到稳杠杆的需要，行业资产增速也很难回到两位数水平，因此我们估计资产增速将小幅回升；
考虑到货币政策在边际上没有太大变化，尤其是基准利率没动，净息差不会有大幅的起落。因去年一季度市场利率突然大幅上升、资产负债重定价时点错配导致的净息差变动在今年二季度接近尾声，预计后续净息差将保持稳定，因此净息差同比增速到明年末可能会逐步回落至0%附近。
资产质量由改善转为稳定或平缓下行。这种边际上的变化主要由工业和批发零售业贷款质量变化引起。今年以来工业企业偿债能力持续回落，给银行整体资产质量的继续改善也带来压力，从银行中报各项指标来看，行业资产质量转向平稳（具体分析见《银行业2018年中报综述（上）：下半年政策环境有望好于上半年》）。目前工业企业利息保障倍数仍在回落，但仍然处于较高水平，所以我们估计后续工业及批发零售业贷款的质量难言好转，但大幅下降的概率也不大，我们认为更可能出现的情形是稳定或者平缓下行。
当前银行板块低估值为足以承受基建行业贷款质量的大幅下行。对于基建行业贷款质量，我们无法通过高频数据跟踪，因此采取压力测试的方法，以期从估值上加以弥补。我们做出如下假设：
假设上市银行各行业贷款质量可用六家银行（工商银行、建设银行、农业银行、招商银行、浦发银行、中信银行）的数据来代表；
假设2018年6月末基建行业贷款不良率上升到跟工业和批发零售业一样高，且补提的不良贷款回收率为0%（回收率为0的假设极其悲观）；
前述假设尚未考虑到不良贷款的处置。本轮不良贷款周期始于2012年下半年，这期间全行业处置了大量的不良贷款损失准备。我们假设“2013年~2018上半年处置的基建行业贷款损失准备/2018年6月末补提后的基建行业不良贷款=2013年~2018上半年处置的全部贷款损失准备/2018年6月末补提前的全行业不良贷款”；
我们假设全部补提的贷款损失准备可用来抵减所得税，税率为25%。
在上述假设下，上市银行整体PB将从0.9x变为1.0x（考虑到银行当前高达两位数的ROE，1.0x已经比较低了）。也就是说，当前0.9x的PB意味着即便在极端情形下，银行板块的估值也能承受住基建贷款质量大幅下降的压力。
整体来看，我们认为银行业景气度在明年大概率是平缓下行。然而从估值来看，二季度以来银行板块估值大幅回落，反映出市场对银行业景气度的预期是快速下行，我们认为这过于悲观，尤其是考虑到板块PB在压力情形下亦只有1.0x，因此我们判断后续银行板块估值易上难下。近期政策频出，若后续宏观经济企稳，银行板块估值有望持续修复；若政策效果低于预期，板块两位数的ROE（2017年为13%）所带来的净资产快速积累亦可带来丰厚的绝对收益。我们认为银行板块在当前时点具有配置价值，维持“超配”评级。
五、风险提示
目前中美贸易等存在不确定性，若经济因外部不利因素影响而失速下行，将对银行资产质量产生较大影响；
目前货币政策保持稳健略宽松，政策当局推出多项措施推动银行信用投放。如果后续政策效果低于预期，对银行资产质量可能会有一定影响，对市场情绪也可能产生扰动。
特别提示
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