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我們處于的位置—信貸周期的角度

靜水深漩 靜水深漩
2019-11-25 15:20 3782 0 0
對于投資的意義來講,由于我們仍處于信貸周期的收縮周期當中,持有高流動性資產,逐步等待機會仍是個相對好的選擇

作者:守望者

來源:靜水深漩(ID:zealsaint111)

一、過去的范式

期限

貨幣政策

資產增速

凈息差同比

收入同比

資產質量

凈利潤同比

行業景氣度

2005.1-2006.4

寬松

上升

下降

平穩,受資產,凈息差驅動

好轉

上升,受資產,凈息差,資產質量共同驅動

上升

2006.4-2008.9

緊縮

先升后降

先升后降

先升后降,受資產,凈息差驅動

好轉

先升后降,受資產,凈息差共同驅動

先升后降

2008.9-2009.7

寬松

上升

下降

下降,凈息差是主要驅動

好轉

下降,受凈息差驅動

下降

2009.7-2011.11

緊縮

下降

先升后穩

先升后穩,凈息差是主要驅動

好轉

先升后降,受凈息差驅動

上升

2011.11-2012.7

寬松

上升

下降

下降,凈息差只主要驅動

好轉

下降,受凈息差驅動

下降

2012.7-2014.4

緊縮

下降

先降后升

先降后升,凈息差是主要驅動

下行

下降,受凈息差,資產質量共同驅動

下降

2014.4-2017.1

寬松

震蕩

先升后降

先穩后降,凈息差是主要驅動

前期下行,2016年開始改善

下降,受凈息差,資產質量共同驅動

下降

2017.1-2018.3

緊縮

下降

上升

上升,凈息差是主要驅動

改善

上升,受凈息差,資產質量共同驅動

上升

2018.3-2018.10

寬松

企穩

上升

上升,凈息差是主要驅動

轉為穩定

上升,受凈息差,資產質量共同驅動

上升

2018.10-2019.10

寬松

上升

上升

上升,凈息差是主要驅動

下降

分化,部分行上升,城商下降

分化

數據來源:國信證券

2005-2019年的歷史中,銀行的經營景氣度受到兩個大的周期影響,經濟周期和貨幣周期。其中經濟周期對應了資產質量,貨幣周期對應了貨幣政策。

2015-2019年,這輪信貸周期金融機構的變化如下表:

擴張期標志

市場行為

收縮期標志

市場行為

害怕錯過賺錢的機會

非標,標大量涌入平臺,地產項目

害怕虧錢

提升放貸標準

減少風險回避和懷疑主義,相應減少盡職調查

涌入落后區域縣級平臺,涌入三,四線排名靠后開發商,涌入商業地產,底層資產盡調浮于形式,

提高風險規避和懷疑主義

四處打聽負面消息,抽貸

數量過多的錢追逐數量過少的交易

資產荒

不愿放貸,也不愿投資,不管機會多好

嚴重程度:金融機構流動性嚴重分層->只在金融機構內循環->只有最高評級企業才能拿到資金->高評級民營,中等評級國有可得到資金->流動性回復

愿意加大證券的購買數量

AA評級的債券發售容易

到處都缺資本

很多項目缺少項目資本金。

質量低的證券業愿意買

評級運動;AA-地產企業債券發行

經濟收縮和債務再融資困難

到期債務銜接困難,中低評級企業債務規模收縮

資產價格高,潛在收益低,風險高,風險溢價微薄

估值不使用現金流法,使用激進的比較法

違約,破產,重組

中低評級企業開始陷入違約潮

資產價格低,潛在收益高,

商業類資產已開始下跌,部分區域開始使用現金流法評估資產價格

經濟周期:從2005年到2018年我們整個處于一個大周期的上漲周期中,盡管中間出現了次貸危機,但各國政府(包括我國)通過貨幣政策,量化寬松,財政政策配合的模式避免市場進入市場周期的下滑周期。因此,在這個2005-2018年這個大的周期內,銀行的資產質量并未出現大面積的下滑,自2018年期我們開始進入市場周期的下滑期,疊加政府主動去杠桿,市場開始下滑,不良率開始上升,我們看到公開市場和非標準化金融產品市場違約率上升,企業破產上升。

對于投資人來講更關注的是我們處于信貸周期的哪個位置,接近谷底還會已經開始回升。這個問題上市銀行的報表可能會給我們一些線索。

二、上市銀行的線索:

從過去的范式中我們看到,實體經濟的質量與凈息差水平,信用擴張緊密相關,而這兩點決定了銀行經營的景氣周期。

從部分大型上市銀行的凈息差數據看到,銀行的凈息差在2018-2019年期間整體呈現逐漸走高的趨勢。

資產端結合我們的面臨的信貸市場背景,由于銀行風險偏好降低,提升信貸門檻,除了少數優質企業可拿到相對便宜的資金外(通常是國有AA+以上企業,和特別少量的AAA民營),其他的企業整體獲得貸款的難度增加,利率增加。例如,房地產行業在2019年經歷的大幅的信貸成本上升,而強AAA央企的發債利率不斷下行。

資金端,居民理財和存款利率不斷下行,也為銀行凈息差的提升做出了貢獻。

特別讓人關注的是金融體系內,流動性和信用分層問題,因為信用情況的變化,導致中小銀行和非銀機構獲得流動性的難度加大,成本上升,而大行在這方面處于相對優勢地位。而該問題最終會體現到中小行的凈息差和整體實體市場的信用擴張上。

銀行凈息差情況:

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

2.5

2.43

2.57

2.65

民生

1.86

1.5

1.73

2.26

交行

1.88

1.58

1.51

1.57

浦發

2.03

1.36

1.94

2.08

工行

2.16

2.22

2.3

2.26

興業

2.07

1.73

1.83

1.7

華夏

2.42

2.01

1.95

2.31

數據來源:Wind

銀行ROE為資產規模擴張(表內和表外),凈息差,杠桿率和資產質量共同作用下的結果,在樣本銀行凈息差回升的背景下,我們看到招行和交行2019年三季度的的ROE已高于2018年三季度數據,而其他幾家行依舊低于同期數據,其中之前在中小企業對公業務上較為激進的民生銀行2019年三季度數據相比較2018年三季度數據差異最大。

考慮到各家銀行凈息差已高于2018年,我們需要從不良率,資產規模擴張,杠桿率上尋找ROE未出現全面恢復的原因。

銀行加權ROE情況

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

2018.9

招商

16.27%

16.54%

16.57%

14.39%

14.3%

民生

15.13%

14.03%

12.94%

10.64%

11.21%

交行

12.22%

11.4%

11.17%

8.8%

8.77%

浦發

16.35%

14.45%

13.14%

10.32%

10.48%

工行

15.24%

14.35%

13.79%

10.72%

11.36%

興業

17.28%

15.35%

14.27%

11.72%

11.97%

華夏

15.75%

13.54%

12.67%

7.36%

8.83%

數據來源:Wind

從下面我們看到,自2016年以來,各家銀行均主動進入去杠桿過程(不考慮表外,實際上表外業務規模在各項新規后,也在收縮)。

從更長的周期看,2000-2019年中,民生銀行的目前的財務杠桿率(1,276)處于歷史第二低,最低點出現在2000年(1,135);興業銀行目前的財務杠桿率(1,315)是自2007年上市以來的最低值;招商銀行目前的財務杠桿率(1,224)是自2002年上市以來的最低值;工行銀行目前的財務杠桿率(1,146)是自2006年上市以來最低值。

不考慮歷史因素,各家銀行的財務杠桿率的最高值出現在2012年前后,隨后開始進入逐步降低過程。

銀行財務杠桿率

%

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

1,476.90

1,311.43

1,248.94

1,224.95

民生

1,720.97

1,557.40

1,427.09

1,276.60

交行

1,335.65

1,346.70

1,364.71

1,281.10

浦發

1,591.88

1,442.69

1,333.78

1,257.35

工行

1,225.40

1,226.19

1,188.82

1,146.05

興業

1,738.19

1,539.20

1,440.42

1,315.85

華夏

1,548.28

1,492.92

1,234.49

1,156.08

數據來源:Wind

幾家樣本銀行的不良率數字在2019年三季度均出現好轉(華夏不良率數據上升,但上升幅度收窄)。從跟部分銀行聊的結果看(包含了大行,城商和聯社),自2018年以來,各家銀行加大了過往不良資產的追討的力度,降低了風險偏好及資產規模的上升這些都對不良率的提升起到了積極的作用。

市場上關于銀行藏匿不良資產的聲音一直很強烈,這塊我的邏輯是,天下沒有完全干凈的報表,同時作為強監管的全國性銀行,也不打會出現臟透的襯衣現象。不良率的趨勢本身的原因比具體的數值更重要。

由于本次不良率的降低是銀行加大不良追繳以及降低風險偏好,因此并不代表著實體經濟經營情況好轉,實際上我們從感知上看到2019年債務違約問題依然嚴重。

銀行不良率情況

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

1.87

1.61

1.36

1.19

民生

1.68

1.71

1.76

1.67

交行

1.52

1.50

1.49

1.47

浦發

1.89

2.14

1.92

1.76

工行

1.62

1.55

1.52

1.44

興業

1.65

1.59

1.57

1.55

華夏

1.67

1.76

1.85

1.88

數據來源:Wind

從樣本銀行的公司不良貸款余額上看,2016-2018年期間,公司不良貸款余額呈現上升趨勢,結合之前的不良率,說明銀行資產規模的擴張,對不良率的下降起到了較為重要的作用。

公司不良貸款余額的進一步上升,使得銀行的風險偏好持續維持在較低水平,低評級企業和民營企業依然較難拿到貸款,盡管金融體系內流動性充裕,但這部分企業仍將面臨較為困難的環境。

銀行公司不良貸款余額:

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

4,571,900

4,152,200

3,775,800

-

民生

2,219,800

2,575,400

2,817,400

-

交行

-

-

-

-

浦發

4,0140,900

5,411,000

4,917,500

-

工行

15,987,100

17,590,300

19,469,600

-

興業

-

-

-

-

華夏

-

-

-

-

數據來源:Wind

樣本銀行數據顯示,2017-2018年,民生個人不良貸款余額出現上漲,其他行未見大幅下降(除去工行)。相較公司不良貸款余額,個人不良貸款余額相對穩定,說明信用問題并未進一步惡化至個人貸款層面(如個人貸款不良數據大量攀升,則表明,下行壓力進一步加大,經濟調節難度進一步加大,資產價格出現更大的折讓的預期進一步上升)。

銀行個人不良貸款余額:

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

1,540,200

1,587,100

1,584,700


民生

1,923,700

2,213,500

2,569,200


交行





浦發

1,976,900

1,437,900

1,896,800


工行

5,133,200

4,456,000

4,012,000


興業





華夏





數據來源:Wind

貸款余額數字進一步印證上面對不良率下降的解釋,除去加大不良貸款的追討力度和主動提升信貸門檻外,放貸規模的增加使得銀行不良率被動下降。

從市場今年下半年看到的情況顯示,銀行的資金主要通過銀行貸款和標準化產品發放,公開市場產品以高評級主體為主,而貸款層面銀行對抵押物的估值開始回歸理性。

銀行貸款余額情況

銀行

2016年

2017年

2018年

2019.9

招商

326,168,100

356,504,400

393,303,400


民生

246,158,600

280,430,700

305,674,600

331,102,800

交行

410,295,900

445,691,400

485,422,800

520,668,700

浦發

276,280,600

319,460,000

354,920,500

383,797,200

工行





興業

207,981,400

243,069,500

293,408,200

338,664,300

華夏

121,665,400

139,408,200

161,351,600


數據來源:Wind

三、處于的位置

讓我們來對第二部分的情況做一個較為精簡的總結:

銀行資產規模

上升

銀行貸款規模

上升

不良率

下降

銀行公司不良貸款余額

部分上升,少量下降

銀行個人不良貸款余額

部分上升,部分下降

凈息差

上升

ROE

部分超過2018.9,部分弱于2018.9

財務杠桿率

降至多年低點

從樣本上市銀行的部分情況來看,不良貸款的總體規模尚未開始進入收縮期,這將導致銀行對風險的態度持續保持厭惡情緒,中低評級企業融資環境短期較難出現大幅改善,我們依舊處于信貸周期的收縮期當中。

從好的一面講,樣本銀行不良貸款規模增速并未出現提速,從了解的情況看不良貸款的增加趨勢得到緩解,并且個人不良貸款余額未出現大幅增加,這塊從目前看信貸周期收縮帶來的負面沖擊相對可控,資產價格出現大幅下跌的空間從目前看不大。

銀行凈息差的提高主要來自于對中低評級企業的定價能力上升。

對于投資的意義來講,由于我們仍處于信貸周期的收縮周期當中,持有高流動性資產,逐步等待機會仍是個相對好的選擇。

注:文章為作者獨立觀點,不代表資產界立場。

題圖來自 Pexels,基于 CC0 協議

本文由“靜水深漩”投稿資產界,并經資產界編輯發布。版權歸原作者所有,未經授權,請勿轉載,謝謝!

原標題: 我們處于的位置—信貸周期的角度

靜水深漩

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