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1、請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容當下中小銀行風險情況如何了？當下中小銀行風險情況如何了？2024年年01月月28日日證券研究報告證券研究報告|行業研究行業研究 行業專題行業專題 金融金融 銀行銀行投資評級：超配（維持評級）投資評級：超配（維持評級）銀行信用風險分析與風險化解銀行信用風險分析與風險化解證券分析師：王劍證券分析師：陳俊良證券分析師：田維韋021-60875165021-60933163021-S0980518070002S0980519010001S0980520030002請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風

2、險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風險深度分析案例04中小銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06dVzWNBgWnUfZoXbR9R6MoMoOnPnRfQnNpOlOsQuN8OmNrRMYsRnNvPnPwO請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 央行于2017年12月正式啟動金融機構評級工作，重點關注金融機構資本管理、資產質量、流動性、關聯性、跨境業務和穩健性等宏觀審慎管理要求。2018年第一季度，央行完成了對4327家金融機構的首次央行金融機構評級。2018年11月2日，央行發布的中國金融穩定報告（2018）首次公布了金融機構評級結果。央行金融

3、機構評級央行金融機構評級3圖：歷年參與評級的金融機構數量基本在圖：歷年參與評級的金融機構數量基本在4400家左右家左右數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理表：央行金融機構評級基本情況表：央行金融機構評級基本情況數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理評級方法評級方法評級指標體系采用“數理模型+專業評價”的模式，并考慮非現場監測、壓力測試、現場核查情況。重點關注公司治理、內部控制、資本管理、資產質量、市場風險、流動性、盈利能力、信息系統、金融生態環境等九大方面分級情況分級情況分為1-10和D共11個等級，級別越高風險越大。其中已倒閉、被接管或撤銷的機構為D級。8-10級和D級列為高風險機構結果運

4、用結果運用對高風險機構采取早期糾正措施，對其他機構開展預警措施、在存款保險費率等方面予以考慮0500100015002000250030003500400045002018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/312023/6/30大行中小行非銀機構請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 從歷年評級結果看，高風險機構數量以及數量占比明顯降低，近幾年略有反彈 高風險機構資產占比明顯低于數量占比央行金融機構評級結果央行金融機構評級結果4圖：高風險機構資產占比明顯低于數量占比圖：高風險機構資產占比明顯低于數量占比數據來源：央行，國信證券經濟研究

5、所整理。注：2023年二季度末僅包括銀行圖：高風險機構數量及占比明顯下降圖：高風險機構數量及占比明顯下降數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理。注：2023年二季度末僅包括銀行0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%01002003004005006007002018/12/312019/12/312020/12/312021/12/312022/12/312023/6/30高風險機構數量高風險機構數量占比0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%2018/12/312019/12/312020/12/312021/12/31

6、2022/12/312023/6/30高風險機構數量占比高風險機構資產占比請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 高風險機構資產規模相對較小，2023年二季度末平均資產規模為197億元央行金融機構評級結果央行金融機構評級結果5表：表：2023年二季度末央行金融機構評級結果（僅銀行）年二季度末央行金融機構評級結果（僅銀行）數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理表：不同類型銀行的高風險機構數量占比及平均資產表：不同類型銀行的高風險機構數量占比及平均資產數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理1-5級（綠級（綠區）占比區）占比6-7級（黃級（黃區）占比區）占比8-D級（紅級（紅區）高風區）高風險

7、機構占險機構占比比高風險機高風險機構平均資構平均資產（億元）產（億元）大型銀行大型銀行95.8%4.2%0%-城商行城商行67.2%21.3%11.5%2419農合機構農合機構（農商行、（農商行、農合行、農農合行、農信社）信社）54.8%36.7%8.9%100村鎮銀行村鎮銀行8.0%圖：圖：2023年二季度末不同等級的銀行數量及資產分布年二季度末不同等級的銀行數量及資產分布數據來源：央行，國信證券經濟研究所整理綠區資產占比90.65%黃區資產占比7.63%紅區資產占比1.72%請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 對于1-7級機構開展預警工作，促使大部分銀行異常指標回歸至行業正常水平

8、 對于8-D級高風險機構，區分增量和存量。對增量機構采取早期糾正措施，限期整改，不糾正即處置；對存量機構采取引戰注資、不良清收、兼并重組、吸收合并等措施壓降01 在核定存款保險差別費率、發放普惠小微信用貸款、核準金融機構發債、開展宏觀審慎評估（MPA）、審批再貸款授信額度、國庫現金管理招標等工作中，充分運用央行評級結果02 定期向地方政府通報央行評級結果和高風險金融機構情況，督促地方政府采取措施化解高風險機構風險 根據需要向金融監管部門共享評級結果，加強監管聯動與資源整合03 建立分類分段管理框架 在央行履職過程中應用評級結果 與金融監管部門和地方政府共享評級結果央行金融機構評級結果運用央行金

9、融機構評級結果運用請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風險深度分析案例04銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 目前我國銀行業金融機構類型很多。銀行業數據口徑可能有差別，但商業銀行總資產占銀行業金融機構的八成以上，因此趨勢差別不大，本部分我們不區分口徑差別，統稱“銀行”整體：銀行經營壓力增加但風險可控整體：銀行經營壓力增加但風險可控8圖：銀行業金融機構分類圖：銀行業金融機構分類數據來源：金融監管總局，國信證券經濟研究所整

10、理圖：不同類型銀行總數及樣本銀行分布圖：不同類型銀行總數及樣本銀行分布數據來源：金融監管總局，Wind，國信證券經濟研究所整理（截至2023年底)銀行數量納入樣本數量大行66股份行1212城商行12594農商行161386民營銀行1915外資銀行4112請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 近幾年銀行經營壓力較大 銀行業總資產增速中樞明顯下移 銀行面臨凈息差收窄、信用風險持續暴露等經營壓力 最終體現為凈利潤增速處于低位整體：銀行經營壓力增加但風險可控整體：銀行經營壓力增加但風險可控90.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%12.0%14.0%16.0%18.0%20.0%20

11、1120122013201420152016201720182019202020212022銀行業金融機構總資產同比圖：銀行業總資產增速中樞下移圖：銀行業總資產增速中樞下移數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：銀行業凈息差收窄圖：銀行業凈息差收窄數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理1.50%1.60%1.70%1.80%1.90%2.00%2.10%2.20%2.30%2017/3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/1

12、2/312020/3/312020/6/302020/9/302020/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30凈息差請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 近幾年銀行經營壓力較大 銀行業總資產增速中樞明顯下移 銀行面臨凈息差收窄、信用風險持續暴露等經營壓力 最終體現為凈利潤增速處于低位整體：銀行經營壓力增加但風險可控整體：銀行經營壓力增加但風險可控10圖：銀行不良生成率仍處于較高水平圖：銀行不良生成率仍處于較高水平數

13、據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：銀行凈利潤增速處于低位圖：銀行凈利潤增速處于低位數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.0%0.2%0.4%0.6%0.8%1.0%1.2%1.4%2012-12-312013-12-312014-12-312015-12-312016-12-312017-12-312018-12-312019-12-312020-12-312021-12-312022-12-312023-06-30最早上市的16家銀行整體不良貸款生成率-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%2015/9/302015/12/312016/3/3

14、12016/6/302016/9/302016/12/312017/3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/12/312020/3/312020/6/302020/9/302020/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30商業銀行凈利潤同比請務必閱讀正文之后的免責聲

15、明及其項下所有內容 監管部門要求銀行壓實資產質量，銀行業整體風險可控 近幾年不良率、關注率持續降低 撥備覆蓋率整體而言仍然有一定緩沖空間 我們后面的模型是基于橫向對比來篩選高風險銀行，因此總體風險可控意味著橫向對比是有意義的整體：銀行經營壓力增加但風險可控整體：銀行經營壓力增加但風險可控111.50%1.55%1.60%1.65%1.70%1.75%1.80%1.85%1.90%1.95%2.00%2015/9/302015/12/312016/3/312016/6/302016/9/302016/12/312017/3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3

16、/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/12/312020/3/312020/6/302020/9/302020/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30不良貸款率150%160%170%180%190%200%210%2015/9/302015/12/312016/3/312016/6/302016/9/302016/12/312017/

17、3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/12/312020/3/312020/6/302020/9/302020/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30撥備覆蓋率2.00%2.50%3.00%3.50%4.00%4.50%2015/9/302015/12/3120

18、16/3/312016/6/302016/9/302016/12/312017/3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/12/312020/3/312020/6/302020/9/302020/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30關注類貸款占比圖：銀行不良率持續

19、下降圖：銀行不良率持續下降數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：銀行關注率持續下降圖：銀行關注率持續下降數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：銀行撥備覆蓋率超過圖：銀行撥備覆蓋率超過200%數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 內部分化，部分銀行面臨的風險較大，其中中小銀行尤為突出 前述央行金融機構評級也顯示出相同的結論分化：部分銀行風險較大分化：部分銀行風險較大120.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%3.50%4.00%4.50%2010/12/312011/6/302011/12/31201

20、2/6/302012/12/312013/6/302013/12/312014/6/302014/12/312015/6/302015/12/312016/6/302016/12/312017/6/302017/12/312018/6/302018/12/312019/6/302019/12/312020/6/302020/12/312021/6/302021/12/312022/6/302022/12/312023/6/30大行股份行城商行農村金融機構（右軸）圖：中小銀行不良率較高圖：中小銀行不良率較高數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：中小銀行撥備覆蓋率較低圖：中小銀行撥備覆蓋率

21、較低數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%50%100%150%200%250%300%2014/3/312014/6/302014/9/302014/12/312015/3/312015/6/302015/9/302015/12/312016/3/312016/6/302016/9/302016/12/312017/3/312017/6/302017/9/302017/12/312018/3/312018/6/302018/9/302018/12/312019/3/312019/6/302019/9/302019/12/312020/3/312020/6/302020/9/30202

22、0/12/312021/3/312021/6/302021/9/302021/12/312022/3/312022/6/302022/9/302022/12/312023/3/312023/6/302023/9/30大行股份行城商行農村金融機構請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風險深度分析案例04銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 我們于2022年6月1日發布研究報告銀行信用風險分析：框架與模型，此處對相關模型進行更

23、新 分析思路 建立一個快速批量分析方法，進行初步的風險排查，個別銀行風險再單獨進行深度分析 從客觀角度做出評估。思路：建立眾多可以量化的指標，通過橫向對比判斷銀行的表現，對各個指標做出評價，最后通過加權得到客觀評價結果 模型可以預留主觀修正空間。對于研究程度較深的銀行，可以以主觀評價方式對評價結果進行調整，通過主客觀評價相結合的方式得到綜合評價結果。我們基于前述思路搭建了一個示例模型，對樣本銀行的風險情況進行評估。我們后續模型中沒有考慮主觀調整因素。銀行信用風險分析思路銀行信用風險分析思路14請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 模型中涉及到的指標、權重及主觀評價的專家參數均可按需調整

24、。我們這里展示一個示例模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹15請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 公司治理 如果一家銀行的公司治理存在問題，那么其財務數據可信度會大打折扣?？紤]到這一點，我們將公司治理列為首要的一級指標。公司治理的內涵很廣，此處我們主要關注前十大股東情況。模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹160102030405060708090(90%,100%(80%,90%(70%,80%(60%,70%(50%,60%(40%,50%(30%,40%(20%,30%(10%,20%0%,10%前十大股東中國企或政府持股比例位于

25、該區間的銀行數量020406080100120140160180(90%,100%(80%,90%(70%,80%(60%,70%(50%,60%(40%,50%(30%,40%(20%,30%(10%,20%0%,10%其中疑似殼公司持股比例位于該區間的銀行數量圖：股東數據分布情況圖：股東數據分布情況1數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：股東數據分布情況圖：股東數據分布情況2數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表（1）近三年資產存款增速剪刀差。資產擴張遠超存款增長，說明其規模擴張沖動強而客戶基礎則與擴張意愿不匹配，隱含的風

26、險較大。（2）負債端存款占比。存款一般而言屬于被動負債，穩定性相對好，且存款好往往意味著銀行的客戶基礎也更好，經營能力強模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹1701020304050607080(30%,)(20%,30%(10%,20%(0%,10%(-10%,0%(-20%,-10%(-30%,-20%(-,-30%近三年資產存款增速剪刀差位于該區間的銀行數量圖：近三年資產存款增速剪刀差分布情況圖：近三年資產存款增速剪刀差分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：負債端存款占比數據分布情況圖：負債端存款占比數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究

27、所整理020406080100120(80%,100%(70%,80%(60%,70%(50%,60%(0,50%負債端存款占比位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表（3）貸存比。貸存比曾經是銀保監會的監管指標，要求不能高于75%，但目前已經不作為硬性約束。貸存比越高的銀行，其貸款更大程度上依賴其他主動負債，流動性管理壓力越大。（4）前十大借款人集中度。前十大借款人合計貸款占銀行總資本的比重，該指標越高，說明銀行貸款投放越集中，分散程度不夠，風險更大模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹18圖：貸存比數據分布情況圖：貸存比數據分布情況

28、數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：借款人集中度數據分布情況圖：借款人集中度數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理020406080100120(100%,)(90%,100%(75%,90%(60%,75%(0,60%貸存比位于該區間的銀行數量051015202530(50%,)(40%,50%(30%,40%(20%,30%(10%,20%(0,10%前十大借款人集中度位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表（5）核心一級資本充足率。銀行資本監管主要有資本充足率、一級資本充足率和核心一級資本充足率三個指標，其中核心一級資本充足率

29、的要求最高，也是應對風險的最后一道防線，因此我們主要觀察該指標。模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹190102030405060708090(11%,)(10%,11%(9%,10%(8.5%,9%(7.5%,8.5%(0,7.5%核心一級資本充足率位于該區間的銀行數量圖：核心一級資本充足率數據分布情況圖：核心一級資本充足率數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表 利潤表方面我們重點關注負債成本。生息資產收益率不是我們關注的重點，主要是考慮到資產的收益率高低不能反映銀行的風險情況模型示例：指標維度及其情

30、況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹20020406080100120140(3%,)(2.5%,3%(2%,2.5%(1.5%,2%(0,1.5%負債成本位于該區間的銀行數量圖：負債成本數據分布情況圖：負債成本數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產質量（1）不良貸款率。不良貸款率是反映銀行資產質量最直接的指標（2）關注貸款率。關注類貸款的風險僅次于不良貸款，其占比反映了銀行潛在的不良壓力模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹21圖：不良貸款率數據分布情況圖：不良貸款率數據分布情況數據來源：Wind，國信證

31、券經濟研究所整理圖：關注貸款率數據分布情況圖：關注貸款率數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理01020304050607080(2.5%,)(2%,2.5%(1.5%,2%(1%,1.5%(0.5%,1%0%,0.5%不良貸款率位于該區間的銀行數量05101520253035404550(4%,)(3%,4%(2%,3%(1%,2%0%,1%關注貸款率位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產質量（3）逾期率。與不良貸款率、關注貸款率等數據相比，逾期率是一個相對而言更加客觀的指標，也能較好地反映銀行資產質量情況（4）不良/逾期。我們用該指標衡量銀行

32、對不良貸款的認定程度，該指標越高，意味著銀行對不良貸款的認定越嚴格。模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹22圖：逾期率數據分布情況圖：逾期率數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：不良圖：不良/逾期數據分布情況逾期數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理01020304050607080(4%,)(3%,4%(2%,3%(1%,2%0%,1%逾期率位于該區間的銀行數量0102030405060(120%,)(100%,120%(80%,100%(60%,80%(0,60%不良/逾期位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所

33、有內容 資產質量（5）撥備覆蓋率。撥備覆蓋率本身不是資產質量的衡量指標，而是反映銀行對不良貸款的撥備計提情況，該指標越高，意味著銀行撥備計提越充分，應對未來資產質量不確定性沖擊的能力越強模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹23圖：撥備覆蓋率數據分布情況圖：撥備覆蓋率數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0102030405060708090100(450%,)(350%,450%(250%,350%(150%,250%(120%,150%(0,120%撥備覆蓋率位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 盈利能力（1）ROE。ROE

34、是銀行經營能力的綜合反映，ROE越高，說明銀行的競爭力越強（2）ROA。ROE的高低受權益乘數影響，因此我們還觀察ROA情況，在ROE相同的情況下，我們更喜歡ROA高而權益乘數低的銀行（3）期末權益乘數模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹24圖：圖：ROE數據分布情況數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：圖：ROA數據分布情況數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：權益乘數數據分布情況圖：權益乘數數據分布情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理05101520253035404550(15%,)(13%,15%(11%,13%

35、(9%,11%(7%,9%(5%,7%(-,5%ROE位于該區間的銀行數量0102030405060(1.1%,)(0.9%,1.1%(0.7%,0.9%(0.5%,0.7%(0.3%,0.5%(-,0.3%ROA位于該區間的銀行數量0102030405060708090(15,)(13,15(11,13(9,11(0,9%權益乘數位于該區間的銀行數量請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 信息披露情況 銀行之間的信息披露程度差別較大。我們一般認為信息缺失越多，則銀行的潛在風險越大，因此我們加入“信息披露”指標，在評價中對信息缺失較多的銀行給予調整模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：

36、指標維度及其情況介紹25披露相關數據的銀行數披露相關數據的銀行數占比占比國資持股比例22399%疑似殼公司比例22399%近三年資產存款增速剪刀差22299%存款占比22399%貸存比22399%前十大借款人集中度8638%核心一級資本充足率21696%負債成本22399%不良率20792%關注率15067%逾期率17578%不良/逾期16774%撥備覆蓋率20290%ROE22399%ROA22399%權益乘數22399%表：樣本銀行信息披露情況表：樣本銀行信息披露情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 外部環境 對全國性銀行而言，宏觀經濟

37、環境變化對其經營影響很大。對區域性銀行而言，其經營則受區域經濟發展影響。我們引入外部環境指標來評價銀行經營環境，此處僅以銀行所在省的三年平均GDP增速作一個簡單評估。模型示例：指標維度及其情況介紹模型示例：指標維度及其情況介紹26圖：區域性樣本銀行所屬省份的圖：區域性樣本銀行所屬省份的GDP增長情況增長情況數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 主要是權重分配 我們給予公司治理、信息披露、資產質量相對較高的權重 二級指標權重平均分配模型示例：參數設定模型示例：參數設定27請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 檢驗結果：基于2022年報和2

38、023年5-12月發行的同業存單 我們將樣本銀行分檔完成后，通過計算不同檔次的樣本銀行同業存單發行時較同期限國債收益率的風險溢價，來檢驗模型的有效性。銀行同業存單發行利率不僅受到信用風險影響，還受到不同發行時間的市場流動性情況、系統性風險情況及市場短期失效等因素影響。綜合考慮效果不錯模型效果檢驗模型效果檢驗28圖：各檔銀行不同期限的同業存檔風險溢價基點數圖：各檔銀行不同期限的同業存檔風險溢價基點數數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：各檔銀行平均同業存檔風險溢價基點數（不分期限）圖：各檔銀行平均同業存檔風險溢價基點數（不分期限）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之

39、后的免責聲明及其項下所有內容 檢驗結果：基于2021年報和2022年5月-2023年4月發行的同業存單 效果同樣較好 可以發現樣本量增大之后可以減少擾動因素帶來的誤差，模型有效性體現地更加明顯模型效果檢驗模型效果檢驗29數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：各檔銀行不同期限的同業存檔風險溢價基點數圖：各檔銀行不同期限的同業存檔風險溢價基點數圖：各檔銀行平均同業存檔風險溢價基點數（不分期限）圖：各檔銀行平均同業存檔風險溢價基點數（不分期限）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 權重分配影響結果，但極端銀行受影響較小 該模型的結果可能受權重

40、分配影響，因此我們通過改變權重檢驗了模型的穩定性 結果顯示權重分配對結果會有較大影響，但越處于兩端的銀行受影響越小模型穩定性檢驗模型穩定性檢驗300510152025第1檔第2檔第3檔第4檔第5檔第6檔第7檔第8檔第9檔第10檔原權重下銀行數量按一級指標平均分配權重時，分檔無變化的銀行數量按二級指標平均分配權重時，分檔無變化的銀行數量數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：權重變化后銀行分檔變化情況圖：權重變化后銀行分檔變化情況請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風

41、險深度分析案例04銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 2018年4月底，包商銀行未能披露2017年年報，算是風險暴露的開端 我們基于歷史信息，希望在事前發現問題?；谶@個思路，使用更早的歷史數據來進行“前瞻性”分析。我們所依據的是包商銀行2016年年報案例案例一：包商銀行事件一：包商銀行事件回顧回顧32圖：包商銀行同業圖：包商銀行同業存單利差走勢存單利差走勢數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.0%0.2%0.4%0.6%0.8%1.0%1.2%1.4%4Q151Q162Q163Q164Q161Q172Q173Q174Q171Q18

42、2Q183Q184Q181Q192Q193Q194Q19包商銀行CD利差請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 資產結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析33圖：主要城商行資產結構（圖：主要城商行資產結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行包商銀行現金及存放中央銀行款項同業資產貸款債券投資應收款項類投資請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容020406080100120140160180200

43、臺州銀行泰隆銀行常熟銀行農業銀行張家港行渝農商行包商銀行蘇農銀行貴陽銀行江陰銀行寧波銀行平安銀行招商銀行光大銀行中信銀行民生銀行江蘇銀行浦發銀行杭州銀行南京銀行北京銀行上海銀行人均資產/百萬元 資產負債表分析 貸款結構（主要觀察其業務模式）基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析34圖：主要城商行貸款結構（圖：主要城商行貸款結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行總資產圖：主要銀行總資產/員工數量（員工數量（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京

44、銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行包商銀行對公貸款個人房貸個人經營性貸款個人消費性貸款票據貼現圖：主要銀行業務及管理費圖：主要銀行業務及管理費/平均資產（平均資產（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%1.20%1.40%1.60%上海銀行北京銀行江蘇銀行興業銀行杭州銀行南京銀行無錫銀行浦發銀行光大銀行工商銀行中信銀行交通銀行建設銀行中國銀行貴陽銀行江陰銀行民生銀行農業銀行寧波銀行華夏銀行蘇農銀行平安銀行張家港行招商銀行包商銀行常熟銀行業務及管理費/平均資產請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有

45、內容 資產負債表分析 對公貸款的行業分布數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理注：包商銀行未披露其他行業貸款占比情況，因此圖中僅有制造業&批發零售業占比?；谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治龌谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治?5圖：主要城商行對公貸款結構（圖：主要城商行對公貸款結構（2016年）年）圖：主要銀行制造業與批零行業貸款占比（圖：主要銀行制造業與批零行業貸款占比（2016年）年）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%制造&批零基建類房地產其他對公北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行包商銀行0%5%

46、10%15%20%25%30%35%40%45%北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行包商銀行制造業批零請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 十大借款人基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析36寧波銀行江蘇銀行（2015年末）上海銀行（2016一季末）杭州銀行（2016年中）貴陽銀行（2015年末）包商銀行（2016年末）租賃和商務服務業1-1-41水利、環境和公共設施管理業3-111-建筑業2-3-房地產3835-1制造業-221-2批發零售-3-3其他1-323圖：主要城商行前十大借款人行業分布比較圖：主要城商行前十大借款

47、人行業分布比較數據來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 負債結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析37圖：主要城商行負債結構（圖：主要城商行負債結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行包商銀行同業融資存款請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 不良貸款關鍵指標基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析38不良率關注率

48、不良生成率工商銀行1.62%4.47%0.87%建設銀行1.52%2.87%0.78%農業銀行2.37%3.88%1.12%中國銀行1.46%3.11%0.72%交通銀行1.52%3.02%0.71%招商銀行1.87%2.09%1.88%興業銀行1.65%2.59%2.00%民生銀行1.68%3.75%1.65%浦發銀行1.89%3.82%2.11%中信銀行1.69%2.65%1.62%平安銀行1.74%4.11%3.34%光大銀行1.60%3.78%1.27%華夏銀行1.67%4.20%1.05%北京銀行1.27%1.46%0.72%南京銀行0.87%1.93%1.43%寧波銀行0.91%1

49、.33%1.19%江蘇銀行1.43%3.01%1.03%貴陽銀行1.42%3.95%2.69%上海銀行1.17%2.16%0.70%杭州銀行1.62%4.82%1.67%包商銀行1.68%2.91%0.82%在在21家銀行中排名家銀行中排名1596在在8家城商行中排名家城商行中排名853圖：主要銀行資產質量指標比較（圖：主要銀行資產質量指標比較（2016年）年）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 凈息差 生息資產收益率基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析39圖：主要銀行凈息差（圖：主要銀行凈息

50、差（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行生息資產收益率（圖：主要銀行生息資產收益率（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%3.50%平安銀行貴陽銀行包商銀行招商銀行華夏銀行南京銀行農業銀行建設銀行寧波銀行工商銀行興業銀行浦發銀行中信銀行北京銀行杭州銀行民生銀行中國銀行光大銀行交通銀行江蘇銀行上海銀行凈息差0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%包商銀行平安銀行貴陽銀行南京銀行興業銀行寧波銀行江蘇銀行民生銀行浦發銀行華夏銀行杭州銀行光大銀行中信

51、銀行招商銀行北京銀行交通銀行上海銀行建設銀行農業銀行工商銀行中國銀行生息資產收益率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 負債成本 存款成本（未披露）基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析40圖：主要銀行負債成本（圖：主要銀行負債成本（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%3.50%4.00%包商銀行江蘇銀行南京銀行興業銀行光大銀行民生銀行上海銀行杭州銀行寧波銀行交通銀行平安銀行北京銀行浦發銀行中信銀行華夏銀行貴陽銀行中國銀行建設銀行招商銀行工商銀行農業銀行計息

52、負債付息率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 監管指標 2016年末的核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率為9.07/9.07/11.69%，都滿足監管要求。2016年末主要流動性指標流動性比例、凈穩定資金比例和流動性覆蓋率分別為85%、115%和307%，均滿足監管要求。2016年末撥備覆蓋率177%，滿足監管要求?；谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治龌谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治?1請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 包商銀行2016年末有71%的貸款投向本自治區，因此我們觀察所在地區的經濟狀況 外部環境是比較穩定的，沒有大幅的波動基于事前數據的回溯分析：外部環

53、境基于事前數據的回溯分析：外部環境42B省B省圖：內蒙古圖：內蒙古GDP增速增速數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：內蒙古工業增加值增速圖：內蒙古工業增加值增速數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.002.004.006.008.0010.0012.0014.0016.002011-032011-062011-092011-122012-032012-062012-092012-122013-032013-062013-092013-122014-032014-062014-092014-122015-032015-062015-092015-122016-032016-06

54、2016-092016-122017-03內蒙古:GDP:累計同比GDP:不變價:累計同比0.005.0010.0015.0020.0025.002011-022011-052011-082011-112012-022012-052012-082012-112013-022013-052013-082013-112014-022014-052014-082014-112015-022015-052015-082015-112016-022016-052016-082016-112017-02工業增加值:累計同比內蒙古:工業增加值:可比價:累計同比請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 股

55、東 包商銀行沒有控股股東和實際控制人 仔細審視前十大股東的基本情況，會發現問題不少基于事前數據的回溯分析：公司治理基于事前數據的回溯分析：公司治理43股東名稱股東名稱進入前十大股東時間進入前十大股東時間 成立時間成立時間經過經過X層股權穿透層股權穿透至控制人，至控制人，X=（實際或共同）控制人（實際或共同）控制人法定代表人法定代表人繳納社保員工繳納社保員工數（數（2016年）年）包頭市太平商貿集團有限公司200819982溫俊義周學琴4包頭市大安投資有限責任公司200920092黃永平、盧孝義馬少博7包頭市精工科技有限責任公司200920052朱秀英王距清5包頭市百川投資有限責任公司20112

56、0063張立峰張立峰4包頭浩瀚科技實業有限公司201019972高秉義、王瑞琴周雪芳5內蒙古網通計算機有限責任公司201120003豐偉、史玉英吳杰3內蒙古森海旭騰商貿有限責任公司201220073周紅霞、邵俊光、馬忠軍、常秀英趙榮2包頭市精翔印刷有限責任公司201220082梅勁東、于忠良、李培榮秦雪梅4鄂爾多斯市天泓威科商貿有限責任公司201420102劉荻高曼2包頭市康安機電有限責任公司201420084郭慶明郜利利4表：包商銀行前表：包商銀行前十大股東情況（十大股東情況（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 董事會 20

57、16年年報顯示公司共有董事14名，其中董事長、副董事長兼行長都是自1998年起加入包商銀行，屬于經驗豐富的專業人員，沒有異常。在14名董事中，有6名執行董事、4名非執行董事、4名獨立董事。4名非執行董事的提名人未知，但非執行董事的關聯公司跟前十大股東沒有任何關系，比較異常。關聯交易 包商銀行2016年報稱“截至報告期末，本行無重大關聯交易發生?！被谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫砘谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫?4請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 站在歷史視角、基于事前信息，我們發現包商銀行的風險主要體現在公司治理方面 財務數據方面，我們只能認定其存在一些問題 外部環境則沒有異常45

58、基于事前數據的回溯分析：總結基于事前數據的回溯分析：總結是否存在異常值是否存在異常值資產負債表資產結構非標占比偏高、債券投資占比偏低貸款結構（個人經營性貸款占比偏高，但可以合理解釋）對公貸款行業分布（批發零售業貸款占比偏高，但可以合理解釋）前十大借款人三個批發零售業、一個信息技術行業借款人，略顯異常負債結構（無）不良貸款（無）利潤表凈息差（無）生息資產收益率（無）負債成本明顯高于其他銀行監管指標資本充足性（無）流動性（無）撥備覆蓋率（無）外部環境 主營業務區域經濟狀況（經濟增長一般，但沒有大幅波動）公司治理控股股東或實際控制人（無控股股東或實際控制人，股權結構分散）前十大股東主要股東股權結構復

59、雜、員工數量很少，情況異常董事會有4名董事既非執行董事、獨立董事，也不是股東董事，情況異常關聯交易未披露表：包商銀行事前表：包商銀行事前分析判斷總結（分析判斷總結（2016年）年）數據來源：Wind，上市公司及包商銀行定期報告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 2019年4月1日，錦州銀行公告稱可能延遲披露2018年年報，并于同日停牌，可以視為風險暴露的起點 我們同樣基于歷史信息，希望在事前發現問題。我們所依據的是錦州銀行2018年中報案例二：錦州銀行歷史事件回顧案例二：錦州銀行歷史事件回顧46圖：錦州銀行同業存單利差圖：錦州銀行同業存單利差數據來源：Wind

60、，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%4Q161Q172Q173Q174Q171Q182Q183Q184Q181Q192Q193Q194Q19錦州銀行CD利差請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 資產結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析47圖：主要城商行資產結構（圖：主要城商行資產結構（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行錦州銀行現金及存放中央

61、銀行款項同業資產貸款債券投資非標請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 貸款結構（主要觀察其業務模式）基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析48圖：主要城商行貸款結構（圖：主要城商行貸款結構（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行總資產圖：主要銀行總資產/員工數量（員工數量（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：錦州銀行貸款結構圖：錦州銀行貸款結構數據來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京銀行南京銀行寧波銀

62、行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行錦州銀行對公貸款個人貸款票據貼現020406080100120140160180200農業銀行華夏銀行工商銀行建設銀行中國銀行貴陽銀行寧波銀行招商銀行光大銀行中信銀行交通銀行興業銀行民生銀行浦發銀行杭州銀行江蘇銀行南京銀行平安銀行錦州銀行北京銀行上海銀行人均資產/百萬元圖：主要銀行業務及管理費圖：主要銀行業務及管理費/平均資產（平均資產（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%1.20%1.40%常熟銀行張家港行招商銀行平安銀行蘇農銀行華夏銀行寧波銀行江陰銀行農業銀行中信銀行

63、光大銀行貴陽銀行浦發銀行中國銀行建設銀行交通銀行南京銀行無錫銀行民生銀行工商銀行杭州銀行興業銀行江蘇銀行北京銀行上海銀行錦州銀行業務及管理費/平均資產請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 對公貸款的行業分布基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析49數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理圖：主要城商行對公貸款結構（圖：主要城商行對公貸款結構（2018年中報）年中報）圖：主要銀行制造業與批零行業貸款占比（圖：主要銀行制造業與批零行業貸款占比（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理0%10%20%3

64、0%40%50%60%70%制造&批零基建類房地產其他對公北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行錦州銀行0%10%20%30%40%50%60%制造業批零北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行錦州銀行包商銀行（2016年）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 十大借款人行業分布基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析50圖：錦州銀行十大借款人圖：錦州銀行十大借款人數據來源：公司公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 負債結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事

65、前數據的回溯分析：財務分析51圖：主要城商行圖：主要城商行2018年中報負債結構年中報負債結構數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%北京銀行南京銀行寧波銀行江蘇銀行貴陽銀行上海銀行杭州銀行錦州銀行同業融資存款請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 不良貸款關鍵指標基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析52不良貸款率 不良生成率 逾期率關注率不良/逾期90天以上貸款工商銀行1.54%0.86%1.81%3.23%127%建設銀行1.48%0.48%1.42%2.82%152%農業

66、銀行1.62%0.59%1.83%3.10%138%中國銀行1.43%0.94%2.41%2.93%124%交通銀行1.49%1.43%1.92%2.60%110%招商銀行1.43%0.48%1.64%1.50%124%興業銀行1.59%1.05%2.12%2.33%131%民生銀行1.72%1.72%3.16%3.72%77%浦發銀行2.06%2.11%2.75%3.21%112%中信銀行1.80%2.37%2.72%2.54%106%平安銀行1.68%2.62%3.19%3.41%80%光大銀行1.51%1.58%2.29%2.35%111%華夏銀行1.77%0.80%4.44%4.60%

67、50%北京銀行1.23%0.83%2.07%1.33%79%南京銀行0.86%0.86%1.29%1.44%103%寧波銀行0.80%0.29%0.84%0.51%135%江蘇銀行1.40%0.85%1.54%2.11%112%貴陽銀行1.39%2.79%3.95%2.87%110%上海銀行1.09%0.55%1.48%1.89%162%杭州銀行1.56%1.09%1.91%2.08%93%錦州銀行1.26%0.79%2.57%3.34%97%在在21家銀行中排名家銀行中排名56151816在在8家城商行中排名家城商行中排名53786圖：主要銀行資產質量指標比較（圖：主要銀行資產質量指標比較（

68、2018年中報）年中報）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 凈息差 生息資產收益率基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析53圖：主要銀行凈息差（圖：主要銀行凈息差（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：圖：主要銀行生息資產收益率（主要銀行生息資產收益率（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%招商銀行錦州銀行農業銀行建設銀行貴陽銀行工商銀行平安銀行中信銀行南京銀行中國銀

69、行華夏銀行寧波銀行興業銀行浦發銀行杭州銀行民生銀行江蘇銀行上海銀行交通銀行光大銀行凈息差0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%錦州銀行平安銀行貴陽銀行江蘇銀行南京銀行浦發銀行華夏銀行興業銀行杭州銀行北京銀行招商銀行中信銀行光大銀行民生銀行寧波銀行上海銀行交通銀行農業銀行建設銀行工商銀行中國銀行生息資產收益率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 負債成本 存款成本基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析54圖：主要銀行負債成本圖：主要銀行負債成本數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行存款成本圖：

70、主要銀行存款成本數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%3.50%4.00%4.50%錦州銀行江蘇銀行興業銀行民生銀行平安銀行浦發銀行杭州銀行南京銀行光大銀行華夏銀行北京銀行上海銀行貴陽銀行交通銀行寧波銀行中信銀行招商銀行中國銀行建設銀行工商銀行農業銀行計息負債付息率0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%3.50%4.00%錦州銀行江蘇銀行交通銀行平安銀行南京銀行光大銀行興業銀行民生銀行上海銀行浦發銀行中信銀行寧波銀行北京銀行華夏銀行中國銀行貴陽銀行招商銀行杭州銀行工商銀行建設銀行農業銀行存

71、款付息率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 監管指標 錦州銀行2018年中核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率為7.95/9.57/11.61%，都滿足監管要求。公司的主要流動性指標流動性覆蓋率為133%，滿足監管要求。公司未披露流動性比例、凈穩定資金比例。公司2018年中撥備覆蓋率242%，滿足監管要求?；谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治龌谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治?5請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 錦州銀行2018年中有74%的貸款投向錦州市，因此我們觀察該市的經濟狀況。外部環境有壓力基于事前數據的回溯分析：外部環境基于事前數據的回溯分析：外部環境56圖

72、：錦州市經濟一度負增長圖：錦州市經濟一度負增長數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理-6.00%-4.00%-2.00%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%1Q162Q163Q164Q161Q172Q173Q174Q171Q182Q18錦州市GDP累計同比na請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 股東 錦州銀行沒有控股股東和實際控制人 錦州銀行的大部分股東都有實業，信息缺失的幾家境外股東持股量也很小，只有個別股東有些問題基于事前數據的回溯分析：公司治理基于事前數據的回溯分析：公司治理57表：錦州銀行前十大股東情況（表：錦州銀行前十大股東情況（2018年中報）年中報）數

73、據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理股東名稱股東名稱進入前十大股東時間進入前十大股東時間成立時間成立時間經過經過X層股權穿透層股權穿透至控制人，至控制人，X=（實際或共同）控制人（實際或共同）控制人法定代表人法定代表人繳納社保員工繳納社保員工數（數（2016年）年）榮成華泰汽車有限公司2014年或更早20004張秀根、郭彩霞、王花芹楊樹枝585中企發展投資(北京)有限公司20172013NA無實際控制人白憲忠1銀川寶塔精細化工有限公司2014年或更早20043孫珩超馬程701錦程國際物流集團股份有限公司200819952李東軍孫曉惠4528Grand Fortune Venture Lim

74、ited2017NA2張遠NANAHong Kong Jingyuan Wanlong Investment Management Co.,Limited2015NA2李鳳、王曉亮NANA香港華麗有限公司2015NA1趙勇NANA遼寧騰華塑料有限公司201520102劉靜、王巖周輝1562青州泰和礦業有限公司201020032曲俞潔曲國明65遼寧程威塑料型材有限公司201520103鄭青山鄭青山397請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 董事會 董事會方面，2018中報顯示公司共有董事13名，其中董事長兼執行董事自1997年起歷任錦州銀行副行長、行長、董事長，是經驗豐富的專業人員，沒有

75、異常。在13名董事中，有6名執行董事、2名非執行董事、5名獨立董事。其中2名非執行董事的提名人未知，但非執行董事的關聯公司跟前十大股東沒有任何關系，情況異常。關聯交易 錦州銀行2018年中關聯交易貸款余額僅有26億元，沒有其他數額較大的關聯交易，其披露的信息顯示關聯交易情況正?；谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫砘谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫?8請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 站在歷史視角、基于事前信息，我們通過對錦州銀行財務數據的分析就可以發現其存在很大風險 通過對公司股東和董事會的分析，可以進一步發現其可能存在一定的公司治理問題 此外，公司所處外部環境也有一定壓力59基于事前數

76、據的回溯分析：總結基于事前數據的回溯分析：總結表：錦州銀行事前分析判斷總結（表：錦州銀行事前分析判斷總結（2018年中報）年中報）數據來源：Wind，上市公司及錦州銀行定期報告，國信證券經濟研究所整理是否存在異常值是否存在異常值資產負債表資產結構非標占比偏高，債券占比很低貸款結構（基本都是對公貸款，但不能算異常）對公貸款行業分布批發零售業貸款占比高，與小微貸款占比高相符，但跟員工數量、管理成本等不符，情況異常前十大借款人五個批發零售業、一個科學技術行業，情況異常負債結構（無）不良貸款（無）利潤表凈息差（無）生息資產收益率（無）負債成本負債成本、存款成本都異常高監管指標資本充足性（無）流動性（無

77、）撥備覆蓋率（無）外部環境 主營業務區域經濟狀況經濟下行壓力很大，一度負增長公司治理控股股東或實際控制人（無控股股東和實際控制人）前十大股東（大部分股東正常，只有大股東中企發展可能存在問題）董事會2名非執行董事既非獨立董事，也非股東董事，情況異常。董事會中執行董事占比很高關聯交易（無）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 2018年4月底，恒豐銀行未能披露2017年年報，算是風險暴露的開端 我們基于歷史信息，希望在事前發現問題，所依據的是恒豐銀行2016年年報案例三：恒豐銀行事件回顧案例三：恒豐銀行事件回顧60圖：恒豐銀行同業存單利差走勢圖：恒豐銀行同業存單利差走勢數據來源：Wind，

78、國信證券經濟研究所整理0.00%0.10%0.20%0.30%0.40%0.50%0.60%0.70%4Q15 1Q16 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 4Q17 1Q18 2Q18 3Q18 4Q18 1Q19 2Q19 3Q19 4Q19恒豐銀行CD利差請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 資產結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析61圖：主要股份行資產結構（圖：主要股份行資產結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%招商

79、銀行興業銀行民生銀行浦發銀行中信銀行平安銀行光大銀行華夏銀行恒豐銀行現金及存放中央銀行款項同業資產貸款債券投資應收款項類投資請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 貸款結構（主要觀察其業務模式）基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析62圖：主要股份行貸款結構（圖：主要股份行貸款結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行總資產圖：主要銀行總資產/員工數量（員工數量（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行業務及管理費圖：主要銀行業務及管理費/平均資產（平均資產（2016年）年）數據來源

80、：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%招商銀行 興業銀行 民生銀行 浦發銀行 中信銀行 平安銀行 光大銀行 華夏銀行 恒豐銀行對公貸款個人房貸個人經營性貸款個人消費性貸款票據貼現020406080100120140160180常熟銀行農業銀行張家港行渝農商行蘇農銀行華夏銀行貴陽銀行江陰銀行寧波銀行平安銀行招商銀行光大銀行中信銀行民生銀行江蘇銀行浦發銀行恒豐銀行興業銀行杭州銀行南京銀行北京銀行上海銀行人均資產/百萬元0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%1.20%1.40%1.60%上海銀行北京銀行江蘇銀行興業銀

81、行杭州銀行南京銀行無錫銀行浦發銀行光大銀行工商銀行中信銀行交通銀行建設銀行中國銀行貴陽銀行恒豐銀行江陰銀行民生銀行農業銀行寧波銀行華夏銀行蘇農銀行平安銀行張家港行招商銀行常熟銀行業務及管理費/平均資產請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 對公貸款的行業分布 十大借款人：公司直接披露了詳單，包括Glossy City(HK)Limited、北京恒通華泰汽車銷售有限公司、中國民生投資股份有限公司、云南浙滇置業有限公司、北京萬達文化產業集團有限公司、武漢金凰珠寶股份有限公司、POLARIS GENIES TELECOM LIMITED、江蘇正陽投資控股集團有限公司、重慶富黔房

82、地產開發有限公司、大連萬達集團股份有限公司數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析63圖：主要股份行對公貸款結構（圖：主要股份行對公貸款結構（2016年）年）圖：主要股份行制造業與批零行業貸款占比（圖：主要股份行制造業與批零行業貸款占比（2016年）年）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%制造&批零基建類房地產其他對公招商銀行興業銀行民生銀行浦發銀行中信銀行光大銀行華夏銀行恒豐銀行0%5%10%15%20%25%30%35%40%招商銀

83、行興業銀行民生銀行浦發銀行中信銀行光大銀行華夏銀行恒豐銀行制造業批零請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 負債結構基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析64圖：主要股份行負債結構（圖：主要股份行負債結構（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%招商銀行興業銀行民生銀行浦發銀行中信銀行平安銀行光大銀行華夏銀行恒豐銀行同業融資存款請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 資產負債表分析 不良貸款關鍵指標基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務

84、分析65圖：主要銀行資產質量指標比較（圖：主要銀行資產質量指標比較（2016年）年）數據來源：Wind，公司公告，國信證券經濟研究所整理不良貸款率 不良生成率 逾期率關注率不良/逾期90天以上貸款工商銀行1.62%0.87%2.65%4.47%109%建設銀行1.52%0.78%1.51%2.87%147%農業銀行2.37%1.12%2.83%3.88%118%中國銀行1.46%0.72%2.15%3.11%130%交通銀行1.52%0.71%2.64%3.02%72%招商銀行1.87%1.88%2.14%2.09%128%興業銀行1.65%2.00%2.15%2.59%127%民生銀行1.6

85、8%1.65%3.50%3.75%66%浦發銀行1.89%2.11%2.98%3.82%83%中信銀行1.69%1.62%3.26%2.65%84%平安銀行1.74%3.34%4.11%4.11%63%光大銀行1.60%1.27%2.87%3.78%80%華夏銀行1.67%1.05%4.72%4.20%44%北京銀行1.27%0.72%2.22%1.46%133%南京銀行0.87%1.43%1.70%1.93%83%寧波銀行0.91%1.19%1.15%1.33%121%江蘇銀行1.43%1.03%2.28%3.01%70%貴陽銀行1.42%2.69%4.07%3.95%84%上海銀行1.17

86、%0.70%1.31%2.16%114%杭州銀行1.62%1.67%3.12%4.82%61%恒豐銀行1.77%1.30%3.65%4.14%76%在21家銀行中排名（越低越好）1812181815請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 凈息差 生息資產收益率基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務分析66圖：主要銀行凈息差（圖：主要銀行凈息差（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理圖：主要銀行生息資產收益率（圖：主要銀行生息資產收益率（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2

87、.00%2.50%3.00%3.50%平安銀行貴陽銀行招商銀行華夏銀行南京銀行農業銀行建設銀行寧波銀行工商銀行恒豐銀行興業銀行浦發銀行中信銀行北京銀行杭州銀行民生銀行中國銀行光大銀行交通銀行江蘇銀行上海銀行凈息差0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%平安銀行恒豐銀行貴陽銀行南京銀行興業銀行寧波銀行江蘇銀行民生銀行浦發銀行華夏銀行杭州銀行光大銀行中信銀行招商銀行北京銀行交通銀行上海銀行建設銀行農業銀行工商銀行中國銀行生息資產收益率請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 利潤表分析 負債成本 存款成本基于事前數據的回溯分析：財務分析基于事前數據的回溯分析：財務

88、分析67圖：主要銀行負債成本（圖：主要銀行負債成本（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%3.00%恒豐銀行江蘇銀行南京銀行興業銀行光大銀行民生銀行上海銀行杭州銀行寧波銀行交通銀行平安銀行北京銀行浦發銀行中信銀行華夏銀行貴陽銀行中國銀行建設銀行招商銀行工商銀行農業銀行計息負債付息率0.00%0.50%1.00%1.50%2.00%2.50%恒豐銀行南京銀行光大銀行上海銀行江蘇銀行平安銀行交通銀行民生銀行寧波銀行興業銀行華夏銀行中信銀行北京銀行中國銀行浦發銀行工商銀行農業銀行建設銀行招商銀行存款付息率圖：主要銀行存款

89、成本（圖：主要銀行存款成本（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 監管指標 2016年末的核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率為7.85/7.85/11.41%，一級資本充足率不達標 2016年末主要流動性指標流動性比例和流動性覆蓋率分別為74%、124%，均滿足監管要求。凈穩定資金比例未披露 2016年末撥備覆蓋率171%，滿足監管要求?；谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治龌谑虑皵祿幕厮莘治觯贺攧辗治?8請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 股東 恒豐銀行沒有控股股東和實際控制人 前兩大股東合計持股33.79

90、%基于事前數據的回溯分析：公司治理基于事前數據的回溯分析：公司治理69表：恒豐銀行前十大股東情況（表：恒豐銀行前十大股東情況（2016年）年）數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理注：部分股東穿透至正常經營的股東便停止穿透股東名稱進入前十大股東時間成立時間經過X層股權穿透至控制人，X=（實際或共同）控制人繳納社保員工數（2016年）煙臺藍天投資控股有限公司2007年或更早1989年2煙臺市國資委29大華銀行有限公司2010年1935年-上海魯潤資產管理有限公司2009年1992年3宋作文0上海佐基投資管理有限公司2015年2015年2長安基金0廈門福信銀泰投資有限公司2015年2007年1

91、福信集團0君康人壽保險股份有限公司2016年2006年0君康人壽312上海國正投資管理有限公司2013年2002年na無實際控制人6上海國之杰投資發展有限公司2007年1995年2兩家香港企業18成都門里投資有限公司2013年2010年1陳冬、江夏0北京中伍恒利投資發展有限公司2013年2000年1陳冬、江夏0請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 董事會 2016年年報顯示公司共有董事11名，包括2名執行董事、6名非執行董事、3名獨立董事 6名非執行董事中由第一大股東、第二大股東各提名1名，其余4名董事看不出與其他前十大股東的關聯關系，情況異常。關聯交易 恒豐銀行2016年報稱“本集團

92、的關聯交易金額占同類交易金額的比例不重大”，據其披露信息，與股東關聯交易不足百萬元?；谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫砘谑虑皵祿幕厮莘治觯汗局卫?0請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 站在歷史視角、基于事前信息，我們發現恒豐銀行的風險在財務數據方面（包括報表數據、監管數據）體現較多，公司治理上也存在問題 公司異常值不是特別突出，需要兩方面綜合判斷71基于事前數據的回溯分析：總結基于事前數據的回溯分析：總結表：恒豐銀行事前分析判斷總結（表：恒豐銀行事前分析判斷總結（2016年）年）數據來源：Wind，上市公司及恒豐銀行定期報告，國信證券經濟研究所整理是否存在異常值資產負債表資產結構

93、非標占比偏高貸款結構（無）對公貸款行業分布批發零售業貸款占比偏高前十大借款人境外借款人背景不明，略顯異常負債結構（無）不良貸款（無）利潤表凈息差（無）生息資產收益率（無）負債成本明顯高于其他銀行監管指標資本充足性一級資本充足率不達標流動性（無）撥備覆蓋率（無）外部環境 主營業務區域經濟狀況（全國性銀行不再分析區域經濟狀況）公司治理控股股東或實際控制人（無控股股東或實際控制人，股權結構分散）前十大股東個別股東可能存在問題董事會有4名董事與前十大股東看不出關聯關系，情況異常關聯交易（無）請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容關注點財務分析：資產負債表資產結構觀察生息資產中的非標占比，判斷資產

94、透明度等情況貸款結構分析對公貸款、個人貸款占比，個人貸款中經營性貸款、消費性貸款等高收益貸款占比，以便做下一步的判斷對公貸款行業分布通過貸款投向判斷其主要客群結構，并結合人均資產、管理成本等驗證業務的真實性前十大借款人觀察前十大借款人是否存在異常情況負債結構關注存款占比情況，以了解負債的穩定性不良貸款觀察不良率、關注率、逾期率、不良/逾期90天以上貸款、不良生成率等數據是否存在異常值財務分析：利潤表凈息差觀察凈息差是否異常生息資產收益率觀察生息資產收益率是否異常負債成本觀察負債成本、存款成本是否異常財務分析：監管指標資本充足性觀察核心一級資本充足率/一級資本充足率/資本充足率是否低于監管要求流

95、動性觀察流動性指標（如流動性覆蓋率、凈穩定資金比例、流動性比例等）是否低于監管要求撥備覆蓋率觀察撥備覆蓋率是否低于監管要求外部環境主營業務區域經濟狀況觀察區域經濟增長是否穩定公司治理控股股東或實際控制人找出公司的實際控制人，觀察實際控制人的綜合實力前十大股東觀察前十大股東是否存在異常董事會觀察董事會結構是否存在異常關聯交易觀察關聯交易余額占比是否異常 基于對異常值的判斷來分析信用風險 將該銀行的指標與同業對比，異常值越多、異常程度越大，越要留意 不同銀行不可能完全一致，所以指標值有差異在所難免，但需要找到合理解釋72案例分析總結案例分析總結表：深度分析常用指標總結表：深度分析常用指標總結數據來

96、源：國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風險深度分析案例04銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 銀行風險化解關鍵是修復資產負債表 銀行風險化解的關鍵是處置不良（采取剝離或自行化解等方式）和補充資本（采取入股或其他方式）。以歷史上工商銀行風險處置為例，采取的是剝離不良和股東入股銀行風險化解與處置：歷史回顧銀行風險化解與處置：歷史回顧74 1998年財政部發行2700億元特別國債作為股本注入四大行，其

97、中工商銀行入股額為850億元。此次入股過程如下：（1）財政部向工商銀行定向發行850億元的30年期特別國債；（2）財政部將發行特別國債募集到的資金注入工商銀行。財政部入股財政部入股第一次剝離不良第一次剝離不良匯金公司入股匯金公司入股第二、三次剝離不良第二、三次剝離不良 1999年我國成立四大AMC剝離四大行不良資產（與工商銀行對口的是華融公司），共剝離不良資產1.39萬億元（含國開行1000億元）。此次不良資產剝離過程如下：華融公司按賬面價值收購4077億元工商銀行不良資產，作為交易對價，華融公司向工商銀行支付947億元現金和3130億元十年期債券。2005年5月第二次剝離不良：財政部委托華融

98、公司按賬面價值從工商銀行承接2460億元不良資產，工商銀行獲得相應的財政部應收款項，應收款項五年內償還。2005年6月第三次剝離不良：四大AMC一起按賬面價值收購工商銀行4590億元不良不良貸款，工商銀行同時用其中的4305億元購買五年期特別央票（回收流動性）。補充補充資本資本補充補充資本資本處置處置不良不良處置處置不良不良 2005年匯金公司使用外匯儲備向工商銀行入股150億美元（折合人民幣1241億元）圖：工商銀行歷史上的風險化解過程總結圖：工商銀行歷史上的風險化解過程總結數據來源：中國華融、中國信達及工商銀行招股書，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 銀行

99、風險化解關鍵是修復資產負債表 歷史上寧波銀行風險處置采取的是自我化解不良，同時也有股東入股 寧波銀行成立之初包袱沉重，1999年末經審計的凈資產為-2.77億元，經審計的不良貸款7.88億元，不良率高達27.2%。截至2004年初不良貸款余額仍有4.95億元銀行風險化解與處置：歷史回顧銀行風險化解與處置：歷史回顧75數據來源：寧波銀行招股書，國信證券經濟研究所整理l本次會議延續了財政政策“積極”的基調?！斑m度加力、提質增效”與去年的“加力提效”變化不大基調以2004年為例。2004年初不良貸款余額4.95億元，當年新產生不良貸款0.35億元當年核銷歷史不良貸款1.98億元，回收歷史不良貸款1.

100、48億元，0.17億元不良貸款升級為正常貸款年末不良貸款余額降至1.66億元，不良率0.96%不良處置：回收與核銷2001年第一次增資。寧波市財政局及一些本地國企、民企等共同為寧波銀行增資1.81億元（由于凈資產為負，因此按1元/股增資）2004年第二次增資。寧波市財政局以及一些本地國企、民企和寧波銀行內部員工等共同為寧波銀行增資13.80億元（按1.2xPB增資）補充資本：股東增資入股圖：寧波銀行歷史上的風險化解過程總結圖：寧波銀行歷史上的風險化解過程總結請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 廣東省政府通過發行中小銀行專項債注資普寧農商行案例中，包括不良資產剝離和入股 普寧農商行主要

101、在廣東省揭陽普寧市展業，不良問題嚴重，2022年10月末未經審計的凈資產為-48億元（其2021年末存款總額僅241億元）。20廣東債97于2020年12月份發行，募集資金總額100億元，用于向四家銀行增資，普寧農商行獲得其中的37億元。中小銀行專項債還本付息一般采取“5+5”的方式，即前五年為還本寬限期，只付息不還本，后五年按每年20%的比例還本，同時支付剩余本金對應的利息。20廣東債97所投資的普寧農商行相關資金償還，其償債資金來源包括股份分紅、信貸資產回收所得、股份轉讓所得。銀行風險化解案例：普寧農商行銀行風險化解案例：普寧農商行76銀行投資規模（億元）郁南農信社40普寧農商行37揭東農

102、商行14羅定農商行9表：表：20廣東債廣東債97募集資金投向募集資金投向數據來源：Wind，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 廣東省政府通過發行中小銀行專項債注資普寧農商行案例中，包括不良資產剝離和入股 廣東省政府通過專項債注資普寧農商行的交易結構大致如下：廣東省人民政府發行專項債募集資金37億元（十年本息共計47.42億元），通過粵財控股對普寧農商行進行間接入股及注資；粵財控股以約3.12億元認購普寧農商行增發股份，占增發后總股本的29.81%；同時以33.88億元購買以普寧農商行信貸為底層資產的信托受益權；粵財控股通過普寧農商行股份分紅、信貸資產清收處置所

103、得、股份和信托受益權轉讓所得償還專項債本息，具體節奏安排根據專項債本息償還進度厘定，確保專項債本息足額償還。其中：粵財控股自信托生效日起至專項債到期前，分期將全部信托受益權轉讓給東莞農商行；粵財控股自完成普寧農商行股份登記日起滿五年后，分期將全部股份轉讓給東莞農商行。銀行風險化解案例：普寧農商行銀行風險化解案例：普寧農商行77圖：普寧農商行風險處置交易結構圖：普寧農商行風險處置交易結構數據來源：東莞農商行公告，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 四川銀行重組案例中，包括不良資產剝離和入股，并伴隨銀行兼并 四川銀行成立于2020年11月，是以攀枝花市商業銀行和涼山

104、州商業銀行為基礎采取新設合并方式設立的省級法人城商行。該銀行自成立以來已連續兩年盈利，其中2022年實現凈利潤8.7億元，ROA為0.40%，ROE為2.8%；2022年末公司總資產2472億元，凈資產321億元，不良率1.57%，撥備覆蓋率287%，核心一級資本充足率17.39%，成為一家正常經營的銀行 結合新聞報道信息，我們整理了四川銀行的重組交易結構銀行風險化解案例：四川銀行銀行風險化解案例：四川銀行78l本次會議延續了財政政策“積極”的基調?！斑m度加力、提質增效”與去年的“加力提效”變化不大基調兩家老銀行不良資產近300億元。在吸收合并過程中，通過多種方式處置不良資產175億元一是通過

105、老股東權益沖銷不良貸款（約25億元）二是通過新股東溢價支持化解一部分不良（約81億元）三是在注冊地產業扶持資金支持下，市場化化解部分不良貸款（約69億元）不良剝離新股東共投入資金約350億元其中約270億元為股本補充資本28家企業（以國企為主，也有民企參與）新設一家四川銀行，然后吸收合并攀枝花銀行和涼山銀行在合并后的四川銀行中，新股東持股約90%，原來兩家銀行的老股東持股比例約10%新設合并圖：四川銀行的重組交易結構圖：四川銀行的重組交易結構數據來源：澎湃新聞，第一財經，國信證券經濟研究所整理請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 富滇銀行注資案例則表明銀行補充資本的途徑不限于入股 23

106、云南16募集資金總額31億元，全部用于以轉股協議存款方式補充富滇銀行資本金 據其公告信息：“在發生轉股協議存款設定的持續經營觸發事件(核心一級資本充足率低于5.125%)和監管部門認定的無法生存觸發事件前，轉股協議存款計入協議存款補充其他一級資本；在發生轉股觸發事件后，根據清產核資和資產評估結果，轉股協議存款計入普通股補充核心一級資本?！?3云南16的資金投向是富滇銀行的轉股協議存款，因此其償債資金來源也是該轉股協議存款（轉股協議存款期限與專項債券期限匹配，存款利息計提周期與專項債券付息周期保持一致）中小銀行風險化解案例：富滇銀行中小銀行風險化解案例：富滇銀行79觸發事件觸發事件1、持續經營觸

107、發事件：指商業銀行核心一級資本充足率降至5.125%或以下2、無法生存觸發事件：指以下兩種情形中的較早發生者：（1）銀保監會認定若不進行減記或轉股，該商業銀行將無法生存。（2）相關部門認定若不進行公共部門注資或提供同等效力的支持，該商業銀行將無法生存。會計處理會計處理同時設定持續經營觸發事件和無法生存觸發事件的，計入負債；僅設定無法生存觸發事件的，計入權益。減記條款減記條款當持續經營觸發事件發生時，可采取全額減記或部分減記兩種方式；當無法生存觸發事件發生時，進行全額減記轉股條款轉股條款當持續經營觸發事件發生時，可采取全額轉股或部分轉股兩種方式；當無法生存觸發事件發生時，進行全額轉股損失吸收順損

108、失吸收順序序同級別資本工具應同時啟動減記或轉股，并按各工具占該級別資本工具總額的比例減記或轉股。表：表：關于商業銀行資本工具創新的指導意見（修訂）關于商業銀行資本工具創新的指導意見（修訂）對其他一級資本工具的主要條款規定對其他一級資本工具的主要條款規定數據來源：金融監管總局，國信證券經濟研究所整理表：表：23云南云南16的資金償還來源的資金償還來源數據來源：債券公告，國信證券經濟研究所整理情形情形償債資金來源償債資金來源未轉股轉股協議存款的存款利息、轉股協議存款按期退出的存款本金轉股轉股后的股金分紅、股權轉讓所得。其中股份轉讓可通過老股東收購股份、引入戰略投資者和富滇銀行以自有資金回購股份等方

109、式進行；若前述資金無法覆蓋到期專項債券本息，則富滇銀行通過出售可快速變現資產以及重整等方式進行償還請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容央行金融機構評級與中小銀行風險情況01中小銀行整體風險可控但經營分化02銀行信用風險分析模型更新03目錄目錄銀行信用風險深度分析案例04中小銀行風險化解與處置05投資建議與風險提示06請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容 投資建議 當前銀行板塊估值處于低位，經歷過房地產風險暴露、存量房貸利率調整后，板塊潛在利空明顯減少，意味著估值下行風險小。隨著宏觀經濟恢復向好，銀行板塊存在估值修復的潛力，我們維持行業“超配”評級 風險提示 本文提出了一個銀行信

110、用風險評價思路，并據此建立了一個簡易的銀行信用風險評價模型，模型運行的效果和穩定性均較好。但我們對銀行信用風險評價體系的搭建很大程度上受到主觀研究經驗的影響，我們從審慎角度出發，對于模型中用到的指標、權重設計等給出了合理理由，但仍然會存在我們未曾意識到的疏漏之處，且數據收集過程中也可能存在錯漏，均可能對模型運行的結果和效果產生影響，請投資者注意相關風險。若宏觀經濟大幅下行，可能從多方面影響銀行業，比如經濟下行時期貨幣政策寬松對凈息差的負面影響、企業償債能力超預期下降對銀行資產質量的影響等。投資建議與風險提示投資建議與風險提示81請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容免責聲明免責聲明分析師

111、承諾分析師承諾作者保證報告所采用的數據均來自合規渠道；分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意或影響；作者在過去、現在或未來未就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報酬，特此聲明。重要聲明重要聲明本報告由國信證券股份有限公司（已具備中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）制作；報告版權歸國信證券股份有限公司（以下簡稱“我公司”）所有。本報告僅供我公司客戶使用，本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式使用、復制或傳播。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一

112、切須以我公司向客戶發布的本報告完整版本為準。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映我公司于本報告公開發布當日的判斷，在不同時期，我公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。我公司不保證本報告所含信息及資料處于最新狀態；我公司可能隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，投資者應當自行關注相關更新和修訂內容。我公司或關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。本公司的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做

113、出與本報告中意見或建議不一致的投資決策。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，我公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后果不承擔任何法律責任。證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明本公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢，是指從事證券投資咨詢業務的機構及其投資咨詢人員以下列形式為證券投資人或者客戶提供證券投資分

114、析、預測或者建議等直接或者間接有償咨詢服務的活動：接受投資人或者客戶委托，提供證券投資咨詢服務；舉辦有關證券投資咨詢的講座、報告會、分析會等；在報刊上發表證券投資咨詢的文章、評論、報告，以及通過電臺、電視臺等公眾傳播媒體提供證券投資咨詢服務；通過電話、傳真、電腦網絡等電信設備系統，提供證券投資咨詢服務；中國證監會認定的其他形式。發布證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。國信證券投資評級國信證券投資評級投資評級標準投資評級標

115、準類別類別級別級別說明說明報告中投資建議所涉及的評級（如有）分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后6到12個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6到12個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A股市場以滬深300指數（000300.SH）作為基準；新三板市場以三板成指（899001.CSI）為基準；香港市場以恒生指數(HSI.HI)作為基準；美國市場以標普500指數(SPX.GI)或納斯達克指數（IXIC.GI）為基準。股票投資評級股票投資評級買入股價表現優于市場代表性指數20%以上增持股價表現優于市場代表性指數10%-20%之間中性股價表現介于市場代表性指數10%之間賣出股價表現弱于市場代表性指數10%以上行業投資評級行業投資評級超配行業指數表現優于市場代表性指數10%以上中性行業指數表現介于市場代表性指數10%之間低配行業指數表現弱于市場代表性指數10%以上請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容國信證券經濟研究所國信證券經濟研究所深圳深圳深圳市福田區福華一路125號國信金融大廈36層郵編：518046 總機：0755-82130833上海上海上海浦東民生路1199弄證大五道口廣場1號樓12樓郵編：200135北京北京北京西城區金融大街興盛街6號國信證券9層郵編：100032