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1、證券研究報告|行業深度|銀行 1/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 銀行 報告日期：2025 年 01 月 01 日 如何用策略思如何用策略思維看銀行維看銀行 本輪銀行股行情復盤與展望本輪銀行股行情復盤與展望 投資要點投資要點 系統性探討“策略思維看銀行”系統性探討“策略思維看銀行”方法論框架。方法論框架。導讀：導讀：越來越多的二級市場投資者對銀行股價走勢捉摸不透，十年前，銀行經營良好，股價經常不漲反跌；最近兩年，銀行經營承壓，股價卻拾級而上，2024年更是一枝獨秀。為何？除了微觀和行業視角看銀行，更要用策略思維看銀行。傳統思維如何看銀行？傳統思維如何看銀行？過去一直圍繞基本面指標看銀行

2、，尤為關注營收、利潤、不良等指標的邊際變化。過去一直圍繞基本面指標看銀行，尤為關注營收、利潤、不良等指標的邊際變化。傳統思維基于基本面指標的邊際變化研究銀行股、指導銀行股投資。這些指標主要是營收增速、利潤增速、規模增速、凈息差、不良率、關注率、撥備覆蓋率等。如何策略思維看銀行？如何策略思維看銀行？策策略思維的核心是機會成本。略思維的核心是機會成本。從 DDM 估值模型分子端、分母端切入分析：（1）分子驅動：基本面既要看邊際美，更要看相對美。行情：）分子驅動：基本面既要看邊際美，更要看相對美。行情：銀行股漲跌的絕對收益行情，一般來說與基本面邊際改善或者惡化有關，這里最重要的因素仍是經濟變量。而銀

3、行股漲跌的相對收益，一般來說來自于“相對美”，在行業比較中銀行盈利能力高低與成長性的排序位置。通常，銀行的商業模式決定了銀行經營的穩定性比較好，若在經濟平緩下行期，銀行業績具有相對美。2021 年以來中信成長風格盈利增速持續下行，截至 24Q1-3 中信成長風格利潤增速為負26.1%，而上市銀行利潤同比增長 1.4%。機會機會：銀行內部選股，主要基于盈利能力高低、持續性、穩定性，這主要由業務紅利、區域紅利、能力差異決定。（2）分母驅動：無風險利率、風險評價、風險偏好、分紅比例均為重要角色。）分母驅動：無風險利率、風險評價、風險偏好、分紅比例均為重要角色。無風險利率：無風險利率的漲跌，在不同經濟

4、預期背景下對銀行股的影響不同。無風險利率：無風險利率的漲跌，在不同經濟預期背景下對銀行股的影響不同。經濟復蘇驅動利率變化，分母端影響小于分子端影響，此時更接近于分子端行情。流動性驅動利率變化，比較少見且持續時間不長，很難形成長期定價。比如 2013 年出現過“錢荒”，利空銀行股分子（同業資產安全性）和分母端。經濟持續承壓，分子端預期鈍化，無風險利率下降、增量資金入市則有可能導致銀行股上漲，這時是典型分母端行情。風險評價：風險評價：風險評價代表了市場對投資銀行股風險的認知，與經濟狀態，以及城投地產等重點領域風險感知相關。風險評價惡化，通常導致銀行股下跌；而風險評價改善，通常導致銀行股上漲；風險評

5、價鈍化，則對銀行股影響不大。風險偏好：風險偏好：當投資者的風險偏好提升、市場賺錢效應走強時，買銀行股的機會成本高，銀行股很難擁有相對收益。其中，國有銀行的相對收益與風險偏好更相關其中，國有銀行的相對收益與風險偏好更相關，其他類型的銀行次之，主要源于其他類型銀行的市場化屬性更強。分紅比例：分紅比例：破凈股提高分紅比例有利于 PB 估值提升。實操容易有哪些誤區？實操容易有哪些誤區？（1）經濟不好，銀行股一定會跌嗎？）經濟不好，銀行股一定會跌嗎？不一定。不一定。當投資者已經對悲觀經濟預期“麻木”時，ROE 預期和風險評價的惡化會鈍化，而無風險利率、風險偏好無風險利率、風險偏好如果出現下降，則有可能出

6、現銀行股的行情。打個比方：如果出現下降，則有可能出現銀行股的行情。打個比方：如果用天氣比喻經濟預期，用傘比喻銀行。下小雨，可以頂一頂，不需要傘；如果雨越下越大，那還是需要傘，而且會把傘牢牢攥??；天晴了，傘就可以放下了。（2）風險上升，銀行股一定會跌嗎？）風險上升，銀行股一定會跌嗎？不一定。不一定。核心變量是風險是否超預期上升，而非風險上升本身決定銀行股的走勢。同時，市場認為，銀行作為高杠桿行業，風險上升比實體快，實際上經濟運轉離不開銀行。尤其國有銀行具有獨特的穩定商業模式和持續經營能力，有可能“差”，很難“倒”。（3）業績最好，個股估值就最貴嗎？）業績最好，個股估值就最貴嗎？不一定。不一定。公

7、司經營是馬拉松，不是百米沖刺。第一圈跑得快，不代表跑得長、跑得遠。在市場情緒差、風險偏好低的時候，就要論長跑能力了，慢走也行。這時候業績不一定最關鍵，“體格”、“資質”可能更重要些，市場的定價因子會更加傾向于穿越周期的能力。本輪行情驅動與選股？本輪行情驅動與選股？本輪銀行股是典型的分母端行情。本輪銀行股是典型的分母端行情。2024 年 1-9 月的銀行機會主要是 DDM 模型分母兩個重要變量無風險利率下行和風險偏好下降共振帶來的紅利資產行情。銀行股分母行情結束的標志可能有哪些？（銀行股分母行情結束的標志可能有哪些？（1）經濟趨勢回升之時：經濟趨勢回升之時：彼時無風險利率轉為上升，紅利資產的吸引

8、力可能下降，從而在分母端對銀行股行情造成打擊。短期回調之后，轉為分子端驅動，選股思路也將發生改變，從偏好穩健銀行轉為偏好成長性銀行。（2）市場風險偏好抬升：市場風險偏好抬升：若股票市場出現較為明顯的投資 行業評級行業評級:看好看好(維持維持)分析師：梁鳳潔分析師：梁鳳潔 執業證書號：S1230520100001 021-80108037 分析師：邱冠華分析師：邱冠華 執業證書號：S1230520010003 02180105900 分析師：陳建宇分析師：陳建宇 執業證書號：S1230522080005 15014264583 分析師：徐安妮分析師：徐安妮 執業證書號：S123052306000

9、6 分析師：周源分析師：周源 執業證書號：S1230524070004 研究助理：張一寧研究助理：張一寧 相關報告相關報告 1 大行資本補充與存單測算 2024.12.26 2 化債下資產荒壓力顯現 2024.12.14 3 打破存款利率傳導阻塞 2024.11.30 行業深度 2/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 主線，引動風險偏好回升，則對銀行股分母端可能造成階段性打擊。（3）系統性系統性風險的暴露：風險的暴露：當前銀行股分母端處于風險評價鈍化的階段，若系統性風險爆發，將導致風險評價急劇惡化帶來的估值下跌。（4）超額股息率被消滅：超額股息率被消滅：銀行股當前股息率高于無風險利率，若超

10、額股息率被消滅，則可能導致增量資金流入放緩，從而導致分母端行情趨于結束。展望展望 2025 年，銀行股還要繼續漲。年，銀行股還要繼續漲。分子端銀行股沒有邊際美但仍有相對美，分母端無風險利率仍有下降空間，風險偏好相較 2024 年前三季度中幅回升，風險評價有改善期權。分母端變量組合的微妙變化，使得 2025 年我們更加看好低估值+高股息的中小行，當然，2024 年 9 月底前重點推薦的高股息大行也會繼續上漲。風險提示：宏觀經濟失速，不良大幅暴露。風險提示：宏觀經濟失速，不良大幅暴露。pUtYmXgZxUyXrQ6MdN9PpNrRtRtOkPrRoPiNqQoM8OnNxOuOmPtMxNtQu

11、M行業深度 3/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 正文目錄 1 如何策略思維看銀行如何策略思維看銀行.5 1.1 原理探討：從 DDM 模型出發.5 1.1.1 為何是 DDM 模型？中小股東視角：賺取資本利得和分紅.5 1.1.2 DDM 的驅動因素？分子與分母端：經營驅動 vs 策略驅動.6 1.2 分子驅動：既要看邊際美，也要看相對美.7 1.2.1 行情：來自于經濟周期.7 1.2.2 機會：業務+區域+能力.8 1.3 分母驅動：三大驅動邏輯與復盤.12 1.3.1 無風險利率驅動.12 1.3.2 風險評價驅動.13 1.3.3 風險偏好驅動.14 2 實操容易有哪些誤區實操

12、容易有哪些誤區.15 2.1 經濟不好，銀行股一定會跌嗎？.15 2.2 風險上升，銀行股一定會跌嗎？.15 2.3 業績最好，個股估值就最貴嗎？.16 3 本輪銀行股行情復盤本輪銀行股行情復盤.16 3.1 2023 年以來行情特征.16 3.1.1 整體板塊：國有銀行領漲.16 3.1.2 個股表現：與估值、股息相關度高.17 3.2 本輪行情的驅動因素.19 3.2.1 存銀行不如買銀行的高股息周期.19 3.2.2 市場趨向絕對收益的低波動周期.20 3.2.3 房地產影響鈍化的風險改善周期.23 3.2.4 分紅比例提高的高質量發展周期.25 3.3 本輪行情的常見困惑.26 3.3

13、.1 股息率一直高，為什么 2023 年才開始漲？.26 3.3.2 房地產股低迷，為什么銀行股會持續漲？.27 3.3.3 銀行股整體漲，為什么大行比小行強勢？.27 4 本輪行情展望與選股本輪行情展望與選股.27 4.1 何時本輪銀行股行情結束？.27 4.2 當前銀行股核心選股思路？.28 5 風險提示風險提示.28 行業深度 4/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖表目錄圖表目錄 圖 1：銀行 DDM 估值模型及影響因素推導.6 圖 2：銀行分子端的絕對收益行情驅動因素.7 圖 3：利潤增速來看，銀行股波動性小于成長股.8 圖 4：盈利增速差和相對收益基本呈正相關趨勢.8 圖 5

14、：市場無風險利率的錨發生切換.13 圖 6：PMI-TTM 走勢與銀行行情基本一致.14 圖 7：2022 年下半年城投風險擔憂上行.14 圖 8：2021 年地產風險擔憂上行，壓制行情.14 圖 9：2016-2017 年實體產業風險下行驅動行情.14 圖 10：國有銀行板塊相對收益與市場風險偏好.15 圖 11：中小銀行板塊相對收益與市場風險偏好.15 圖 12：銀行商業模式穩定性分析.16 圖 13：2023 年以來銀行行情：國有行領漲.17 圖 14：2018 年以來優質成長股的數量越來越少.20 圖 15：2018 年以來 5 年期 AA 中債城投債到期收益率大幅下降.20 圖 16

15、：2022 年來主動基金回撤大，跑輸滬深 300、上證 50 指數.21 圖 17：23Q4 末主動、被動基金規模較 21Q4 末-35%、+31%.21 圖 18：20212022 年是本輪地產風險暴露高峰.23 圖 19：測算 11 個樣本城市 2021 年新房成交面積為二手房 1.2 倍.24 圖 20：測算全國/一線/二線/三線/四線城市二手房房價跌幅.24 圖 21：2023 年上市銀行分紅比例較 2022 年提升 0.8pc.26 表 1：銀行主要股東和中小股東的差異.6 表 2：對公、零售、金市業務綜合盈利能力測算：不同類型銀行的興起與衰落.9 表 3：對公、零售、金市業務綜合盈

16、利能力衍生測算：零售盈利優勢收窄（單位%）.10 表 4：各家城商行經營區位情況.10 表 5：各家農商行經營區位情況.11 表 6：類似業務布局，基本面亦有差異.11 表 7：類似區域布局，基本面亦有差異.11 表 8：個股漲跌幅情況.18 表 9：各類市場利率和四大行股息率情況：四大行股息性價比突出.19 表 10：2022 年以來資金延續低風險偏好特征.20 表 11：指數重配、公募低配的典型行業包括：銀行、非銀金融、公用事業、建筑裝飾.22 表 12：最近 5 年，銀行板塊平均股息率 4.9%，在 22 個二級行業中排名第二.23 表 13：銀行股是上證 50、滬深 300、國證紅利指

17、數的重要成分.23 表 14：銀行業有足夠的能力應對地產風險.25 行業深度 5/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2022 年底以來，以國有銀行為代表的銀行股異軍突起，銀行指數累計漲幅 41%、國有行指數累計漲幅 84%。很多投資者疑惑，為何經濟整體增速放緩、不良壓力增大的環境為何經濟整體增速放緩、不良壓力增大的環境中，銀行股卻表現突出。中，銀行股卻表現突出。過去一直圍繞基本面指標看銀行，尤為關注營收、利潤、不良等指標的邊際變化。過去一直圍繞基本面指標看銀行，尤為關注營收、利潤、不良等指標的邊際變化。傳統思維基于基本面指標的邊際變化研究銀行股、指導銀行股投資。這些基本面指標主要是營收增

18、速、利潤增速、規模增速、凈息差、不良率、關注率、撥備覆蓋率等。事實上，銀行股投資不僅看基本面，更要看基本面以外的策略因素。因此本篇報告立事實上，銀行股投資不僅看基本面，更要看基本面以外的策略因素。因此本篇報告立足于“基本面以外”，足于“基本面以外”，系統性探討“策略思維看銀行”的方法論框架，以供投資者共同探系統性探討“策略思維看銀行”的方法論框架，以供投資者共同探討。討。1 如何策略思維看銀行如何策略思維看銀行 策略思維的核心是機會成本。策略思維的核心是機會成本。銀行股是各類股權投資的一種，從全市場投資的角度，買入或賣出銀行股的動機不僅取決于銀行股本身的經營情況，更加取決于機會成本。1.1 原

19、理探討：從原理探討：從 DDM 模型出發模型出發 對銀行股投資者來說，DDM 模型是較為合適的估值方法。市場上絕大部分投資者是中小股東。因此對于絕大部分機構投資者、企業/個人投資者來說，銀行股的價值主要在于資本利得和可獲得的分紅，使用股利貼現模型（下稱 DDM 模型）是合適的估值方法。DDM 模型中，銀行股估值由分子端（基本面表現及預期）和分母端（要求回報率、分紅比例）共同決定。1.1.1 為何是為何是 DDM 模型？模型？中小股東視角：賺取資本利得和分紅中小股東視角：賺取資本利得和分紅 對于絕大部分機構投資者、企業對于絕大部分機構投資者、企業/個人投資者來說，銀行股的價值主要在于資本利得和個

20、人投資者來說，銀行股的價值主要在于資本利得和可獲得的分紅?？色@得的分紅。銀行大小股東獲得投資收益方式不同。（銀行大小股東獲得投資收益方式不同。（1）銀行的主要股東）銀行的主要股東：可將投資通過權益法計入長期股權投資，銀行投資的賬面回報分為兩部分，一部分是低于 1xPB 購入形成長期股權投資時的營業外收入，另一部分是持有股權帶來的 ROE 回報。近似年化投資回報率近似年化投資回報率=ROE/PB。（。（2）銀行的中小股東：）銀行的中小股東：主要賺取資本利得和分紅。投資回報率投資回報率=（資本利得（資本利得+分紅）分紅）/投資金額。投資金額。絕大部分投資者是銀行股的中小股東。絕大部分投資者是銀行股

21、的中小股東。（1）我國優質商業銀行的股權高度集中于政府和產業資本（含保險、國企、民企、外資），截至 2024 年 12 月 31 日，上市銀行自由流通市值占比僅 20%。（2）股東資格需要嚴格審批程序。要成為商業銀行主要股東（股權 5%以上，或派駐董監高），需經過監管審批同意，且需滿足監管一系列對股東的規定，否則監管有權要求轉讓股權。行業深度 6/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表1：銀行主要股東和中小股東的差異 主要股東主要股東 中小股東中小股東 準入要求準入要求 高門檻高門檻 定義：定義：商業銀行主要股東是指持有或控制商業銀行 5%以上股份或表決權，或對銀行經營管理有重大影響的股東

22、（派駐董監高）。要求：要求：首次持有或累計增持商業銀行資本總額或股份總額5%以上的，應當事先報監管核準。應當事先報監管核準。持有商業銀行資本總額或股份總額 1%以上、5%以下的，應當在取得相應股權后十個工作日內向監管報告。董監高資格董監高資格也需監管審批。也需監管審批。無門檻無門檻 回報來源回報來源 成本法要求嚴格，需要達到控股水平，一般主要股東可用權益法計入長股投：根據權益法計量要求，上市銀行的凈利潤，按照持股比例，等比例計入股東的投資收益中，相當于主要股東賺取相當于主要股東賺取 EPS。無法計入長股投，賺?。汗蕛r值變動損益（資本無法計入長股投，賺?。汗蕛r值變動損益（資本利得）；分紅（投

23、資收益）。利得）；分紅（投資收益）?；貓舐驶貓舐?回報率為：回報率為：EPS/P=ROE/PB（資本利得（資本利得+可獲得分紅）可獲得分紅）/投入資金投入資金 股東責任股東責任 持股周期：取得股權后，5 年內不得轉讓股權。風險救助：主要股東應當在必要時向商業銀行補充資本。滿足要求：滿足監管對主要股東一系列其他要求，否則可要求轉讓股權。無 資料來源：wind，中國政府網，浙商證券研究所。1.1.2 DDM 的驅動因素？的驅動因素？分子與分母端：經營驅動分子與分母端：經營驅動 vs 策略驅動策略驅動 DDM 模型的驅動因素可以分為分子端和分母端。DDM 模型定價股權價值=未來可分紅金額的貼現價值。

24、分子端，由預期盈利能力（比如分子端，由預期盈利能力（比如 ROE 等）決定；分母端，由要求回等）決定；分母端，由要求回報率報率 r、分紅比例、分紅比例 d 決定。決定。預期預期 ROE：上市銀行的盈利與持續性、穩定性，與宏觀環境、政策環境（牌照競爭、利率政策等）、銀行自身稟賦、經營能力都有很大關系。要求回報率要求回報率 r：在 DDM 模型中，我們一般簡單假設 r(要求回報率)不變，但是實際上 r 會隨著無風險利率、市場風險偏好等因素而波動。要求回報率 r 由三個因素決定：無風險利率無風險利率 rf，rf 越高則要求回報率越高。風險評價風險評價，公司經營越差與股票投資風險越大，則風險評價越差，

25、要求回報率越高。在簡化的永續增長模型中，可以把持續經營的概率納入到風險評價中考慮。風險偏好風險偏好，風險偏好越低、單位風險所要求的對價越高，要求回報率越高。分紅比例分紅比例 d：分紅比例未必是越高越好，但是銀行股通常破凈。PB 破凈的情況下，提高分紅比例是有利于 PB 估值提升的。通過對 DDM 因素分解，我們可以清晰看到股票投資的驅動因素遠超分子端的基本面，但投資者往往傾向于忽略基本面以外的分母端驅動因素，原因是難以把握。圖圖1：銀行 DDM 估值模型及影響因素推導 資料來源：浙商證券研究所。行業深度 7/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1.2 分子驅動：既要看邊際美，也要看相對美分

26、子驅動：既要看邊際美，也要看相對美 分子端行情與基本面相關，既要看邊際美，也要看相對美。行情行情，銀行股漲跌的絕絕對收益行情，一般來說與基本面邊際改善或者惡化有關對收益行情，一般來說與基本面邊際改善或者惡化有關，這里最重要的因素仍是經濟變量。而銀行股漲跌的相對收益，一般來說來自于“相對美”，銀行股漲跌的相對收益，一般來說來自于“相對美”，在行業比較中銀行盈利能力高低與成長性的排序位置。一般而言，銀行的商業模式決定了銀行經營的穩定性比較好，若在經濟平緩下行期，銀行業績具有相對美。機會機會，與主要來自于盈利能力的超額業務紅利+區域紅利+能力差異決定。1.2.1 行情：來自于經濟周期行情：來自于經濟

27、周期 分子端的絕對收益行情，一般與經濟周期呈現正相關。（分子端的絕對收益行情，一般與經濟周期呈現正相關。（1）經濟從底部）經濟從底部修復修復繁榮的過程中繁榮的過程中，銀行經營基本面呈現滯后性改善特征。經濟企穩改善期經濟企穩改善期，銀行基本面預期由差變好，雖基本面仍未見到實質改善，但估值已開始修復，驅動行情；經濟繁榮經濟繁榮后半段后半段，銀行基本面滯后于經濟，繁榮后期經營好于實體，業績表現驅動行情。（2）經濟）經濟從繁榮從繁榮回落回落衰退的過程中衰退的過程中，銀行經營基本面呈現滯后性惡化特征。經濟開始回經濟開始回落期，落期，銀行基本面仍然較好，但基本面預期轉壞，估值下行；經濟持續承壓期，銀行基經

28、濟持續承壓期，銀行基本面預期持續悲觀。但如果有流動性寬松、風險偏好改變，可能有行情。本面預期持續悲觀。但如果有流動性寬松、風險偏好改變，可能有行情。圖圖2：銀行分子端的絕對收益行情驅動因素 資料來源：浙商證券研究所。分子端的相對收益行情，一般來說來自于“相對美”，在行業比較中銀行盈利能力高分子端的相對收益行情，一般來說來自于“相對美”，在行業比較中銀行盈利能力高低與成長性的排序位置。低與成長性的排序位置。一般而言，銀行的商業模式決定了銀行經營的穩定性比較好，若若在在經濟平緩下行期，銀行業績具有相對美。營收端，經濟平緩下行期，銀行業績具有相對美。營收端，銀行主要盈利驅動因素來自規模，而規模增長與

29、 M2 增速基本匹配，每年 M2 的穩健增長，支撐銀行營收總盤子保持穩健。利潤利潤端端，銀行依靠撥備計提，實現跨周期成本調節，在盈利動能強的年份，可通過多計提減值，補足減值準備“余糧”；在盈利下行期，可通過少計提減值，消耗“余糧”，遞補利潤。從數據來看，銀行股的利潤增速波動性顯著小于成長股。2021 年以來中信成長風格盈利增速持續下行，截至 24Q1-3 中信成長風格利潤增速為負 26.1%，而銀行（中信）指數利潤增速基本保持在個位數。行業深度 8/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖圖3：利潤增速來看，銀行股波動性小于成長股 圖圖4：盈利增速差和相對收益基本呈正相關趨勢 資料來源：wi

30、nd，浙商證券研究所。資料來源：wind，浙商證券研究所。1.2.2 機會：業務機會：業務+區域區域+能力能力 分子端的機會，主要來自盈利能力的超額，由業務紅利分子端的機會，主要來自盈利能力的超額，由業務紅利+區域紅利區域紅利+能力差異決定。能力差異決定。業務紅利：業務紅利：銀行是服務于客戶投融資需求的行業，因此業務結構差異往往確定了某段時期銀行經營的起落。銀行業務，針對客戶類型不同，可分為【對公-零售-金市】。截面來看：零售截面來看：零售金市金市對公對公，零售業務收益高，得益于低不良；對公業務高負債、高不良，僅微利。時間序列：對公盈利已企穩，零售下行壓力大。時間序列：對公盈利已企穩，零售下行

31、壓力大。零售型銀行，2021 年以來盈利能力下行壓力大。最新情況來看，負債成本顯著改最新情況來看，負債成本顯著改善，帶動對公、零售業務新發生業務綜合收益率回升。善，帶動對公、零售業務新發生業務綜合收益率回升。-100.0%-50.0%0.0%50.0%100.0%150.0%200.0%15-1216-0616-1217-0617-1218-0618-1219-0619-1220-0620-1221-0621-1222-0622-1223-0623-1224-06成長(風格.中信)銀行(中信)0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%-150.0pc-100.0pc-50.0

32、pc0.0pc50.0pc100.0pc15-1216-0616-1217-0617-1218-0618-1219-0619-1220-0620-1221-0621-1222-0622-1223-0623-1224-06盈利增速：銀行股-成長股銀行股較成長股相對收益(右軸)行業深度 9/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表2：對公、零售、金市業務綜合盈利能力測算：不同類型銀行的興起與衰落 2013 2014 1H15 2015 1H16 2016 1H17 2017 1H18 2018 1H19 2019 1H20 2020 1H21 2021 1H22 2022 1H23 2023 最

33、新最新 對公對公 資產收益率 5.96 6.01 5.74 5.45 4.65 4.38 4.23 4.22 4.39 4.44 4.51 4.48 4.29 4.12 3.98 3.95 3.85 3.77 3.68 3.62 3.34 負債成本率 1.93 2.08 2.07 1.95 1.59 1.52 1.45 1.45 1.54 1.58 1.68 1.69 1.70 1.68 1.67 1.68 1.75 1.82 1.93 1.93 0.96 不良率 1.15 1.42 1.72 2.03 2.02 2.19 2.16 2.11 2.08 2.12 2.02 1.98 1.99

34、2.08 2.04 1.87 1.80 1.68 1.61 1.54 1.54 稅前收益稅前收益率率 2.88 2.51 1.96 1.47 1.04 0.67 0.63 0.66 0.77 0.74 0.82 0.80 0.59 0.35 0.27 0.40 0.30 0.27 0.15 0.15 0.84 稅后收益稅后收益率率 2.16 1.88 1.47 1.10 0.78 0.50 0.47 0.49 0.58 0.56 0.62 0.60 0.44 0.27 0.20 0.30 0.23 0.20 0.11 0.11 0.63 零售零售 資產收益率 6.06 6.21 6.05 5.

35、92 4.89 4.74 4.58 4.68 4.86 4.93 5.06 5.38 5.50 5.42 5.25 5.21 5.24 5.16 4.88 4.70 4.63 負債成本率 2.00 2.04 2.06 1.97 1.62 1.56 1.44 1.43 1.44 1.50 1.74 1.75 1.77 1.76 1.79 1.80 1.83 1.81 1.78 1.77 0.80 不良率 0.61 0.82 0.97 1.02 0.99 1.03 0.93 0.84 0.78 0.75 0.73 0.72 0.79 0.74 0.66 0.67 0.71 0.80 0.82 0.

36、88 0.88 稅前收益稅前收益率率 3.45 3.35 3.01 2.93 2.28 2.15 2.20 2.40 2.64 2.68 2.59 2.91 2.94 2.92 2.80 2.74 2.70 2.55 2.28 2.05 2.95 稅后收益稅后收益率率 2.59 2.51 2.26 2.20 1.71 1.61 1.65 1.80 1.98 2.01 1.94 2.18 2.20 2.19 2.10 2.05 2.03 1.91 1.71 1.54 2.21 金市金市 資產收益率 4.10 4.50 4.31 4.11 3.64 3.57 3.61 3.69 3.88 3.75

37、 3.64 3.58 3.26 3.26 3.16 3.16 3.10 3.09 3.16 3.14 2.32 負債成本率 3.72 3.90 3.31 2.98 1.37 2.67 3.12 3.30 3.50 3.32 3.03 2.95 2.56 2.43 2.37 2.34 2.33 2.35 2.60 2.65 1.82 不良率 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 稅前收益稅前收益率率 0.38 0.60 1.0

38、0 1.13 2.27 0.89 0.49 0.39 0.38 0.42 0.60 0.63 0.70 0.83 0.79 0.82 0.77 0.74 0.56 0.50 0.50 稅后收益稅后收益率率 0.50 0.69 1.13 1.22 2.44 1.05 0.72 0.61 0.69 0.70 0.93 0.91 0.97 1.10 1.07 1.12 1.11 1.11 0.93 0.87 0.87 資料來源：wind，浙商證券研究所。資產收益率、負債成本率均采用披露連續數據的 9 家樣本行日均數據，不良率取對公、零售貸款平均不良率。假設免稅收入均由金市貢獻?；谇拔臏y算，進一步展

39、開探討：基于前文測算，進一步展開探討：考慮到不同業務之間，吸納存款、發放貸款的能力亦有差距，我們假設“如存款大于貸款，則差額投資于金市的負債；如存款小于貸款，則差額來自于金市的資產”，調整后，零售盈利優勢收窄，主要是因為貸款規模零售盈利優勢收窄，主要是因為貸款規模存款規模。存款規模。核心假設：對公、零售貸款收益率為24H1新發放貸款利率；零售存款利率為根據最新利率上限，及24H1存款期限結構，測算的新發生存款成本，零售、對公存款溢價水平保持不變；金市利差假設不變，負債成本為截至2024年12月26日的6M同業存單發行利率。行業深度 10/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表3：對公、零售

40、、金市業務綜合盈利能力衍生測算：零售盈利優勢收窄（單位%）2013 2014 1H15 2015 1H16 2016 1H17 2017 1H18 2018 1H19 2019 1H20 2020 1H21 2021 1H22 2022 1H23 2023 最新最新 對公對公 稅前收益率稅前收益率 2.88 2.51 1.96 1.47 1.04 0.67 0.63 0.66 0.77 0.74 0.82 0.80 0.59 0.35 0.27 0.40 0.30 0.27 0.15 0.15 0.84 稅后收益率稅后收益率 2.16 1.88 1.47 1.10 0.78 0.50 0.47

41、 0.49 0.58 0.56 0.62 0.60 0.44 0.27 0.20 0.30 0.23 0.20 0.11 0.11 0.63 存貸比調整后存貸比調整后 稅前收益率稅前收益率 2.65 2.35 1.83 1.31 0.74 0.49 0.46 0.51 0.63 0.56 0.60 0.58 0.41 0.15 0.14 0.27 0.24 0.23 0.18 0.18 0.90 存貸比調整后存貸比調整后 稅后收益率稅后收益率 1.99 1.76 1.37 0.98 0.55 0.37 0.34 0.39 0.47 0.42 0.45 0.43 0.31 0.11 0.10 0

42、.20 0.18 0.17 0.13 0.14 0.68 零售零售 稅前收益率稅前收益率 3.45 3.35 3.01 2.93 2.28 2.15 2.20 2.40 2.64 2.68 2.59 2.91 2.94 2.92 2.80 2.74 2.70 2.55 2.28 2.05 2.95 稅后收益率稅后收益率 2.59 2.51 2.26 2.20 1.71 1.61 1.65 1.80 1.98 2.01 1.94 2.18 2.20 2.19 2.10 2.05 2.03 1.91 1.71 1.54 2.21 存貸比調整后存貸比調整后 稅前收益率稅前收益率 0.38 0.80

43、0.27 0.16 -0.60 0.67 1.42 1.71 2.11 2.12 1.88 2.26 2.14 2.16 2.10 2.08 1.90 1.71 1.23 1.07 1.61 存貸比調整后存貸比調整后 稅后收益率稅后收益率 0.28 0.60 0.20 0.12 -0.45 0.50 1.07 1.29 1.58 1.59 1.41 1.69 1.60 1.62 1.58 1.56 1.42 1.28 0.92 0.80 1.21 金市金市 稅前收益率稅前收益率 0.38 0.60 1.00 1.13 2.27 0.89 0.49 0.39 0.38 0.42 0.60 0.6

44、3 0.70 0.83 0.79 0.82 0.77 0.74 0.56 0.50 0.50 稅后收益率稅后收益率 0.50 0.69 1.13 1.22 2.44 1.05 0.72 0.61 0.69 0.70 0.93 0.91 0.97 1.10 1.07 1.12 1.11 1.11 0.93 0.87 0.87 資料來源：wind，浙商證券研究所。資產收益率、負債成本率均采用披露連續數據的 9 家樣本行日均數據，不良率取對公、零售貸款平均不良率。假設免稅收入均由金市貢獻。區域紅利：區域紅利：中小銀行屬地化經營，因此，經營區域對銀行，尤其是中小銀行的盈利能力有天然影響。區域紅利的差異

45、，主要體現在政務業務、實體業務兩方面。（1）政務業務：政務業務：繁榮度與當地政府融資能力、意愿相關。融資能力：融資能力：與地方杠桿率、財力有關，杠桿率低、財力強的地方政府，加杠桿能力越強。融資意愿：。融資意愿：與基建建設、重大項目建設規劃有關。（2）實體業務：）實體業務：一般和當地經濟活躍度和營商環境有關。經濟越活躍、營商環境越優異，則實體相關業務景氣度越好。這一點通過經濟增速、區域不良水平高低可以側面看出。表4：各家城商行經營區位情況 經濟動能經濟動能 杠桿水平杠桿水平 省份不良省份不良 經營省份經營省份 2023 年年 ROE 2023 年利潤增速年利潤增速 GDP 總量總量 23 年增速

46、年增速 負債率負債率（債務（債務/GDP）債務率債務率（債務（債務/地方綜合財地方綜合財力）力）蘇州銀行蘇州銀行 江蘇江蘇 12.0%17.4%128,222 5.8%92%430%0.70%江蘇銀行江蘇銀行 江蘇江蘇 14.5%13.3%南京銀行南京銀行 江蘇江蘇 13.1%0.5%青島銀行青島銀行 山東山東 10.7%15.1%92,069 6.0%82%374%1.15%齊魯銀行齊魯銀行 山東山東 12.9%18.0%寧波銀行寧波銀行 浙江浙江 15.1%10.7%82,553 6.0%117%411%0.62%杭州銀行杭州銀行 浙江浙江 15.6%23.2%成都銀行成都銀行 四川四川

47、18.8%16.2%60,133 6.0%123%380%1.10%鄭州銀行鄭州銀行 河南河南 3.3%-23.6%59,132 4.1%74%661%廈門銀行廈門銀行 福建福建 11.2%6.3%54,355 4.5%52%483%長沙銀行長沙銀行 湖南湖南 12.5%9.6%50,013 4.6%89%290%1.25%上海銀行上海銀行 上海上海 10.4%1.2%47,219 5.0%41%129%0.95%西安銀行西安銀行 陜西陜西 8.2%1.6%33,786 4.3%85%517%重慶銀行重慶銀行 重慶重慶 10.1%1.3%30,146 6.1%110%739%1.18%貴陽銀行

48、貴陽銀行 貴州貴州 9.8%-8.9%20,913 4.9%145%668%1.58%蘭州銀行蘭州銀行 甘肅甘肅 6.0%7.6%11,864 6.4%119%991%資料來源：wind，國家金融監督管理總局，企業預警通，浙商證券研究所。行業深度 11/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表5：各家農商行經營區位情況 經濟動能經濟動能 經營城市經營城市 2023 年年 ROE 2023 年利潤增速年利潤增速 GDP 總量（億元）總量（億元）23 年增速年增速 滬農商行滬農商行 上海上海 11.3%10.6%47,219 5.0%渝農商行渝農商行 重慶重慶 9.6%6.1%30,146 6.

49、1%張家港行張家港行 蘇州蘇州 11.7%6.2%24,653 4.6%常熟銀行常熟銀行 蘇州蘇州 13.7%19.6%蘇農銀行蘇農銀行 蘇州蘇州 11.7%16.0%紫金銀行紫金銀行 南京南京 9.1%1.2%17,421 4.6%青農商行青農商行 青島青島 7.3%10.8%15,760 5.6%江陰銀行江陰銀行 無錫無錫 12.6%16.8%15,456 6.0%無錫銀行無錫銀行 無錫無錫 11.5%10.0%瑞豐銀行瑞豐銀行 紹興紹興 11.0%13.0%7,791 7.8%資料來源：wind，國家金融監督管理總局，企業預警通，浙商證券研究所。能力差異：能力差異：類似客群、區域的情況下

50、，銀行經營能力的差異決定了其盈利能力差異。銀行核心能力一般分為四方面：（1）客戶觸達：）客戶觸達：主要與渠道能力有關，線下一般取決于網點布局，線上一般取決于科技能力。（2）產品適配：）產品適配：銀行根據不同類型的客戶（如對公大中小客戶、零售客戶、金融市場客戶），提供金融產品的能力。其中，利率下行期，資產獲取能力（即優質的信貸產品）是核心競爭力；利率上行期，負債獲取能力（主要是存款獲取能力）是核心競爭力。（3）風險管理：）風險管理：主要和銀行對風險大勢研判、數據獲取、客戶維護能力有關，風險大勢研判越準確、客戶數據掌握越全面、客戶維護越緊密，則風控能力一般越強。（4）經營信）經營信譽：譽：銀行是管

51、理流動性的行業，客戶對銀行的信賴度可以帶來天然的利率優勢（如國有行在全國范圍內享受品牌效應，深耕本地的中小行利率低于外來銀行）；同時，系統重要性銀行可持續經營預期強，有助于贏得客戶信賴。表6：類似業務布局，基本面亦有差異 A 行行 B 行行 零售貸款占比 53%58%零售營收貢獻占比 57%58%2023 年 ROE 16.2%11.4%2023 年利潤增速 6.2%2.1%2023 年不良率 0.95%1.06%2023 年撥備覆蓋率 438%278%資料來源：wind，浙商證券研究所。表7：類似區域布局，基本面亦有差異 A 行行 B 行行 C 行行 D 行行 E 行行 F 行行 G 行行

52、H 行行 I 行行 2023 年年 ROE 11.7%13.7%11.7%9.1%12.6%11.5%12.0%14.5%13.1%2023 年營收增速年營收增速-5.9%12.1%0.2%-1.9%2.3%1.3%0.9%5.3%1.2%2023 年利潤增速年利潤增速 6.2%19.6%16.0%1.2%16.8%10.0%17.4%13.3%0.5%2023 年不良率年不良率 0.94%0.75%0.91%1.16%0.98%0.79%0.84%0.91%0.90%2023 年撥備覆蓋率年撥備覆蓋率 424%538%453%247%409%523%523%378%361%資料來源：wind

53、，浙商證券研究所。行業深度 12/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 1.3 分母驅動：三大驅動邏輯與復盤分母驅動：三大驅動邏輯與復盤 1.3.1 無風險利率驅動無風險利率驅動 邏輯推演：無風險利率的漲跌，在不同經濟預期背景下對銀行股的影響不同。邏輯推演：無風險利率的漲跌，在不同經濟預期背景下對銀行股的影響不同。無風險利率下跌，不一定導致銀行股上漲。無風險利率上升，也不一定導致銀行股下跌。無風險利率上升無風險利率上升的情形：的情形：經濟因素驅動利率上升的情況下，銀行股 DDM 模型的組合為“基本面+無風險利率+風險評價+風險偏好”（表示有利，表示不利），基本面、風險評價、風險偏好的改善占據

54、主導地位，因此一般此時銀行股有絕對收益；但其他板塊風險評價、風險偏好的改善可能大于銀行板塊，因此銀行股難有相對收益。分母端影響分母端影響小于分子端影響，此時更接近于分子端行小于分子端影響，此時更接近于分子端行情。情。流動性因素驅動利率上升的情況下，比較少見且持續時間不長，比如 2013年出現過“錢荒”，利空銀行股分子（同業資產安全性）和分母端。無風險利率下降的情形：無風險利率下降的情形：若是因為經濟轉弱導致的利率寬松，則銀行股 DDM模型的組合為“基本面+無風險利率+風險評價+風險偏好”，銀行股往往會下跌，此時我們也一般將其歸為分子端行情此時我們也一般將其歸為分子端行情；但若是經濟持續承壓，基

55、本面預期、風險評價、風險偏好均已經達到較差水平、預期鈍化，無風險利率下降、增量資金入市則有可能導致銀行股上漲，這時是典型的分母端行情。這時是典型的分母端行情。典型的分母端行情下，無風險利率相當于銀行等紅利股投資的機會成本，無風險利率越低，銀行股投資的機會成本越低。典型行情：典型的無風險利率驅動的分母端行情為典型行情：典型的無風險利率驅動的分母端行情為 2014 年末到年末到 2015 年上半年。銀行年上半年。銀行基本面持續惡化，經濟預期承壓，但是銀行股大漲基本面持續惡化，經濟預期承壓，但是銀行股大漲 94%。無風險利率下行，2014 年 11月-2015 年 10 月連續降息 6 次，降準 4

56、 次；風險偏好抬升，入市的增量資金風險偏好較低，首先流入低估值藍籌股，其中銀行股是代表；隨后流入成長股，此時銀行股沒有相對收益了?；久骖A期低迷，2012 年 3 月-2016 年 8 月 PPI 持續同比負增長；風險評價未見好轉，2014 年銀行資產質量持續惡化，風險暴露仍在繼續，2013、2014、2015 年末商業銀行不良率分別為 1.00%、1.25%、1.67%。指標跟蹤：隨著地產周期下行、剛性兌付打破，無風險利率在不同金融產品中切換。指標跟蹤：隨著地產周期下行、剛性兌付打破，無風險利率在不同金融產品中切換。整體趨勢向下，但階段性隨著經濟修復回升。（整體趨勢向下，但階段性隨著經濟修復

57、回升。（1）2010-2018.04：無風險利率可以參考信：無風險利率可以參考信托收益率托收益率，主要考慮該階段地產仍處于高杠桿發展階段，城投地產能夠提供大量高收益低風險的金融資產，該類金融資產往往隱含保本保收益條款。（2）2018.04-2022.12：無風險：無風險利率可以參考銀行理財收益率。利率可以參考銀行理財收益率。主要考慮資管新規發布后，信托等非標產品逐步打破剛兌，銀行端發行的理財產品尚未完成凈值化轉型，銀行出于自身聲譽考慮，往往按照理財產品的預期收益率支付收益；（3）2023-至今：無風險利率可以參考至今：無風險利率可以參考 10 年期國債收益率或年期國債收益率或存款利率。存款利率

58、。主要考慮理財產品實現全面凈值化轉型，市場缺乏高收益資產，次高收益率但比較安全的金融資產如利率債、存款成為市場無風險利率的錨。行業深度 13/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 無風險利率=信托產品收益率 無風險利率=理財收益率 00.020.040.060.080.10.1210-01 11-01 12-01 13-01 14-01 15-01 16-01 17-01 18-01 19-01 20-01 21-01 22-01 23-01 24-01四大行股息率信托產品收益率理財產品收益率（1Y）5Y存款收益率10Y國債收益率圖圖5：市場無風險利率的錨發生切換 資料來源：wind，工行官

59、網，浙商證券研究所。因數據可及性，空缺值取線性差值。5Y 定存利率取自工行官網掛牌利率。單位：%。截至 20241231。1.3.2 風險評價驅動風險評價驅動 邏輯推演：風險評價代表了市場對投資銀行股風險的認知。邏輯推演：風險評價代表了市場對投資銀行股風險的認知。商業銀行主要承受信用風險和流動性風險，其中流動性風險比較少發生（但若發生可能是危機）；信用風險是主要風險，我們重點探討。商業銀行的信用風險，核心與其重點業務的風險有關，包括實體、地產、城投，市場對經濟運行狀態、地產城投等重點領域風險的判斷，直接影響商業銀行風險評價。風險評價的惡化，通常導致銀行股的下跌；而風險評價的改善，通常導致銀行股

60、風險評價的惡化，通常導致銀行股的下跌；而風險評價的改善，通常導致銀行股的上漲；風險評價的鈍化，對銀行股影響不大。的上漲；風險評價的鈍化，對銀行股影響不大。典型行情：典型行情：典型的風險偏好驅動的分母端行情為 2021 年下半年至 2022 年底的下跌行情，當時地產風險上行、經濟預期走當時地產風險上行、經濟預期走弱，市場對銀行的風險評價快速惡化，弱，市場對銀行的風險評價快速惡化，2021 年年 5 月底月底至至 2022 年年 10 月底，銀行股累計下跌月底，銀行股累計下跌 35%。地產風險：。地產風險：2021 年下半年開始，恒大等大型民營房企陸續違約，對公房地產風險擔憂持續發酵；同時，202

61、2 年中，按揭停貸風波出現，地產風險擔憂開始向按揭蔓延，持續壓制行情。經濟下行：經濟下行：2021 年中開始，經濟下行壓力加大，PMI 自 2021 年 3 月至 2022 年 12 月震蕩走低。指標跟蹤：通過跟蹤經濟強弱指標衡量實體經濟風險，通過跟蹤信用利差跟蹤重點領指標跟蹤：通過跟蹤經濟強弱指標衡量實體經濟風險，通過跟蹤信用利差跟蹤重點領域信用風險。域信用風險。衡量經濟風險，衡量經濟風險，PMI 反應實際經濟動能，PMI-TTM 與銀行行情走勢基本一致。衡量信用風險。衡量信用風險。城投地產是銀行資產的半壁江山，因此重點領域的信用利差可以反映市場對于風險程度的認知。我們使用地產債、資質較差城

62、投債和產業債地產債、資質較差城投債和產業債的信用利差，衡量市場對于城投、地產、實體領域風險的擔憂城投、地產、實體領域風險的擔憂。舉例來說：地產方面，2021 年下半年地產風險爆發，地產債信用利差快速走擴、銀行行情承壓。城投方面，2022 年下半年開始城投信用風險擔憂上升，后隨著一攬子化債方案落地，城投信用風險擔憂改善，但市場擔心城投化債，將沖擊存量城投資產收益率，導致優質城商行行情擾動。產業方面，2016-2017 年經濟動能改善，實體企業風險下行，利差收窄，驅動銀行行情。無風險利率=國債、存款利率 行業深度 14/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖圖6：PMI-TTM 走勢與銀行行情

63、基本一致 圖圖7：2022 年下半年城投風險擔憂上行 資料來源：wind，浙商證券研究所。資料來源：wind，浙商證券研究所。圖圖8：2021 年地產風險擔憂上行，壓制行情 圖圖9：2016-2017 年實體產業風險下行驅動行情 資料來源：wind，浙商證券研究所。資料來源：wind，浙商證券研究所。1.3.3 風險偏好驅動風險偏好驅動 邏輯推演：邏輯推演：當投資者的風險偏好提升、市場賺錢效應走強時，買銀行股的機會成本高，銀行股很難擁有相對收益。其中，國有銀行的相對收益與風險偏好更相關，其他類型的銀行次之，主要源于其他類型銀行的市場化屬性更強。典型行情：典型行情：2023 年以來風險偏好走低、

64、市場賺錢效應走弱，期間國有行、除國有行外的中小銀行分別跑贏萬得全 A 指數 73pc、22pc。反之，2019-2021 年投資者風險偏好走高、市場賺錢效應走強，期間國有行、除國有行外的中小銀行分別跑輸萬得全 A 指數 84pc、41pc。跟蹤指標：跟蹤指標：我們使用萬得全 A 指數動態市盈率倒數，與 10 年期國債收益率的差，作為衡量投資者風險偏好的指標（如下式）。當投資者風險偏好下降時，股債性價比上升，兩者的差放大。風險偏好風險偏好=國債收益率國債收益率 48.049.050.051.052.053.054.055.0-40.0%-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%

65、10-0111-0212-0313-0414-0515-0616-0717-0818-0919-1020-1121-1223-0124-02銀行行情PMI-TTM(右軸)0.0pc1.0pc2.0pc3.0pc4.0pc5.0pc-30.0%-25.0%-20.0%-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%20-1221-1222-1223-12銀行行情AA-城投債利差(右軸，逆序)0.0pc5.0pc10.0pc15.0pc20.0pc25.0pc30.0pc35.0pc-30.0%-20.0%-10.0%0.0%10.0%20.0%銀行行情地產債指數到

66、期收益率利差(右軸,逆序)-3.0pc-2.5pc-2.0pc-1.5pc-1.0pc-0.5pc0.0pc-20.0%0.0%20.0%40.0%60.0%80.0%100.0%120.0%11-1213-0114-0215-0316-0417-0518-0619-0720-0821-0922-1023-1124-12銀行行情AA+產業債利差(右軸，逆序)行業深度 15/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖圖10：國有銀行板塊相對收益與市場風險偏好 圖圖11：中小銀行板塊相對收益與市場風險偏好 資料來源：wind，浙商證券研究所。注：取國有行(長江)指數。資料來源：wind，浙商證券研

67、究所。注：中小銀行=除國有行外上市銀行。2 實操容易有哪些誤區實操容易有哪些誤區 2.1 經濟不好，銀行股一定會跌嗎？經濟不好，銀行股一定會跌嗎？經濟不好，銀行股一定會跌嗎？經濟不好，銀行股一定會跌嗎？市場誤區：市場誤區：投資者往往認為經濟不好，銀行股基本面不好，資產質量不佳，所以不能買，估值應該跌。實際情況：實際情況：投資是由預期驅動的。經濟從好開始變得不好時，往往由分子端（預期 ROE 惡化）和分母端（風險評價惡化）驅動銀行股下跌；但當投資者已經對悲觀經濟預期“麻木”時，ROE 預期和風險評價的惡化會鈍化，而無風險利率、風險偏好如果出現下降，則有可能出現銀行股的行情。反之，經濟好了，銀行股

68、一定會漲嗎？反之，經濟好了，銀行股一定會漲嗎？市場誤區：市場誤區：投資者往往認為經濟好，銀行股受益，應該漲。實際情況：實際情況：整體來看的確如此，但是也不能排除會先下跌。經濟好轉，往往導致無風險利率上升和風險偏好提升，在市場資金有限的情況下，防御性強的銀行股可能會面臨資金流出的壓力。但和經濟高度相關的銀行股則有可能迎來上漲。打個比方：如果用天氣比喻經濟預期，用傘比喻銀行。打個比方：如果用天氣比喻經濟預期，用傘比喻銀行。下小雨，可以頂一頂，不需要傘；如果雨越下越大，那還是需要傘，而且會把傘牢牢攥??；天晴了，傘就可以放下了。2.2 風險上升，銀行股一定會跌嗎？風險上升，銀行股一定會跌嗎？這里有兩個

69、誤區，一個是風險暴露時銀行股自身受影響的問題，一個是風險暴露時銀這里有兩個誤區，一個是風險暴露時銀行股自身受影響的問題，一個是風險暴露時銀行與其他行業對比的問題。行與其他行業對比的問題。（1）關于銀行股自身）關于銀行股自身 市場誤區：市場誤區：風險上升，銀行股自身受損，會跌。實際情況：實際情況：風險預期和經濟預期其實是一類。核心變量是風險是否超預期上升，而非風險上升本身決定銀行股的走勢。比如 2021 年 6 月恒大風險上行時，銀行股價快速下行；2021 年底房地產風險暴露預期充分發酵之后，銀行股震蕩。-2.0pc0.0pc2.0pc4.0pc6.0pc-150.0pc-100.0pc-50.

70、0pc0.0pc50.0pc100.0pc國有行相對收益風險偏好指數-2.0pc-1.0pc0.0pc1.0pc2.0pc3.0pc4.0pc5.0pc6.0pc-100.0pc-50.0pc0.0pc50.0pc100.0pc中小銀行相對收益風險偏好指數行業深度 16/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 （2）關于銀行）關于銀行 vs 實體實體 市場誤區：風險上升的時候，銀行的風險上升比實體快，所以銀行股很脆弱。市場誤區：風險上升的時候，銀行的風險上升比實體快，所以銀行股很脆弱。實際情況：一般來說是這樣，但我國大型銀行的風險承受能力甚至高于很多實體實際情況：一般來說是這樣，但我國大型銀行

71、的風險承受能力甚至高于很多實體企業。企業。這種優勢來自于：商業模式的穩定性。商業模式的穩定性。實體經濟可能會受產業周期、技術迭代等因素影響，很多商業模式難以長期持續。但經濟運轉離不開資金融通，因此銀行的商業模式是穩定、持續的。是穩定、持續的。銀行作為金融產品服務商，所提供的產品和服務形式可能跟隨經濟周期變化。傳統信用中介業務（存貸、承諾等）與經濟周期正相關；支付結算等服務性業務波動率較低、與監管牌照關聯度更大；類資本中介業務（財富管理、財務咨詢等）與資本市場繁榮程度正相關（嚴格意義上商業銀行只是不能做 IPO）。市場競爭的強壁壘。市場競爭的強壁壘。國有銀行在政策支持、客戶信任等最重要的競爭要素

72、上面占據絕對優勢地位，且在守住系統性風險底線的要求之下，大而不能倒真正成為現實。換言之，有可能“差”，很難“倒”。換言之，有可能“差”，很難“倒”。圖圖12：銀行商業模式穩定性分析 資料來源：浙商證券研究所。2.3 業績最好，個股估值就最貴嗎？業績最好，個股估值就最貴嗎？公司經營是馬拉松，不是百米沖刺。第一圈跑得快，不代表跑得長、跑得遠。公司經營是馬拉松，不是百米沖刺。第一圈跑得快，不代表跑得長、跑得遠。（1）在市場情緒好、風險偏好高的時候，持有周期短的投資者以第一圈的速度論英雄，只關心成長性、不關心持續性，這時候業績的力量是巨大的；（2）在市場情緒差、風險偏好低的時候，就要論長跑能力了，慢走

73、也行。這時候業績不一定最關鍵，“體格”、“資質”可能更重要些。市場的定價因子會更加傾向于穿越周期的能力。3 本輪銀行股行情復盤本輪銀行股行情復盤 3.1 2023 年以來行情特征年以來行情特征 3.1.1 整體板塊：國有銀行領漲整體板塊：國有銀行領漲 2023 年以來，銀行指數累計漲幅年以來，銀行指數累計漲幅 41%。（。（1）銀行類型：）銀行類型：各類型銀行股表現有顯著差異。其中，領漲的是國有行，累計漲幅其中，領漲的是國有行，累計漲幅 84%。股份行、城商行和農商行累計漲幅分別為25%、28%和 43%。（2）啟動時間：）啟動時間：上市行有兩波上漲行情，一是 23H1 中特估催化大行行情。二

74、是 2023 年底以來的銀行板塊估值整體修復行情。行業深度 17/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 圖圖13：2023 年以來銀行行情：國有行領漲 資料來源：wind，浙商證券研究所。截至 2024 年 12 月 31 日。單位：%。指數取銀行（中信）指數。3.1.2 個股表現：與估值、股息相關度高個股表現：與估值、股息相關度高 2023 年、年、2024 年個股漲跌幅均與股息率、估值相關度高。年個股漲跌幅均與股息率、估值相關度高。2023 年漲跌幅靠前的主要是低估值高股息的個股，其中國有行漲幅顯著高于其他個股。2024 年漲跌幅靠前的包括兩類，一類是低估值高股息個股，第二類是業績增速改

75、善或者業績較高。-20%0%20%40%60%80%100%23-0123-0323-0523-0723-0923-1124-0124-0324-0524-0724-0924-11銀行指數國有行股份行城商行農商行行業深度 18/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表8：個股漲跌幅情況 單位：單位：%2023 年年 22 年末年末 22 年末年末 23A 營收營收 23A 利潤利潤 2024 年年 23 年末年末 23 年末年末 24Q1-3 24Q1-3 漲跌幅漲跌幅 PB 股息率股息率 增速增速 增速增速 漲跌幅漲跌幅 PB 股息率股息率 營收增速營收增速 利潤增速利潤增速 農行 33

76、0.47 7.11 0.03 3.91 55 0.55 6.10 1.29 3.38 中行 34 0.46 6.99 6.41 2.38 45 0.54 5.81 1.64 0.52 交行 29 0.43 7.49 0.31 0.68 42 0.48 6.50-1.39-0.69 工行 17 0.51 6.76-3.73 0.79 52 0.52 6.35-3.82 0.13 建行 23 0.53 6.47-1.79 2.44 42 0.57 5.98-3.30 0.13 郵儲-1 0.63 5.35 2.25 1.23 38 0.56 5.93 0.09 0.22 中信 12 0.45 6.

77、06-2.60 7.91 42 0.44 6.22 3.83 0.76 華夏 16 0.35 6.30-0.64 5.30 51 0.33 6.81 0.04 3.10 浦發-5 0.37 5.63-8.05-28.28 61 0.32 4.83-2.24 25.86 光大 1 0.42 6.55-3.92-8.96 41 0.39 6.55-8.76 1.92 民生 15 0.30 6.17-1.16 1.57 21 0.31 5.72-4.37-9.21 浙商-2 0.46 0.00 4.29 10.50 22 0.44 6.47 5.64 1.19 興業-1 0.57 5.88-5.19

78、-15.61 26 0.48 7.33 1.81-3.02 招行-21 1.18 4.08-1.64 6.22 50 0.79 6.25-2.91-0.62 平安-27 0.72 1.73-8.45 2.06 36 0.46 3.04-12.58 0.24 北京 13 0.40 7.08 0.66 3.49 44 0.39 6.84 4.06 1.90 上海 8 0.43 6.77-4.80 1.19 69 0.40 6.70 0.68 1.40 江蘇-2 0.66 5.49 5.28 13.25 56 0.59 6.20 6.18 10.06 齊魯-2 0.68 4.41 8.03 18.0

79、2 50 0.58 4.63 4.26 17.19 長沙 6 0.51 5.18 8.46 9.57 37 0.47 5.13 3.83 5.85 重慶 8 0.52 5.75-1.89 1.27 40 0.51 5.68 3.78 3.70 青島-5 0.66 4.76 7.11 15.11 33 0.56 5.25 8.14 15.60 南京-25 0.88 4.42 1.24 0.51 58 0.57 7.23 8.03 9.02 杭州-21 0.98 2.68 6.33 23.15 56 0.66 4.00 3.87 18.63 成都-22 1.10 4.04 7.22 16.22 6

80、1 0.70 6.82 3.23 10.81 貴陽-1 0.40 5.46-3.50-8.92 23 0.34 5.84-4.42-6.81 蘇州-13 0.82 3.27 0.88 17.41 36 0.62 5.11 1.10 11.09 西安-1 0.54 5.40 9.70 1.56 10 0.49 4.95 9.69 1.14 廈門-7 0.71 4.36-4.96 6.30 21 0.58 5.72-3.07-6.27 鄭州-6 0.45 0.00-9.50-23.62 4 0.42 0.00-13.71-18.41 寧波-37 1.43 1.54 6.40 10.66 24 0.

81、78 2.49 7.45 7.02 蘭州-28 0.80 2.65 7.59 7.55-1 0.54 4.62-3.02 0.95 渝農 24 0.38 7.15-3.57 6.10 57 0.40 6.65-1.76 3.55 滬農 4 0.56 5.10 3.07 10.64 63 0.50 5.96 0.34 0.81 蘇農-8 0.59 3.41 0.21 16.04 32 0.49 4.09 4.82 12.18 無錫 0 0.69 3.42 1.28 9.96 22 0.60 3.96 3.82 5.38 紫金 2 0.57 3.86-1.93 1.16 17 0.52 3.95

82、2.09 0.16 江陰-6 0.65 4.53 2.25 16.83 29 0.53 5.07 1.33 6.79 瑞豐 4 0.65 2.85 7.90 13.04 18 0.61 2.33 14.67 14.57 常熟-12 0.96 2.65 12.05 19.60 34 0.74 3.91 11.30 18.17 港行-12 0.77 2.89-5.93 6.24 18 0.59 5.15 2.88 6.28 青農-9 0.52 3.46 3.84 10.82 21 0.44 0.00 2.58 5.16 資料來源：wind，浙商證券研究所。截至 2024 年 12 月 31 日。行

83、業深度 19/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.2 本輪行情的驅動因素本輪行情的驅動因素 2023 年以來的銀行股行情，是典型的分母端驅動行情。我們從 2023 年 3 月重點提示先買中特估，再買中小行，2024 年繼續重點提示在防御中勝出-行業策略更新、長周期的開始穩健資產為王，銀行股是代表?？偨Y驅動因素來說，本輪銀行股行情主要由無風險利率下降和風險偏好下降驅動，分紅比例提升和風險評價改善仍處于有待驗證的狀態。因此，我們認為銀行股的行情仍有空間。存銀行不如買銀行的高股息周期對應無風險利率下降驅動，正在進行時。市場趨向絕對收益的低波動周期對應風險偏好下降驅動，正在進行時。房地產影響鈍

84、化的風險改善周期對應風險評價改善邏輯，仍有待驗證。長期提高分紅的高質量發展周期對應分紅比例提升邏輯，仍有待驗證。3.2.1 存銀行不如買銀行的高股息周期存銀行不如買銀行的高股息周期 資產荒延續，導致無風險利率系統性下行并低于銀行股息率，存銀行不如買銀行。資產荒延續，導致無風險利率系統性下行并低于銀行股息率，存銀行不如買銀行。如何衡量資產荒？如何衡量資產荒？利率水平利率水平+期限利差期限利差+信用利差。信用利差。價格是反映供需的直觀指標，我們可觀察各項債券價格來判斷。（1）無風險利率：不同期限的國債利率）無風險利率：不同期限的國債利率+期限利差。市場資產荒壓力越大，為追求更高利率，對長期限資產訴

85、求越強。期限利差。市場資產荒壓力越大，為追求更高利率，對長期限資產訴求越強。截至 2024 年 12 月 31 日，10Y、30Y 國債到期收益率分別為 1.68%、1.91%，均處于過去十年的 0%分位數，30Y 國債到期收益率較 10Y 國債的溢價水平，處于過去十年 7.7%的低分位數，顯示資產荒壓力較大；（2）低風險利率：由于國債市）低風險利率：由于國債市場容量有限，信用下沉也是獲取更高收益資產的渠道，各類較低風險債券的信用場容量有限，信用下沉也是獲取更高收益資產的渠道，各類較低風險債券的信用利差也可作為衡量標準。利差也可作為衡量標準。5Y AA+城投債到期收益率 2.01%，較同期限國

86、債利差60bp，信用利差水平處于過去十年 7.1%的低位。銀行性價比如何？銀行性價比如何？存銀行不如買銀行。存銀行不如買銀行。如前文所述，隨著理財打破剛兌、地產周期下行、經濟動能走弱，社會可獲得無風險利率震蕩走低，當前無風險利率（10Y 國債、5Y 存款利率）低于 2%，顯著低于目前銀行股的股息率水平（四大行約 4.4%），存銀行不如買銀行，銀行股性價比突出。表9：各類市場利率和四大行股息率情況：四大行股息性價比突出 利率水平利率水平 銀行股息率銀行股息率-利率利率 如股息溢價率回歸過去十年均值均值如股息溢價率回歸過去十年均值均值 最新最新 分位數分位數 最新最新 分位數分位數 股價上漲空間股

87、價上漲空間 股息率股息率 溢價率溢價率 對應對應 2024 年年 PB 利率債利率債 10Y 國債到期收益率 1.68%0.0%2.7pc 64.5%8.8%4.04%2.4pc 0.75 30Y 國債到期收益率 1.91%0.0%2.5pc 66.0%16.3%3.78%1.9pc 0.80 30Y-10Y 期限利差 0.24pc 7.7%信用債信用債 5Y AA+城投債到期收益率 2.01%0.0%2.4pc 65.9%27.5%3.45%1.4pc 0.88 信用利差 0.60pc 7.1%四大行股息率四大行股息率 4.40%8.6%資料來源：wind，浙商證券研究所。截至 2024 年

88、 12 月 31 日。行業深度 20/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3.2.2 市場趨向絕對收益的低波動周期市場趨向絕對收益的低波動周期 絕對收益投資思潮逐漸崛起，低波且絕對收益投資思潮逐漸崛起，低波且穩定盈利的銀行股，價值有望突顯。穩定盈利的銀行股，價值有望突顯。（1）增量資金的特征：較低的風險偏好增量資金的特征：較低的風險偏好。按波動性從低到高將各類金融資產排序，銀行存款、貨幣基金、保險（壽險）、其他債券基金、混合基金、股票型基金規模，在 2024 年111 月分別+19.4 萬億、+1.8 萬億、+3.0 萬億、+1.3 萬億、-0.2 萬億、+1.5 萬億，資金延續2022

89、年來低風險偏好特征。表表10：2022 年以來資金延續低風險偏好特征年以來資金延續低風險偏好特征 期間增量：億元期間增量：億元 17A 18A 19A 20A 21A 22A 23A 24M1M11 存款 135,180 134,182 153,560 196,936 196,780 262,498 257,625 193,858 貨幣基金 26,628 10,313 (7,523)6,430 13,961 10,052 8,232 17,554 保險（壽險）21,456 20,723 22,754 23,982 23,572 24,519 27,646 30,388 債券基金(2,251)8

90、,859 14,733 10,797 18,824 7,742 13,863 12,540 混合基金(268)(5,930)5,905 27,790 13,432 (14,056)(10,687)(2,077)股票型基金 290 664 3,985 7,154 4,996 (1,009)3,201 14,682 被動指數(73)1,153 3,148 2,948 3,471 805 4,080 14,905 普通股票 363 (489)837 4,206 1,525 (1,815)(880)(224)余額同比：余額同比：%17Q4 18Q4 19Q4 20Q4 21Q4 22Q4 23Q4 2

91、4M11 存款 9%8%9%10%9%11%10%7%貨幣基金 60%14%-9%9%17%11%8%14%保險（壽險）23%-3%10%5%-2%4%13%16%債券基金-13%57%60%28%38%11%18%19%混合基金-1%-29%40%134%28%-23%-22%-13%股票型基金 5%10%54%63%27%-4%14%56%被動指數-2%27%58%34%30%5%26%77%普通股票 18%-20%43%151%22%-21%-13%-10%資料來源：wind，浙商證券研究所。（2）資產配置的方向：中收益、低波動資產配置的方向：中收益、低波動。高增長、高波動時代，高夏普比

92、率由高收益驅動。隨著經濟波動率放緩、無風險利率系統性下行，高成長的彈性資產難尋、無風險的高息資產消退。高成長的彈性資產難尋。高成長的彈性資產難尋。我們以最近 3 年 ROE 均大于 10%，且扣除非經常性損益后的利潤增速均大于 15%為標準，篩選符合條件的主板上市公司。2023 年符合條件的公司僅 71 家，數量較 2018 年大幅減少 61%。無無/低風險的高息資產消退。低風險的高息資產消退。隨著地產周期下行和地方化債持續推進，高收益資產難以為繼。截至 2024 年 12 月 31 日，5 年期的 AA中債城投債，到期收益率僅 2.20%，較 2018 年平均水平下降 326bp。圖圖14：

93、2018 年以來優質成長股的數量越來越少 圖圖15：2018 年以來 5 年期 AA 中債城投債到期收益率大幅下降 資料來源：wind，浙商證券研究所。注：篩選條件為，主板上市公司，最近 3 年 ROE 均大于 10%，且扣除非經常性損益后的利潤增速均大于 15%。資料來源：wind，浙商證券研究所。注：截至 2024 年 12 月 23 日，單位%。129 133 153 171 182 171 136 138 97 71 50100150200符合篩選條件的優質成長股數量2.003.004.005.006.007.008.009.00中債城投債到期收益率(AA):5年行業深度 21/29

94、請務必閱讀正文之后的免責條款部分 （3）基金投資的趨勢：從主動轉向被動基金投資的趨勢：從主動轉向被動。主動超額收益難度加大，指數基金或成主流工具，指數重配、公募低配行業受益。主動超額收益難度加大。主動超額收益難度加大。2022 年來主動基金顯著跑輸主流指數。2022 年度、2023 年度、2024 年年初至 12 月 24 日，主動基金重倉指數(長江)下跌 22.0%、下跌 16.1%、上漲5.3%，跑輸滬深 300 約 0.7pc、4.7pc、9.4pc。受制于欠佳的持有體驗，主動基金規模下降，指數基金規模穩步增長。23Q4 末主動、被動基金規模 3.9 萬億、2.2 萬億，較 21Q4 末

95、下降35%、增加 31%。圖圖16：2022 年來主動基金回撤大，跑輸滬深 300、上證 50 指數 圖圖17：23Q4 末主動、被動基金規模較 21Q4 末-35%、+31%資料來源：wind，浙商證券研究所。注：截至 2024 年 12 月 24 日，單位%。資料來源：wind，浙商證券研究所。注：主動基金=普通股票+偏股混合+平衡混合+靈活配置型基金，被動指數基金=被動指數+增強指數型基金。指數投資或是大勢所趨。指數投資或是大勢所趨。隨著監管從嚴、信息披露趨于規范，A 股市場將更接近強有效市場，主動基金獲取超額收益難度增加。而透明度高、費率更低、波動更小的指數基金有望持續獲得投資者青睞。

96、參考國際市場，被動基金規模已超過主動基金，成為主流投資工具。指數重配行業或將受益。指數重配行業或將受益。指數重配、公募低配的典型行業包括：銀行、非銀金融、公用事業、建筑裝飾。據浙商證券策略團隊觀點，24Q2 末上述行業公募配置比例分別為 2.7%、0.5%、2.9%、0.4%，較上證 50 低配 17.1pc、11.6pc、3.9pc、2.7pc，較滬深 300 低配 10.9pc、9.3pc、1.9pc、1.7pc。銀行股是公募主動最為欠配的行業之一。-50%0%50%100%150%200%19-0120-0121-0122-0123-0124-01主動股票基金（長江）滬深300上證500

97、%10%20%30%40%50%60%010,00020,00030,00040,00050,00060,00070,000主動權益基金規模(億元)被動指數基金規模(億元)被動指數基金/主動權益基金行業深度 22/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表表11：指數重配、公募低配的典型行業包括：銀行、非銀金融、公用事業、建筑裝飾指數重配、公募低配的典型行業包括：銀行、非銀金融、公用事業、建筑裝飾 申萬一級行業申萬一級行業 24Q2 公募配置比例公募配置比例 上證上證 50 滬深滬深 300 公募配置比例公募配置比例-上證上證 50 公募配置比例公募配置比例-滬深滬深 300 銀行 2.7%1

98、9.8%13.6%-17.1pc-10.9pc 非銀金融 0.5%12.1%9.9%-11.6pc-9.3pc 公用事業 2.9%6.9%4.8%-3.9pc-1.9pc 建筑裝飾 0.4%3.1%2.1%-2.7pc-1.7pc 交通運輸 2.1%1.2%3.7%0.9pc-1.6pc 石油石化 1.1%3.0%2.1%-1.9pc-1.0pc 計算機 2.4%0.6%3.4%1.8pc-0.9pc 煤炭 1.4%3.4%1.9%-2.0pc-0.5pc 建筑材料 0.4%0.0%0.7%0.4pc-0.4pc 房地產 0.7%0.9%0.9%-0.2pc-0.3pc 傳媒 0.5%0.0%

99、0.7%0.5pc-0.1pc 商貿零售 0.3%0.0%0.5%0.3pc-0.1pc 鋼鐵 0.5%0.0%0.6%0.5pc-0.1pc 美容護理 0.3%0.0%0.2%0.3pc 0.1pc 綜合 0.1%0.0%0.0%0.1pc 0.1pc 環保 0.4%0.0%0.0%0.4pc 0.4pc 紡織服飾 0.5%0.0%0.1%0.5pc 0.4pc 社會服務 0.5%0.0%0.0%0.5pc 0.5pc 農林牧漁 2.1%0.0%1.6%2.1pc 0.6pc 基礎化工 3.0%2.0%2.3%0.9pc 0.7pc 輕工制造 0.9%0.0%0.2%0.9pc 0.7pc

100、國防軍工 2.9%1.3%2.1%1.6pc 0.8pc 食品飲料 11.1%17.7%9.9%-6.7pc 1.2pc 家用電器 5.0%1.4%3.8%3.6pc 1.2pc 有色金屬 5.2%3.9%4.0%1.3pc 1.2pc 機械設備 3.9%1.4%2.3%2.5pc 1.6pc 汽車 5.2%1.3%3.5%3.9pc 1.7pc 通信 4.8%4.1%2.8%0.7pc 2.0pc 電力設備 10.4%4.4%7.4%6.0pc 3.0pc 醫藥生物 11.9%5.3%6.2%6.5pc 5.7pc 電子 16.0%5.2%8.9%10.8pc 7.1pc 資料來源：wind

101、，浙商證券研究所。注 1：顏色越紅，代表公募欠配比例越高，數據統計截至 2024 年 9 月 4 日。（4）銀行板塊投資機會：低風偏銀行板塊投資機會：低風偏+低持倉低持倉。銀行股高股息低波動，契合增量資金的低風險偏好，且整體機構持倉低、指數權重高，投資價值有望繼續凸顯。銀行股高股息低波動，契合增量資金的低風險偏好。銀行股高股息低波動，契合增量資金的低風險偏好。20182023 年，銀行指數漲幅18.4%，波動率 2.45%。銀行板塊漲幅在 22 個二級行業中處于后 25%水平，但波動性最小，是典型的穩定盈利資產。最近 5 年，銀行板塊平均股息率 4.9%，在 22 個二級行業中排第二。行業深度

102、 23/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表表12：最近最近 5 年，銀行板塊平均股息率年，銀行板塊平均股息率 4.9%，在，在 22 個二級行業中排名第個二級行業中排名第二二 股息率（股息率（20192023）漲跌幅與波動（漲跌幅與波動（20192023）二級行業二級行業 2019A 2020A 2021A 2022A 2023A 平均水平平均水平 漲跌幅漲跌幅 波動率波動率 銀行 3.6 4.6 4.7 5.7 6.0 4.9 18.4 2.45 公用事業 2.2 2.4 2.0 1.9 2.2 2.1 34.2 2.47 運輸 1.8 1.5 1.3 3.0 2.6 2.0 9.3

103、 2.57 耐用消費品與服裝 2.1 1.7 2.0 2.8 2.9 2.3 34.5 2.77 商業和專業服務 0.9 0.8 0.8 1.2 1.1 1.0-4.6 2.77 消費服務 2.3 1.9 2.1 3.0 3.5 2.5 24.0 2.82 零售業 1.3 1.1 1.1 1.6 1.0 1.2-24.7 2.93 資本貨物指數 1.2 0.9 0.8 1.1 1.3 1.1 53.2 2.95 材料 1.7 1.1 1.1 1.8 1.7 1.5 56.3 3.19 能源 3.8 4.0 4.3 6.5 6.5 5.0 79.5 3.25 制藥、生物科技與生命科學 0.9 0

104、.6 0.7 1.0 1.1 0.9 44.0 3.25 電信服務 0.7 0.9 0.7 4.9 3.4 2.1 34.6 3.27 食品、飲料與煙草 1.4 0.9 1.0 1.6 2.1 1.4 112.9 3.37 房地產 2.8 3.6 3.6 2.5 2.2 3.0-29.0 3.38 醫療保健設備與服務 0.6 0.5 0.7 0.8 1.4 0.8 50.8 3.42 汽車與汽車零部件 2.3 1.2 1.2 1.3 1.2 1.4 77.3 3.50 文化傳媒指數 1.2 1.3 1.4 1.5 1.3 1.3 21.8 3.53 技術硬件與設備 0.7 0.6 0.7 1.

105、2 1.1 0.8 57.5 3.54 保險指數 1.4 2.3 3.4 3.2 3.6 2.8-8.7 3.75 軟件與服務 0.3 0.4 0.4 0.6 0.5 0.4 26.8 3.78 多元金融 0.9 0.9 1.4 2.2 1.4 1.4 26.5 3.91 半導體與半導體生產設備 0.3 0.2 0.2 0.4 0.9 0.4 156.4 4.28 資料來源：wind，浙商證券研究所。注 1：顏色越紅，代表股息率越高、漲幅越大或者波動率越低，單位為%。銀行是寬基重要組成，有望受益于被動投資的流行。銀行是寬基重要組成，有望受益于被動投資的流行。參考國際市場，指數基金有望成為主流投

106、資工具。銀行股作為寬基指數重要部分，有望受益。截至 2024 年 12 月 24 日，上證 50、滬深 300、國證紅利指數中，銀行權重占 19%、12%、29%，在各指數中均位列第 1。表表13：銀行股是上證銀行股是上證 50、滬深、滬深 300、國證紅利指數的重要成分、國證紅利指數的重要成分 上證上證 50 指數指數 滬深滬深 300 指數指數 國證紅利指數國證紅利指數 銀行成分 權重（%）銀行成分 權重（%）銀行成分 權重（%）成分股數量 50 只 成分股數量 300 只 成分股數量 50 只 銀行成分股 7 只 銀行成分股 22 只 銀行成分股 15 只 銀行總權重銀行總權重 19.0

107、6%銀行總權重銀行總權重 12.32%銀行總權重銀行總權重 28.90%銀行權重排名銀行權重排名 1 銀行權重排名銀行權重排名 1 銀行權重排名銀行權重排名 1 資料來源：wind，浙商證券研究所。注 1：統計時間截至 2024 年 12 月 24 日。3.2.3 房地產影響鈍化的風險改善周期房地產影響鈍化的風險改善周期 地產風險負面影響趨于鈍化，銀行經營有望筑底修復。地產風險負面影響趨于鈍化，銀行經營有望筑底修復。（1）對公：不良暴露高峰已過。）對公：不良暴露高峰已過。市場重點關注對公房地產風險，我們認為對公房地產風險在銀行表內的暴露已經較為充分，不良暴露的高峰已經過去。圖圖18：20212

108、022 年是本輪地產風險暴露高峰年是本輪地產風險暴露高峰 資料來源：wind，浙商證券研究所。0.97%1.05%1.72%2.15%2.65%3.33%4.26%4.32%4.49%4.20%0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%05001,0001,5002,0002,5003,0003,50019Q420Q220Q421Q221Q422Q222Q423Q223Q424Q2全國性銀行不良額（左軸，億元）全國性銀行對公地產不良率行業深度 24/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 上市銀行的地產風險暴露較為充分。上市銀行的地產風險暴露較為充分。2021 年后發放的開發

109、貸，因?？顚Ｓ?，抽逃風險比較低。而 2021 年以前發放的開發貸，部分可能面臨資金缺口，是本輪風險暴露的主要來源。24Q2 末 16 家全國性銀行對公地產不良率 4.20%，測算 24Q2 末開發貸余額中 75%來自 2021 年后，對應 2021 年前的對公地產不良率 17%，表明前期風險已得到較大程度釋放。不良暴露高峰已過，生成壓力放緩。不良暴露高峰已過，生成壓力放緩。20212022 年是本輪地產風險暴露高峰，期間 16家全國性銀行對公地產不良率上行 254bp，不良額增加 164%。2023 年后地產風險暴露趨緩，24Q2 末全國性銀行房地產貸款不良率、不良額較 23Q2 末實現雙降，

110、印證風險暴露緩和。（2）零售：按揭的抵押物足值。）零售：按揭的抵押物足值。市場擔心隨著房價下跌，銀行零售貸款也將出現斷供等壓力；我們認為當前銀行按揭貸款抵押率仍較為充足，對房價下跌仍有承受力。零售貸款零售貸款 LTV 比例較低。比例較低。據各家銀行 2023 年業績說明會信息，興業銀行零售 LTV比例 43.97%，中信銀行零售 LTV 比例約為 44%，招商銀行按揭 LTV 比例 32.93%。因此當前居民端貸款主要面臨的壓力仍為失業導致的現金流壓力。驗證角度，我們推算驗證角度，我們推算 2021 年房價高位買房的居民按揭仍有年房價高位買房的居民按揭仍有 80%的抵押率。的抵押率。假設居民以

111、最低首付比申請按揭，按揭 30 年期，等額本息方式下按揭利率 5.49%，測算 2021 年至今已還本金 5%；以三線城市二手房房價跌幅測算抵押物凈值，則 2021 年發放首、二套按揭抵押率 82%、58%，仍有安全邊際?？紤]到 2021 年以來發放按揭多用于首套房，而居民首貸主要購置新房，新房房價跌幅相對小于二手房情況下，按揭貸款實際抵押率應大于我們測算。（3）撥備：減值計提較為充分。）撥備：減值計提較為充分。銀行業有足夠能力承受地產風險，交行等多家銀行均表示地產貸款減值計提充分。行業：有足夠能力承受地產風險。行業：有足夠能力承受地產風險。我們以“（歸母普通股股東權益+超額撥備0.75）/對

112、公房地產貸款”來考慮股東凈資產應對地產風險的能力。2023 年末上市行、國有行、股份行、城商行、農商行比例為 231%、250%、190%、221%、279%。圖圖19：測算 11 個樣本城市 2021 年新房成交面積為二手房 1.2 倍 圖圖20：測算全國/一線/二線/三線/四線城市二手房房價跌幅 資料來源：wind，浙商證券研究所。注：樣本城市為北京、廣州、深圳、無錫、佛山、江門、常熟、紹興、馬鞍山、平頂山、商丘。資料來源：wind，浙商證券研究所。注：以二手房出售掛牌價指數測算二手房房價跌幅，以 2018 年 5 月為基期，數據截至 2024 年 12 月 24 日。0.0 x0.4x0

113、.8x1.2x1.6x2.0 x20-0521-0522-0523-0524-05新房成交面積/二手房成交面積-20%-10%0%10%20%18-0519-0520-0521-0522-0523-0524-05全國一線二線三線四線行業深度 25/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 表表14：銀行業有足夠的能力應對地產風險銀行業有足夠的能力應對地產風險 銀行名稱銀行名稱 對公地產不良率對公地產不良率(超額撥備超額撥備+凈資產凈資產)/對公地產對公地產 銀行名稱銀行名稱 對公地產不良率對公地產不良率(超額撥備超額撥備+凈資產凈資產)/對公地產對公地產 中國銀行 5.51%149%蘭州銀行 4

114、.30%84%交通銀行 4.99%184%鄭州銀行 6.48%140%農業銀行 5.42%286%貴陽銀行 2.21%149%建設銀行 5.64%294%青島銀行 2.30%154%工商銀行 5.37%330%寧波銀行 0.10%170%郵儲銀行 2.45%343%上海銀行 2.11%177%浙商銀行 2.48%84%成都銀行 3.04%196%民生銀行 4.92%134%北京銀行 n.a.205%平安銀行 0.86%159%西安銀行 n.a.256%興業銀行 0.84%162%蘇州銀行 2.60%268%浦發銀行 4.11%163%江蘇銀行 2.54%276%中信銀行 2.59%226%杭州

115、銀行 6.36%303%光大銀行 5.33%256%廈門銀行 4.70%304%華夏銀行 4.21%257%南京銀行 0.61%394%招商銀行 5.26%315%長沙銀行 n.a.435%國有行國有行 250%重慶銀行 6.48%462%股份行股份行 190%齊魯銀行 1.37%811%城商行城商行 221%滬農商行 2.18%116%農商行農商行 279%青農商行 1.36%123%上市行上市行 231%紫金銀行 n.a.252%蘇農銀行 n.a.637%瑞豐銀行 0.00%918%張家港行 n.a.1031%江陰銀行 n.a.1444%常熟銀行 0.00%1544%無錫銀行 n.a.17

116、21%渝農商行 9.27%3646%資料來源：wind，浙商證券研究所。注 1：顏色越紅，代表不良率越低，或者股東凈資產應對地產沖擊的能力越強。注 2：數據統計截至 2023 年末。個股：多家行表明撥備計提充分。個股：多家行表明撥備計提充分。以披露地產減值信息的上市銀行為例。1）交行。）交行。2024 年3 月表示，對公房地產貸款撥備計提顯著高于全行平均（24Q1 末撥備覆蓋率 197%）。2）興業。）興業。2024 年 3 月末，信貸和非信貸的對公地產不良資產率 3.16%，減值計提比例 4.5%以上。3）中信。）中信。2023 年 6 月底對公房地產撥貸比 7.31%，地產貸款撥備覆蓋率

117、138%。4）招行。招行。2023年6月底對公房地產撥貸比接近15%，據此測算房地產貸款撥備覆蓋率超250%。5）上海。）上海。2024 年 5 月表示，當前對公房地產貸款撥貸比 10.18%，撥備覆蓋率 464%。（4）政策：地產政策不斷加碼。）政策：地產政策不斷加碼。隨著房地產政策不斷加碼，銀行資產端風險有望改善。2023 年底以來，融資協調機制、經營性物業貸款、以舊換新、放松購房限制等地產政策不斷出臺；2024 年 4 月政治局會議上明確指出“統籌研究消化存量房產和優化增量住房的政策措施；2024 年 5 月有關“支持存量房收儲、保障型住房再貸款、取消首二套房貸利率下限、降低首付比”等地

118、產政策密集釋放。伴隨房地產政策的持續推進，地產風險有望筑底改善。（5）估值：悲觀預期充分體現。）估值：悲觀預期充分體現。當前銀行股仍處深度破凈狀態，市場對地產風險的悲觀預期已經充分納入估值。截至 2024 年 12 月 31 日，銀行（中信）指數的動態市凈率僅0.60 x。我們以當前的 PB 折價推算市場預期的銀行股潛在不良水平，則當前估值對應的隱含不良額 25.2 萬億、隱含不良率 14.62%。而 24Q2 末上市銀行對公地產貸款合計僅 8.9 萬億。3.2.4 分紅分紅比例提高比例提高的高質量發展周期的高質量發展周期 分紅比例提升推動估值提升，分紅比例提升推動估值提升，2023 年上市銀

119、行分紅比例顯著提升，助推銀行板塊行情。年上市銀行分紅比例顯著提升，助推銀行板塊行情。（1）分紅比例提升推動估值提升。理論推導。）分紅比例提升推動估值提升。理論推導。市盈率可以視為分紅比例與股息率的比值，當投資者要求的股息率保持穩定時，分紅比例的提升能推動市盈率的提升，進而實現銀行估值水平的提升。實證檢驗。實證檢驗。截至 2024 年 12 月 31 日，銀行(申萬)指數的分紅比例、行業深度 26/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2023 年股息率分別為 29.3%、4.83%，測算合理市盈率 6.06 倍，這與銀行(申萬)指數 TTM 加權市盈率 6.11 倍相當。靜態測算，若假設投資

120、者要求的股息率保持穩定，分紅比例提升 1pc，則預期的市盈率將提升 0.21 倍，對應指數漲幅 3.4%。股息率股息率=每股分紅每股分紅每股股價每股股價 每股分紅每股分紅=每股盈利每股盈利分紅比例分紅比例 市盈率市盈率=每股股價每股股價每股盈利每股盈利=(每股分紅每股分紅股息率股息率)(每股分紅每股分紅分紅比例分紅比例)=分紅比例分紅比例股息率股息率=分紅比例分紅比例投資者要求的回報率投資者要求的回報率（2）2023 年分紅比例提升助推行情。年分紅比例提升助推行情。2023 年上市銀行分紅比例較 2022 年明顯提升，是推動本輪銀行行情的重要因素之一。2023 年度上市銀行整體分紅比例 29.

121、3%，較 2022 年度提升 0.8pc，分紅比例為最近 10 年第二高，僅次于 2014 年。分紅比例提升助推銀行估值提升。2024 年底銀行(申萬)指數 TTM 加權市盈率 6.11 倍，較 2023 年底提升 1.60 倍。這源于分紅比例的提升、無風險利率下降帶動投資者要求回報率下降。展望未來，上市銀行分紅比例還有希望提升，但是短期受規模擴張、資本消耗提速影響，預計保持分紅比例穩定。圖圖21：2023 年上市銀行分紅比例較年上市銀行分紅比例較 2022 年提升年提升 0.8pc 資料來源：wind，浙商證券研究所。注：取銀行（申萬）指數的分紅比例。3.3 本輪行情的常見困惑本輪行情的常見

122、困惑 3.3.1 股息率一直高，為什么股息率一直高，為什么 2023 年才開始漲？年才開始漲？2023 年起銀行股息率系統性超越各類主流金融產品收益率，“存銀行不如買銀行”成年起銀行股息率系統性超越各類主流金融產品收益率，“存銀行不如買銀行”成為現實，銀行股股息率優勢凸顯，銀行股迎來上漲行情。為現實，銀行股股息率優勢凸顯，銀行股迎來上漲行情。銀行股股息率超越其他主流金融產品收益率，主要是因為：理財打破剛兌。2022 年后資管新規過渡期結束，理財全面打破剛兌，居民可獲得的無風險收益率由理財收益率切換至存款利率。（因數據可及性，取29.7%28.1%27.0%27.4%28.3%29.2%28.9

123、%28.6%28.5%29.3%25.0%26.0%27.0%28.0%29.0%30.0%2014201520162017201820192020202120222023行業深度 27/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2022 年 3 月 1Y 理財預期收益率 4.41%，同期大行 5Y 定存利率上限約為 3.25%）。地產周期下行。隨著地產周期下行和地方化債，城投地產類高收益資產難以為繼。2020 年恒大集團借款平均利率為 9.5%，而同期 1Y AA+企業債收益率約 3.0%。3.3.2 房地產股低迷，為什么銀行股會持續漲？房地產股低迷，為什么銀行股會持續漲？當前銀行股仍處深度破

124、凈狀態，市場對地產風險的悲觀預期已經充分納入估值當前銀行股仍處深度破凈狀態，市場對地產風險的悲觀預期已經充分納入估值；而本輪；而本輪上漲主要由風險偏好和無風險利率驅動。上漲主要由風險偏好和無風險利率驅動。銀行估值深度破凈。在房地產風險大幅暴露的階段，銀行股已經深度調整并反應了悲觀預期。參考 2021 年 5 月恒大暴雷到 2022 年 10 月停貸事件全面爆發，銀行（中信）指數累計下跌 27%，PB(lf)估值由 0.75x 大幅下行至 0.49x；而截至 2024 年 12 月 31 日，銀行（中信）指數 PB 估值也僅 0.67x，仍然深度破凈。隨著房地產政策不斷加碼，地產相關風險評價鈍化

125、，后續不排除能改善。2023 年底以來，融資協調機制、經營性物業貸款、以舊換新、放松購房限制等地產政策不斷出臺。3.3.3 銀行股整體漲，為什么大行比小行強勢？銀行股整體漲，為什么大行比小行強勢？大行資金容量大，同時大行作為國內金融基礎設施，持續經營能力強，是市場避險的大行資金容量大，同時大行作為國內金融基礎設施，持續經營能力強，是市場避險的首選。首選。大行資金容量大、股票流動性好。截至 2024 年 12 月 31 日，六大行總市值、自由流通市值分別為 9.3 萬億、8002 億，占銀行板塊的比重分別為 69%、29%。大行的持續經營能力強。DDM 模型拆解后，銀行估值高低，主要由永續現金流

126、假設影響。而大行的核心優勢并不只是短期股息率較高，更在于獨特的持續經營能力。國有銀行的客戶基礎好、風險承受能力強、對經濟周期敏感度低，資產質量更穩定。4 本輪行情展望與選股本輪行情展望與選股 4.1 何時本輪銀行股行情結束？何時本輪銀行股行情結束？2024 年 1-9 月的銀行機會主要是 DDM 模型分母兩個重要變量無風險利率下行和風險偏好下降共振帶來的紅利資產行情。當核心驅動因素消失或者逆轉之時，銀行股本輪分母端行情可能就會結束。經濟趨勢回升之時：彼時無風險利率轉為上升，紅利資產的吸引力可能下降，從而在分母端對銀行股行情造成打擊。短期回調之后，轉為分子端驅動，選股思路也將發生改變，從偏好穩健

127、銀行轉為偏好成長性銀行。市場風險偏好抬升：若股票市場出現較為明顯的投資主線，引動風險偏好回升，則對銀行股分母端可能造成階段性打擊。系統性風險的暴露：當前銀行股分母端處于風險評價鈍化的階段，若系統性風險爆發，將導致風險評價急劇惡化帶來的估值下跌。超額股息率被消滅：銀行股當前股息率高于無風險利率，若超額股息率被消滅，則可能導致增量資金流入放緩，從而導致分母端行情趨于結束。從當前股息溢價率的角度評估，當前銀行股的股息性價比仍然較高。截至 2024 年 12 月31 日，四大行 A 股股息率平均 4.40%，相較 10Y 國債（1.68%）、30Y 國債利率（1.91%）和5YAA+城投債利率（2.0

128、1%）的溢價率分別 2.7pc、2.5pc、2.4pc，處于歷史 65%、66%、66%分位數。若這三個溢價率回到 10 年均值，則 A 股四大行股息率可下降至 4.04%、3.78%、3.45%，分別對應 24 年 0.75、0.80、0.88xPB，股價修復空間 8.8%、16.3%、27.5%。行業深度 28/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 值得注意的是，國有大行補充資本，潛在攤薄大行股息率，影響股息性價比。后續需關注大行再融資方案推進進展。簡單測算，如假設以 0.8 倍 PB 進行定增，則四大行股息率可能被攤薄 28bp 至 4.12%。4.2 當前銀行股核心選股思路？當前銀行

129、股核心選股思路？展望展望 2025 年，銀行股還要繼續漲。年，銀行股還要繼續漲。分子端銀行股沒有邊際美但仍有相對美，分母端無風險利率仍有下降空間，風險偏好相較 2024 年前三季度中幅回升，風險評價有改善期權。分母端變量組合的微妙變化，使得 2025 年我們更加看好低估值+高股息的中小行，當然，2024 年 9 月底前重點推薦的高股息大行也會繼續上漲。5 風險提示風險提示 經濟失速下行。銀行作為順周期行業，基本面和經濟狀態密切相關，若因內外部因素影響，經濟出現超預期下行壓力，可能導致銀行盈利顯著承壓。不良大幅暴露。如果出現金融風險的超預期暴露，可能導致銀行不良指標大幅惡化，沖擊銀行基本面表現。

130、行業深度 29/29 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 股票投資評級說明股票投資評級說明 以報告日后的 6 個月內，證券相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.買 入：相對于滬深 300 指數表現20以上；2.增 持：相對于滬深 300 指數表現1020；3.中 性：相對于滬深 300 指數表現1010之間波動；4.減 持：相對于滬深 300 指數表現10以下。行業的投資評級：行業的投資評級：以報告日后的 6 個月內，行業指數相對于滬深 300 指數的漲跌幅為標準，定義如下：1.看 好：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以上；2.中 性：行業指數相對于滬深 300 指數表

131、現10%10%以上；3.看 淡：行業指數相對于滬深 300 指數表現10%以下。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重。建議：投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。法律聲明及風險提示法律聲明及風險提示 本報告由浙商證券股份有限公司（已具備中國證監會批復的證券投資咨詢業務資格，經營許可證編號為：Z39833000）制作。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但浙商證券股份有限公司及其關聯機構（以下統稱“本公司”）對這些信息的真實

132、性、準確性及完整性不作任何保證，也不保證所包含的信息和建議不發生任何變更。本公司沒有將變更的信息和建議向報告所有接收者進行更新的義務。本報告僅供本公司的客戶作參考之用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本報告僅反映報告作者的出具日的觀點和判斷，在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的投資建議，投資者應當對本報告中的信息和意見進行獨立評估，并應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，本公司及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本公司的交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發

133、表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。本公司沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行更新的義務。本公司的資產管理公司、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。本報告版權均歸本公司所有，未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、發布、傳播本報告的全部或部分內容。經授權刊載、轉發本報告或者摘要的，應當注明本報告發布人和發布日期，并提示使用本報告的風險。未經授權或未按要求刊載、轉發本報告的，應當承擔相應的法律責任。本公司將保留向其追究法律責任的權利。浙商證券研究所浙商證券研究所 上?？偛康刂罚簵罡吣下?729 號陸家嘴世紀金融廣場 1 號樓?25 層 北京地址：北京市東城區朝陽門北大街 8 號富華大廈 E 座 4 層 深圳地址：廣東省深圳市福田區廣電金融中心 33 層 上?？偛苦]政編碼：200127 上?？偛侩娫挘?8621)80108518 上?？偛總髡妫?8621)80106010