银行业务类型及其收入贡献 [page::0][page::4]

• 银行业务主要分为信贷业务、中间业务、投资业务及其它业务，信贷业务贡献最大，占营业收入的70.22%，中间业务占20.22%，投资净收益占4.80%。

- 中间业务包括银行卡、代理、理财、结算、托管、投行咨询及担保承诺等，体现银行收入多样化。

商业银行资产负债表与监管指标分析 [page::5][page::6]

• 老16家上市银行资产负债表合并显示，发放贷款占资产53.24%，吸收存款占负债74.07%，未分配利润是核心权益构成42.75%。

- 监管指标显示存款准备金率逐渐下降，货币乘数有利于资产扩张，资本充足率和流动性覆盖率保持稳定，总体支持资产增长。

银行资产增速和利润表分析 [page::7][page::8]

• 银行总资产与货币供应量M2呈高度相关，2019年和2020年总资产预计分别增长12.31%和20.68%。利润表显示利息净收入占比70.22%，管理费用27.77%，贷款减值损失影响显著。

- 银行业贷款减值损失主要源自贷款减值准备，体现银行审慎经营态度。

贷款质量与信用成本走势 [page::9][page::10]

• 平均信用成本约1.24%，不同银行存在明显差异，信用成本和净息差波动与利率环境相关，2015年后一致性从存贷利差转向10年国债收益率。

银行ROE动态及影响因素分析 [page::15][page::16][page::17]

• 银行ROE与非金融企业产能周期存在1-2年滞后关系，ROE波动受风险调整净息差和生息资产增速影响显著，回归模型拟合优良（$R^2=0.91$）。

ROE与宏观经济变量关联及预测 [page::18][page::19][page::20]

• 风险调整净息差受领先一期实际GDP增速偏离和10年国债收益率影响，ROE由领先一期实际GDP增速和存款准备金率解释。

- 预测2020年ROE逐步下滑至10.28%，较2019年半年报11.82%有所下降。

所有者权益增长与资本监管 [page::21][page::22][page::23]

| 年度 | 总资产(万亿) | 负债合计(万亿) | 实收资本占比(%) | 未分配利润占比(%) | 资本充足率 |
|------|---------------|-----------------|-----------------|------------------|------------|
| 2008 | 42.78 | 40.32 | 51.32 | 13.34 | - |
| 2018 | 151.53 | 139.57 | 13.49 | 42.75 | 14.21% |

• 所有者权益结构由实收资本向利润积累转变，内生利润是权益增长主因，资本充足率监管严格提升，2018年核心一级资本充足率约11.27%，高于国内最高监管标准。

剩余收益模型与银行估值实证 [page::26][page::27][page::28]

• 银行PB与ROE线性相关（$R^2=0.7$），加上杠杆调整不良率和拨备覆盖率能更好解释估值差异，最终确定PB核心解释变量为ROE与杠杆调整不良率。

市场对股权要求回报率的宏观关联与演变 [page::31][page::32]

• 市场股权要求回报率与GDP增速和CPI显著正相关（$R^2=0.79$），反映股权成本受宏观经济和通胀水平驱动，2019年预测股权成本为10.80%。

银行业历史表现与择时建议 [page::33][page::34][page::35][page::36][page::37][page::38][page::39]

• 银行业长期相较于万得全A具有超额收益，估值主要由经济增长驱动，基于剩余收益模型推导的合理估值，结合ROE和股权成本预测，可实现对银行理论价值和指数价格的有效预测。

- 预测2020年中信一级银行指数合理价格为7,189.67点，相对2019年9月20日收盘价7,544.83点有4.71%下跌空间。配置建议中性。

• 建议密切关注十年国债收益率变动，以判断是否需要调整银行行业配置策略，因该指标影响风险调整净息差与资本成本。

量化因子或策略内容

无显著涉及具体量化因子构建或量化策略生成内容，报告重点在行业基本面定量分析、财务指标与宏观经济指标的关联建模，以及基于剩余收益模型的银行估值理论与实证。 [page::0-39]

金融工程深度研究报告—银行行业详尽解析与剖析

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一、元数据与报告概览

报告标题：《行业基本面量化系列之银行篇 — 金融工程深度研究》
作者及机构：丁鲁明（中信建投证券研究发展部金融工程团队总监，首席分析师）及研究助理王程畅
发布时间：2019年9月24日
研究对象：中国银行业，特别聚焦“老16家上市银行”和“中信一级银行指数”
主题内容：通过基本面分析和估值模型，深入剖析银行业的业务结构、财务表现、资本约束及估值体系，结合宏观经济指标，预测银行ROE、资产规模和估值，同时提出行业配置建议。
核心论点：

• 银行业收入构成以信贷业务为主，资本增速受ROE及分红内生控制，资产规模受货币及资本监管双重约束。

- 银行ROE由风险调整净息差及生息资产增速驱动，受宏观经济偏离政策目标影响。

• 估值基于剩余收益模型，合理估值由ROE与股权要求回报率决定，历史估值与经济增长、通胀紧密相关。

- 银行业相较大盘长期享超额收益，但短期波动受经济货币环境影响显著。

• 未来配置建议维持中性，需跟踪十年国债利率进行动态调整。

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二、逐节深度解读

2.1 引言与研究目标

报告系列试图从基本面和估值两大维度为各行业，首篇聚焦银行业，建立合理估值模型并提出行业择时建议。利用对银行业务模式、资产负债表和利润表的财务分析，结合宏观变量，构建银行ROE预测模型；采用剩余收益模型，结合ROE和股权成本估算银行理论价值并辅以择时策略。[page::4][page::37]

2.2 银行基本面分析

2.2.1 业务概述

银行业务本质上分为信贷业务（表内、表外）、中间业务及其他业务。信贷业务最核心，覆盖项目贷款、个人贷款、票据贴现、承兑汇票及保证等；中间业务产生非利息收入，包括银行卡、代理、理财、结算、托管、投行及担保承诺等；投资业务则包括债券及股权投资。[page::4][page::5]

2.2.2 资产负债构成与监管约束

以“老16家上市银行”2018年合并资产负债表为例：

• 资产中贷款及垫款占比53.24%，以存款占负债74.07%为主；所有者权益以未分配利润42.75%和股本18.89%为主，显示盈利积累能力。

- 银行业资产扩张不仅受央行基础货币及存款准备金率约束，也受资本规模和资本充足率限制。

• 监管指标如流动性覆盖率、资本充足率稳步提升，存款准备金率从2011年持续下降，有利于货币乘数和银行资产扩张。[page::5][page::6]

基础货币由央行资产驱动，其增速应匹配名义GDP。在假设存款准备金率稳定情况下，银行总资产理论上应与货币供应M2同步变动。移动平均法用于短期预测基础货币、货币乘数及GDP增速。基于此，预测2019和2020年银行总资产分别达到313.84万亿元和337.21万亿元，较2019年二季度潜在增幅分别为12.31%和20.68%[page::6][page::7]。

2.2.3 利润构成及风险体现

合并利润表显示，

• 利息净收入占营业收入70.22%，对应信贷业务；手续费及佣金净收入20.22%，对应中间业务；投资收益仅4.8%。

- 管理费用和资产及信用减值损失占营业支出超过50%，后者主要代表贷款减值风险。

• 银行净息差衡量生息资产收益率与计息负债成本的差额，核心盈利能力指标。

- 信用成本平均为1.24%，信用风险差异显著（平安最高，2.45%；中国银行最低，0.86%）。

• 贷款减值准备先计提预计损失，减少利润波动，体现审慎稳健经营模式。[page::8][page::9][page::10]

净息差受利率环境影响明显，2015年前与存贷款利差相关，2015年后与10年国债收益率相关，整体风险调整净息差呈下降趋势，反映利率市场化进程中银行盈利压力加大。[page::10]

生息资产占总资产比重在2018年下滑，部分银行资金从信贷资产向债券投资转移，反映资产配置调整。[page::11]

2.2.4 资产质量分析

不良贷款率与资产减值损失呈正相关，2013年以来资产质量恶化显著，老16家银行不良率优于全部银行水平。
表外业务持有垫款对资产质量具领先指向，大型银行垫款/贷款比率较小，资产质量相对更稳健。[page::11]

中间业务收入占比近年来稳增，管理费用占比趋稳并逐步下降，说明银行盈利结构趋向多元化，且经营效率略有提升。[page::12]

贷款减值准备变动显示拨备计提基于违约概率等风险模型，结合宏观经济前瞻性调整。招商银行2018年拨备显著增加，反映贷款风险加大预期。[page::12][page::13]

贷款损失率与宏观经济负相关，GDP和工业增加值的回归模型表明经济增长放缓会导致贷款损失率上升，2018年贷款损失率有所上扬，预示经济放缓影响银行资产质量。[page::13][page::14]

2.2.5 净资产回报率（ROE）驱动及周期特征

银行ROE受实体经济经营状况影响，非金融企业ROE领先银行ROE1-2年，产能周期是银行ROE主要驱动力，库存周期影响较小。拆解显示风险调整净息差和生息资产增速是ROE主要影响因素，中间业务和管理费用影响较弱。风险调整净息差受到实际GDP偏离政府目标和10年期国债收益率领先影响，反映经济政策与利率环境对盈利能力的影响。[page::15][page::16][page::17][page::18]

基于存款准备金率和宏观经济变量建立ROE预测模型，预测2020年ROE逐步下行到10.28%，低于2019年中报11.82%的水平，显示未来盈利承压。[page::19][page::20]

2.2.6 所有者权益与资本充足率动态

历年银行所有者权益增长主要靠未分配利润积累，实收资本及资本公积占比下降，显示银行资本结构优化但利润增速减缓。资本监管趋严，核心一级资本充足率等指标均超过监管最低要求，但对资产扩张构成制约。资本充足率与银行分类相关，不同类型银行资本充足率差异明显。[page::21][page::22][page::23][page::24]

增加资本通过股权融资、优先股和永续债等多渠道实现，但资本充足率限制银行风险资产规模增长。预计2020年银行风险加权资产增速在10.79%以内，存在资本约束风险。[page::25]

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三、估值分析

3.1 剩余收益模型构建

报告基于Ohlson残余收益模型指出，银行价值由净资产账面价值和未来残余收益现值组成。假设ROE和净资产保持稳定，市净率PB与ROE呈线性关系，比例系数为股权要求回报率的倒数$re^{-1}$。2018年数据实证显示，PB与ROE回归解释度高达70%，估算出老16家银行股权要求回报率约11.85%[page::26][page::27]。

3.2 资产质量影响估值

资产损失概率（市场预期资产损失）纳入估值模型后，PB被调整为ROE扣除资产损失的函数。实证显示，不良贷款率及杠杆调整不良率皆与PB负相关，杠杆调整不良率解释能力更强（R²=0.55）。拨备覆盖率正相关PB（R²=0.65），说明拨备充足度高的银行估值更高，体现风险缓释能力。[page::27][page::28][page::29]

3.3 多因素估值模型确定

最终选择ROE和杠杆调整不良率作为银行估值核心变量，拨备覆盖率因监管一致性差异小取消。历史多季度横截面回归显示，自2016年起该模型稳定且拟合优良，反映盈利和资产质量是估值决定性因素。[page::30][page::31]

3.4 股权要求回报率与宏观经济

银行股权要求回报率与GDP增速和CPI正相关，表现为经济增长快或通胀高时要求更高风险溢价。预测2020年股权要求回报率约为10.8%，高于2019年中报8.88%的水平，反映宏观经济因素对资本成本的调整。[page::32]

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四、银行行业择时

4.1 历史表现

2004-2019年，中信一级银行指数累计净值涨幅高于万得全A大盘1.4倍，显示银行行业长期有超额收益。短期内表现与大盘同步，但在特定经济货币周期表现出明显波动，经济增长、温和通胀和货币乘数扩张环境下银行表现更佳。[page::33][page::34]

4.2 历史估值与理论价格

银行历史PB与GDP相关性最大（0.88），与ROE和CPI相关度低。基于GDP单因子模型预测未来PB为0.80。结合复权净资产预测中信一级银行指数2020年价位7,783到8,580点，较2019年9月20日收盘值略有上涨空间（3.15%-13.72%）[page::34][page::35]

4.3 理论价值与最优所有者权益

传统残余收益模型假设净资产稳定，但银行净资产不断增长，调整后模型体现净资产增速对理论价值的影响；即使含有股权融资和分红，但引入最优所有者权益$Bt^{*}$，由ROE和股权要求回报率决定理论价值。

假设2016年三季度市值等于理论价值，预测2020年中信一级银行指数合理值7,189.67点，当前价格较之有4.71%下行空间，配置建议为中性[page::36][page::37]

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五、模型风险评估

模型依赖移动平均法预测GDP、CPI及超额准备金率，可能忽略经济周期波动及政策突变对银行估值的冲击。资本约束可能迫使银行资产配置向风险权重低资产（如利率债）倾斜，从而影响ROE及估值。

因此，需动态跟踪10年国债利率，作为资金成本与市场风险偏好的综合指标。当该利率上行时，应重新评估银行配置策略，当前则维持中性。[page::38]

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六、批判性视角及细微差别

• 报告假设经济变量和资本监管稳定，实际经济政治环境的不确定性会带来预测偏差。

- ROE的线性预测模型虽拟合良好，但忽略可能的非线性影响、异常冲击和结构性变化。

• 资本充足率稳定且长期高于监管要求，可能反映资本过剩或监管宽松，未来监管强化将增添不确定性。

- 估值模型核心变量选择合理，但忽视了中间业务快速变化和资产负债表外风险的潜在贡献，影响长期盈利预期。

• 图表数据以老16家大型银行为样本，代表性强但不涵盖全行业多元化特征，投资决策需谨慎。

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七、结论性综合

本报告围绕中国银行业基本面和估值展开，系统阐述并建模银行业务结构、财务特征和宏观环境影响，结合残余收益模型推导合理估值。主要结论包括：

• 银行业以信贷业务驱动收入，资本增速主要内生于ROE和分红；资产规模受央行货币政策和监管资本控制双重约束，未来资产增长潜力有限。

- 银行ROE由风险调整净息差和生息资产增速驱动，且明显受经济产能周期影响，预测ROE呈下降趋势，2020年预估约10.28%。

• 估值合理性由残余收益模型支撑，PB与ROE呈强线性关系，股权要求回报率受GDP和通胀影响，2020年预计约10.8%。

- 资产质量是估值关键风险因素，杠杆调整不良率和拨备覆盖率是其有效指标，资产质量恶化将拉低估值。

• 历史数据显示银行相较市场具长期超额收益，短期波动与宏观经济货币周期密切相关，货币乘数扩张、适度通胀、良好经济环境利好银行表现。

- 以ROE和股权要求回报率预测复权净资产，推导银行理论价值，当前银行股整体估值偏中性，短期存在4.71%的下跌空间。

• 模型局限在于依赖宏观平均预测，忽略周期波动和政策变化，建议动态跟踪10年国债利率调整配置建议。

详尽剖析图表：

• 图1业务结构图清晰划分信贷、表外及中间业务类别，突出手续费收入重要性与信贷核心地位。

- 图2和图7资产负债表与利润表合并详列主要科目占比分布，定量说明存款、贷款及利润构成。

• 图6银行资产与M2比例趋势紧密映证货币供给驱动银行资产扩张逻辑。

- 图10风险调整净息差走势对应利率环境变动，体现盈利空间受宏观政策影响。

• 图14贷款损失率与GDP增速高度负相关，验证经济波动传导贷款风险。

- 图27预测ROE平滑下行趋势，预示盈利挑战增强。

• 图32-37一系列估值回归图，定量验证ROE及资产质量指标对PB解释力，体现模型实用性。

- 图39股权成本预测模型拟合优良，体现经济变量对资本成本影响。

• 图41、42长期绝对及相对收益展示银行行业稳定增长与周期影响特征。

- 图44-47理论PB与复权净资产预测合理拟合，理论价格与市场偏差相对较小，支持配置建议。

总体来看，本报告以扎实的数据基础和成熟的金融工程方法，为银行行业的基本面理解、风险评估与估值预测提供了系统化框架和实证支持，助力投资者科学配置银行板块资产。

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结尾

报告内容专业详实，涵盖银行业的业务结构、财务表现、监管环境、估值方法及择时策略，数据丰富且逻辑严密，为银行投资决策提供有效参考。结合市场动态，合理利用宏观政策和经济指标，动态调整配置建议，是实现稳健投资收益的关键。文后建议持续关注利率市场走势及政策调控对银行业盈利的潜在影响。

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如需对各章节或图表做更细致解析，欢迎继续咨询。

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