銀行不良的研究技巧

ice_招行谷子地

銀行業一直被公認為比較難看懂的行業，多數人看不懂銀行的一個關鍵原因是看不懂銀行的不良。因為，表面上看很多銀行報表的不良數據相差不大，比如，好的銀行不良率1.3%，差的銀行1.8%，但是實際上市場給予的估值相差甚遠。其實，所有這些問題的本質歸結為投資者看不懂或者不會看銀行報表中的不良信息。接下來，筆者就談一下銀行報表不良研究的技巧。

銀行不良全生命周期涉及的過程及指標

在學習不良分析技巧前，首先需要搞清楚銀行不良的全生命周期到底涉及到哪些過程和指標。對于銀行來說，需將吸收的負債或者自有資本配置到資產中去，這些資產包括貸款、債券、同業資產、非標資產等，其中貸款占據銀行資產的一半以上。只要是資產就存在違約風險，一旦出現違約，對銀行來說就產生了不良資產。

銀行主要的不良來自貸款，只要盯住貸款的不良就可以掌握銀行資產質量的大概情況。銀行放貸后，客戶需要按月償還利息（或者利息+部分本金），一旦客戶不能按期償，這些貸款的狀態就會進入逾期狀態，按照逾期時間的長短可以分成逾期30天以內，逾期30～90天和逾期90天以上。銀行會根據客戶的實際情況對貸款進行分類。

按照目前銀保監會對銀行報表披露的要求，銀行需要按照貸款五級分類的標準披露貸款質量數據。這五類分別為：正常類、關注類、可疑類、次級類和損失類。需要注意的是，逾期和不良貸款之間沒有直接的對應關系。針對貸款，銀行需要從營業利潤中計提貸款風險減值損失，并注入到貸款減值準備池中。針對各類貸款的計提標準是完全不同的，其中正常類最低計提標準1%，關注類最低2%，可疑類25%，次級類50%，損失類100%。

當貸款成為不良后，銀行可采取多種手段進行處理，包括內部催收、外部催收、不良資產證券化等。當某筆貸款確實無法收回本息時，銀行可以動用貸款減值準備池中的減值準備對于不良資產進行核銷，核銷后不良貸款余額和資產減值準備余額同時減少對應不良資產的余額。當然，核銷后如果這部分資產又收回了本息，還可以把錢再沖回資產減值準備池中。

可以看到整個貸款不良產生的過程有4個池子和3個主要過程。4個池子分別是，池子1：非不良貸款（包含正常和關注貸款）;池子2：不良貸款;池子3：貸款減值準備;池子4：減值前利潤。3個主要過程是，1.新生成不良貸款（貸款從池子1流向池子2）;2.計提資產減值損失（資金從池子4流向池子3）;3.核銷不良貸款（資金從池子3流出沖銷掉池子2中的不良資產）。

新生成不良率、不良偏離率最重要

作為投資者，如果希望更全面地了解投資的銀行，需要知道以下信息：

1.新產生了多少不良，對應的指標：新生成不良率=新生成不良/貸款總額。這個指標反映了在一段時間內有多少比例的貸款從池子1流向池子2，這也是最重要的原生指標。

2.計提了多少減值損失，對應的指標：減值占營業利潤比率=減值損失/營業利潤;信用成本=減值損失/貸款總量。前一個指標反映了減值損失對利潤的侵蝕，同時也反映了未來不良好轉后銀行業績爆發的力度。后一個指標反映了貸款的風險度。

3.總共有多少不良，對應的指標：不良率=不良余額/貸款總額。這個指標反映的是某個時間點，所有未處理不良的多少。

4.減值準備余額是否足夠，對應的指標：不良覆蓋率和撥貸比。不良覆蓋率=貸款減值余額/不良貸款余額，撥貸比=貸款減值余額/貸款總額。不良覆蓋率代表了池子3是不是夠覆蓋已經存在的不良（池子2），撥貸比代表了池子3能抵御多少未知的風險。

5.不良認定標準是否嚴格，對應的指標：不良偏離率=逾期90天的貸款余額/不良余額。不良偏離率越高說明銀行的不良認定標準越不嚴格。

所有這些指標中最重要的是第一個和第五個。第一個指標是對當前不良發生情況最靈敏的。當一家銀行的新生成不良率走低時，即使現有不良率高一些也不用擔心，可以通過時間化解存量不良。但是很遺憾，除了招商銀行，其他銀行都沒有公布該數值。

第五個指標表示所有和不良余額沾邊的其他指標的置信度。不良認定標準越嚴格，其他的指標可參考性才越大。對于新生成不良余額，雖然多數銀行未公布，但可以通過一些方法得到近似值。比如：不良余額增量=新生成不良-核銷-其他手段處理不良的余額。所以，新生成不良的下限=不良余額增量+核銷。

合法調節手段使不良看起來更好

分析了主要不良相關指標，可以通過典型案例，看銀行如何修飾其不良的現狀，注意這里并沒有說財報造假，只是說有些銀行通過合法的調節手段讓不良問題看起來沒有那么嚴重。

案例1：犧牲不良偏離度

某銀行h在2018年中報的不良數據如表1。該銀行不良偏離度達到198.74%，這說明銀行h的不良認定標準非常糟糕。過去監管機構對于不良偏離率指標沒有要求，該銀行為了掩蓋不良的問題，故意把不良放在關注類貸款內逃避計提減值的監管指標。從2019年開始，銀保監會要求銀行把不良偏離率控制在1以下，該銀行如果按照中報的靜態數據滿足不良偏離度為1的話，還原后的數據可以用慘不忍睹來形容，不良率3.52%，不良覆蓋率79.74%。

表1 犧牲不良偏離度

案例2：快速擴張貸款規模稀釋不良

某銀行d，從2016年中報時啟動信用卡戰略，大力推廣基于信用卡的信用貸、透支和分期業務。在信用卡業務的快速擴張期，該業務成了d銀行的救命稻草，如表2所示。銀行的貸款業務是利潤前置，風險后置，貸款放出去，下個月利息就進來。但是貸款很少在第一個月就發生逾期，違約往往發生在貸款后一段時間。所以，在不良增加時通過快速擴張貸款規模可稀釋現有不良，而未來新生成的不良可以靠更后面的貸款稀釋。

表2 快速擴張規模稀釋不良

這個戲法相當于把問題無限期拖延。最終的結局有兩個可能：一是經濟復蘇，這些不良拖到最后成優良資產。另一個是銀行熬不下去了暫停規模擴張，比如受限于資本充足率，后續不良率會爆發。比如：d銀行在推動信用卡業務后，其實不良余額一直在高速增加，但是反映到不良率上被快速擴張的資產規模給掩蓋了。到了2018年中報，d銀行這塊業務擴張不動了，不良余額雖然逐漸慢了，但是不良率卻快速走壞。

案例3：高生成，高暴露，高核銷

某銀行p一直走所謂的高利率覆蓋高風險的套路，在追求高速擴張時放松了風險控制，從2015年開始連續3年的報告，如表3所示。雖然該銀行的凈息差名列前茅，但是貸款的信用成本高達2.39%～3.08%。算上信用成本，信貸業務基本上都是賠錢的。雖然該銀行的不良率并不高，但其覆蓋率、撥貸比等多個監控指標一直在監管線上徘徊。整個銀行典型增收不增利，不但無力給投資者大額分紅還要經常進行再融資，堪稱價值毀滅的典范。

表3 高生成、高暴露、高核銷

案例4：“巧用”投資資產規避不良披露和減值計提

某銀行x一直以創新能力強著稱，前幾年通過將信貸資產包裝成應收投資規避不良披露和減值計提。其最近3年的相關數據和資產規模相當的同類銀行相比有巨大的差異，如表4所示。該銀行貸款占比遠低于同業，由于投資類資產無需強制披露不良分布細節，無需按照規定計提減值。所以，銀行x用和同等規模銀行相近的貸款減值準備獲得了高得多的撥貸比。

表4 低貸款策略

表5 銀行X不良數據走差

但是，從2017年開始銀保監會要求銀行對于應收款項類投資按照穿透管理的原則確保風險權重和減值按照底層資產足額計提。此規定出臺后，x銀行擅長的創新沒有更多的油水可撈，于是從2017年開始，x銀行加快了資產配置的騰挪，伴隨著貸款占比的增加，該銀行前幾年靚麗的不良數據開始走差，出現不良余額和不良率的雙升，撥貸比和不良覆蓋率出現趨勢性下行。

通過上面的案例不難看出，銀行的不良數據光看報表上體現的不良率、撥貸比、覆蓋率等指標是不足以分辨銀行的不良實際情況的。必須在理解不良生命周期的基礎上，從多個維度考察銀行才能得出更可靠的判斷。