国泰君安银行团队邱冠华:《银行资产质量大摸底:预期与真相》

本文作者为国泰君安银行团队邱冠华、王剑、赵欣茹、张宇,来源于微信公众号“大话金融”。

摘要:

1、研究框架:真实不良率几乎是一个不可知的数据,但这不重要,影响股价的是预期不良率的变化。投资者是基于不良的历史趋势,以及对未来宏观形势和信用市场流动性的预期,间接形成对未来不良率的预期。

2、历史回顾:2011年下半年,随着温州中小企业流动性危机爆发,打破了不良率长期低位的态势。2012-2013年间,风险由温州逐步蔓延至浙江、长三角、沿海地区。2014年以后,不良资产在全国遍地开花。不良区域蔓延路径是基本符合产业链上下游蔓延路径的。

3、影响因子:未来新增不良率主要取决于三个指标:货币政策条件、宏观经济增速、结构调整进程。目前经济明显下行可能性不大,货币政策转向紧缩的概率很小,新增不良主要来源于结构调整和落后产能淘汰。

4、趋势预判:2015年,较早暴露风险的长三角地区出现了不良企稳迹象,中西部不良资产可能要耗时5年以上方能出清。在无其他变量干预情况下,预计中国不良率将在2020年之后见顶回落。

5、处置情况:银行加大处置力度,最根本的原因是将不良贷款维持在可控范围内,同时要兼顾拨备覆盖和利润增速。部分上市银行要想保持2016年利润正增长,可能需要降低拨备覆盖率150%的监管要求。

一、研究框架:不良率真相

现阶段,资产质量仍是银行业最为重要的指标。在账面不良率不为市场信任的情况下,市场更为关心所谓的真实不良率,而这确实又是一个几乎不可知的指标。但影响银行股估值的,其实是市场预期不良率的变化。所以,我们的研究分析,要重点落脚在如何掌握市场的预期不良率的变化上。

1.1. 永不露面的真实不良率
不良率是评价银行资产质量最重要的指标。但是,不良率又是一个经济周期的滞后指标和钝化指标,银行股股价基本同步于经济周期。因此,很难用不良贷款预测银行股股价变动。
不良率是经济周期滞后指标,原因有二:
  • 从企业角度讲,企业无力偿还贷款本息是滞后于盈利恶化的。经济周期下行后,起初企业收入开始下滑,但仍能偿付银行贷款的本息。随着下滑加剧,才会逐渐出现企业无法偿付贷款本息的情况,也就是产生不良贷款。
  • 从银行角度讲,账面不良是滞后于真实资产质量变化的。在不良贷款出现的初期,银行往往能够通过协商、重组、展期、出表等方式(有些方式不被监管允许,为暗箱操作),使不良贷款暂时不被暴露。同时,银行也会通过清收等方式,提前规避信贷风险。直至最后问题恶化到难以操纵时,不良贷款才会体现于报表。

账面不良率是经济周期的滞后指标,而所谓真实不良率几乎又是一个不可知的数据。首先,银行的基层业务人员,会通过各种手段(主要是各种变现的展期、借新还旧等)掩盖不良,总行所掌握的不良率会有所偏差。即使该行内控良好,基层绝少这类操作,那么不良贷款汇总至总行后,总行也会通过重组、展期、出表等手段,进行又一轮掩盖,然后再披露。所以,所披露的不良率已经两轮处理,监管层和公众很难掌握全行业的真实不良率,真实不良率成为了一个只有上帝才知道的指标。

图1

虽然随着时间推移,有些掩盖的不良会陆续暴露,但真实不良率仍可能永不露面。只要经济不出现断崖式恶化,银行就对不良资产仍有较强的操纵能力,可以暂时隐藏一部分,并结合自身的盈利情况,在将来经济形势启稳、新增不良下降后,逐步将存量不良释放,用未来的盈利慢慢消化,从而熨平自身的盈利波动。这一情况可用图2表示。

图2和3

但此时,银行外部的人只能看到图3这样的账面不良率,永远没机会看到所谓的真实不良率。

1.2. 无法证伪的预期不良率

真实不良率不可知,导致银行股估值困难。投资者因为看不清银行资产质量,会以预期中的糟糕的不良率给银行股估值,并形成一个极低估值。我们先将其称为市场的“预期不良率”。

我们可以用估值模型大致测算市场的预期不良率。其中一种较为简略的方法为:银行股目前PB估值低于1倍,但我们仍假设银行股合理PB为1倍,按此计算出一个每股净资产,是为“挤干水分后的每股净资产”,记为BPS’。BPS’与账面BPS(要先剔除会计拨备影响之后)之差,即为市场所认为的未披露的不良损失,如x。但不良损失并不一定等于不良,这里还有个不良资产的损失率问题,比如不良损失率50%,那么未披露的不良总额为2x。未披露的不良(2x)与账面不良之和,即为现行股价下投资者所预期的不良。

图4

按此方法估计,截止2016年一季度末,16家A股上市银行的预期不良率均值在8.7%左右(基于假设:合理PB为1倍、不良损失率为50%。PB高于1倍的个股不参与个股测算,但参与全部均值的测算),而其账面不良率仅为1.69%。

图5

从逻辑上讲,若其他变量不变,那么需要将这预期不良率证伪(即证明,真实不良率远低于预期不良率),估值才会修复。但现实中,恰恰由于真实不良率不可知,那么这种证伪几乎是不可能的。这成为银行股研究的一大困扰。

1.3. 投资实战:资产质量如何影响个股估值

但是,值得一提的是,虽然所谓的真实不良率不可知(因此无法证伪预期不良率),但这并无大碍,因为投资者心中预期不良率的变化,才是影响银行股估值水平的重要指标。 
众所周知,任何股票价格本质上都是未来现金流的折现:

股价1

代入上述模型中的指标的数值,都是投资者对未来的预期值。

对于银行股而言,投资者的预期不良率作为一个指标可以代入上述模型,比如可以代入分子,成为未来预期现金流的一个减项。

股价2

也可以代入分母,因为预期不良率越高,说明投资者对未来的风险越是担忧,从而会需要更高的风险溢价(风险溢价是折现率的一部分)。

不管代入分子还是分母,结果是一样的:预期不良率越高,股价越低。所以,只需要代入分子或分母之一(不用同时代入)。为分析方便,我们只代入分子。

影响股价变动的是预期的变化。即,投资对未来不良率先是形成一个初始预期,而当某些因素变化,使该预期发生变化后,才会引起股价变化。换言之,这一股价模型里未直接用到所谓的“真实不良率”。它只需要用到“预期不良率”的变化。诚如前文所言,我们很难知道所谓的真实不良率,但这并无大碍。

所以,我们要跟踪预期不良率的变化。影响预期不良率的重点因素包括:

1)已有的不良走势,尤其是近期的走势:历史可以影响未来,所以现有不良的走势(包括生成和处置情况)是后文重点分析的内容。

2)宏观经济形势:宏观经济无疑是最为影响资产质量的指标。未来经济形势若有好转,企业盈利便会改善,其偿付贷款的能力也会提高,因此市场会预期未来不良率改善。目前,在经济“L”形预期下,GDP增速重拾升势的可能性不大。但只要GDP增速已经大致走平,不再显著下滑,那么新生不良就会下降。

3)信用市场的流动性:哪怕宏观经济形势无变化,但如果信用投放(包括贷款、债券、股票、非标等)增加,信用市场流动性改善,企业的信用可得性提高,企业的流动性向好,也能提高其信贷偿还能力。最为典型的例子包括,2012年以来温州不良率的月度环比升幅(个百分点),与信用市场流动性之间(我们用长三角票据直贴利率代表,它对中小企业信用市场的流动性有较好代表性)有显著正相关。这种正相关也存在于不良率与货币市场利率之间(货币市场与信用市场流动性之间有一定传导性)。

图6 7

1.4. 小结:如何看待不良指标

虽然很难识别所谓的真实不良率,但这不重要,影响股价的是预期不良率的变化。而投资者又是基于不良的历史趋势,以及对未来宏观形势和信用市场流动性的预期,间接形成对未来不良率的预期。宏观经济形势和信用市场的流动性成为了不良率的两个影子指标,仍然需要我们后期持续关注。

此外,不良率仍然是一个很好的宏观指标。因为全国银行的信贷总额可以视为一种全国范围、全部行业的债权资产配置,不良贷款也是一个很好的宏观指标。

不良贷款还直接决定了不良资产处置公司(AMC)的基本面情况。商业银行处置不良贷款的重要手段之一就是转让给AMC,不良资产处置行业迎来爆发式增长。粗略估计目前AMC行业已经形成万亿量级的市场空间,未来3-5年将保持20%以上的行业增速。

二、生成情况:早暴露,早处置,早见顶

2.1. 不良贷款情况回顾:由点向面扩散

在研究不良贷款中,目前我们没有可供参考的不良周期经验数据,因为我们是首次经历市场化的不良周期。

①中国2004年完成了大型银行的股份制改革,并陆续上市。改革期间,由四大AMC剥离了银行的历史不良,银行实现财务重组,卸下包袱,轻装上阵。

②2005年至2008年间,中国进入新一轮经济增长周期,信贷高速增长,而不良产生较少,不良率逐年“双降”。

③2007年底,美国发生次贷危机,并波及中国。我国于2008年推出四万亿刺激计划,信贷井喷,不良率进一步被稀释。

因此,中国尚没有完整的不良周期经验数据。

图8

2011年下半年,以温州中小企业流动性风险爆发为标志,不良率长期低位的态势被打破,成为我们此次不良周期的起点。之后不良形势由点向面扩散。2012-2013年间,从不良风险暴露由温州逐步蔓延至浙江、长三角、沿海地区。2014年以后,不良遍地开花,从沿海地区向内陆地区蔓延。

温州危机的产生和古今中外的金融危机并无本质区别,经历了吹起泡沫、刺破泡沫两个过程。

  • 温州危机的前提是过度信贷。银根宽松阶段,为了完成信贷投放任务,金融机构进行同质化的放贷竞争,甚至降低放贷标准,将本身隐藏系统性风险的互保联保贷款用于中小企业。浙江地区经济发达、信用较好,获得信贷资源倾斜。
  • 在流动性过剩的背景下,资产价格持续上升,实体经济发展带来的利润远小于固定资产升值带来的利润,过度信贷使企业获得的借款是多于主业所需的,资金流向省内外的房地产、矿产等投机性领域。另外,信贷存在短贷长用问题,暗藏流动性风险。
  • 2010年和2011年的房地产调控和收缩银根使银行信贷投放趋于谨慎。2011年下半年,温州企业资金链和信贷担保链断裂,并以圈层形式递进,温州信贷危机爆发。温州银行业不良率从2011年6月末的0.36%激增至2014年4月末的4%以上,当地银行机构出现亏损,回吐往年利润。

图9

温州爆发危机后,在2012-2013年间,浙江其他地区(如绍兴、宁波、杭州等)也出现类似的情况,由于各地杠杆率不同、支柱产业出现恶化时间不一,浙江其他地区出现问题的时间略有先后,但危机爆发过程基本类似,都是企业出现流动性问题,风险通过互保链蔓延,区域内发生信用危机。2012年浙江省不良率明显恶化,较年初上升77bp至1.68%。

2012年开始,江苏、上海等沿海地区的中小企业信贷质量出现恶化。由于钢价下跌,上海等地钢贸出现大量不良;国内产能过剩、外贸内需不振等多重因素,江苏等地光伏行业信贷质量也出现恶化。与浙江不同的是,由于江苏、上海等地企业规模较大、产业多元化,风险多呈现行业性而非区域性,区域不良余额和比率均低于浙江。

2014年以后,银行不良从沿海地区向内陆地区蔓延,不良资产在全国遍地开花。从工行、建行、农行新增不良中区域分布占比数据看出,2011年至2013年,长三角是不良的主要生成区域,2014年和2015年,中西部、东北地区风险逐步暴露。

表1

2015年的不良率数据可以看出,较早暴露的长三角地区出现了不良企稳甚至下降趋势,但中西部地区开始上升较快。2015年,中部地区、东北地区和西南地区不良率大幅攀升,山西、吉林、黑龙江、河南等省不良率上升2-3pc。而2015年、2016Q1浙江省不良率仅上升0.33pc、0.02pc,2015年江苏省不良率仅上升0.18pc,2015年、2016Q1上海不良率下降0.11pc、0.05pc。

图10

图11

表2

不良区域蔓延的路径,基本符合产业链上下游蔓延路径。长三角地区以中小企业为主,大多生产消费品和小型工业用品,属于下游行业;中游以重化工业为主,上游主要是资源型行业,中上游大多数企业集中在内地。在经济下行阶段,需求走软,终端消费品和工业用品最先受到冲击,而后风险向中上游蔓延。

图12

2.2. 不良贷款来源分析:周期的衍生物

从上述历史来看,不良来源主要分两类:

一是信贷周期中产生不良。即银根放松,金融机构过度信贷,催生泡沫,银根收紧时,由于借款周期与用款周期不匹配(企业申请长期贷款难度较大,通常存在短贷长用的现象),资金链断裂。典型的代表是温州危机和钢贸贷款。

二是经济周期中产生不良。经济繁荣阶段,企业扩大经营规模。经济下行阶段,外贸内需不景气,需求走软,企业经营恶化。典型代表是光伏、钢铁、煤炭等行业。

由于信贷周期和经济周期往往是相生相伴的,大多数企业贷款风险会同时面临以上两种情况。经济景气时,企业盈利状况好,银行愿意多投放信贷,企业加杠杆扩规模;经济不景气时,企业经营恶化,银行倾向于谨慎投放,甚至压缩某些行业信贷,加重企业流动性风险。

信贷周期导致不良的典型代表是温州危机。2005-2010年间,浙江省是信贷资源重点倾斜的领域,新增信贷占全国比例基本保持在10%左右,但GDP占比基本维持在6-7%之间,导致当地杠杆率偏高。另外,民间过桥借贷参与度广。2011年二季度温州中心支行调查显示,民间借贷参与规模首次超越房地产、股票、基金等投资方式,温州已有89%的家庭个人、59.67%的企业参与民间借贷。

图13

过度信贷用于投机领域导致的危机,多集中在长三角地区,往往以一种剧烈的方式爆发。其他地区杠杆率没有长三角地区高,信贷资金用于投机的比例也较低,企业往往由于经营恶化导致信贷资产质量恶化,银行能够通过贷后管理获得提前预警,因此这类不良恶化趋势会比较温和。

2.3. 不良贷款趋势展望:东部最早企稳

由于经济不景气导致的资产质量问题,预计仍会不断恶化。这类不良未来的趋势,主要取决于三个指标:

  • 货币政策条件:货币宽松能够缓解银行资产质量问题。原因有三方面,第一是引导市场利率下行,减轻企业债务负担;二是宽松货币后,货币实际购买力下降,债务人真实债务负担下降,利于改善银行资产质量;三是企业的信贷可得性提高,再融资难度减小。目前经济仍不景气,预计货币政策转向紧缩的可能性很小,将维持宽松。
  • 经济增速下滑:经济下滑速度越快,企业经营恶化越快,不良暴露速度越快。未来几年,我国GDP增速可能维持在6.5%左右,不会明显下滑。
  • 结构调整进程:目前我国经济面临结构调整压力,大量信贷投放于落后产能之中,结构调整越快,不良暴露速度越快。预计这是未来新增不良的重要因素。

我们认为长三角地区的信贷资产质量已经度过了最糟糕的时期,预计在未来1年左右将企稳。最先出现问题的温州地区用了约3年时间不良见顶,2014年率先出现不良双降。长三角等地在消耗钢贸、光伏等行业不良后,很少有意外新生的不良。2015年上海不良率开始下降,浙江地区不良率仍在上升,但预计将在未来1年左右企稳。 

预计中西部重化工业、资源型行业不良资产可能要耗时5年以上方能出清。长三角不良率大约耗时4年左右才见顶回落,由于中上游企业规模较大、国企偏多,出清速度慢,预计中西部和东北地区将耗时更久。按此估计,在无其他变量干预情况下,中国不良率将在2020年之后见顶回落,除非政策上主动加快出清。

三、处置情况:监管指标与盈利水平的权衡

3.1. 处置手段:方式多元化

在宏观经济下行的背景下,不良率继续上行是大概率事件,因此银行仍需要投入大量资源用于清收处置不良。这是因为,一来这是满足监管的需求,二来表内有大量的不良将影响银行的信贷投放能力。

清收,是指采取多种手段,包括诉讼、变卖抵质押品、履行担保等手段,尽可能完整地收回所欠本息。

对于清收难度极大的不良,则需加快处置,主要方法包括核销、转让给AMC、资产证券化、债转股。

核销:即会计上注销该笔不良,同时也相应注销所计提的贷款损失准备(拨备)。银行核销不良资产的动机并不强。

  • 根据不良资产核销的有关规定(财政部、税务总局等),银行在核销不良时要收集一系列证据,证明该贷款确实是难以收回,因此操作成本和时间成本较高。
  • 无税收优惠。
  • 好处是银行继续持有该贷款,继续维持与借款人关系,客户资源不流失,若未来客户情况好转,则能挽回部分损失。

转让给AMC:资产管理公司是专营不良贷款的金融机构,商业银行因监管要求需尽快处置不良,AMC可以从容不迫地处置,在时间、方法上更为主动,其处置方式所受的限制也要少于商业银行。目前转让不良资产时价格一般为贷款面值的20-40%左右,视质量优劣而定。

  • 银行向资产管理公司转让不良,手续相对简便,是一种快速处置不良的方式。
  • 对银行来说会流失部分客户,因此也影响积极性。

不良资产证券化:我国银行业不良资产证券化,在早年已有案例,发起人为银行或AMC。由于资产证券化交易流程较为复杂,涉及多方机构,因此短期内仍处于小额试点阶段,尚不能成为主流方式。

  • 不良ABS和转让AMC最大的差异在于不良ABS能够分享处置收益。因此,若预期处置收益率较高,银行为缓解表内资产质量压力,将选择不良资产证券化;否则,则倾向选择转出给AMC。
  • 目前是不良ABS的试点阶段,外部市场条件尚不成熟。存在交易不活跃、定价困难、合格潜在投资者不足、刚兑预期下风险难以实质出表等问题。

图14

债转股:债转股为银行新增一个选择权,对产业也构成利好,但仍需关注风险。债转股适用于常规处置方式已经失效但仍有前景、直接破产清算显得可惜的不良资产企业。债务转股后,银行(或AMC)作为新股东,有必要强制“修理”企业(积极股东主义),使其好转,再择时退出,从而尽可能多地收回资金。

图15

从中行公布的不良贷款回收数据中可以看出,清收、核销和转出是最主要的三种不良处置方式,占回收金额比例高达80%以上。几年来不良上升速度较快,超过了商业银行自身能够清收的上限,所以核销和转出的比例逐步增大,尤其是转出占回收金额比例从2013年的10%升至2015年32%。

3.2. 处置需求:压力仍较大

银行资产质量方面,主要的监管指标有:不良贷款率、拨备覆盖率、拨贷比。其中,三者的关系是:不良率=拨贷比÷拨备覆盖率。根据银监会2011年颁布的《商业银行贷款损失准备管理办法》,规定拨贷比不低于2.5%,拨备覆盖率不低于150%,两者均需达标。

因此可以得到一个不良率临界值:1.67%即当不良率低于1.67%时,只要拨贷比达到2.5%以上,那么拨备覆盖率肯定超过150%,拨贷比是考察拨备计提充足性的指标;当不良率超过1.67%时,只要拨备覆盖率达到150%以上,那么拨贷比肯定超过2.5%,拨备覆盖率是考察拨备计提充足性的指标。2016年一季度末中国商业银行不良率1.75%,预计不良率将继续上升,因此拨备覆盖率成为强约束指标。

银行加大处置力度,最根本的原因是将不良贷款和不良率维持在可控范围内。此外,再去兼顾拨贷比、拨备覆盖率。

图16

表3

根据不良、拨备、利润之间的勾稽关系,商业银行要想保持2016年利润正增长,可能需要降低拨备覆盖率150%的监管要求。商业银行不良率是一个在生成不良的基础上清收处置后的结果,在账面上以一个平稳的速度递增(预计2016年末,上市银行不良率将提升36bp至2.00%。)。因此在确定不良自然生成、计提拨备后,就能得出资产质量对当期利润的影响。根据这一模型,我们可以做出净利润对不良自然生成率、拨备覆盖率的敏感性分析。

  • 乐观假设:2015年上市银行不良自然生成率1.37%,假设2016年保持不变,要想净利润增速保持正增长,上市银行拨备覆盖率将降至150%。考虑部分银行有能力将拨备覆盖率保持在150%以上,因此少数银行面临拨备覆盖率低于监管要求的压力。
  • 一般假设:我们预计2016年不良自然生成率可能升至1.50%左右,上市银行拨备覆盖率或降至145%左右。
  • 悲观假设:若不良自然生成率超预期上升达到1.7%以上,上银行拨备覆盖率将降至135%以下。

 从上市银行2016年一季报公布的数据可以看出,对于拨备水平并不充足的银行,核销转出会继续拉低拨备,导致处置后仍然需要重新计提更多拨备,这可能会导致银行当期盈利收缩。银行为了保持盈利增速的基本平稳,可能直接计提拨备,减少核销,如工商银行、交通银行、建设银行、民生银行、光大银行(中国银行出售南洋商业银行兑现收益,盈利增速无忧)。

而对于南京银行、宁波银行、北京银行、浦发银行、兴业银行来说,拨贷比、拨备覆盖率都较好,仍可加大处置力度。这实质上,是用拨备“储备”了过往的利润,此时则用于反哺利润。

表4

sitemap