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天風研究:如何從新視角評估農商行的信用風險?
格隆匯 04-14 15:31

本文來自:天風研究,作者:郭其偉團隊

農商行信用評級下調風險值得關注

19年以來,受各方因素影響,農商行信用評級下調數量大幅增長。我們從區域經濟及股東結構、業務結構、資產質量、盈利能力、流動性與資本充足性五大板塊,運用近30個二級指標構建農商行的信用賦分模型。相較現有信用評級分析模式,我們搭建的模型具有樣本覆蓋面廣、獨特銀行業分析視角、結合定性與定量方法的優勢。首先,除去已獲取信用評級的農商行,我們還將未獲取評級的農商行標的也納入模型,擴大了信用評級分析的覆蓋標的。其次,在已有研究的基礎上,從銀行業分析師的視角豐富了信用評級方式,在房地產貸款、零售貸款等方面都加入了銀行業角度的理解。在模型評估指標上,我們採用定性定量結合的分析思路,對樣本進行綜合賦分,從一定程度上避免了純量化帶來的“精確的錯誤”。

賦分前十的農商行綜合實力較強

截至2019年底,得分前十的農商行中僅廣州農村商業銀行在港股上市,其餘均未上市。其中七家位於廣東省,三家位於福建、安徽、浙江,可見發達的區域經濟對於農商行經營發展十分有利。十家農商行中,有7家總資產規模超過1000億元,在樣本中處於中上游位置,已經形成了一定的規模優勢。十家農商行2019年平均營收/歸母淨利潤增速為13.13%/18.60%,部分農商行增速達到20%以上,發展十分強勁。從流動性和資本充足情況來看,除廣州農商行核心一級資本充足率略低,其餘九家農商行資本較為充足,資產流動性比例大多在70%以上,為業務開展打下良好基礎。得分前十的農商行平均不良貸款率為1.13%,平均撥備覆蓋率為366.41%,資產質量較為紮實,撥備水平高,風險抵補能力較強。

迴歸測試顯示賦分模型有效性高

模型賦分結果和樣本農商行20年信用評級具有強相關性。我們蒐集了411家農商行的主體最新信用評級(截至20年末),其中共有286家農商行數據非空。迴歸得出模型賦分和信用評級具有較高的相關性。此外,模型賦分每增加1分,信評下調的機率比降低9.8%——模型預測信用評級下調的準確率達95.45%。這佐證了我們模型的有效性。

農商行未來何去何從

較好的選擇是下沉服務重心,專注小微三農客户。從《農村金融部關於進一步加強農村中小金融機構大額風險監測和防控的通知》和《關於推進農村商業銀行堅守定位強化治理提升金融服務能力的意見》兩個發文來看,監管已經為農商行未來發展指明瞭一條清晰的道路,那就是堅守當地,下沉網點和客户資質,專注本地的小微和三農客户。做好小微金融業務的代表性銀行:常熟銀行和張家港行,其特點是法人治理能力良好、戰略定位清晰、管理水平精益求精,充分利用科技賦能,網點充分下沉。

風險提示模型基於歷史數據;統計口徑存在差異;財務數據有重述可能

報吿來源:天風證券股份有限公司

報吿發布時間:2021年4月14日

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